构建成功的模型不仅仅需要技术实力或一个好主意。
译自 How To Build an AI-Powered Tech Platform, Avoiding Common Failure Points，作者 Pete Horst。
越来越多的公司和工程团队正在构建AI 驱动的科技平台以利用预期的增长。但构建成功的模型不仅仅需要技术实力或好主意。它需要适应性、产品市场匹配以及专注于创造真正的客户价值。
在 Qlik，我领导了平台向企业 SaaS 产品的转型。现在，作为 Accelerant（一家数十亿美元的平台公司）的 CTO，我帮助构建了保险行业首个风险交易平台。换句话说，我已经了解了正确的策略如何为成功铺平道路——以及失误如何导致可避免的失败。
以下是我在构建能够经受时间考验的差异化软件平台方面学到的经验——即使 AI 改变了游戏规则。
听起来很简单——但你必须从正确产品开始。这个产品能够解决市场已经准备好的实际问题。每次我构建某些东西并失败时，都是因为我构建了错误的东西。
例如，迁移到云端。在我职业生涯的早期，随着云计算开始起飞，人们对世界是否会真正转向云端持怀疑态度。许多现有公司——特别是那些错过了早期云迁移的公司——采取了对冲策略，押注“混合云”是未来。他们大量投资于围绕该模型设计的软件产品。我掉进了这个陷阱，花了几个月时间构建一个利用混合云架构的产品。问题是，当我们准备好发布时，很明显，随着世界转向公共云，没有人想要这个产品。
事后看来，我们的产品市场错配是显而易见的。但这个惨痛的教训让我热衷于使用“产品主导”的方法，不断适应市场趋势。这在今天尤其重要，因为新技术正在各个领域扎根。这意味着适应市场趋势，并让现实世界的见解指导产品路线图。正确产品不仅仅是创新的——它是必要的。
只有当你优先解决用户的实际问题而不是仅仅添加功能时，产品主导的方法才能奏效。在 Accelerant，我们亲眼目睹了这一原则如何改变开发过程。
在保险软件等行业中，许多产品都具有几乎没有价值的附加功能。这些在很大程度上无用且繁琐的工具并没有解决痛点，反而使工作流程复杂化并让用户感到沮丧。
这就是为什么我们专注于启动轻量级试点项目并直接从用户那里收集实时反馈。每次迭代都以用户的真正需求为指导，而不是我们认为他们可能想要的东西。
通过不断适应客户反馈，我们创造了一个满足市场需求并不断发展壮大的产品。这促进了我们与用户的更深层次的信任和参与。优先考虑学习而不是完美，让我们的客户不断回归。
软件架构就像生活一样，是一系列单向和双向决策。单向决策很难逆转，因此需要仔细考虑。在 Accelerant，我们努力以最大限度地提高未来灵活性的方式做出这些选择。
例如，我们的 API 首先生成设计一直是快速移动和扩展的基石。它使我们的内部产品团队能够向我们的平台添加新功能，并允许外部生态系统无缝集成。如果没有此功能，我们就无法提供当今定义我们平台的多样化和创新产品。
双向决策应该允许适应性。考虑一下我们如何处理堆栈中的可观察性：通过从一开始就嵌入可观察性，我们获得了根据不断变化的生产成本和市场需求微调平台的敏捷性。这提高了我们的生产力并释放了用于创新的资源——最终带来了更好的客户体验。
构建技术平台，尤其是在金融服务、医疗保健或保险等受监管行业，一个常见的陷阱是忽略了将领域专家纳入其中。在Accelerant，我们优先将深厚的领域专业知识与尖端的技术知识相结合。这种双重专业知识的方法帮助我们解决了保险科技平台中最具挑战性的问题——其他人都无法解决的问题。
以专业保险为例。捕获和建模与风险相关的所有数据长期以来一直是一个挑战。障碍既是技术性的（由于僵化的遗留系统），也是业务模式导向的。通过从这两个方面回归第一性原理，我们正面解决了这个问题，同时构建了业内最全面的数据集之一。这使我们能够训练人工智能模型，从而带来有意义的业务成果。
每次潜在合作伙伴看到我们的平台时，他们的问题都一样：“你们是如何解决这个问题的？”
答案很简单，但并不容易：我们将了解保险价值链差距的专家与构建行业定义型企业软件的专家结合起来。更多公司应该采用这种成功的组合。
作为一名工程师，我一直想构建能够重新定义行业的软件。为什么要重新创建现有的解决方案或无法产生影响的工具？
在Accelerant，赋能跨职能团队快速迭代和持续交付一直是实现我们雄心勃勃的业务目标的关键。我们对真正创新的追求意味着我们经常发布产品，承担计算风险，并快速失败，直到我们拥有一个具有变革意义的产品。
我们不断寻求加速Accelerant的每个开发方面，这并不奇怪。这种心态正是构建和持续交付高价值、世界一流技术所需要的。
构建一个避免常见故障点的行业定义型技术平台，并非完全避免错误——而是要从错误中学习并快速适应。通过快速持续迭代、灵活设计和整合多元化专业知识，您可以创建一个畅销产品，即使市场发生变化也能蓬勃发展。在人工智能时代，这些经验教训同样重要，技术变革需要强大的产品市场契合和迭代开发基础。
关键很简单：保持灵活，乐于学习，始终将客户放在一切工作的中心。