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AI 场景评估:四维度打分判断值不值得做(MVP 边界)

学完这一节,你能:

  • 四维度给 AI 场景打分,判断值不值得投入
  • 设计 MVP 边界(能做 / 不能做 / 谁负责)
  • 学会砍范围——FDE 最难的能力

场景评估 = 投资前的尽调。

不是每个客户提的需求都值得做。FDE 要像投资人一样,在动手前先判断 ROI——避免花一个月做出来发现没人用。

投资人投一个项目,不会只听创始人讲故事,他会看四样东西:这生意赚不赚钱、账本清不清楚、交易频不频繁、退出时好不好估价。FDE 评估一个 AI 场景,看的也是四样,只是名字换了:业务价值、资料基础、频次、可复核性

下面每一维度,都告诉你“打 1 分长什么样、打 5 分长什么样”,你对着自己的场景,一眼就知道该给几分。

每个场景,用这四个维度打分(1-5)。

这事做成,能给客户省多少钱/赚多少钱/降多少风险?

  • 5 分:直接影响营收或合规(如反欺诈、自动审批贷款)——做不好要赔钱,做好了直接进账
  • 1 分:锦上添花,没也行(如“给员工做个好玩的知识问答机器人”)——做成了也省不了多少钱,砍掉没人心疼

回到类比:这一维度就是投资人问“这生意赚不赚钱”。5 分是印钞机,1 分是摆设。

有没有足够、可用、结构化的数据让 AI 学?

  • 5 分:结构化数据库,字段齐全,API 能直接调(如电商订单库)
  • 1 分:全是扫描件 PDF,还没 OCR,散落在五个人邮箱里(如十年前的纸质合同)

⚠️ 关键规则:资料基础 < 3 的,先别做 AI,先治数据。

回到类比:投资人看账本,账本乱七八糟,他敢投吗?不敢。地基没打好就盖楼,必塌——数据烂,你 AI 调得再花哨,出来的也是垃圾。这时候正确的做法是先帮客户治数据(做 OCR、清洗、入库),治好了再谈 AI。

这事多久发生一次?

  • 5 分:每天发生上千次(如客服、风控、推荐)——规模一上来,AI 省的人力就是天文数字
  • 1 分:一年一次(如年报、年度盘点)——做 AI 的成本,雇几个人工都够了,不划算

高频场景才值得做 AI,低频用人工更划算。回到类比:投资人看交易频次,一天成交一万次的生意,比一年成交一次的生意值钱多了

AI 的输出,人能不能快速判断对错?

  • 5 分:客观答案,一验就知道(如分类、抽取、填表)——对了就是对了,错了改起来也快
  • 1 分:主观创意,没法验(如写营销文案、写诗)——对错说不清,客户觉得不好你也无从反驳

可复核性低 = 风险高,因为错了你也不知道。回到类比:投资人问“退出时好不好估价”——能客观估价的(如有公开市价的资产)风险低,主观定价的(如艺术品)风险高。

总分(满分 20) 建议
≥ 16 重点做,高 ROI
12-15 值得做,注意短板
8-11 谨慎,先补短板(通常补数据)
< 8 放弃,别浪费时间

🛠️ 动手实操:给你的场景打分

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拿模块 7 第 1 节访谈的客户场景,填这张表:

维度 分数 理由
业务价值 ? (5=影响营收/合规,1=锦上添花)
资料基础 ? (5=结构化数据库,1=扫描件散落)
频次 ? (5=每天上千次,1=一年一次)
可复核性 ? (5=客观可验,1=主观难判)
总分 ?

如果总分 < 12,写出“要补什么才能做”。最常见的短板是资料基础——补法是先治数据,不是硬上 AI

大白话:MVP(Minimum Viable Product,最小可用产品)就是“先盖一层别盖别墅”。

场景通过评估后,不要一上来做全。客户嘴上说“我要个智能客服”,心里想的是“能回答所有问题、能转人工、能调订单、能退款、能……”。你要全做,半年都交不了差。

正确的做法是先盖一层:

  • 能做(这一版交付什么):如“只做客服分类,不做回复”
  • 不能做(明确排除什么):如“不接工单系统、不调订单、不退款”
  • 谁负责:客户方 owner 是谁,失败找谁

为什么“不能做”清单这么重要:

想象一下——你盖的是一层小楼,客户却不停往后院加需求:“再加个车库”“加个泳池”“加个阁楼”。你不拦着,地基扛不住,楼必塌。“不能做”清单就是写在合同里的护栏,防止 scope creep(范围蔓延,大白话就是“客户无限加需求把你拖死”)。

写成一段话,双方签字(或邮件确认)。这是你的护盾,不是冒犯。

问题 原因 解决
场景评估打高分,做完没用 业务价值估虚了 要求客户提前承诺“做成后付钱/换合同/给推荐”,没承诺就是价值不够
资料基础分打高了 听信客户“数据很全” 一定要看真实数据样例,不看不算分(回到类比:不看账本就投资,必踩雷)
MVP 边界没谈清就开工 怕得罪客户 边界是护盾不是冒犯,签 SOW(工作说明书)是 FDE 的标配动作
1. 四维度评估是哪四个?资料基础 < 3 怎么办?

业务价值、资料基础、频次、可复核性。资料基础 < 3 先别做 AI,先治数据——地基没打好就盖楼,必塌

2. 业务价值打 1 分和打 5 分分别长什么样?

1 分:锦上添花,做成了也省不了多少钱(如好玩的知识问答)。5 分:直接影响营收或合规(如反欺诈、自动审批)。

3. 为什么 MVP 必须定"不能做"清单?

防止 scope creep。没有“不能做”清单,客户会无限加需求,FDE 被拖死。回到类比:先盖一层别盖别墅,地基扛不住别墅。

四维度评分(价值/资料/频次/复核)+ MVP 边界 = 避免做无用功。心法:像投资人做尽调一样评估,像盖一层小楼一样交付

下一节:Demo 的艺术——怎么把做出来的东西演示给客户看,让他们买单。类比换成相亲——第一面没表现好,后面没机会。

  • pierpaolo28 80/20 Value Scoping — 读“Strategic Frameworks”章节,学怎么砍范围(免费)
  • Vibe Engines T1 Scoping 模拟器 — 互动练“把模糊需求变可执行方案”(免费)
  • 用四维度给你访谈的客户场景打分,写出 MVP 的“能做/不能做”清单。重点练:资料基础那一栏,必须看真实数据样例才打分,不许凭感觉。

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