在 AI 技术迅猛发展的今天，初创公司面临的核心挑战已从‘如何开发产品’转向‘如何构建可持续的商业模式’。技术门槛的降低让竞争者如雨后春笋般涌现，企业的护城河变得愈发脆弱。

  这篇文章通过 EvolutionIQ 的创业故事，深度剖析了如何在高竞争、高监管的垂直领域找到突破口，从专注于人身伤害索赔这一细分市场，到构建难以复制的商业模式，再到最终实现 7.3 亿美元的成功退出，文章揭示了 AI 创业者在当下环境中制胜的关键要素。

  如果你正在思考怎么样在细分市场中寻找自我的“护城河”，这篇文章将为你带来启发与实用建议，enjoy!

  对许多初创公司而言，一个看似出色的产品概念背后，往往潜藏着商业模式的致命缺陷。由于技术门槛的降低，仅需一个周末就可能涌现 100 个同种类型的产品，这种市场现实最终可能会引起产品定价被压缩至每月 1 美元。

  EvolutionIQ 联合发起人 Mike Saltzman 的警示，精准概括了 2025 年创始人面临的核心困境：AI 技术极大降低了产品研究开发难度，却使得构建可持续商业模式更具挑战性。当新竞争者可以如雨后春笋般涌现时，公司竞争优势如履薄冰般脆弱。（正如近期

  。其核心能力在于将海量非结构化数据（包括复杂的医疗记录等文档）转化为可执行的指导方案，赋能一线理赔专员更高效地帮助客户重建生活。

  然而，从最初的想法到最终的大手笔收购，这段历程并非一帆风顺。新闻媒体报道往往无法展现这些成果背后的真实故事，通常只有在成功之后才会被提及。

  正因如此，全面记录 EvolutionIQ 独特的 PMF (商品市场契合度)之路显得很重要，希望其他创始人能够从这一更深入且详细的故事中获得启发。自 2019 年 First Round 合伙人 Bill Trenchard 领投 EvolutionIQ 的种子轮以来，这个团队的发展轨迹一直备受关注。

  机器学习工程师 Tom Vykruta、斯坦福 MBA Mike Saltzman 和企业管理领域的资深人士 Jonathan Lewin 组成。他们选择了一个看似枯燥、由人际关系驱动的行业，而在全国范围内仅有 150 人有权批准一笔交易。正如 Saltzman 所说，来自投资者的质疑非常尖锐：“我们大家常常听到这样的话：‘美国残疾保险市场只有 20 到 30 家承保商，每家能给你 X 的收入，所以整个 TAM 就只有 20-30X。’很多风投无法跨越这道门槛——但 Bill 做到了。”

  在这种特殊的市场环境下，EvolutionIQ 的发展历史就像在钢丝上行走，每一个环节都必须精心调校——从能够立即创造价值的复杂技术产品，到建立在长销售周期和专业服务基础上的上市策略。在这里，既没有增长黑客的空间，也不能套用标准的 SaaS 策略，更没有犯错的余地。

  通过专注于这一细分市场，他们凭借专有数据、精细的工作流程和紧密的客户关系，构建起了难以复制的护城河

  经过 6 年的发展，EvolutionIQ 仅融资 6,300 万美元，拥有 200 名员工，却已经在索赔指导这一细分市场中建立并保持了领头羊。他们不仅推出了 9 款产品，实现了国际化扩张，更重要的是构建了一个不过度依赖技术创新的可持续商业模式。

  EvolutionIQ 的故事不仅展现了一些令人印象非常深刻的数据，更揭示了一个企业在这个充满挑战的领域取得成功所需具备的关键要素。通过与创始团队的深入交流，能清楚地梳理出他们攻克难关的路径，记录那些与众不同的选择，以及在AI时代为创业者总结的宝贵经验。

  对于联合发起人 Tom Vykruta 而言，他的 EvolutionIQ 创业之路可以追溯到 2010 年在 Google 的经历。当时，他被 Jeff Dean 选中，加入了一支由 15 名工程师组成的精英机器学习“忍者”团队。在接受了密集的 AI 训练后，这些工程师被分派到 Google 的各个部门，推动机器学习技术的应用。

  “我在 Google 的不同部门之间穿梭，将机器学习技术引入到那些仍在使用传统启发式方法的团队，”Vykruta 回忆道，“那种感觉就像回到了 12 岁第一次学习编程时一样兴奋。从无人驾驶汽车到商业地图推荐，再到搜索优化，我都有涉猎。在某个时刻，我突然意识到这项技术有着令人难以置信的广泛应用前景，它终将主导这样一个世界。”

  带着这样的信念，Vykruta 花费了数年时间探索创业机会。他大概尝试了几十个不同维度的想法，为了在众多可能性中找到最佳方向，他设立了明确的筛选标准：

  领域——具体来说，就是打造一个能够理解人体、伤害和康复过程的 AI 系统，利用这些知识来获得更好的结果，帮助人们更快康复，缩短残疾时间，”他解释道。

  这个领域完美契合了他的所有标准：可预测的模式、有限的结果、数字化但未被充分的利用的数据，以及一个刚刚接触机器学习的行业。Vykruta表示“虽然一些保险公司已开始进行实验，但索赔仍主要由非医疗专家——保险理赔员来处理。他们的工作就是审查文件，确保符合常规要求并推进流程。”

  “我对这个使命也产生了强烈的共鸣，”Vykruta 坦言，“每年都有数百万人在工作中受伤致残。这不仅给经济带来数十亿美元的损失，更重要的是，帮助人们恢复健康、重返工作岗位能够切实改善他们的生活品质。”

  而对于联合创始人 Jonathan Lewin 来说，最吸引他的是这个未被充分服务的市场。“保险是仅次于政府的第二或第三大行业，市场规模庞大。但其中存在很多服务不足的领域。人们往往关注医疗保险，因为这与任何一个人都息息相关，或者关注车险，因为大多数人都开车。

  相比之下，残疾保险显得相当晦涩——大多数人可能都不太了解它的具体含义。但这样的领域确实很有价值——仅美国的残疾保险行业就创造着数十亿美元的收入，这些都不是小数目。

  。经济系统如此复杂，AI 将改变其中的每一个细微环节——机会确实无穷无尽。但创始人们往往会被相同的几个领域所吸引。

  寻找联合发起人往往是一件仓促的事情，创始团队通常是通过偶然的机会或仅仅是地理上的接近而走到一起的。然而，对于 EvolutionIQ 来说，尽管他们因对航空业的共同热情而彼此相识（三人都是飞行员），正式联合的过程却更加用心。每一位联合创始人的加入都经过用尽心思挑选，以补充现有优势并填补关键空白。

  这种更加有条不紊的方法是由业务的独特复杂性所驱动的。EvolutionIQ 正在应对多重挑战，这些挑战明显地增加了难度：在严格监管的环境下处理敏感的健康和财务数据，执行基于关系的 B2B 销售活动，以及解决从非结构化医疗数据中建立索赔指导的高风险技术问题。这与许多典型的早期初创企业形成了鲜明的对比，后者往往在低监管环境下运作，以潜在客户为驱动力，销售量大，技术风险较低。

  (联合创始人 Tom Vykruta、Mike Saltzman 和 Jonathan Lewin)

  Mike 在 2019 年初加入，Jonathan 则于 2020 年开始全职投入。“假如没有他们作为联合创始人的加入，我可能没办法承受这么大的压力和工作量，”Vykruta 说道，“虽然我具备技术实力，但我此前既没有创办过公司，也缺乏在受监管的保险行业和 B2B 关系销售方面的经验。”

  这正是 Saltzman 和 Lewin 得以填补这些空白的原因。“Mike 在 Bridgewater 期间就与保险公司有过合作，所以他不仅了解这个行业的运作方式，还建立了广泛的人脉关系，”Vykruta 补充道。

  “Jonathan 是我的一位好朋友，作为一位连续创业者，多年来一直担任我的顾问，”Vykruta 说道，“他特别让我们思考怎么样构建 B2B 企业销售体系。因为这种销售模式非常特殊，单纯靠群发邮件模板是行不通的。此外，他还拥有丰富的法律专业相关知识，这对我们在处理受监管领域的业务时至关重要。我一直在问他能否全职加入。”“我当时告诉他：‘不行，我之前的创业经历已经让我精疲力尽了，而且我现在还有个两岁的孩子要照顾。不过我可以帮你，’”Lewin 回忆道。但这个顾问的角色很快就演变成了更深入的参与。“Tom 和 Mike 每天都要给我打十几个电话，”他笑着说，“慢慢地我就被卷进来了，我觉得全职加入能创造更多价值。”

  作为他们的第一位投资者，First Round 合伙人 Bill Trenchard 对这个三人组的特点有着独到的见解：“Tom 显然非常聪明，他在 Google 从事机器学习的背景令人印象非常深刻。Mike 在 Bridgewater 的经验与我们的业务高度相关，他已经证明了自己是一位进取心强且商业嗅觉敏锐的高管。至于 Jonathan，他不仅在商业领域经验比较丰富，战略思维也非常出色。”

  （EvolutionIQ投资人Bill Trenchard于2019年对该公司的备注）

  随着 EvolutionIQ 的发展，联合创始人的职责开始自然而然地走向专业化分工。“跟着时间推移，Jonathan 的职责范围逐渐扩大，而我则开始慢慢地减少对人力资源的直接管理，”Vykruta 说道。“在公司早期，Mike 和我会一起参加所有的销售电话会议，共同探索创始人主导的销售模式。但到了 2022 年左右，我的重心开始转向工程和技术管理方面。”

  采用双 CEO 制，由 Lewin 和 Saltzman 共同担任最高领导职位。

  “虽然所有人都觉得这是个疯狂的决定，认为绝对没必要这样做——但事实上这个决定非常正确，”Lewin 说道。“对于一家勇于探索商业模式的公司来说，CEO 的工作量几乎是不可能靠一个人完成的，因为一天的时间总是不够用。有两个人一同承担这一个角色给了我们巨大的优势。这样一来，我不必事事亲力亲为，Mike 也同样如此。”

  大多数创业建议都说联合CEO是个糟糕的主意。对我们来说,这是一个倍增器。我们大家可以完成更多工作。

  Vykruta 在我加入之前就已经在进行有关对线 月左右，我们开始一起与保险公司接触，Saltzman 说道。当 Vykruta 第一次打电话给我，谈论他一直在研究的这个保险创意时，我最初的反应是我不太确定这是否是个好主意，不过我们大家可以去和保险公司的人聊聊，听听他们的想法。

  但我觉得这确实是个好主意，Lewin 补充道。Vykruta 最擅长的就是打破常规，他做事就像那些障碍根本不存在一样。于是他开始联系大量财富 500 强公司，争取让保诚保险这样的大型机构听取他的想法。虽然当时想法还不够成熟，但确实可以感觉到市场有很大需求。对我来说，这证实了这个想法值得一试。

  。Saltzman 说：很多公司都表示，这很有意思，但我们不想做第一个吃螃蟹的人。Vykruta  补充道：我们大约收到了 100 次不，谢谢或等你们产品更成熟再来找我们这样的回复。

  这存在一个固有的鸡生蛋的问题：你需要数据来证明价值，但假如没有数据，你就无法证明价值。

  保险行业是一个非常封闭的领域——他们并不习惯与供应商分享数据，许多公司从未有过这样的尝试，一位创始成员表示。团队采访了许多保险行业的高管和运营商，并开发了一个引人入胜的可交互演示系统，但这个系统背后并没有真实的数据支撑。没有这一些数据，要推进业务确实非常困难。

  EvolutionIQ 团队在客户探索上的耐心最终得到了回报，他们找到了第一个设计合作伙伴 Reliance Matrix，此公司至今仍是他们最大的客户之一。他们对我们感兴趣的原因主要在于，尽管我们最初提供的解决方案并非全部符合他们的需求，但他们看到了其中的相似之处，Vykruta 解释道。他们表示，如果我们也可以稍作调整，这将成为他们理想中的完美方案。

  团队后来得知，Reliance 此前曾与另一家供应商合作解决类似问题，但未能成功。然而，他们并未因此放弃，因为他们都以为这是一个很好的机会，只要找到一个合适的技术合作伙伴，Vykruta 补充道。

  。一旦获得了数据，我们就利用它开发了产品，制作了案例研究，并获得了客户推荐。这就是获取更多数据的秘诀——你只需要坚持下去。

  他们对这项技术的前景很兴奋，并愿意与团队一起开启这段探索之旅，Saltzman 补充道。这件事发生在 2019 年春天，就在团队于初夏从 First Round 获得融资之前。这个首次试点项目的合同金额非常小——我记得他们只支付了 3 万美元——但关键是，他们最终让我们访问了他们的理赔数据。双方约定合作几个月，看看是否能开发出改善他们业务的原型系统。

  Saltzman 和 Vykruta 分享了设计合作伙伴关系的发展历史，并为处于类似阶段的创始人提供了以下建议：

  接下来是一段密集的合作与学习阶段。为了建立行业专业相关知识，团队开展了 First Round 所称的

  我们投入了大量时间去阅读声明和医疗数据，目的是直观地理解其中的编码内容，Vykruta 说道。作为数据科学家，成为该领域的专家至关重要，这样才可以增强机器的能力，教会它如何更有效地思考和预测。

  保险行业的特点让这种方法尤为适用，因为理赔流程本身就包含了丰富的文档记录。Vykruta 解释道：在理赔的各个阶段，检查员都需要添加备注，记录在某个日期我打了这个电话，了解了这一些信息，做出了这个决定。

  通过阅读这些记录并用这一些数据训练模型，我们大家可以学到很多东西。在别的行业，他们可能只有定量数据，必须去问客户你为什么这样做？而在保险行业，我们有完整的文档记录可以参考。

  即便如此，团队也没有跳过艰苦的客户调研工作。事实上，他们特意深入到设计合作伙伴中，定期从纽约前往费城进行实地走访，与一线员工直接合作。这是在新冠疫情之前，所以我们大家常常去他们那里，与检查员一起工作，快速迭代，Saltzman 说道。

  这意味着要投入数百小时进行实地客户访谈。实地走访带来了非常非常重要的维度。即使在今天，无论是销售还是实施后的沟通，我们仍就坚持进行大量实地拜访。人际关系的重要性不容忽视，Saltzman 强调道。我坚信，客户不单单是在购买软件，他们更希望与自己最喜欢的人合作。无论技术能力如何，如果团队之间能建立良好的合作伙伴关系，客户都能从中获得更加多价值。

  这种深入交流不仅限于 Saltzman 和 Vykruta 的创始人主导销售工作。我们招募了几位工程师——现在实际上在领导我们的工程团队——

  ，Vykruta 说道。我们每周会进行多次一小时的会议，这样持续数月，专注于解决第一个问题。这些会议都有几位高级数据科学家参与。

  如果一个 AI 团队只是生活在孤岛上，仅仅关注自己的数据，他们很难在这些传统行业取得突破。从创始人到最新加入的工程师，任何一个人都必须深入到客户中去——否则你是无法成功的。

  我认为我们业务最出色、也最重要的一点，就是善于在组织的各个层级建立和维护关系，Saltzman 说道。

  从前台办公室的基层员工，到各级经理、总监、副总裁，再到首席理赔官和业务总裁——我们与组织架构中的每一层级都建立了联系，并根据他们各自的需求调整我们的工作方式。

  这意味着团队要像重视高管一样重视一线员工。我至今还记得六年前合作的伙伴 Gia 和 T.J.——他们是我们合作的一线审核人员，现在慢慢的变成了了我们的好朋友。他们对工作充满热情，我们也是如此，整个合作氛围非常融洽，Saltzman 说道。最重要的是，我们明确向他们表示，我们开发的任何一个产品都不会威胁到他们的工作，而是要增强他们的工作上的能力，帮他们应对工作中最具挑战性的部分。

  。在与一线审核人员合作时，我们会在白板上列出我们能在基层层面做些什么，Saltzman 解释道。然后我们每周与他们的经理会面，每月与理赔主管沟通，说：这是我们收集到的反馈，这是我们计划开发的内容，这些解决方案对你们来说同样有效吗？你们在这方面是否有其他需求？我们确保所有利益相关方都能深度参与到这样的一个过程中。

  这种多层次的参与策略后来成为了 EvolutionIQ 在拓展新客户时的成功基石。从投资人 Trenchard 的角度来看，创始人的沟通能力给他留下了深刻印象。他们可以清晰地解释残疾保险业务的内部运作，以及 AI 将如何带来重大改变，他说。这种能力只有通过深入理解问题，并以深度沉浸的方式从多个角度去认知，才能培养出来。

  EvolutionIQ 团队最终建立了一个严格的周度迭代和反馈机制。每周三，我们会收到新的数据更新。我们会对数据来进行评估，重新训练模型并进行评分，然后在周五之前将结果提供给一线审核人员。到下周二，他们会查看我们的建议并给出反馈，Vykruta 说道。

  本质上，他们会审查不同的医疗诊断，并判断是的，这个判断是正确的，这个人可以重返工作岗位，或者不，这个结论不对。通过这样的方式，模型每周都在一直在优化，他解释说。比如说，如果他们接受了 40% 的建议，拒绝了 60%。我们的机器学习团队会仔细分析所有被拒绝的案例，找出其中的规律来改进模型。我们的目标是每周将接受率提升 10%。这样经过五周，我们就能从 40% 提升到 90%，让模型的准确率达到足以支撑审核人员日常工作的水平。

  当然，这样的一个过程中还有许多细节需要处理。有时我们会给出错误的建议。有时我们明确清楚自己是对的，而一线审核人员的判断有误——但我们一定要想办法用他们能接受的方式来解释我们的建议，Vykruta 说道。

  。Vykruta 表示：我们没采用当时流行的仅提供原始分数或简单严重程度评级的方式，而是选择用通俗易懂的语言来解释我们做出建议的原因。比如系统会这样解释：对于年龄、性别和医疗背景相似的患者来说，从这种伤害中恢复常常要 6 周时间。而这个特定的理赔案例已经休假了 18 个月。因此，我们提议与他们联系，了解恢复进展情况。这时，一线审核人员就会意识到他们可能忽略了一些复杂因素，比如某种慢性疾病导致病情变得更复杂。于是他们会去收集更多信息，更新数据，从而更好地管理这个理赔案例——这样一来，我们对结果的预测也会更加准确，他补充道。

  大多数初创公司在面对市场规模受限时，都会感受到迅速扩大产品版图的巨大压力。但 EvolutionIQ 团队始终努力不让这种压力影响他们的专注度。

  确实非常容易被各种机会所诱惑，想要开拓新的市场。但我们从始至终保持着高度谨慎的态度，Vykruta 说道。

  无论是来自内部还是外部，都有很大的压力促使我们扩大潜在市场规模，想要抓住一切机会，Lewin 补充道。我经常和其他创始人分享这样一个理念：要先学会爬行，再学会走路，最后才能跑步。在扩大发展视野之前，必须先完全掌握好一件事。因为问题往往会以意想不到的方式出现。如果我们同时尝试承担太多任务，核心团队就无法专注于最关键的事务。

  Saltzman 对此表示认同。我们的策略是首先打造一个出色的产品。由于我们的第一批客户对产品非常满意，我们为他们开发的首个功能运作良好，这让我们在最初几年就取得了巨大的成功。然后我们才会着手解决下一个问题，他说。到目前为止，这种理念一直很好地指导着我们的发展——即使在 6 年后的今天，我们的第一个产品依然保持着零流失率。

  我们有一个原则，就是尽量不去担心那些尚未出现的商业问题。因此，尽管我们感受到要推出多个产品并启动市场扩张的压力，但我们依然专注于打造一个令人难忘的第一款产品。

  打造初始产品所需的技术复杂度不容小觑。我们面临的最大挑战——现在已经解决了——就是每家保险公司都有其独特的数据表现形式，Vykruta 解释道。他们使用不同的模式、不同版本的数据库，所以我们必须先处理大量定制化的数据集，才能创建一个统一的模式。之后我们才能将每家保险公司的数据进行转换和标准化，使其具有相同的格式。这项工作花费了我们几年时间。”

  接下来，Vykruta 将详细分享 EvolutionIQ 在产品选择和战略重点方面的经验，这些经验帮助他们抓住了最重要的产品市场契合度维度：

  动化和指导之间的选择对任何 AI 产品来说都很关键。他们最初的决定是不涉足自动化领域。因为这虽然看似最容易，实现起来更为频繁，但竞争也更为激烈。内部团队可能无法像 AI 公司那样出色地完成它，但他们可以合理地完成它。更困难的部分是无法完全自动化的任务。

  相反，EvolutionIQ 早期的产品专注于帮助理赔调查员更好地决定如何花费有限的时间。一个人类专家可能需要管理 150 个索赔，甚至数千个索赔。他们需要决定把时间花在哪里。Vykruta 表示，这对人类来说很难做好。“一旦着手处理索赔事宜，你就希望人类专家做出决定：拨打电话，从医生那里获取更多信息，联系雇主等。”

  一个关键的洞见来源于对其他人工智能在保险行业采用失败案例的观察。许多客户的内部团队正在构建模型，或者与机器学习供应商合作。尽管这些模型可能在技术上是有效的，但最终，它们通常以一个包含 20,000 行分数的电子表格形式交付给前线检查员使用。正如 Vykruta 所描述的，一个团队可能会尝试使用这样的工具，但它并不真正适配检查员的日常工作流程。他们需要花费一个小时的时间在电子表格中查找相关内容，然后再切换回其他系统，试图理解这些数据。这种低效的方式显然无法满足实际需求。

  为了推动复杂 AI 的实际采用，他们认为必须提供一个美观且交互式的可视化工具，让用户能够在其中完成工作

  ，而不是简单地给出一个分数电子表格，然后要求用户“去运行这个”。如 Vykruta 所言：“从一开始，我们就进行了大量投资，不仅专注于开发模型，还致力于设计一个用户可以直接登录并与之交互的用户体验（UX）。”

  实际上,对于技术团队来说,采用AI比构建技术本身更难解决。你应该花大约70%的时间来弄清楚如何让人们使用它。我们都是很棒的工程师,我们知道如何构建技术。但你能让某人使用它吗?那部分并不容易。

  我们最初的团队纯粹是数据科学家。我在寻找AI工程师,他们专长于非结构化数据NLP或表格数据,特别是顺序数据,Vykruta说。但我也很早就雇佣了React工程师来帮助构建前端。EvolutionIQ的早期团队甚至进一步训练了特殊的模型,目的是解释主模型的工作原理,以激发用户使用它的兴趣。

  结果是一个对用户现有工作流程感觉自然的系统。我们希望它成为他们一天开始的地方 - 他们登录我们的系统,它就会引导他们找到应该与哪个索赔人交谈的正确路径。然后他们会跳回到他们的系统中添加他们一直在做的笔记,Vykruta说。他们实际上帮助我们构建了它,告诉我们他们需要看到的确切元素。我们能够赢得调整员的支持,因为他们喜欢看到我们的用户体验按照他们设想的方式布局。

  EvolutionIQ 的初创团队最初完全由数据科学家组成。Vykruta 表示，他在寻找专注于非结构化数据的自然语言处理（NLP）或表格数据，特别是顺序数据的 AI 工程师。同时，他也在早期聘请了 React 工程师，以协助构建前端系统。EvolutionIQ 的早期团队甚至进一步训练了特殊的模型，目的是解释主模型的工作原理，从而激发用户对使用该系统的兴趣。

  ——用户登录系统后，系统会引导他们找到与哪个索赔人交谈的最佳路径。完成任务后，用户会返回他们自己的系统，继续添加日常记录。Vykruta 提到，用户实际上在系统的开发过程中提供了很大的帮助，他们明确指出了需要看到的具体元素。这种合作方式帮助 EvolutionIQ 赢得了调整员的支持，因为他们喜欢看到用户体验按照他们的预期方式进行布局。

  归根结底,产品必须能够工作。如果产品真的很好,你必须确保你以一种对你特定市场有吸引力的方式讲述它的工作原理。对于我们的市场来说,这意味着让人们与他们的同行交谈,建立一个促进这一点的机器,自己被视为一个值得信赖的公司,并创造一种氛围,即如果你冒险与我们合作,你将会给人留下深刻印象。

  在这里，Saltzman 和 Vykruta 回顾了他们在这条道路上所积累的经验教训，具体包括以下几点：

  这个创始团队深知，传统的企业 SaaS 游戏手册——例如庞大的 BDR 团队、大规模电子邮件外展活动以及增长黑客策略——在他们所处的小市场中并不适用。为了调整策略，他们选择了“

  ”的方式，转而专注于建立深厚的关系，并采用更加谨慎的方法，通过提供可衡量的价值来吸引重要的参与者。

  在选择目标时，该团队展现出了高度的战略性。Saltzman 表示，这需要在争取更多机会与完全失手从而让一个组织对你彻底失望之间找到微妙的平衡。Vykruta 补充道，这也是为什么在早期阶段，他们并不倾向于尝试向最大的公司进行销售。他提到，他们实际上尝试过一次，但过程非常困难。因为这些大公司内部存在过多的官僚主义，而当时 EvolutionIQ 还是一家较小的公司，因此这些大公司对风险更加敏感且保守。

  建立我们的目标账户列表是一项确定性的努力。通过网络联系到正确的联系人,开始第一次对话,导航漫长的销售周期 - 这对于一家10人公司来说都需要大量时间。所以我们会试图找到金刚区大小的公司,直到我们觉得准备好应对更大的参与者。

  。Saltzman 表示：“我们在定价方面做对了一件事。即使我们的价格只有现在的 10%，我们也需要付出同样的努力，销售周期也会一样长。”他指出，许多创始人在定价上容易犯错。他们认为“如果提高价格，市场会自动接受”，但事实并非如此。当然，前提是需要很好地阐明定价的理由。

  该团队在这一点上采取了积极的行动策略。Saltzman 说道：“我们花了大量时间制作 ROI 模型，帮助客户了解他们将获得的价值、如何获得这些价值以及我们将如何衡量它们。”同时，该团队还会在实施后的 3 个月、6 个月、9 个月和 12 个月进行回顾：“我们会说，‘好吧，我们现在完成了一半。我们是超前了还是落后了？但这里是计划。’”

  可衡量性:Saltzman 表示，“在可获得风险投资支持的企业连续体上，我们很幸运身处保险行业，专注于一些或多或少可以量化的事情。确实存在一些细微差别，但总体来说，我们的影响是可以衡量的。”不过，他也承认：“如果你正在构建一个下一代的 Salesforce 替代产品，想要衡量 CRM 的价值并确定如何对其定价，就会非常困难。”

  选择一个可以产生影响的领域:他提到，“保险是一个大生意，所以如果你能产生影响，影响就会非常显著。如果你建立一个系统，使原本需要花费 10 万美元的事情只需花费 9 万美元，而一年中有 100 个这样的案例，那你就创造了 100 万美元的价值。”

  没有长期合同锁定:Saltzman 强调，“我们没有要求客户签订五年的长期合同。如果我们的解决方案不起作用，他们可以在第一年就终止合作——尽管这种情况从未发生过，但我认为这种灵活性对客户非常有吸引力。”

  他们在定价策略上采取了一个不同寻常的举措。Lewin 表示：“当我们与第一个客户进行谈判时，有两个选择：一种是固定费用，可能是低到中等的几十万美元；另一种是固定金额较少，但附加成功费用。”

  他回忆道：“我们被告知 ARR（年度经常性收入）非常重要，行业普遍的建议是‘不要设置成功费用’。但我们意识到，要让这笔交易真正具有重大意义，

  我们决定尝试这种方式，事实证明这是一个正确的决定，因为软件的表现非常出色。我们从那个客户那里赚取了数百万美元的收入，随后这种模式最终转变为数百万美元的固定费用。”

  模式识别很有帮助,但有时作为创始人,你只是对某事有很强的感觉。常规智慧是为了帮助你 - 而不是束缚你。

  。只要有机会，团队就会通过顾问或熟人获取有价值的推荐，Saltzman 表示。团队会寻找切入点，例如在 LinkedIn 上搜索退休的保险高管和销售主管，但主要依赖口碑传播。一旦人们了解了 EvolutionIQ 的工作内容，就可以问他们：“你知道谁会对我们感兴趣吗？”这些联系被证明是无价的，因为这些人对行业有着深刻的理解。他们真正了解这个领域，清楚其中的痛点，因为他们的整个职业生涯都在这个行业中度过，Vykruta 说道。

  团队一进入市场就采取的方法并非源于任何教科书。“这并不像是某本特别的销售书籍让我们大开眼界。更多的是常识——以极大的尊重对待客户，期望他们认真对待你，同时付出努力去赢得信任，并通过分析展现专业能力，”Saltzman 表示。

  分析能力是关键所在。“如果目标客户是上市公司，就深入研究他们的财务状况，找出他们的优势和需要改进的地方。向他们提出论点——但并不是以‘挑战者销售’那种对抗性的方式，而是通过对他们业务的每一个细节进行深入理解，并在此基础上建立深厚的个人关系。”

  这些努力显然是有针对性的，目的是接触到合适的人。然而，在这些大型保险公司内部找到合适的支持者不仅仅是看职位头衔，而是要识别出具有特定心态的人。

  团队需要找到那些既有组织影响力、能够推动稍具风险的创新，又愿意个人承担这种风险的人，Saltzman 表示。他们需要全身心地相信，当项目取得成效时，他们会被视为具有远见卓识的人。

  此外，还有一些不可妥协的标准。“这些人需要对整个业务线的盈利能力负责，”Saltzman 说。“如果只是专注于索赔操作某个特定方面的人，比如效率，他们可能并不适合作为我们的赞助商。我们需要的是那种能够理解‘如果我通过更快让人恢复健康，在索赔结果上节省了 10 美元，但需要增加 1 美元的人力或调整员支出，我仍然节省了 9 美元’的支持者。但有些人会过于关注‘哦，这里成本增加了 1 美元’——这样的人无法成为我们的赞助商。”

  大多数保险科技产品是由首席信息官（CIO）购买的，但 EvolutionIQ 从未将 CIO 作为核心赞助商。他们是很好的合作伙伴，当然也会参与其中，但很少成为核心支持者。

  大多数软件的商业案例通常围绕效率提升来构建，而 EvolutionIQ 则专注于产品的健康结果。“我们关注的是索赔结果和更快让人们恢复健康——

  ，”Saltzman 说道。“这种双重性既是优势，也是挑战。一方面，它让我们能够相互教育并从头开始建立规则手册；但另一方面，我们也必须说服他们：‘不，你就是我们必须合作的人，没有其他人可以做到这一点。’”

  在这个高度专业化的领域建立关系，需要一种与众不同的销售人员。为销售团队招聘一直是一个挑战。找到合适的人很困难，确保他们表现出色也不容易——通常需要六到九个月才能看出结果，Saltzman 表示。

  团队很快意识到，他们必须以与行业相匹配的专业水平出现在客户面前。“这意味着没有销售发展代表（SDR），没有业务发展代表（BDR），也没有刚从大学毕业就直接开始打电话的人，”他补充道。

  即使我们是一家拥有6人的初创公司,我们也必须表现和被视为一家成熟的公司 - 不是通过隐瞒,而是通过专业精神、清晰度、服务水平、对客户的承诺,以及深入了解不仅是业务问题,而且他们的组织如何运作。

  – Mike Saltzman, EvolutionIQ 的联合创始人

  另一个关键因素是找到具有深厚保险行业经验的销售人员，而团队在第一次销售招聘中吸取了这一教训。当时招募的销售人员来自金融科技领域，因此他曾经向银行和金融机构销售产品。团队当时认为：“太棒了，他非常有见识，也了解银行科技。”但实际上，他就像一颗钢珠一样被保险行业弹了出来。这几乎显得有些滑稽——团队成员都意识到：“不，这不行。”Saltzman 笑着回忆道，这一经历让问题变得非常明显。

  “我们需要用客户熟悉的语言与他们沟通，让他们明白，是的，这里有一些前沿且现代的技术，但我们只是在解决人类的问题。”Saltzman 说道。

  当然，拥有销售心态也是一个重要的特质。“你不能只是一个保险操作员，”Saltzman 强调道。他进一步指出，团队中最成功的销售人员通常来自以下两个特定背景：

  曾经向波音、沃尔玛等大型企业销售保险的从业者。“他们经验丰富，知道如何在复杂的组织中游刃有余，同时也对保险行业有深刻的理解。”

  来自大型咨询公司并向保险公司销售服务的人员。这些人能够为 Cognizant 或 Deloitte 销售价值数百万美元的业务，赢得买家的支持，并处理买家复杂的需求——这与团队目前的工作非常相似。

  从技术和毛利率的角度来看,我们的做法看起来像是科技,但从客户的角度来看,它看起来更像是变革管理。技术只是一个工具。

  这种方法使团队即使在规模扩大时也能保持出色的销售效率。“即使到 2024 年，团队只有三名销售人员，再加上一名负责人。如今团队扩展到七人，已经成功向美国大部分最大的残疾保险公司完成销售，仅凭这样一个小团队就达成了这些成就。”Saltzman 表示。

  “我们的合同价值很高。所以，如果产品有效并被客户接受，就不需要 100 人的团队来完成销售。让 100 名销售发展代表去骚扰潜在客户是低效的，因此我们选择不这么做。”

  客户在内部开发软件和直接购买之间犹豫不决是一个常见的障碍。“与内部开发相比，购买始终是我们最大的竞争对手，这种情况自 2019 年以来一直如此。如今，随着人工智能的进步，这种动态依然存在，但就像两边都装备了更强大的武器。”Saltzman 说道。

  “在某种程度上，内部开发与购买的抉择在早期阶段更难解决，那时团队只有 10 个人，而客户的内部工程团队也只有 10 个人。解决方案在于，我们雇佣了比他们更优秀的人才——但这并不是可以直接说出口的理由，因此在一些机会中我们因此失去了竞争优势。”他解释道。

  “如今，在这个问题上我们仍然能够赢得大多数客户。客户的内部团队可能会开发出一个原型版本，功能类似于我们现有的产品。他们会交付成果，但随后便会转向另一个项目。”Saltzman 说道，“过去六年里，我们始终专注于这个特定的价值主张——团队的全部工作就是围绕这一价值主张不断优化和改进。每当客户在内部开发与购买之间犹豫时，我们都会用这一点来说服他们。”

  “即使销售周期超过 12 个月，也确实存在一些需要监控的信号。例如，如果一家公司将下一次会议安排在 10 周后，而不是 1-2 周后，这可能表明合作进展缓慢。”Vykruta 指出。即便如此，团队也不会轻易放弃任何一个潜在客户，因为在一个小型行业中，机会是有限的。他强调，即使事情暂时陷入停滞，也必须持续跟进。

  即使一个账户在第一年没有转化,了解我们仍然很有价值。我们知道,第二年我们会增长一倍,拥有两倍的案例研究,当我们再次拜访时。

  这正是为什么 EvolutionIQ 的创始人将每一次互动都视为一项投资。“即使在早期阶段，我们的信念也是：没有理赔指导，就没有未来。我们认为，行业中有一半仍在以旧有的方式运作。”Vykruta 表示。“我们的观点是，每家公司最终都会使用这款软件，而我们有很大的机会成为这个领域的领导者，因为我们创造了这个类别，而追赶我们将非常困难。”

  尽管 EvolutionIQ 的销售团队从始至终保持精简，创始人却做出了一个非常规的决定：

  在服务上进行早期且大量的投资，并且从未额外收取费用，而是将所有服务成本纳入产品价格之中

  。这包括建立一个专门的客户成功团队，负责许多公司通常会交由客户自行完成的销售后变革管理过程。

  “我们构建了一个指导型产品，也就是说，我们的系统实际上并不直接执行任何操作，而是指导前线的审查人员采取行动。”Saltzman 解释道。“我们在早期阶段就学到了一点：人工智能部分，即预测可能发生的事情，可以非常准确——但如果使用它的人不按照建议采取行动，那么它在商业上就毫无价值。”

  “我们很早就意识到，必须为此建立一个完整的团队。我们向潜在客户承诺：‘我们将接收你的数据，为你提供软件、提供机器学习模型等。但除此之外，我们还将成为你理赔团队的一部分。我们会帮助你部署这个系统，指导你的员工，并协助你的管理团队承担起相应的责任。’”Saltzman 补充道。

  许多SaaS公司只是交付软件,而软件和价值之间的差距是客户的工作。但大多数软件,特别是在企业中,都会在这个差距中失败。我们尽可能缩小了这个差距 - 我们的可交付成果和实际运作之间几乎没有差距。

  – Mike Saltzman, EvolutionIQ 的联合创始人

  这种方法违背了传统关于维持高利润率的智慧。如果差距较小，客户更有可能跨越它；如果差距过大，客户则会觉得需要承担更多风险。因此，团队尽可能缩小了这个差距，尽管这在早期阶段显得十分昂贵。”Saltzman 表示。

  团队并没有让潜在投资者对这种以服务为主的模式的担忧阻碍发展。“我们没有因为风险投资人提出‘这是否更像是一种服务型业务或咨询模式’的问题而停滞不前。我们根本不在意。”Saltzman 说道。他进一步解释道：“我们确信，失去客户的代价远比在客户服务上过度投入更高昂。经过计算，如果我们能够为客户提供足够的价值，并从中合理地获取一定比例的收益，就可以基于此建立一个可持续的业务模式。”

  EvolutionIQ 销售增长的真正引擎在于让早期客户取得巨大成功。“我们的增长动力一直依赖于一件事：尽快展示价值，并让客户真正满意。这也是我们进入新市场时的核心驱动力。”Saltzman 强调。

  这是一场争夺第一个客户的竞赛,使他们如此满意,以至于他们可以成为参考客户,我们可以发布关于他们实际定量成果的案例研究。在达到那一点之前,我们基本上连尝试销售都没有。当然,我们有对话,但我们不会让人们处于必须说是或否的位置,因为他们还没有足够的信息。

  – Mike Saltzman, EvolutionIQ 的联合创始人

  我们最好的销售人员是我们的第一位客户。他是一个了不起的人物，接听了许多参考电话

  。”Saltzman 表示。他进一步解释道，这位客户深知 EvolutionIQ 的系统对其业务的价值，因为支付的费用远低于雇佣数名员工来打造类似的解决方案。他曾说道：“如果你们表现出色，我的业务也会受益。我知道初创公司经常破产，我不希望你们破产，也不想支付 10 倍的费用。所以，让我们一起努力为你们找到更多客户吧。”这种基于客户推荐的策略，在一个小而封闭的行业中看似违反直觉，但口碑传播和客户介绍却成为了强大的杠杆作用。“这些公司各自专注于不同的细分市场，并非在所有领域直接竞争。”Saltzman 指出。他补充道：“我们很幸运拥有那些愿意采取长远视角的支持者。他们会问：‘你是想支持一个能为你带来 30 倍 ROI 的初创公司，还是想让他们破产？’”

  EvolutionIQ 团队快速证明价值的能力，也成为其扩张战略的核心基础。“我们的商业模式集中在‘登陆和扩展’。”Saltzman 说道，“我们的平台包含多个模块，大多数客户会从一两个模块开始。当这些模块发挥作用后，客户便会利用第一个或第二个模块的收益来资助接下来的模块。这是一个复合合作的过程。”

  Saltzman 将这一模式比喻为一个自筹资金的风险投资组合。他解释道：“我们希望构建一个系统，能够从早期的收益中再投资到后续发展中，形成滚雪球效应。同时，我们的客户——在这个比喻中相当于有限合伙人——也能将收益收入囊中。”他补充道：“我们为客户进行了清晰的计算，证明如果他们在一个模块上投入 1 美元，这将为他们带来 10 美元的回报。如果客户将其中的 8 美元收入囊中，再将 1 美元投入到下一个模块，那么到了明年这个时候，他们将拥有 16 美元的收益。”

  Saltzman 指出，他们的 “登陆和扩展” 模式最初是自发形成的，但团队对其进行了完善，使其成为一个高度成功的商业策略。这意味着他们需要确保客户尽快看到第一个产品模块的价值，以便将这种价值循环利用，为能够交付的下一部分价值提供资金。

  有趣的是，Saltzman 提到，EvolutionIQ 的产品并没有所谓的“突破性”模块，这与许多平台型公司有所不同。“我们的产品在首次购买时已经相当多样化。当它们达到一定规模并真正发挥作用时，其价值影响与定价是相对匹配的。”

  这也使得扩展对话更加具有战略深度。“扩展更多是基于客户当前的实际情况，以及他们面临的挑战，而不是单纯地推动他们接受新的模块。”Saltzman 解释道，“我们会询问客户的五年战略计划是什么？他们向董事会汇报了哪些内容？他们目前的重点是什么？然后，我们会根据这些需求扩展最适合他们的产品，而不是简单地告诉他们‘现在你需要做这个’。”

  “即便是在市场环境充满挑战的时期，从新冠疫情到 2022 年的市场重置，EvolutionIQ 始终保持着出色的执行力，并且持续超越预期。”该公司种子轮投资人 Trenchard 表示，“他们只筹集了适量的外部资金，整体运营非常有纪律性。”

  这种严谨的作风同样体现在团队的组建方式上。“即便在种子轮阶段，他们就已经拥有一支令人印象深刻的 AI 产品团队，这些人才主要来自 Google，这让我感到非常惊喜。”Trenchard 说道，“我当时在笔记中写道：‘我相信他们能在功能性和投资回报率方面持续保持领先优势’，事实证明，他们确实一直都在以令人瞩目的方式实现着这一点。”

  EvolutionIQ 团队的发展路线图主要围绕几个关键支柱展开：从早期就对数据指标和规划保持着近乎痴迷的关注（即便计划可能会随时调整）、在融资方面采取严格的纪律性方法（尽管当时正处于市场繁荣期）、以及在招募能够胜任工作的团队方面持续付出努力（并保持着不同寻常的耐心）。

  “EvolutionIQ 的北极星指标非常明确：帮助多少人重返工作岗位，以及为客户减少了多少缺勤天数。”Vykruta 表示，“团队非常重视数据指标，并坚信一个道理：如果无法衡量，就等于没有发生。这绝对是我在 Google 工作时期获得的重要经验。”

  团队从创立之初就采用了 Google 的 OKR 管理体系。“当公司只有 3 名员工时，团队就开始使用 OKR。虽然当时可能并不是特别需要，但团队深知，随着公司规模扩大，及早培养这种能力会让未来的工作更加顺畅。”Vykruta 解释道。

  尽管早期的具体 OKR 目标经常需要调整，但这一管理流程依然证明了其重要价值。“OKR 不仅能激励团队成员，还能帮助公司为客户设定更高的服务标准。如果客户看不到实际成果，其他都是空谈。”Vykruta 补充道，“不过，就 OKR 本身的战术执行层面而言，团队确实启动得太早了。那时业务变化太快，甚至可能在一周内就改变当季的决策方向。”

  尽管如此，这一流程仍然发挥着至关重要的作用，某种程度上甚至关乎公司的存续。“如果没有 OKR，EvolutionIQ 不可能取得如此显著的进步。团队需要这种每季度的愿景重置机制，来推动自己设立更高的目标。”

  在事情混乱的初期阶段，制定计划非常重要。即使最终没有完全按照计划执行也没关系，但一定不能没有计划。计划本身就很有价值，哪怕它只是一个起点，你最终可能会偏离它。

  当团队曾短暂尝试放弃 OKR 时，其重要性变得尤为明显。“我们试着在一两个季度里不用 OKR，结果反响非常负面。我们收到了大量投诉——有趣的是，虽然平时大家会抱怨 OKR 妨碍工作，但当我们真的取消它时，却有人说：‘我们搞不清楚公司在做什么，也不知道其他团队在忙些什么。’”Vykruta 回忆道，“因此，我们很快就把 OKR 重新引入了。”

  在众多 AI 创业公司都在追求最大化融资规模的同时，EvolutionIQ 却选择了一条更为谨慎的筹资之路。“我们在 2019 年完成融资时，市场估值还没有出现大幅上涨。这反而对我们是件好事，因为预算的限制让我们在招聘等各个方面都保持着高度警惕。”Vykruta 说道，“我们别无选择，只能在做出裁员等决策时快速行动。对于新的投入，我们都设定了严格的时间和资源限制，同时将各项计划与既定指标挂钩，以确保业务稳健发展。”

  融资就像一种瘾，一旦沾染，事情就容易失控，最终可能会失去对自身命运的掌控

  。”Lewin 表示，“因此，我们始终坚持以能在 18 个月内实现盈利的方式来经营业务。这种谨慎的经营态度让我们的业务指标一直保持健康。反过来，这又让融资变得更加容易，因为我们既有良好的业务数据，又没有疯狂烧钱。”

  这种严谨的态度也体现在团队确定融资规模的方式上。“每一轮融资，我们都很清楚什么是合理的规模，并严格控制所需资金量。”Lewin 说道，“我们的 B 轮融资只有 700 万美元，这个数字看似很小，但当时这正是我们所需要的。”

  正因如此，团队对新项目也实施了严格的管控措施。“一旦事态开始失控，比如盲目扩充导致团队不够融洽，或者同时追求太多可能没办法实现的新想法，整个项目就会像纸牌屋一样脆弱。”Lewin 解释道，“但如果你能一次只专注解决一件事——比如有了新的产品创意，将其推向市场，验证了产品与市场的契合度，然后再逐步扩大规模并确认其效果——那么下一轮融资承担的风险就会很有限。你就不会面临‘如果这些尝试失败整个项目就会崩溃’的巨大风险。EvolutionIQ 的业务从未面临过这样的风险。”

  我们没有采取尽可能多地筹集资金的立场。我们筹集了我们认为需要达到潜在盈利能力的资金。一旦达到那个位置，我们就会决定是要放慢步伐并实现盈利，还是要加快步伐并凭借新的故事和新的机会再次筹资？

  Saltzman 补充道：“许多创始人将自己置于极其危险的境地，只有在极小概率事件发生的情况下才能获得成功。而我们从未想要让自己陷入那种境地。如果预感到合作会很困难，我们不会仅仅因为某个投资者开出了最高估值就选择与其合作。我们也不会对外宣称要成为‘保险界的 AWS’之类的口号。”

  “我们的理念很简单：如果你建立的公司年度经常性收入（ARR）大于净支出，那就是一个非常健康的状态。所以我们一直密切关注这两个数字。”Saltzman 说道。“如果你选择了另一条路径，也许 15 年后问题会自行解决，因为你可能已经建立了一些惊人的东西，但在这个过程中，你必将经历非常痛苦的中期阶段。”

  “创始人们经常忽略的一点是，比他们认为必要的时间更早地将管理者的心态从创业转变为扩张。”Lewin 表示，“这是不可持续的。我无法记住我们正在做的所有事情——我们有 200 人，9 个不同的产品，复杂性很高，还有许多非常重要的客户关系。”

  有时团队会对这种转变产生抵触。“人们会反问：‘这感觉像是大公司的做法，我们为什么要这样做？’”Lewin 说道。这并不意味着整个业务需要立即进入扩张阶段。在 EvolutionIQ 内部，仍然有一些团队保持着创业型的工作方式，同时也有一些团队逐渐迈入扩张阶段。目标是最终让所有团队都达到扩张阶段，但这一过程需要谨慎推进。

  在 EvolutionIQ，让销售团队迈入扩张阶段尤为棘手。“我们倾向于雇佣我们认为需要的确切数量的销售人员，但往往会发现其中一半并不合适，而这就导致我们只有实际需求的一半销售人员。”Lewin 解释道。“此外，摆脱创始人主导销售的模式也非常困难。然而，去年我们取得的最大销售胜利之一是，有几个账户完全没有 Mike 的参与，这是一项了不起的成就。”

  Lewin 还指出了一些警示信号，表明需要在系统上投入更多时间：“当你只是不断修复问题并处理大量紧急事务时，可以试着让别人观察你的一天，分析你的时间都花在哪里，并找出需要改变的地方。”他说，“无论我在哪里看到有人成为‘英雄’，或者看到高级领导人在‘灭火’，我都会努力找出背后的原因：我们是否需要雇用更多的人？我们是否在职责范围的定义上存在问题？或者是系统本身出了什么问题？”

  如果你需要人们成为英雄才能让业务运转,这意味着你实际上没有一个很好的业务。你很幸运能拥有他们,但你无法依靠这种动态来扩展公司。

  对于 Vykruta 来说，人才是支撑 EvolutionIQ 严格执行的基础。他认为，早期团队的组建可能是公司成功的最大原因之一，甚至超过了其他所有正确的决策。“没有 Karan、Georg、Benjamin 和 Stanley 的参与，我们是不可能完成这一切的。”他表示。

  “我坚信，一家拥有顶尖人才的公司，即使在很多事情上犯了错误，也仍然有可能在市场中获胜；但一家即使做对了所有事情却雇佣了错误人才的公司，很难在任何市场中获得成功。”他说道。

  除了创始人主导的努力外，EvolutionIQ 的创始团队还在招聘上投入了额外的精力。Vykruta 提到：“在公司成立的第一年，我就雇佣了一名全职内部招聘人员，并立即增加了一名全职猎头。”他说，“很多人认为这很疯狂——大多数初创公司在员工数量超过 100 人之前，通常依赖外包招聘。”

  当团队规模只有约 30 人时，他们已经拥有了大约 4 名内部招聘人员。对此，Saltzman 回忆道：“一些投资者会问，‘你为什么没有更多的销售人员？你为什么要运营一家招聘代理机构？’但我们看待问题的方式不同。我们并不将其视为 30 人团队中的 4 名招聘人员，而是将其视为我们一年后希望成为 100 人团队的一部分。”

  团队还决定只招聘高级人才，尽管这意味着更高的成本。“我认为有一种误解，认为初创公司需要雇佣初级人员来延长运营时间。”Vykruta 指出，“但事实恰恰相反。初创公司非常困难，因为你正在解决基础性问题。那里根本没有任何基础设施，一切都需要从头开始建立。”

  Saltzman 补充道：“我们了解到，虽然为一名拥有五年经验的人才需要支付 30% 的溢价，但他们的价值却是 10 倍。”

  团队对找到合适人才的坚持，意味着愿意放慢速度，即使这会带来短期的困难。“我花了六七个月的时间没有团队，只是在招聘。如果我愿意，我可以在第一周就雇佣一些人。”Vykruta 表示，“但我有客户和投资者问我，‘发生了什么？为什么你还没有任何雇佣？’我们银行账户里有这么多资金，客户也在期待结果，而我却因为招聘问题而一直失眠。”

  这种对人才的过度投资和耐心并不仅限于早期的艰难阶段。Lewin 提到：“为了找到合适的人选担任我们的产品副总裁，我面试了大约 40 到 50 个人，花了一年的时间才最终确定。”

  他说道：“在那么长的时间里让这个职位空缺确实非常痛苦，但这带来了巨大的差异。每次与他交谈时，我都庆幸我们等了一年。我曾建议过的几乎所有已经运营了一段时间的初创公司，在某个阶段都曾在招聘上妥协，但这总是会引发巨大的问题。从这种错误中恢复所需的时间往往比预期的要长得多。”

  – Jonathan Lewin, EvolutionIQ 的联合创始人

  另一个绝对不能妥协的领域是候选人建立强大工作关系的能力。Lewin 提到：“当我们雇佣高级人员时，会让他们与未来合作的所有人进行面试。我希望从所有人那里都能得到一个非常强烈的‘同意’。如果有人不是‘同意’，我会仔细检查原因。从根本上说，通常会有某些潜在的问题，即使我无法完全理解它，但这往往意味着未来某个时候可能会出现麻烦。”

  他进一步解释道：“如果忽视这些警示信号，高管团队很容易陷入一种‘约翰尼吃了我的三明治’的动态——团队成员之间不断争吵，你不得不介入调解，把所有精力都花在让这些关系正常运作上。”

  在创业圈中，人们常常忽视一个简单的事实：创业的道路总是比表面看起来更加艰难。

  Vykruta 指出，有一整类问题在管理和创业书籍中都未被讨论。创始人需要意识到，他们要了解的内容中有 50% 可以在书籍中找到，而另外 50% 则无法通过书籍获取——因为这些内容并不适合写入书中。埃隆·马斯克对此的总结最为贴切：他说，创办一家初创公司就像“吃玻璃，凝视深渊”。Vykruta 表示，接受这种状态是常态而非例外，对他来说曾经十分艰难。

  “一开始，我总觉得我们周围的每家初创公司都做得很好，快速招聘并扩大收入，而我们却一直在挣扎。最终，我意识到这才是常态。每家初创公司都在挣扎，随时都有崩溃的风险，创始人也因此夜不能寐。越早接受这个现实，就越能对自己宽容一些。”Vykruta 解释道。

  他还提到，刚刚起步的创始人必须非常非常努力工作，尤其是在早期阶段，这一点是绝对必要的。“这不是一个选择，而是必须的。”他补充道，“但这并不会让你与其他创始人有所区别，也不能保证成功。它只能为你提供成功的可能性。”

  Saltzman 则建议 AI 创始人将精力集中在一个特定领域。他指出：“如果你像我们一样，正在利用 AI 构建应用层业务，你必须弄清楚什么能够成为你的护城河。”

  为成功做好规划很重要。这是显而易见的,但它的重要性不能被过度强调,因为它经常被忽视。

  – Mike Saltzman, EvolutionIQ 的联合创始人

  假设某个项目会成功，因为如果它不成功，其他任何事情都无关紧要，游戏就结束了。但如果假设它成功了，三年后达到 1,000 万美元的 ARR 并拥有 30 个客户——那么它的护城河是什么？如何确保另一家公司不会在一个周末通过一个小项目就开发出同样的聊天机器人或代理？Saltzman 指出，这样的一个问题的答案可能会随着时间的推移而改变。这并不是坏事，但答案应包括以下几点：

  “如果无法回答这些问题，可能会陷入困境。” Saltzman 说道。他认为 EvolutionIQ 之所以能够成功，是因为团队确实有了这些答案。“其中一些答案已经发生了变化，而另一些则保持不变。但我们今天能够拥有一个有价值的业务，是因为以下几点：

  4. 我们的口碑传播效应几乎形成了网络效应，因为保险行业内部的关系非常紧密。现在没有人会出资与我们竞争，因为我们已经深入渗透到这一些企业的内部。

  Saltzman 还提到，“当一切只是软件时，所有事情都围绕产品展开。而现在，构建一个优秀的产品变得更加容易——这对于许多原因来说是一件好事——

  。如果我是一个创办 AI 原生公司的创始人，我会将大部分时间和精力集中在解决这个问题上。”

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