23 يوليو 2025·8 دقيقة
دليل مصطفى سليمان لبناء منتجات ذكاء اصطناعي متمحورة حول المستهلك
مخطط عملي لبناء منتجات ذكاء اصطناعي متمحورة حول المستهلك، مستوحى من أفكار مصطفى سليمان العامة: الثقة، تجربة المستخدم، السلامة، التكرار، والتبني الواقعي.
مخطط عملي لبناء منتجات ذكاء اصطناعي متمحورة حول المستهلك، مستوحى من أفكار مصطفى سليمان العامة: الثقة، تجربة المستخدم، السلامة، التكرار، والتبني الواقعي.
يُشار إلى مصطفى سليمان كثيرًا في دوائر منتجات الذكاء الاصطناعي لأنه أمضى سنوات يفكّر فيما يجعل الذكاء الاصطناعي قابلًا للاستخدام (ومقبولًا) للناس العاديين — وليس فقط مثيرًا في المختبر. عبر المحاضرات العامة والمقابلات والكتابات، يعود مرارًا إلى فكرة بسيطة: المنتجات الاستهلاكية تفوز عندما تتناسب مع الحياة الواقعية.
"الذكاء الاصطناعي المتمحور حول المستهلك" يعني أن تبدأ بالشخص، لا بالنموذج.
بدلًا من السؤال: "ما الذي يمكن لهذه التكنولوجيا أن تفعله؟" تسأل:
المنتج المتمحور حول المستهلك يعامل الذكاء الاصطناعي كمقدّم خدمة — واضح، سريع، ومتوقَّع — لا كعرض تقني يجب على المستخدمين تعلّم تشغيله.
هذا المقال ليس مبنيًا على معلومات داخلية أو محادثات خاصة. إنه تجميع عملي للدروس المستفادة من وجهات نظر سليمان العامة والأنماط الأوسع المرتبطة ببناء منتجات للمستهلكين.
سترى مبادئ تتحول إلى اختيارات يومية: التهيئة الأولى، نص واجهة المستخدم، التعامل مع الأخطاء، إعدادات الخصوصية الافتراضية، وكيفية التواصل حول القيود.
إذا كنت تبني (أو تسوّق) منتج ذكاء اصطناعي للمستخدمين العاديين، فهذا يهمك:
الهدف: إطلاق منتج ذكاء اصطناعي يثق به الناس ويفهمونه ويختارونه — لأنه يعمل فعليًا لهم.
المنتج المتمحور حول المستهلك يبدأ بإحباط يومي، لا بقدرة مثيرة. نجمة سليمان القطبية بسيطة: إذا لم يستطع الشخص شرح لماذا سيستخدمه، فالنموذج لا يهم بعد. عملك الأول أن تصف المشكلة البشرية بلغة بسيطة — وأثبت أنها متكررة ومؤلمة بما يكفي لتشغر مكانًا في روتين شخص ما.
بدلًا من السؤال "ما الذي يمكن لهذا النموذج أن يفعله؟" اسأل "ما اللحظة التي يفكّر فيها شخص: أتمنى لو كان هذا أسهل؟" نقاط انطلاق جيدة هي المهام المتكررة، عالية التوتر (لكن منخفضة المخاطر)، أو المربكة لأن الناس لا يعرفون ما الذي يفعلونه بعد ذلك.
لـ v1، اختر وظيفة واحدة رئيسية للقيام بها. ليس "ساعدني في الحياة"، بل شيء مثل: "ساعدني على كتابة رسالة مهذبة وواضحة عندما أكون متوترًا" أو "ساعدني على مقارنة خيارين وشرح المقايضات." وظيفة محددة تساعدك على تصميم المحفزات، الضوابط، ومعايير النجاح دون الانجراف إلى باقة ميزات.
اكتب وعد قيمة من جملة واحدة يفهمه غير المتخصص:
“في أقل من دقيقة، يساعدك هذا على ___ حتى تتمكن من ___.”
ثم أدرج ثلاث مقاييس نتيجة تعكس قيمة حقيقية للمستهلك (ليس التنزيلات أو الانطباعات):
إذا لم تستطع كتابة الوعد والمقاييس، فأنت ما زلت في طور العرض التجريبي — ليس في طور المنتج.
إذا لم يتمكن الشخص من الحصول على قيمة من منتجك في أول نصف دقيقة، فسيفترض أنه معقد أو غير موثوق أو "ليس لي." تجربة الذكاء الاصطناعي الجيدة للمستهلك تبدو مفيدة، متوقعة، وهادئة — كأن المنتج يقوم بالعمل، لا يطلب من المستخدم تعلم نظام جديد.
التفاعل الأول القوي له ثلاث صفات:
لا يريد المستهلكون تكوين إعدادات لذكاء اصطناعي — يريدونه أن يبدأ. استخدم نقطة دخول واضحة واحدة (مربع محفز واحد أو زر "ابدأ" واحد)، واضبط افتراضات تعمل لمعظم الناس.
بدلًا من عرض عشرة أوضاع، قدّم اثنين:
يمكنك إظهار الخيارات المتقدمة لاحقًا، بمجرد كسب الثقة.
سيتدخل الناس، يقطعون الاتصال، ويعودون بعد ساعات. اجعل الاستئناف سهلاً:
لا تعتمد على أن يبتكر المستخدمون محفزاتهم. بعد كل رد، قدّم 2–3 خطوات واضحة تالية عبر اقتراحات، أزرار، أو ردود سريعة (مثلاً: "اختصر"، "أضف أمثلة"، "حوّل إلى رسالة"). أفضل تجربة مستخدم تقود بدون تحكم — لذا يبدو التقدم دائمًا نقرة واحدة.
الثقة لا تُكسب بقول إن الذكاء الاصطناعي "ذكي." تُكسب عندما يفهم الناس ما الذي يحدث، يشعرون بالتحكم، ويمكنهم التعافي بسرعة عندما يخطئ النظام.
تجنّب الوعود الغامضة مثل "يجيب على أي شيء." بدلاً من ذلك، صف القدرات بلغة يومية: ما الذي المساعد جيد فيه، ما الذي يكافح من أجله، ومتى قد يرفض. هذا يقلل الإحباط ويقلّل الاعتماد الخطر.
عندما يعطي الذكاء الاصطناعي نصيحة أو ملخصًا أو توصية، أضف إمكانيات "لماذا" خفيفة. هذا يمكن أن يكون:
المستخدمون لا يحتاجون إلى مقال — فقط ما يكفي للتدقيق الصحي.
ثقة الذكاء الاصطناعي ليست كاملة أبدًا، لكن إخفاء عدم اليقين قاتل للثقة. استخدم إشارات واضحة مثل "لست متأكدًا تمامًا"، "هذه أفضل تخميني"، أو مؤشر ثقة للفئات الحساسة (الصحة، المال، القانون). عند عدم اليقين، اقترح خطوات آمنة بشكل استباقي: "هل تريد أن أطرح سؤال متابعة؟"
الثقة تنمو عندما يمكن للمستخدمين إصلاح الأخطاء دون مبارزة المنتج:
عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي من التصحيحات، اذكر ذلك صراحة — ودع المستخدمين يعيدون التعيين أو يوقفون التعلم.
الخصوصية ليست مشكلة "صفحة إعدادات" — إنها مشكلة تجربة. إذا كان منتجك يحتاج أن يقرأ المستخدم سياسة أو يجد مفاتيح تبديل ويفكك المصطلحات قبل أن يشعر بالأمان، فقد أضفت احتكاكًا لتبنّيه.
ابدأ بجمع ما تحتاجه فعلاً لتقديم القيمة، وقل ذلك بلغة بسيطة في اللحظة التي تطلب فيها:
إذا أمكن دعم الميزة دون تخزين بيانات شخصية طويل الأمد، اجعل ذلك الإعداد الافتراضي. "التخصيص الاختياري" يجب أن يكون اختياريًا حقًا.
ضوابط الخصوصية الجيدة سهلة العثور، سهلة الفهم، وقابلة للعكس:
لا تُدفن الحذف خلف تذاكر الدعم. يجب أن يتمكن المستخدم من تصدير بياناته وحذفها في نقرات قليلة — ويفضل من نفس المكان الذي يدير منه حسابه. إذا احتجت للاحتفاظ بسجلات معينة (مثل الفوترة)، فسِّر ما يبقى ولماذا.
العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي للمستهلكين تدعو إلى أسئلة شخصية جدًا. اعترف بهذه الحقيقة:
شرح قصير وبشري — ما الذي يخزن، وما الذي لا يُخزن، من يمكنه الوصول إليه، ومدة الاحتفاظ — يفعل أكثر من سياسة طويلة. اربط بالتفاصيل الأعمق لمن يريدها (مثلاً، /privacy)، لكن اجعل التجربة الافتراضية بديهية.
إذا لم يستطع منتج الذكاء الاصطناعي البقاء آمنًا في الاستخدام اليومي، فلا يهم كم يبدو ذكيًا في عرض توضيحي. بالنسبة لمنتجات المستهلكين بشكل خاص، السلامة هي التجربة: المستخدم يثق بك في قرارات، مشاعر، وأحيانًا لحظات ضعف.
عرف المخاطر العليا لحالة الاستخدام الخاصة بك، لا مخاوف الذكاء الاصطناعي العامة. الفئات الشائعة تشمل:
اكتب هذه كـ "خطوط حمراء" و"مناطق رمادية." الخطوط الحمراء تستدعي الرفض. المناطق الرمادية تتطلب بدائل أكثر أمانًا أو أسئلة توضيحية.
لا يجب أن تبدو الضوابط كرسالة خطأ توبيخية. استخدم أنماط رفض متسقة ("لا أستطيع المساعدة في ذلك"), يتبعها إكمال آمن: قدّم اتجاهًا آمنًا، موارد، أو معلومات عامة. عندما يكون وضع المستخدم حرجًا أو حساسًا، أضف تصعيدًا للمساعدة البشرية (مثلاً توجيه إلى دعم رسمي أو موارد أزمات).
أنشئ حلقة مراجعة بسيطة للطلبات والنواتج الخطرة: قائمة مشتركة، مقياس قصير (الضرر، الثقة، أثر على المستخدم)، وقرار أسبوعي بشأن ما الذي يتغير. الهدف هو السرعة مع المساءلة، لا البيروقراطية.
خطط للمراقبة للقضايا الناشئة: زيادات في الرفض، صيغ "اختراق" متكررة، موضوعات عالية المخاطر، وتقارير المستخدمين. اعتبر أوضاع الفشل الجديدة كأخطاء منتج — صنّف، أصلح، وأبلغ بوضوح في ملاحظات الإصدار أو مركز المساعدة /help center.
تفشل الميزات العظيمة عندما يبدو التفاعل محرجًا، بطيئًا، أو غير متوقع. "النموذج" هنا ليس مجرد نموذج LLM الأساسي — إنه العقد الاجتماعي: ما الغرض من المساعد، كيف تتحدث إليه، وما الذي يمكنك توقعه بشكل موثوق.
ابدأ بالاختيار بين الدردشة، الصوت، أو هجينة بناءً على مكان وجود المنتج.
الدردشة مناسبة عندما يريد المستخدمون المسح، التحرير، والنسخ. الصوت يبرع عندما تكون الأيدي مشغولة (الطبخ، القيادة) أو عندما يكون الوصول مهمًا. الهجينة قد تكون مثالية، لكن فقط إذا صممت تسليمات واضحة (مثلاً إدخال صوتي مع ملخص مقروء وأزرار للخطوات التالية).
معظم المستهلكين لن يبتكروا محفزات رائعة. قدّم لهم بنية:
هذا يبقي التجربة سريعة وفي نفس الوقت مرنة.
افترَض سياقًا قصير الأمد: تذكّر ما يحتاجه ضمن الجلسة الحالية وأعد التعيين بسلاسة.
إذا عرضت ذاكرة طويلة الأمد، اجعلها اختيارية وقابلة للتحكم. دع المستخدمين يعرضون ما تم تذكره، يعدّلونها، ويحذفونها. إذا استخدم المساعد الذاكرة، يجب أن يعلن ذلك ("أستخدم تفضيلاتك المحفوظة لـ...") حتى لا تبدو النتائج غامضة.
اسعَ إلى مستوى قراءة واضح، ادعم قارئات الشاشة ببنية حسّنة، وتضمّن ترجمات للصوت. فكّر أيضًا في حالات الخطأ: عندما لا يستطيع المساعد المساعدة، يجب أن يقول ذلك بوضوح ويعرض خطوة تالية (سؤال أقصر، زر، أو مسار دعم بشري).
لا يحدث التبنّي لأن المنتج مثير — يحدث عندما يشعر شخص بقيمة بسرعة، بجهد ضئيل، ويعرف ما الذي يفعله بعد ذلك.
ابدأ بكتابة أقصر مسار محتمل من الافتتاح الأول حتى لحظة يشعر فيها المستخدم: "أوه، هذا مفيد." كن محددًا فيما يراه المستخدم، يضغطه، ويتلقاه.
عادةً ما تكون "آها" فوزًا ملموسًا واحدًا: رسالة أُعيدت صياغتها بنبرته، خطة لليلة، أو شرح لصورة بلغة بسيطة.
تكتيك عملي: حدّد هدف "زمن الوصول إلى القيمة" (مثلاً أقل من 60 ثانية) وصمّم كل شيء حوله — الشاشات، الأذونات، استدعاءات النموذج، والنصوص.
تخطَّ الجولة التعريفية. بدلًا من ذلك، وجّه الناس عبر مهمة صغيرة تنتج نتيجة جيدة فورًا.
أمثلة تدفقات ناجحة:
هذا يعلم قواعد التفاعل (كيف تحفز، كيف تصحح، ما الذي يجيد المنتج) دون إجبار المستخدم على قراءة تعليمات.
كل خطوة إضافية قبل القيمة نقطة تسرب.
احرص على تسجيل سريع، وفكّر في وضع الضيف ليجرب الناس التجربة الأساسية قبل الالتزام. إذا كنت تحقق دخلاً، اجعل التسعير واضحًا مبكرًا بما يكفي لتفادي المفاجآت — مع السماح للمستخدمين بالوصول أولًا إلى لحظة "الآها".
راقب أيضًا الاحتكاك الخفي: استجابة أولى بطيئة، مطالبات أذونات مبكرة جدًا، أو طلب بيانات تعريفية كثيرة.
أفضل إعادة التفاعل ليست وابل إشعارات؛ إنها سبب للعودة.
بنى حلقات خفيفة مرتبطة بنيّة المستخدم:
إذا استخدمت الإشعارات، اجعلها متوقعة، سهلة التحكم، ومرتبطة بوضوح بالقيمة. يجب أن يشعر المستخدم أن المنتج يحترم انتباهه — لا يتنافس عليه.
السرعة مفيدة فقط إذا أنتجت تعلّمات يمكنك الوثوق بها. فريق متمحور حول المستهلك يطلق مبكرًا، لكنه يفعل ذلك بطريقة تحافظ على سلامة المستخدمين، وتحمي العلامة، وتمنع المنتج من التحول إلى كومة من تجارب نصف مكتملة.
اختر سير عمل واحد وابنه من البداية للنهاية، حتى لو كان صغيرًا. مثال: "ساعدني على كتابة رد مهذب على هذه الرسالة" أو "لخّص هذه المقالة في ثلاث نقاط." تجنّب إطلاق خمسة "حيل ذكاء اصطناعي" منفصلة. الشريحة الرقيقة تجبرك على حل مشكلات المنتج الحقيقية — المدخلات، المخرجات، الأخطاء، والتعافي — دون الاختباء وراء العروض التجريبية.
إذا كنت تسعى للتحرك بسرعة من "فكرة" إلى نموذج عملي، فإن سير عمل تحويل المواصفات إلى كود (vibe-coding) قد يساعد — طالما أنك تطبق انضباط التركيز على المستهلك المذكور أعلاه. على سبيل المثال، Koder.ai يمكّن الفرق من تحويل مواصفات محادثية إلى تطبيق ويب حقيقي (React + Go + PostgreSQL) مع مصدر قابل للتصدير، وهو مفيد لاختبار التهيئة، تدفقات السلامة، وزمن الوصول إلى القيمة دون أسابيع من الإعداد.
استخدم إصدارات مرحلية وأعلام ميزات بحيث يمكنك:
هذا يحافظ على الزخم مع جعل الأخطاء قابلة للاحتواء. كما أنه يساعد فرق الدعم وردود الفعل على البقاء مفيدة.
الذكاء الاصطناعي يفشل بطرق مختلفة لأناس مختلفين: لهجات، أساليب كتابة، مراجع ثقافية، احتياجات وصول، وسلوكيات حافة الحالة. اختبر مع مستخدمين متنوعين مبكرًا، ووثّق أين يفشل الذكاء الاصطناعي:
ذلك السجل لفشل يصبح خارطة طريقك، لا مقبرة "مشاكل معروفة."
حدد وتيرة أسبوعية تركز على أكبر نقاط الالتباس: المحفزات غير الواضحة، المخرجات غير المتسقة، والأخطاء المتكررة. أعط الأولوية للإصلاحات التي تقلل من تكرار تذاكر الدعم ولحظات "لا أثق بهذا". إذا لم تستطع أن تشرح التغيير في جملة واحدة، فغالبًا أنه غير جاهز للشحن.
إذا كنت تبني ذكاء اصطناعي متمحورًا حول المستهلك، لا يمكن أن تقتصر مقاييسك على مخططات الاستخدام ووظيفة "إبهام للأعلى/لأسفل." المستهلكون لا يهتمون بأنهم "استخدموا" الميزة — يهتمون بأنها نجحت، ولم تضيع وقتهم، ولم تجعلهم يشعرون بعدم الارتياح.
أزرار التعليقات مفيدة لكنها صاخبة. رؤية أفضل: هل أنهى المستخدم الوظيفة التي جاء من أجلها؟
تتبّع الجودة بما يتجاوز الإبهام:
تُظهر هذه المقاييس أين الذكاء الاصطناعي "يكاد يكون مفيدًا" لكنه لا يزال يكلف جهدًا — غالبًا أسرع طريق إلى التسرب.
الثقة هشة ويمكن قياسها إذا نظرت إلى الأماكن الصحيحة.
قِس إشارات الثقة:
عندما تنخفض الثقة، عادة ما يتبعها الاحتفاظ.
المتوسطات تخفي الألم. قطّع بحسب النية ونوع المستخدم (جديد مقابل مستخدِم قوي، مهام حساسة مقابل عابرة، لغات مختلفة). قد يكون الذكاء الاصطناعي ممتازًا للعصف الذهني لكنه غير موثوق لدعم العملاء — لا ينبغي أن يتشاركا نفس النتيجة.
عرف عتبات غير قابلة للتفاوض للفشل الحرج (مثلاً، حوادث السلامة، تسريبات الخصوصية، معلومات مضللة شديدة الخطر). إذا تم تجاوز عتبة، قِف النشر، حقّق، وأصلح — قبل أن تتابع تحسين النمو.
هذا الانضباط يحمي الاحتفاظ لأنه يحمي الثقة.
"أفضل" نموذج ليس الأكبر — هو الذي يقدم التجربة التي يتوقعها عملاؤك بثبات. ابدأ بنتائج المستخدم (السرعة، الدقة، النغمة، الخصوصية)، ثم اعمل للخلف نحو البنية.
ابنِ عندما تعتمد التجربة على قدرة فريدة يجب أن تملكها (خبرة مجال مخصصة، بيانات ملكية، متطلبات خصوصية صارمة).
اشترِ عندما تحتاج للشحن بسرعة مع جودة متوقعة ودعم.
تشارك عندما تكون التوزيع، البيانات، أو أدوات السلامة المتخصصة خارج فريقك — خاصة للاعتدال، الهوية، المدفوعات، أو تكاملات الأجهزة.
النماذج تتغير. عامل كل ترقية كإصدار منتج: نفّذ تقييمات قبل النشر، قارن مقابل أساس ثابت، وضمن تدفقات مستخدم حقيقية (حالات الحافة، السلامة، النغمة). وزع تدريجيًا، راقب الشكاوى والاحتفاظ، واحتفظ بمسار تراجع سريع.
تجنّب الترميز الصلب لميزات مزوّد واحد. استخدم طبقة تجريد للمنبهات، التوجيه، والتسجيل حتى تتمكن من تبديل النماذج، إجراء اختبارات A/B، وإضافة خيارات على الجهاز أو مفتوحة المصدر دون إعادة كتابة المنتج.
إذا كنت تبني على منصة، ينطبق نفس المبدأ: اختر أدوات تحافظ على النقلية. (على سبيل المثال، Koder.ai يدعم تصدير كود المصدر، ما يساعد الفرق على تجنّب التعلّق أثناء التكرار عبر مزوّدي النماذج، طبقات السلامة، أو متطلبات الاستضافة.)
الذكاء الاصطناعي المتمحور حول المستهلك يعيش أو يموت على إدارة التوقعات. إذا شعر المستخدمون أنهم خُدعوا مرة — بوعدٍ مبالغ فيه، زر "سحري" غامض، أو حد مخفي — يتوقفون عن الثقة في كل شيء آخر.
تجنّب المبالغة في ما يمكن للنظام فعله في الإعلانات، نص المتجر، والتهيئة. صف الوظيفة التي يساعد فيها، والظروف التي يعمل بها أفضل.
استخدم أسماء ميزات واضحة بلغة بسيطة. "الوضع الذكي" أو "تعزيز AI" لا تقول شيئًا؛ وتجعل من الصعب شرح سبب تفاوت النتائج.
نمط تسمية بسيط يساعد:
تفشل منتجات الذكاء الاصطناعي بطرق مألوفة: هلوسات، رفض، إجابات جزئية، اختلاف النبرة، أو حساسية غير متوقعة. عامل هذه كسيناريوهات منتج، لا كحالات هامشية.
أنشئ مركز مساعدة يوضح أمثلة، حدود، وملاحظات أمان — مكتوبة للناس العاديين، لا للمهندسين. بنية جيدة:
أنشرها كصفحة حية (مثلاً /help/ai) واربِطها مباشرة من التهيئة.
أخيرًا، حضّر كتيبات دعم للعملاء: أسئلة فحص سريعة، تفسيرات معدّة لا تلوم المستخدم، وقواعد تصعيد واضحة للتقارير المتعلقة بالسلامة.
خريطة الطريق المتمحورة حول المستهلك أقل عن "المزيد من الذكاء الاصطناعي" وأكثر عن ضبط ثلاثة أمور: مهمة مستخدم واضحة، تجربة افتراضية آمنة، وحلقات تعلّم سريعة لا تربك الناس.
إذا احتجت طريقة خفيفة لمشاركة التعلّم، انشر ملاحظات قصيرة داخلية (أو تحديثات عامة) على /blog حتى يرى العملاء التقدم والحدود.
يعني أن تبدأ من مهمة يومية لشخص عادي وتصمم الذكاء الاصطناعي حول تلك التجربة.
بدلاً من تحسين ما «يمكن أن يفعله النموذج»، تقوم بالتركيز على:
يمنع التركيز الضيق على v1 الانزلاق إلى «بوفيه ميزات» ويجعل من الممكن تصميم المحفزات، الضوابط، ومقاييس النجاح.
طريقة بسيطة لتحديد نطاق v1:
استخدم وعدًا من جملة واحدة ومقاييس مبنية على النتائج.
جرب:
“في أقل من دقيقة، يساعدك هذا على ___ حتى تتمكن من ___.”
ثم تعقّب:
صمّم التجربة الأولى بحيث يحصل المستخدم على نتيجة مفيدة مع إعداد قليل للغاية.
تكتيكات عملية:
سيغادر الناس ويعودون لاحقًا؛ اجعل ذلك طبيعيًا.
اشمل:
اجعل الجلسات سهلة المسح بحيث لا تتطلب إعادة تعلم السياق لإعادة الدخول.
الثقة تأتي من الوضوح، والتحكم، وإمكانية التصحيح.
مزايا لبناء الثقة:
إذا تعلّم المنتج من التصحيحات، فاجعل ذلك صريحًا وقابلًا للعكس.
الافتراض بجمع وتخزين أقل كخيار افتراضي.
قائمة تنفيذية:
عامل السلامة كسلوك أساسي في المنتج، لا كميزة مضافة.
ابدأ بتحديد حالات الفشل الأكثر احتمالًا:
ثم نفّذ:
قدّم بنى تساعد دون أن تجعل المستخدم "يتعلّم" كيفية التشغيل.
خيارات فعّالة:
هذا يقلل العبء المعرفي مع الحفاظ على المرونة.
سوّق النتيجة وحدد الحدود مبكرًا حتى لا يُفاجأ المستخدمون.
تحركات عملية: