AI适合完成什么

  • 把模糊想法拆成客户、场景、结果和风险假设。
  • 比较可能的替代方案和价值表达。
  • 设计访谈问题、报价草稿和七天实验。
  • 识别结论中的逻辑跳跃和缺失证据。
  • 把实验结果整理成继续、调整或停止条件。

AI不能独立证明什么

  • 目标客户会在真实价格下付款。
  • 渠道能够稳定、经济地获得客户。
  • 客户会完成使用并持续获得价值。
  • 一次付款能够复制成稳定市场。
  • 产品满足全部法律、合规或专业要求。

为什么AI答案容易显得过度确定

模型擅长生成完整、连贯的解释，但语言完整不等于证据完整。它可能根据常见模式补足未知信息，因此每项客户、价格、竞争和转化结论都应标记为假设、来源事实或真实行为证据。

正确的人机分工

  • AI：提出假设、形成材料、压缩分析时间。
  • 创业者：选择客户、执行触达、提出真实价格。
  • 客户：通过行动、付款、使用和拒绝提供证据。
  • 系统：保存假设、证据等级和下一项决定。

评估AI验证工具的四个问题

  • 是否清楚区分AI推断和市场事实？
  • 是否给出可执行、可证伪的下一步？
  • 是否明确不适用范围和收入边界？
  • 是否能把结果连接到真实客户证据？