Ingen mengde polering på dekket ditt kan fikse en historie som ikke fungerer i markedet.

Hvis du vil forstå hvordan flott design kan påvirke oppfatningen av hastighet, studer @perplexity_ai. Det *føles* bemerkelsesverdig raskere enn noe annet AI-produkt. En skikkelig mesterklasse.

Du kan ikke kjøpe deg til produkt/markedstilpasning. Du må gjøre deg fortjent til det ved å være nyttig for noen som aldri skyldte deg en tjeneste

Ikke stol på «hvordan du AI organisasjonen din»-råd fra noen som ikke bruker 90 % av dagen med AI-verktøy.

Den raskeste måten å finne en god produktidé på er å gå dit håret allerede brenner. De fleste team brainstormer i konferanserom. De beste lagene går på smertejakt. Når et problem er reelt, kan ikke folk holde kjeft om det. De raljerer. De meme. De skriver Reddit-innlegg på 3,000 ord. De hoper seg opp i subreddits, Discords og fora fordi verktøyene deres sviktet dem, og de trenger å lufte eller hacke sammen løsninger. Det er her råsignalet bor. Du trenger ikke spørreundersøkelser for å høre det. Volumet og intensiteten av klager forteller deg alt: Når brukere legger ut febrilsk, flere ganger, er det smerte. Når trådene strekker seg til hundrevis av kommentarer, er det udekket etterspørsel. Når folk deler hjemmelagde hacks, er det et bevis på at ingen produkter har løst det ennå. Analytics er et perfekt eksempel. I årevis har Reddit-tråder om GA4 vært fylt med den samme smerten: «Hvorfor er dette så vanskelig? Hvorfor tok de bort det som fungerte? Hvorfor føles det som et puslespill bare å få mine egne data?» Det er ikke støy. Det er lyden av et marked som ber om at noen skal fikse det. Hvis du bygger, start der: 1. Gå på smertejakt. Reddit, nisjefora, X-svar, Hacker News. Se etter rants, ikke funksjonsforespørsler. 2. Sorter etter intensitet. De lengste, sinte trådene er ofte din rikeste innsikt. 3. Tilordne klager til spørsmål. "Hvorfor er dette så vanskelig?" = "Hvor er verktøyet som skaper friksjon eller spørsmålsgjeld?" 4. Test fikser mot brannen. Kan du legge den ut i ett trinn, ikke ti? Leksjonen er enkel: Et brennende marked annonserer seg alltid i rants, klager og hacks.

Løgn sprer seg raskere enn sannheten. Nøyaktighet går bare hvis du designer for det.

Hvis du ikke med vilje skaper livet ditt, Du vil bli tildelt en som ikke blir halvparten så god. Velg en ting du vil ha i livet ditt ... Og ta en handling i dag som bringer deg nærmere det.

"I tradisjonell programvareutvikling vil du planlegge for v1, v2, v3 av det nye produktet basert på funksjonsdybde eller brukerbehov. Med AI-systemer skifter linsen. Hver versjon er i stedet definert av hvor mye handlefrihet systemet har og hvor mye kontroll du er villig til å gi fra deg. Start med å identifisere et sett med funksjoner som er høy kontroll og lav handlefrihet (versjon 1 på bildet nedenfor). Disse skal være små, testbare og enkle å observere. Derfra kan du tenke på hvordan disse evnene kan utvikle seg over tid ved gradvis å øke handlefriheten, én versjon om gangen. Målet er å bryte ned en opphøyd slutttilstand til tidlig atferd som du kan evaluere, iterere på og bygge oppover fra. For eksempel, hvis sluttmålet ditt er å automatisere kundestøtte i bedriften din, vil en måte å starte på være å begrense v1 (versjon 1) som ganske enkelt å rute billetter til riktig avdeling, og deretter flytte til v2 der systemet foreslår mulige løsninger, og bare i v3 tillate det å automatisk løse med menneskelig tilbakefall. Her er et par eksempler til: Markedsassistent v1: Utkast til e-post, annonse eller sosial kopi fra spørsmål v2: Bygg flertrinnskampanjer og kjør dem v3: Lansering, A/B-test og automatisk optimalisering av kampanjer på tvers av kanaler Assistent for koding v1: Foreslå innebygde fullføringer og standardtekstsnutter v2: Generer større blokker (som tester eller refaktorer) for menneskelig gjennomgang v3: Bruk omfangsendringer og åpne pull-forespørsler (PR-er) autonomt Hvis du har fulgt hvordan verktøy som GitHub Copilot eller Cursor utviklet seg, er dette akkurat spilleboken de brukte. De fleste brukere ser bare den nåværende versjonen, men det underliggende systemet klatret gradvis opp stigen. Først fullføringer, så blokkeringer, deretter PR-er, med hvert trinn oppnådd gjennom bruk, tilbakemelding og iterasjon.» Mer her:

Det er ingen erstatning for å se produktet ditt gå i stykker i naturen. Det er da du lærer om du faktisk løste noe.

Hvis du lar AI gjøre alt du tenker, vil du glemme hvordan du kan stole på dine egne.