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août 27, 2025

La plupart des fondateurs commencent avec le produit. J’ai plutôt commencé avec ces 3 questions.

La plupart des fondateurs commencent avec le produit. J’ai plutôt commencé avec ces 3 questions.


Les opinions exprimées par les contributeurs entrepreneurs sont les leurs.

Trop grand fondateurs Commencez avec le produit. Ils sont excités, construisent quelque chose, puis se bousculent pour déterminer si quelqu’un le veut réellement.

J’ai presque fait de même. Techniquement, j’ai commencé par générer des images idiotes AI de mon patron pour faire rire mes collègues. Mais quand j’ai vu le potentiel du outils Je jouais avec – et à quel point ils devenaient accessibles – j’ai réalisé que je pouvais le transformer en quelque chose de réel.

Je n’avais pas de formation en IA ou en Deep Learning. Mais avec des outils open source comme une diffusion stable soudainement disponible, des gens comme moi pouvaient construire des choses qui ressemblaient à la magie.

Et comme le plus entrepreneursJe voulais bouger vite. Mais au lieu de se précipiter pour construire, je me suis donné un contrôle de réalité. J’ai posé trois questions difficiles avant d’écrire une ligne de code. Cette liste de contrôle est devenue le fondement de mon entreprise – et m’a aidé à éviter de perdre des mois (et de l’argent) sur un produit que personne ne voulait.

Ces mêmes questions s’appliquent, que vous lanciez une entreprise SaaS, un produit de consommation, une entreprise basée sur les services ou, oui, un outil d’IA.

En rapport: L’IA n’est pas plug-and-play – vous avez besoin d’une stratégie. Voici votre guide pour en construire un.

1. Y a-t-il une réelle demande?

Avant d’investir quoi que ce soit dans développementJ’ai mis en place un test. J’ai ouvert un magasin Etsy vendant des portraits pour animaux de compagnie générés par l’AI pendant les vacances. C’était maladroit. Chaque commande signifiait que je formais manuellement des modèles et que je les accomplissais à la main.

Mais les gens ont payé. Ils ont adoré les résultats. Ce n’était pas évolutif – pourtant – mais cela n’avait pas d’importance. Cela m’a donné une preuve:

  • Je pourrais livrer quelque chose que les gens apprécient vraiment
  • Ils étaient prêts à payer pour ça

Ce type de signal précoce est plus important qu’un prototype élégant ou une feuille de route détaillée. Pour vous, cela pourrait signifier vendre une version simplifiée de votre offre, pré-vente d’un service ou gérer un pilote payant. L’objectif est le même: confirmez qu’il y a une réelle demande avant de construire à grande échelle.

2. Les gens me paieront-ils – et comment?

Après avoir validé l’intérêt, j’ai commencé à expérimenter les prix. Nous avons testé 15 $, puis 25 $. Nous avons diffusé des publicités sur Reddit. Certains fonctionnaient, la plupart ne l’ont pas fait. J’ai essayé les abonnements – mais j’ai rapidement réalisé que la gestion de modèles formés sur mesure à la demande était trop coûteuse pour soutenir les plans récurrents à un stade précoce.

Je suis donc passé à un modèle de paiement unique. Friction simple, basse, sans intégration compliquée. Nous avons commencé à 9,99 $ et les conversions étaient fortes. Au fil du temps, nous avons ajouté des prix plus élevés – mais dès le premier jour, l’entreprise devait avoir un sens financier.

De nombreuses personnes ont conseillé d’offrir une version freemium. Je l’ai considéré, mais les coûts GPU ont rendu cela irréaliste. Au lieu de cela, j’ai construit un outil gratuit qui ressemblait à notre offre principale (un générateur de tirs AI) mais qui était en fait un dissolvant d’arrière-plan à faible coût. Il a donné aux utilisateurs un avant-goût de l’expérience et les a réchauffés pour acheter. Et il s’est converti.

Le point à emporter? Revenu Les modèles ne sont pas seulement des prix – il s’agit de durabilité. Les fondateurs trop indexent ce qui est idéal pour l’utilisateur et oublie ce qui est viable pour l’entreprise.

3. Puis-je réellement atteindre les gens?

Je n’avais pas de public. Je n’avais pas de connexions ni de buzz média. Mais j’avais Reddit.

J’ai commencé à rejoindre des fils où les gens parlaient de tirs à la tête de l’IA. J’ai ajouté de la valeur, offert des comparaisons, répondu aux questions – et finalement, partagé mon propre produit. Cela nous a amené nos 100 premiers clients. Nous avons utilisé des annonces Google pour évoluer à 1 000.

Ce n’était pas viral. Ce n’était pas joli. Mais cela a fonctionné. Pourquoi? Parce que je me suis concentré sur la résolution de la partie la plus difficile de la distribution d’abord: l’attention et la confiance.

Lorsque les gens pensent à la mise en marché, ils pensent que les canaux. Mais il vaut mieux penser en termes de risque:

  • Peux-tu trouver les bonnes personnes?
  • Peux-tu gagner leur attention?
  • Peux-tu convertir eux – sans dépenses excessives?

Si la réponse est non, peu importe à quel point le produit est bon.

En rapport: L’IA définira votre marque si vous ne le faites pas – voici comment prendre le contrôle

Ne construisez pas tant que vous ne pouvez pas répondre à ces trois questions

Chaque fondateur veut construire quelque chose de génial. Mais construire trop tôt – ou sur des hypothèses tremblantes – peut tuer même les meilleures idées.

Un produit rugueux construit sur de vraies réponses battra toujours un Polied construit sur l’espoir.

Donc, avant de commencer à construire ou à investir massivement dans un nouveau produit ou service, demandez-vous:

  • Qui veut ça maintenant?
  • Vont-ils payer?
  • Puis-je les atteindre de manière rentable?

Tout le reste peut attendre.

Trop grand fondateurs Commencez avec le produit. Ils sont excités, construisent quelque chose, puis se bousculent pour déterminer si quelqu’un le veut réellement.

J’ai presque fait de même. Techniquement, j’ai commencé par générer des images idiotes AI de mon patron pour faire rire mes collègues. Mais quand j’ai vu le potentiel du outils Je jouais avec – et à quel point ils devenaient accessibles – j’ai réalisé que je pouvais le transformer en quelque chose de réel.

Je n’avais pas de formation en IA ou en Deep Learning. Mais avec des outils open source comme une diffusion stable soudainement disponible, des gens comme moi pouvaient construire des choses qui ressemblaient à la magie.

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