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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel s'est approché de moi avec une opportunité excitante : construir une plateforme de marché complexe alimentée par l'IA. Le budget était substantiel, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
Voici le sujet - ils sont venus vers moi excités par la révolution no-code et les nouveaux outils d'IA. Ils avaient entendu dire que ces outils pouvaient construire n'importe quoi rapidement et à moindre coût. Ils n'avaient pas tort techniquement. Vous pouvez construire une plateforme complexe d'IA avec les outils d'aujourd'hui.
Mais leur déclaration fondamentale révélait le problème de base : "Nous voulons voir si notre idée vaut la peine d'être poursuivie."
Ils n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée, aucune preuve de la demande. Juste une idée, de l'enthousiasme et un budget. Cela vous semble familier ? La plupart des fondateurs tombent dans ce piège exact lorsqu'ils construisent des produits d'IA.
Dans ce livre de stratégies, vous apprendrez :
Pourquoi construire pour valider est à l'envers (même avec l'IA)
Le cadre de validation de 1 jour qui permet d'économiser des mois de développement
Comment tester la demande de produit IA sans écrire une seule ligne de code
Des techniques de validation réelles qui fonctionnent pour les MVP d'IA
Quand vraiment commencer à construire (et quoi construire en premier)
Réalité de l'industrie
Ce que chaque fondateur d'IA se trompe sur la validation
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startups ou faites défiler Product Hunt, et vous verrez le même schéma partout. Les fondateurs d'IA construisent d'abord et valident ensuite. Le manuel typique ressemble à ceci :
S'enthousiasmer pour les capacités de l'IA - ChatGPT peut faire X, il y a donc sûrement une opportunité commerciale
Construire un MVP avec des fonctionnalités d'IA - Passer 3 à 6 mois à créer quelque chose de "novateur"
Lancer et espérer de l'adhésion - Publier sur les réseaux sociaux et attendre que les utilisateurs découvrent votre génie
Effectuer un pivot quand cela ne fonctionne pas - Blâmer le marché, le timing ou la concurrence
Répéter le cycle - Construire une autre solution d'IA pour un problème différent
Cette approche existe parce que les outils d'IA rendent la construction si accessible. Les plateformes sans code, les assistants de codage IA et les interfaces de glisser-déposer créent une illusion selon laquelle la construction est la partie difficile. Ce n'est pas le cas.
Le véritable défi n'est pas technique - c'est de comprendre ce que les gens veulent vraiment avant de le construire. Mais voici où la plupart des conseils échouent : les techniques de validation traditionnelles ne fonctionnent pas toujours bien pour les produits d'IA.
Vous ne pouvez pas simplement créer une page d'atterrissage pour une solution d'IA et vous attendre à une validation significative. Les gens ne savent pas ce qu'ils veulent de l'IA tant qu'ils ne l'ont pas expérimentée. Ils ne peuvent pas imaginer les changements de flux de travail ou les implications de confiance tant qu'ils ne le voient pas en action.
Cela crée un paradoxe de validation : vous devez construire quelque chose pour le valider, mais vous ne devriez pas construire tant que ce n'est pas validé. La plupart des fondateurs résolvent cela en construisant simplement tout. C'est exactement le piège que j'ai aidé mon client à éviter.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client qui s'est approché de moi avait fait ses devoirs, du moins pensait-il. Ils avaient recherché le marché, identifié un créneau et même esquissé des flux d'utilisateurs. Le marché qu'ils voulaient construire connecterait les deux côtés de leur industrie à l'aide d'algorithmes de correspondance alimentés par l'IA.
Lorsque ils ont présenté leur vision, j'ai pu voir l'excitation dans leurs yeux. Cela allait être révolutionnaire. Ils avaient trouvé le problème parfait à résoudre avec la technologie parfaite au moment parfait.
Les signaux d'alarme ont commencé immédiatement.
"Combien de personnes avez-vous interrogées à propos de ce problème ?" ai-je demandé. "Oh, nous avons fait des recherches de marché approfondies," ont-ils répondu, me montrant des rapports industriels et des analyses de la concurrence. Mais lorsque j'ai approfondi, ils n'avaient en réalité jamais parlé à un seul utilisateur potentiel.
"Avez-vous validé que les gens veulent cette solution ?" Leur réponse a tout révélé : "C'est exactement pourquoi nous voulons construire le MVP - pour tester si notre idée fonctionne."
C'est une pensée à l'envers que je vois partout dans les startups d'IA. Ils veulent passer des mois à construire une plateforme complexe pour valider une hypothèse qu'ils pourraient tester en quelques jours. Le véritable problème ? Ils traitaient la validation comme une expérience unique au lieu d'un processus continu.
J'ai déjà vu ce film. J'ai travaillé avec des dizaines de startups, et le schéma est toujours le même. Ceux qui réussissent valident la demande avant de construire. Ceux qui échouent construisent de belles solutions à des problèmes qui n'existent pas ou que les gens ne voudront pas payer pour résoudre.
C'est alors que j'ai pris ma décision. Au lieu de prendre leur argent et de construire leur plateforme, j'allais leur apprendre à valider correctement. Cela ne me rendrait pas riche, mais cela allait les sauver d'une erreur beaucoup plus coûteuse.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici exactement ce que je leur ai dit de faire à la place - et ce que vous devriez faire pour toute idée de produit IA :
Le Cadre de Validation en 1 Jour
Oubliez de construire un MVP. Votre premier "produit" devrait être votre processus de validation, pas votre technologie. Voici le cadre étape par étape que j'ai développé :
Jour 1 : Créer une Déclaration de Problème Simple
Au lieu de construire, créez un document d'une page ou une simple page Notion qui explique clairement :
Le problème spécifique que vous essayez de résoudre
Qui éprouve ce problème de manière la plus aiguë
Comment ils le résolvent actuellement (s'il y a lieu)
Votre solution proposée alimentée par IA en termes simples
Semaine 1 : Contact et Découverte Manuels
Commencez à parler immédiatement à des utilisateurs potentiels. Pas d'enquêtes. Pas de pages de destination. De vraies conversations. Je leur ai dit de viser 20 conversations au cours de la première semaine avec des personnes qui rencontrent le problème quotidiennement.
Semaine 2-4 : Livraison de Solution Manuelle
C'est la partie cruciale que la plupart des fondateurs négligent : délivrez manuellement votre solution avant de l'automatiser. Si vous créez une plateforme d'appariement IA, appariez manuellement les gens par email. Si vous construisez un générateur de contenu IA, créez du contenu manuellement pour quelques clients.
Pourquoi cela fonctionne-t-il ? Parce que cela vous oblige à comprendre le flux de travail réel, les points de douleur et la livraison de valeur avant de coder quoi que ce soit. Vous apprenez quelles fonctionnalités sont importantes et lesquelles ne sont que des options agréables à avoir.
Les Techniques de Validation Spécifiques à l'IA
Les produits IA nécessitent des approches de validation spéciales car les utilisateurs ne peuvent pas imaginer les possibilités jusqu'à ce qu'ils les expérimentent :
1. Le Prototype du Magicien d'Oz
Créez l'interface mais faites fonctionner les "IA" par des humains en coulisses. Les utilisateurs obtiennent l'expérience complète, vous obtenez des données d'utilisation réelles, et vous apprenez ce qui doit réellement être automatisé.
2. Intégration Progressive de l'IA
Commencez avec des systèmes basés sur des règles qui ressemblent à de l'IA pour les utilisateurs. Ajoutez de l'apprentissage automatique réel uniquement lorsque vous comprenez exactement ce qui doit être intelligent et pourquoi.
3. L'Approche Concierge
Offrez le résultat final en tant que service haut de gamme d'abord. Apprenez les cas particuliers, comprenez les attentes de qualité, puis déterminez comment évoluer avec l'IA.
Quand Commencer à Construire Réellement
Uniquement après que vous pouvez répondre à ces questions avec des données, et non des hypothèses :
Pouvez-vous délivrer manuellement de la valeur à 10 personnes ?
Les gens sont-ils prêts à payer pour la version manuelle ?
Comprenez-vous exactement ce qui doit être automatisé et pourquoi ?
Avez-vous identifié la plus petite fonctionnalité alimentée par IA qui délivre de la valeur ?
Cet approche renverse complètement la méthodologie MVP traditionnelle. Au lieu de construire pour apprendre, vous apprenez à construire. La technologie devient une solution d'échelle, pas une expérience de validation.
Vérification réelle
La livraison manuelle prouve la demande avant que vous ne codiez quoi que ce soit.
Concentration de distribution
Les gens doivent trouver votre solution avant de pouvoir l'utiliser.
Intégration des flux de travail
Les produits d'IA réussissent lorsqu'ils s'intègrent parfaitement dans les flux de travail existants.
Normes de qualité
Les utilisateurs s'attendent à ce que l'IA fonctionne mieux que les alternatives humaines.
Le résultat a complètement validé mon approche.
Mon client a suivi le conseil et a passé un mois à faire une validation manuelle au lieu de six mois à construire une plateforme. En trois semaines, ils avaient découvert que leur idée originale avait un défaut fatal : les deux côtés de leur marché avaient des cycles d'approvisionnement complètement différents qui rendaient le jumelage en temps réel impossible.
Mais voici la belle partie - le processus de validation manuelle a révélé une opportunité beaucoup meilleure. En parlant à des utilisateurs potentiels, ils ont découvert un problème connexe que les gens s'efforçaient désespérément de résoudre avec des tableurs et des processus manuels.
Au lieu d'un marché complexe à deux faces, ils ont construit un simple outil d'intelligence artificielle qui automatisait un flux de travail spécifique. Ils sont passés de l'idée à des clients payants en huit semaines au lieu de construire pendant des mois sans garantie d'adéquation produit-marché.
Le cadre de validation ne leur a pas seulement fait économiser de l'argent - il les a conduits vers un meilleur modèle commercial avec des propositions de valeur plus claires et un temps de mise sur le marché plus rapide. Six mois plus tard, ils avaient atteint 15 000 $ de MRR avec un outil qui a pris trois semaines à construire au lieu de la plateforme de six mois qu'ils avaient initialement envisagée.
Ce schéma se répète partout. Les startups d'IA qui réussissent sont celles qui valident la demande avant de construire des solutions complexes. Ils comprennent qu'à l'ère des outils d'IA accessibles, la contrainte n'est pas de construire - c'est de savoir quoi construire et pour qui.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les sept principales leçons tirées de l'aide apportée aux fondateurs pour valider correctement les produits d'IA :
La validation est un processus, pas un test unique - Continuez à valider à chaque étape, même après avoir commencé à construire
La livraison manuelle vous apprend à quoi devrait ressembler l'automatisation - Vous ne pouvez pas automatiser ce que vous ne comprenez pas
Les utilisateurs ne peuvent pas imaginer les possibilités de l'IA tant qu'ils ne les ont pas vécues - Montrez, ne dites pas
Le plus grand risque n'est pas de construire les mauvaises fonctionnalités - C'est de résoudre le mauvais problème entièrement
Les produits d'IA nécessitent une intégration des flux de travail, pas seulement une précision fonctionnelle - Une technologie parfaite qui perturbe les flux de travail échouera
Les attentes en matière de qualité pour l'IA sont supérieures à celles des alternatives humaines - Planifiez en conséquence
La distribution est plus difficile que la construction - Validez votre stratégie de mise sur le marché en même temps que votre produit
Quel est l'élément le plus important ? Dans le paysage actuel, chaque fondateur d'IA peut construire. Les gagnants sont ceux qui valident d'abord. La capacité technique est une condition de base - la compréhension du marché est l'avantage concurrentiel.
Cette approche axée sur la validation fonctionne particulièrement bien pour l'IA car elle vous oblige à comprendre le flux de travail humain avant d'essayer de l'augmenter avec de l'intelligence. La plupart des produits d'IA échouent non pas parce que la technologie ne fonctionne pas, mais parce qu'elle ne s'intègre pas parfaitement dans la façon dont les gens travaillent réellement.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS développant des fonctionnalités d'IA :
Commencez par des processus manuels pour comprendre les flux de travail des utilisateurs
Utilisez des prototypes de Wizard of Oz pour tester les interactions IA
Concentrez-vous sur l'intégration des flux de travail plutôt que sur la démonstration de la technologie
Validez le prix des fonctionnalités alimentées par l'IA séparément du produit principal
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique explorant l'IA :
Testez d'abord les moteurs de recommandation avec une curation manuelle
Validez l'automatisation du service client avec une intervention humaine
Concentrez-vous sur la personnalisation qui améliore la conversion, et pas seulement l'engagement
Assurez-vous que les fonctionnalités d'IA fonctionnent dans les workflows d'achat existants