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生成式AI已經在許多行業創造變革，雖然還在發展階段，但足以讓許多產品的設計及策略改變方向。對於新創來說，如何因應這波潮流，將生成式AI融入到產品策略將會是一大挑戰。本文分享Stephen Wunker的五大觀點供新創參考。
深入挖掘Jobs To Be Done
用戶需求轉移
怎麼最好地將生成式AI與既有產品結合
重新構思用戶體驗
重新評估競爭優勢
深入挖掘Jobs To Be Done
在面臨重大的轉折點時，若只是以現行的辦法去推論什麼工作、任務是需要被改變的，那就沒辦法真正地善用新技術，因為很有可能最佳辦法是跳脫框架、意想不到的，甚至顛覆既有的工作模式，所以新創必須以一個更開放且嚴謹的角度來反思。
舉例來說，在常見的數位行銷策略中，AI可以幫助廣告在最適合的媒體上投放。但與其思索如何利用AI幫助最佳化廣告預算，不如以更宏觀的方向思考，有沒有可能透過生成式AI提出最適合不同媒體的廣告素材、預算，並且模擬後提升ROAS等指標的辦法呢？
用戶需求轉移
新技術變革同時也會影響著用戶需求的轉移，而探討衡量用戶需求的方法之一，就是透過Jobs To Be Done的分析以抓到大方向，因為核心且待完成的任務往往不會有太大的變化。此外，用戶的偏好也會帶來影響，解決辦法之一就是觀察行業領導者的做法，比方說是Adobe如何將生成式AI應用到產品之中？這對用戶的期望帶來什麼影響？
怎麼最好地將生成式AI與既有產品結合
主要分成兩個面向：生成式AI可以幫產品做什麼？產品又能幫生成式
AI做什麼？
以前者來說，該思考的重點是如何透過生成式AI的優勢改善用戶體驗、產品和新功能，甚至是建議用戶從來沒有思考過的新行為、用AI為這些實驗提供預測的結果，一步步挑戰極限。
另一方面，因為AI仰賴數據的輸入，如果大家都用同樣的數據，那麼競爭優勢就非常薄弱，所以一大重點將為怎麼提供獨有的數據予AI，幫公司創造獨特的優勢。比方說，提供更全面的用戶標籤、歷史數據等。
重新構思用戶體驗
善用生成式AI帶來的轉變絕對不僅止於最佳化用戶體驗，而是如何從根本轉變，這是新創需要更加著墨並且思考的挑戰。要做到這一點，必須回到Jobs To Be Done的見解，不僅僅需要用更嚴格的觀點分析Jobs，還要將所有跟新解決方案相關的因素納入考量，接著產出一套新的解決方案。
重新評估競爭優勢
擁有獨特數據可以幫忙公司保持競爭優勢，但這可能還不夠，因為生成式AI讓技術門檻降低，讓競爭更加劇烈。競爭優勢來自許多層面，對於新創來說，可以從所有具有潛力的創新角度來思考，像是怎麼透過AI的輔助讓用戶更快上手產品、如何成為競爭對手難以取代的生態系的其中一環等等。
生成式AI被比喻為互聯網時代的新革命，而且這次的革命來得又急又快。新創這可以透過這五種方法，讓產品策略保持前瞻性、不被輕易撼動地位。
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