构建与销售价值6.5亿美元AI应用的实战指南

来自Casetext创始人的创业三部曲：选方向、做产品、卖出去

演讲者：Jake Heller

公司：Casetext，联合创始人兼前CEO

背景：程序员出身，后成为执业律师，深刻体会到法律行业的低效后，于2013年创立了法律科技公司Casetext。公司早期专注于法律领域的自然语言处理。

关键成就：在2022年夏获得GPT-4的早期访问权限后，果断带领当时已有2000万美元收入和100名员工的公司全面转型，开发出业界领先的法律AI助理“Co-Counsel”。

退出：公司最终被行业巨头汤森路透(Thomson Reuters)以6.5亿美元现金收购。

第一步：如何选择一个“值钱”的AI创业方向？

核心观点：在AI时代，寻找创业点子变得空前简单。不再是猜测“人们想要什么”，而是直接观察“人们正在花钱雇人做什么”。这些由人类完成的工作，其对应的薪资总额，就是AI应用潜在的市场规模。

三大AI应用类别：

  1. 协助 (Assistance): 赋能专业人士，帮助他们更快、更好地完成工作。例如，Casetext的Co-Counsel帮助律师审查合同、进行法律研究。
  2. 替代 (Replacement): 完全接管某个职位的工作。例如，创建一个由AI驱动的会计师事务所或设计公司。
  3. 实现“过去不敢想的” (The Unthinkable): 完成那些因成本过高或人力无法实现的任务。例如，让AI在几分钟内阅读、分类并总结一个律所积攒了数十年的数亿份文件。

市场规模的范式转移：

传统软件 (SaaS) 的市场天花板是“席位费”（例如，每个用户每月20美元）。

AI应用的潜在市场天花板是“薪资总额”（例如，替代一个年薪10万美元的职位）。这使得AI应用的潜在价值比传统软件高出10倍、100倍甚至1000倍。

第二步：如何构建一个“可靠”而非“炫酷”的AI产品？

核心观点：成功的关键不在于构建一个看起来很酷的Demo，而在于构建一个在实际工作中可靠（Reliable）的产品。大多数团队失败于此，因为他们跳过了最枯燥但最重要的一步：评估（Evaluations）。

构建可靠AI产品的“四步法”：

  1. 解构专家工作流：深入了解目标领域的顶尖专家是如何工作的。如果他们拥有无限的时间和资源，会遵循哪些具体步骤来完成任务？（强调领域知识Domain Expertise：对特定行业或领域的深入理解和专业知识。这是构建有效AI应用的前提。的重要性）。
  2. 转化为代码与提示词：将专家的每一步操作，转化为确定的代码逻辑（如果可能）或精心设计的LLM提示词Prompt：给大语言模型下达的指令或问题，引导其生成期望的输出。。
  3. 建立严格的评估体系 (Evals)：这是最关键的一环。
    • 为每个任务和子任务定义清晰的“好坏”标准。
    • 创建至少100个测试用例（Evals），并持续从客户的实际失败案例中补充。
    • 投入“磨”功：愿意花费数周时间，通过不断调整提示词，将测试通过率从60%提升到99%。这是区分业余和专业的“分水岭”。
  4. 持续迭代：AI产品不是静态的。随着新模型的发布和客户反馈的增多，要不断地运行评估、调整提示词、优化工作流。
第三步：如何成功地营销与销售AI应用？

核心观点：对于AI应用而言，最有效的市场营销就是打造一个卓越的产品。一个真正能解决问题的产品会自带口碑，让销售人员从“推销员”变成“接单员”。

AI产品销售的三个关键策略：

  1. 按价值定价，而非按成本：不要沿用传统SaaS的低价月费模式。你的定价应该锚定你为客户创造的巨大价值（例如，替代一个岗位的成本的20%）。演讲者公司的定价是每个席位每年6000美元。
  2. 建立信任，弥合认知差距：AI对很多企业来说是新生事物，充满不确定性。通过提供“头对头”对比测试（例如，让人类律师和你的AI同时处理一个案件，比较效率和结果），或者提供有数据支撑的试点项目（Pilot），来直观地证明产品的价值，建立客户信任。
  3. 警惕“试点收入陷阱”并重视落地：许多AI创业公司报告的高收入其实是不可持续的“试点项目收入”。真正的成功在于将试点客户转化为长期付费客户。这意味着销售并未在签单时结束，而是刚刚开始。投入资源进行客户培训、落地支持（如“前线部署工程师”），确保产品被真正用起来，是避免“大规模灭绝事件”的关键。

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