尽管人工智能（AI）初创公司都在宣传自己带来了新事物，但它们和过去的初创公司一样，面临着许多相同的问题：如何知道自己何时实现了产品与市场契合这一“圣杯”？
多年来，产品与市场契合这一课题已得到广泛研究，甚至有一整套书籍专门讲述如何掌握这门艺术。但和许多其他领域一样，人工智能正在颠覆既有的做法。 “说实话，这和我们过去在科技领域学到的所有经验法则完全不同，”新企业联合公司（New Enterprise Associates）的合伙人安·博德茨基（Ann Bordetsky）在旧金山举行的TechCrunch Disrupt大会座无虚席的现场对观众说道，“这完全是另一回事。” 首当其冲的是人工智能领域的变化速度。“技术本身并非一成不变，”她说。
如此，创始人与运营者仍有办法评估他们是否实现了产品与市场的契合。 伊科尼科（Iconiq）的合伙人穆拉利·乔希（Murali Joshi）告诉观众，最值得关注的一点是“支出的持续性”。人工智能在许多公司的应用仍处于早期阶段，因此这些公司的支出主要用于试验，而非整合。
“我们越来越多地看到，人们正从单纯的实验性人工智能预算转向首席高管办公室的核心预算，”乔希说，“深入探究这一点，对于确保这是一个可持续的工具、解决方案或平台，而不只是他们正在测试的东西，至关重要。” 乔希还建议初创公司考虑一些经典指标，如日活跃用户数、周活跃用户数和月活跃用户数。“你的客户与他们付费使用的工具和产品的互动频率如何？”
博德茨基对此表示认同，并补充说，定性数据有助于为一些定量指标增添细节，这些定量指标虽能提供一些线索，但无法确定客户是否会长期使用某款产品。 “如果你与客户或用户交谈，即便是在定性访谈中——这也是我们早期经常做的事——这一点会非常明显地体现出来，”她说。 乔希表示，与高管层交流也很有帮助。“它在技术体系中处于什么位置？”他建议这样问他们。
他说，初创公司应该思考如何让自己的产品“在核心工作流程中更具粘性”。 最后，博德茨基表示，人工智能初创公司应将产品与市场的契合视为一个连续的过程，这一点非常重要。“产品与市场的契合并非一蹴而就，”她说，“要学会思考如何在所在领域先实现一定程度的产品与市场契合，然后随着时间的推移不断强化。”
