تصميم المنتجات الأصلية للذكاء الاصطناعي: كيفية بناء منتجات تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً، وليس مجرد إضافة لاحقة إليه.
ما يعنيه تصميم المنتجات الأصلي للذكاء الاصطناعي فعلياً. ستة مبادئ، وخمسة تحليلات تفصيلية من Linear، وCursor، وGranola، وPerplexity، وArc Search، وقصتان تحذيريتان عن إخفاقات الذكاء الاصطناعي المضافة، وقائمة مرجعية لإطلاق منتجات تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً.
المنتج المصمم أصلاً للذكاء الاصطناعي هو المنتج الذي لا يتبقى منه أي شيء قابل للاستخدام عند إزالة النموذج. معظم المنتجات التي تُطلق على نفسها اليوم اسم "مصممة أصلاً للذكاء الاصطناعي" ستعمل بشكل جيد حتى بدون الذكاء الاصطناعي، مما يعني أنها ليست كذلك. إنها منتجات مُضافة إليها الذكاء الاصطناعي، والفرق ليس في العلامة التجارية، بل في البنية.
أفضل اختبار هو اختبار الحذف. افتح المنتج، واحذف ذهنياً كل استدعاء للنموذج، وكل لوحة دردشة، وكل زر زخرفي، وكل سطر "ملخص الذكاء الاصطناعي". ماذا يتبقى؟ إذا كانت الإجابة منتجاً يعمل بكامل طاقته مع فقدان بعض اللمسات الجمالية، فالمنتج مُضاف إليه الذكاء الاصطناعي. أما إذا كانت الإجابة هيكلاً فارغاً فقد واجهته الأساسية، فالمنتج مصمم أصلاً للذكاء الاصطناعي. Linear يجتاز اختبار الحذف فقط في واجهاته الأحدث. يفشل برنامج Cursor في اختبار الحذف فوراً لأنه لا يتبقى منه شيء بدون النموذج. معظم برامج SaaS المؤسسية التي أطلقت شريط دردشة جانبي في عام 2024 تجتاز اختبار الحذف لأنها لا تفقد أي شيء مهم، وهذا هو الدليل القاطع.
هذا الجزء هو النسخة العملية من ذلك الاختبار. يتضمن ستة مبادئ تميز الذكاء الاصطناعي الأصلي عن الذكاء الاصطناعي المُضاف، وخمسة تحليلات تفصيلية لمنتجات حقيقية من Linear، وCursor، وGranola، وPerplexity، وArc Search توضح كيفية تطبيق كل مبدأ، وقصتين تحذيريتين عن منتجات أُضيفت إليها ميزة الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل دون جدوى، وقائمة مراجعة ما قبل الإطلاق يمكن لأي فريق تطبيقها على نسخة عاملة قبل الإطلاق.
الذكاء الاصطناعي الأصلي يعني أن النموذج هو المنتج نفسه، وليس مجرد ميزة إضافية
يُطلق مصطلح "الذكاء الاصطناعي الأصلي" على كل منتج يحمل مفتاح OpenAI وتأثيرًا متوهجًا، مما أدى إلى إفراغ المصطلح من مضمونه. التعريف العملي أكثر دقة. المنتج الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي الأصلي هو منتج يكون فيه النموذج هو الواجهة الرئيسية، بينما تُستخدم بقية واجهة المستخدم لجعل النموذج سهل الاستخدام، وفعالًا، وسريعًا. لوحة الدردشة، وحقول النماذج، ولوحات المعلومات، والقوائم الجانبية، كلها عناصر هيكلية. أما النموذج فهو الجدار الحامل.
يبدو هذا بديهيًا حتى تنظر إلى كيفية طرح المنتجات في السوق. كان النمط القياسي للمؤسسات لعام ٢٠٢٤ هو الإبقاء على لوحة المعلومات الحالية كما هي وإضافة لوحة دردشة على حافتها اليمنى. النموذج موجود في المنتج، لكن المنتج ليس مبنيًا حوله. يمكن للمستخدم تجاهل لوحة الدردشة وإكمال جميع المهام التي جاء من أجلها باستخدام واجهة المستخدم الأصلية. هذا هو تعريف الذكاء الاصطناعي المُضاف، بغض النظر عن مدى وضوح أيقونة التألق.
أما النسخة الأصلية من المنتج، والمصممة بتقنية الذكاء الاصطناعي، فكانت ستعيد بناء سير العمل الأساسي حول النموذج. تصبح لوحة المعلومات مجرد تنبيه. ويتحول النموذج إلى محادثة. ويصبح التصدير عملية إنشاء. لم يعد النموذج شيئًا يمكن تجاهله، بل أصبح هو الواجهة نفسها. هذا منتج أصعب بكثير في طرحه، ولهذا السبب تكتفي معظم الفرق بالإضافة.
المبادئ الستة لتصميم المنتجات المُصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي
النموذج كسطح أساسي، والمُدخلات كإدخال، والتحكم التلقائي، وشفافية الأسطح، والكشف المُتعمّد عن النموذج، وزمن الاستجابة كقيد تصميمي. كل منتج مُصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي جدير بالدراسة يجمع بين هذه المبادئ الستة.
لا تُمثل هذه المبادئ قائمة تحقق، بمعنى أن تحقيق أربعة منها يجعل المنتج مُصممًا خصيصًا للذكاء الاصطناعي. إنها تُمثل نهجًا. الفريق الذي يُعامل النموذج كسطح أساسي منذ البداية سيصل تلقائيًا إلى مُعظم هذه المبادئ. أما الفريق الذي يُعامل النموذج كميزة مُضافة في المرحلة الثانية عشرة من التطوير، فسيفشل في تطبيقها جميعًا وسيُقدم منتجًا بسيطًا كشريط جانبي للدردشة.
المبادئ التالية مُصاغة كقرارات، وليست كمميزات. لكل مبدأ نهج افتراضي للمنتج المُصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي، ونهج افتراضي للمنتج المُضاف إليه الذكاء الاصطناعي. الفجوة بين هذين النهجين هي ما يُميز Cursor عن أي مُحرر نصوص آخر مُزود بمُلحق Copilot.
النموذج كواجهة أساسية، وليس كلوحة جانبية
المبدأ الأول هو الأبسط والأكثر انتهاكًا، لأن كل تطبيق SaaS مؤسسي يُقدم شريطًا جانبيًا للدردشة يفشل في تطبيقه منذ اليوم الأول.
الواجهة الأساسية تعني أن النموذج هو أول ما يراه المستخدم عند فتح التطبيق. أما اللوحة الجانبية فتعني أن النموذج موجود بجانب واجهة المستخدم الحالية، ومتاح عند الطلب، ويتم تجاهله افتراضيًا. Perplexity هي واجهة أساسية. Notion أمر الشرطة المائلة في الذكاء الاصطناعي هو في الغالب واجهة أساسية داخل سياق الكتابة. Cluely هي واجهة أساسية كطبقة تغطي الشاشة بأكملها. أيقونة الدردشة المتلألئة المثبتة على يمين أي لوحة تحكم SaaS قياسية هي المثال الأمثل للوحة الجانبية.
الاختبار هو المكان الذي يصل إليه المستخدم عند فتح التطبيق لأول مرة. إذا كان أول ما يراه هو حقل إدخال، أو سطح إجابة، أو عرض رئيسي قائم على النموذج، فإن التطبيق هو الواجهة الأساسية. إذا كانت أول ما يراه المستخدمون هو لوحة التحكم الأصلية مع أيقونة الدردشة في الزاوية، فسيكون المنتج عبارة عن لوحة جانبية، وسيتم تجاهل الذكاء الاصطناعي من قِبل أي شخص بعد الجلسة الأولى.
لا يمكن إصلاح مشكلة المنتج الحالي بسهولة. لا يمكن إبقاء لوحة الدردشة مثبتة على اليمين. يجب إما استبدال الواجهة الرئيسية أو دمج النموذج في سير العمل المركزي كإجراء أساسي. هذا يُعد إعادة تصميم، وليس إضافة ميزة، ولهذا السبب ترفض معظم الفرق القيام بذلك وتُصدر الشريط الجانبي بدلاً من ذلك.
استبدال نموذج الإدخال بنموذج الإدخال باستخدام "المطالبة"
المبدأ الثاني هو نموذج الإدخال نفسه، حيث تحل اللغة الطبيعية محل القائمة المنسدلة، والمعالج متعدد الخطوات، والنموذج الفارغ.
"المطالبة كإدخال" تعني أن المستخدم يكتب ما يريده بكلماته الخاصة، ويتولى النموذج تحديد البنية. "نموذج الإدخال" يعني أن المستخدم يملأ الحقول المنظمة التي حددها المنتج مسبقًا، ولا يتدخل النموذج في ذلك. اختصار Cmd-K للمؤشر هو مثال على "المطالبة كإدخال". لوحة أوامر Linear مع الذكاء الاصطناعي تعتمد على نموذج الإدخال كرسالة. Perplexity المنتج بأكمله عبارة عن رسالة. حقل إدخال الصور في Krea يعتمد على نموذج الإدخال كرسالة معززة بصور مرجعية. أما Lovable، فهو نموذج إدخال كرسالة يبني التطبيق بأكمله انطلاقًا من جملة.
ليس استخدام النموذج كمدخل خطأً دائمًا. فبعض البيانات المنظمة تناسب نموذجًا، وفرض كل تفاعل من خلال رسالة يُعدّ خطأً في التصميم. يكمن الحل في تحديد المدخلات التي يمكن للنموذج القيام بها بشكل أفضل من النموذج، ثم استبدال تلك النماذج أولًا. شاشات الإعدادات، وفلاتر البحث، ومنشئو التقارير، وواجهات الاستعلام، كلها أمثلة جيدة. أما اسم المستخدم وبريده الإلكتروني وبطاقة ائتمانه، فلا تُعدّ أمثلة جيدة.
الخطأ الشائع في معظم المنتجات هو الإبقاء على جميع النماذج كما هي وإضافة رسالة كنقطة دخول بديلة. يضطر المستخدم الآن إلى تعلم طريقتين للقيام بنفس الشيء، وهو أسوأ من استخدام أي منهما بمفرده. يجب أن يحلّ التنبيه محلّ النموذج، لا أن يتعايش معه، وعلى الفريق أن يكون مستعدًا لإيقاف النموذج عندما يتفوّق عليه التنبيه.
الفاعلية الافتراضية تعني أن المنتج يتصرف، لا أن يطلب الإذن
المبدأ الثالث هو الاستقلالية، حيث تقوم المنتجات المصممة بتقنية الذكاء الاصطناعي بالعمل دون انتظار إذن، بينما تطلب المنتجات المُدمجة بتقنية الذكاء الاصطناعي تأكيدًا مع كل ضغطة زر.
الفاعلية الافتراضية تعني أن المنتج يتخذ الإجراء عندما يُعبّر المستخدم عن نيّته، ثم يُظهر ما فعله ويُتيح للمستخدم التراجع. أما الإذن الافتراضي فيعني أن المنتج يعرض اتخاذ الإجراء، فيضغط المستخدم على "تأكيد"، ثم يطلب المنتج الإذن مرة أخرى، فيستسلم المستخدم. يقوم برنامج Cursor بتحرير الملفات دون استئذان. يقوم Granola بنسخ الملاحظات وإضافتها دون استئذان. Arc يقوم البحث بالتصفح والتلخيص وعرض الإجابة دون استئذان. المنتج يتصرف، لا يتفاوض.
المفاضلة حقيقية. يتطلب مفهوم التحكم التلقائي، بشكل افتراضي، إمكانية التراجع، وسجلًا تفصيليًا، وواجهة واضحة لما قام به النموذج. وبدون هذه العناصر، يصبح التحكم التلقائي غير مرغوب فيه، ويتخذ المنتج إجراءات لم يرغب بها المستخدم، مما يؤدي إلى تآكل الثقة. يكمن الحل في دمج التحكم التلقائي مع واجهة الاسترداد، وليس الاكتفاء بالتحكم التلقائي فقط على أمل ألا يحدث أي خلل. وينطبق هذا المبدأ نفسه على نقاش أنماط تصميم واجهة المستخدم للوكيل الأوسع، حيث يُعد شريط تمرير الاستقلالية عنصر تحكم أساسيًا.
أما النسخة التحذيرية فهي المنتج الذي يسأل "هل تريد مني أن أفعل..." في كل إجراء. كل تأكيد يتطلب نقرة، ويقطع سير العمل، ويشير إلى أن النموذج غير موثوق به من قبل الفريق الذي بناه. إذا لم يثق الفريق بالنموذج، فلن يثق به المستخدم أيضًا، ويجب تعزيز مستوى التحكم التلقائي حتى يصبح الاحتكاك غير مبرر.
واجهات الشفافية تجعل النموذج مسؤولاً
المبدأ الرابع هو حلقة الثقة، حيث يُظهر المنتج ما رآه النموذج، وما قرره، وسبب ذلك، في واجهة سهلة القراءة للمستخدم. ... الشفافية لا تعني بالضرورة عرض موجه النظام. الشفافية تعني أن يتمكن المستخدم من الإجابة على ثلاثة أسئلة عند الطلب: ما السياق الذي اطلع عليه النموذج؟ ما الإجراء الذي اتخذه؟ ما الناتج الذي قدمه، ومن أين استقى معلوماته؟ Perplexity يوفر هذه الميزة مع مراجع لكل ادعاء. يوفر Cursor هذه الميزة مع مقارنة لكل تعديل. يوفر Granola هذه الميزة مع النص الأصلي بجانب الملاحظات المُضافة. لا يتساءل المستخدم أبدًا عما إذا كان النموذج قد ابتكر شيئًا ما، لأن المصدر متاح بنقرة واحدة.
على النقيض من ذلك، يوجد نمط "الصندوق السحري"، حيث يُنتج النموذج مُخرجات ولا يملك المستخدم أي وسيلة للتحقق منها. Notion كانت ميزة التلخيص القديمة في الذكاء الاصطناعي تعمل بهذه الطريقة لفترة، حيث كان يظهر الملخص وكان على المستخدم الوثوق به. تم إصلاح ذلك بإضافة مراجع وطريقة لعرض المحتوى المُلخص. العبرة هي أن واجهات الشفافية ليست اختيارية في منتج مُصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي، بل هي آلية الثقة التي تمنع المنتج من أن يكون مجرد وهم.
يكمن المبدأ في توفير واجهة شفافة منذ البداية، لا تعديلها لاحقًا بعد تآكل الثقة. فالمنتج الذي طُرح بدون مراجع ويضيفها الآن إنما يحاول إصلاح الضرر. أما المنتج الذي طُرح مع مراجع من الإصدار الأول فهو يؤدي وظيفته على أكمل وجه.
إخفاء تفاصيل النموذج افتراضيًا، وإظهارها عند الحاجة
المبدأ الخامس هو تحديد الوقت المناسب لعرض درجة الحرارة واسم النموذج وتلميحات النظام، ونادرًا ما تكون الإجابة ظاهرة على الواجهة الرئيسية.
لا يهتم المستخدم بنوع النموذج المُستخدم، بل يهتم بجودة الإجابة وسرعتها وإمكانية التحقق منها. إن إظهار اسم النموذج على الواجهة الرئيسية يُعد تسريبًا من النموذج الذهني لفريق المنتج إلى المستخدم، ويشير إلى أن الفريق لم يحدد بعد ماهية المنتج. ChatGPT اعتادت عرض مُحدد النموذج بشكل بارز، ثم خفضت مكانته بهدوء لأن معظم المستخدمين لم يكونوا على دراية بفرق GPT-4-Turbo عن GPT-4o، وكان هذا الخيار يُسبب حيرةً في اتخاذ القرار بدلًا من تحقيق قيمة مضافة.
الاستثناء هو واجهة المستخدم المتقدمة. يُظهر Cursor خيار تحديد النموذج لأن مستخدميه مطورون يرغبون في هذا الخيار. Claude Code يُظهر خيار تحديد النموذج للسبب نفسه. يُظهر Krea معلمات الإنشاء لأن مستخدميه يرغبون في ضبطها. يتمثل النمط في إخفاء تفاصيل النموذج افتراضيًا على واجهة المستخدم، ثم إظهارها في لوحة الإعدادات أو الوضع المتقدم للمستخدمين الذين يرغبون صراحةً في التحكم بها.
تكمن المشكلة في عرض مُحدد النموذج على الشاشة الرئيسية لمنتج لا يعرف جمهوره ماهية النماذج. لا تزال جميع عروض إطلاق المنتجات تحتوي على مُحدد النموذج في لقطة الشاشة الرئيسية. سيكون من الأفضل لمعظم هذه المنتجات إخفاؤه والسماح للفريق بالوصول إلى النموذج الصحيح بشكل غير مرئي.
زمن الاستجابة قيد تصميم أساسي
المبدأ السادس هو أن المنتج المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي يبدو بطيئًا إذا استغرق النموذج أكثر من ثانيتين لبدء البث، ويجب على التصميم معالجة هذا التصور قبل أن يقوم فريق الهندسة بذلك.
زمن الاستجابة ليس مجرد رقم أداء، بل هو إيقاع المنتج. يُعدّ التوقف لمدة ثانيتين قبل ظهور أول رمز بمثابة فراغ، يملؤه المستخدم بالشك. يكمن الحل في الجمع بين بثّ الاستجابة رمزًا رمزًا (بحيث يرى المستخدم الحركة فورًا)، وعرض حالة هيكلية أو وميضية تُشير إلى قرب وصول الاستجابة، وعرض النتائج الجزئية بمجرد توفرها. Perplexity يُطبّق هذه العناصر الثلاثة. وكذلك Cursor. معظم أشرطة الدردشة الجانبية في برامج SaaS المؤسسية لا تُطبّق أيًا منها، ما يجعلها تبدو معيبة في كل تفاعل.
يُفرض هذا قيدًا تصميميًا يتمثل في استحالة تصميم المنتج دون اختبار زمن الاستجابة الفعلي للنموذج. لن يُظهر النموذج الأولي الذي يُشغّل على نموذج محاكاة سريع مشاكل زمن الاستجابة، وسيُصدر الفريق منتجًا كان يعمل بشكل جيد في مراجعة التصميم، ولكنه يبدو بطيئًا في بيئة الإنتاج. يكمن الحل في التصميم مع مراعاة زمن الاستجابة الحقيقي من النموذج الأولي الأول، ثم إما إصلاح التصور أو تغيير البنية حتى يصبح الأداء سلسًا.
خمسة منتجات مُدمجة بتقنية الذكاء الاصطناعي، مع شرح مُفصّل
لا تُعتبر المبادئ ذات أهمية إلا إذا أثبتت فعاليتها عند استخدامها في المنتجات المُتاحة، لذا إليكم خمسة منتجات تُطبّقها بشكل صحيح اليوم.
يُقدّم كل تحليل شرحًا مُوجزًا ودقيقًا. يُوضّح هذا التحليل أداء كل منتج وفقًا لكل مبدأ، ونقاط قوته وضعفه. لا يوجد منتج مثالي، ولكن جميعها تعمل بكفاءة أعلى بكثير من الحد الأدنى المُعتمد على الذكاء الاصطناعي المُدمج، وهذا ما يجعلها جديرة بالدراسة.
Linear، الذكاء الاصطناعي كواجهة تحكم هادئة
يبقى الذكاء الاصطناعي في Linear غير مرئي حتى يتم استدعاؤه، وعندها يُصبح أسرع وسيلة للوصول إلى أي إجراء في المنتج.
الواجهة: يعمل الذكاء الاصطناعي داخل شريط الأوامر الحالي، وهو المكان الذي يُنجز فيه مُستخدمو Linear المُتقدمون مُعظم أعمالهم، لذا يُعدّ النموذج واجهة أساسية للجمهور المُستهدف. التوجيه: توجيه مباشر عبر أوامر اللغة الطبيعية. الصلاحيات: عالية، حيث يُنشئ الذكاء الاصطناعي المشكلات، ويُعدّل الأوصاف، ويُصنّفها دون الحاجة إلى التفاوض. الشفافية: يظهر الإجراء في الجدول الزمني كحدث عادي Linear. الكشف: تفاصيل النموذج مخفية، حتى أن زر التشغيل يبدو وكأنه ميزة Linear وليس ميزة ذكاء اصطناعي. زمن الاستجابة: استجابات متدفقة، تشغيل فوري.
أين تكمن مشكلة Linear؟ الذكاء الاصطناعي محصور خلف استدعاء شريط الأوامر، مما يعني أن المستخدمين الجدد يكتشفونه متأخرًا. من شأن عملية تعريف أكثر وضوحًا تركز على الذكاء الاصطناعي أن تزيد من اعتماده لدى المستخدمين العاديين دون التأثير على تجربة المستخدمين المتقدمين.
المؤشر، ذكاء اصطناعي مدمج في المحرر نفسه
المؤشر هو نتاج التوقف عن دمج الذكاء الاصطناعي في VS Code وإعادة بناء المحرر حول النموذج، والنتيجة هي أداة تطوير ذكاء اصطناعي متكاملة هي الأفضل والأكثر سلاسة حتى الآن.
الواجهة: النموذج موجود في كل مكان، Cmd-K، وضع الوكيل، الإكمال التلقائي، الدردشة، كلها مدمجة في واجهة المحرر. التوجيه: يُعدّ التوجيه كمدخل الإجراء الأساسي، ولا يزال المحرر يحتوي على قوائم، لكن التوجيه يقوم بمعظم العمل. الفاعلية: عالية جدًا في وضع الوكيل، حيث يقوم المنتج بتحرير الملفات، وتنفيذ الأوامر، وإرسال التغييرات. الشفافية: كل تغيير هو تغيير يراجعه المستخدم، ويتم تسجيل كل إجراء. الكشف: يتم عرض تفاصيل النموذج لأن الجمهور المستهدف هم المطورون الذين يرغبون في الاطلاع عليها. زمن الاستجابة: البث المباشر، والمكالمات المتوازية، وواجهة المستخدم المتفائلة.
مواطن ضعف Cursor: لا تزال واجهة المستخدم في وضع الوكيل تبدو كلوحة دردشة ملحقة بالمحرر في بعض العمليات، بينما ينبغي أن تكون أكثر اندماجًا في تجربة المستخدم. من شأن تعزيز هذا التكامل أن يدفع Cursor إلى منطقة الواجهة الأساسية.
Granola، الذكاء الاصطناعي الأصلي كنسخ صامت بذكاء اصطناعي
تتعامل Granola مع النموذج كطبقة محيطة تعمل أثناء تدوين المستخدم للملاحظات يدويًا، ثم تُحسّن تلك الملاحظات بهدوء بعد الاجتماع.
الواجهة: يُمثّل النموذج خطوة التحسين بأكملها، وهي القيمة الأساسية للمنتج. سطح تدوين الملاحظات تقليدي، ولكنه بمثابة غشاء يغطي النموذج. التوجيه: أقل تركيزًا على التوجيه كمدخل مقارنةً بمعظم التطبيقات، وأكثر تركيزًا على التوجيه كعملية لاحقة، حيث تصبح ملاحظات المستخدم اليدوية هي التوجيه اللازم للتحسين. التحكم: عالٍ، حيث يتم التحسين تلقائيًا دون طلب. الشفافية: يظهر النص الأصلي والملاحظات المُحسّنة جنبًا إلى جنب، ويمكن للمستخدم التحقق من أي معلومة. الكشف: تفاصيل النموذج مخفية، ولا يعرف المستخدم أي نموذج تم تشغيله. زمن الاستجابة: بعد الاجتماع، لذا لا يُعد زمن الاستجابة مشكلة في الوقت الفعلي.
هنا تكمن المشكلة. يمكن للمنتج أن يُركز أكثر على التوجيه كمدخل من خلال السماح للمستخدم بتوجيه عملية التحسين بتوجيه سريع بعد الاجتماع، بدلًا من الاعتماد كليًا على الوضع الافتراضي الصامت. إضافة هذا السطح من شأنه أن يُعزز دور الذكاء الاصطناعي الأصلي ليشمل تحكم المستخدم التحريري دون التأثير على الوضع الافتراضي. ... ## Perplexity، محرك بحث مُدمج بتقنية الذكاء الاصطناعي
Perplexity أعاد تصميم البحث حول نموذج وإجابة، حيث يُمثل النموذج المدخلات، والواجهة، والنتيجة.
الواجهة: واجهة أساسية مُتكاملة، والمنتج بأكمله هو النموذج. التوجيه: التوجيه كمدخل هو نموذج التفاعل الوحيد. التحكم: متوسط، يُجيب النموذج على السؤال دون طرحه، لكن المستخدم لا يزال يُدير كل تفاعل بشكل صريح. الشفافية: مراجع لكل ادعاء، وعرض المصادر مُضمنة، وظهور أسئلة المتابعة. الكشف: تفاصيل النموذج مخفية في الغالب على واجهة المستخدم، وتُعرض في الإعدادات الاحترافية. زمن الاستجابة: مُتدفق، وسرعة في عرض أول رمز، ونتائج جزئية أثناء الاستعلامات المُعمقة.
أما Perplexity، فيُعاني من قصور. لا يزال وضع البحث المُعمق المُدمج يبدو مُضافًا إلى الواجهة الرئيسية، بينما يُمكن دمجه بشكل أفضل في مسار الإجابة كشريط تمرير للعمق بدلًا من كونه وضعًا مُنفصلًا. سيجعل هذا التكامل مبدأ الوكالة أكثر وضوحًا للمستخدمين الجدد.
Arc البحث، مدعوم بالذكاء الاصطناعي كعلامة تبويب في المتصفح
Arc يدمج البحث عملية التصفح والتلخيص بالكامل في نقرة واحدة، حيث يكون الذكاء الاصطناعي هو علامة التبويب نفسها وليس مجرد لوحة ملحقة بها.
الواجهة: يحل النموذج محل الصفحة، و"تصفح لي" يعرض نتيجة، وليس قائمة روابط. التوجيه: يتم التوجيه كمدخل عبر شريط العناوين، وهو واجهة التوجيه الأكثر طبيعية في المتصفح. الوكالة: عالية جدًا، حيث يزور المنتج صفحات متعددة، ويلخصها، ويعرض نتيجة واحدة مُجمعة دون طلب. الشفافية: تظهر روابط المصادر أسفل النتيجة المُجمعة. الكشف: تفاصيل النموذج مخفية تمامًا، والذكاء الاصطناعي غير مرئي كبنية تحتية. زمن الاستجابة: سريع بشكل مدهش بالنسبة لعملية وكيل متعددة الصفحات، ويُعزز ذلك سرعة التحميل.
أين يُهدر Arc البحث المال. قد تكون الإجابة المُركّبة خاطئة بطرقٍ خفية، وواجهة الشفافية (المصادر المرتبطة) عملية، لكن من السهل إغفالها. من شأن الترويج الفعّال للاستشهادات بالمصادر في متن الإجابة أن يعزز الثقة دون الإخلال بمفهوم الذكاء الاصطناعي الأصيل.
هل ترغب في منتجٍ يكون فيه الذكاء الاصطناعي هو الواجهة، لا مجرد أيقونة براقة في الزاوية؟ استئجار Brainy. تُقدّم UXBrainy استراتيجيات منتجاتٍ تعتمد على الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى خدمات تدقيق التصميم. تُقدّم AppBrainy واجهات مستخدمٍ كاملةً للمنتجات المُصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي، للفرق التي تُطوّر أدواتٍ تُضاهي جودة Cursor. تُقدّم ClaudeBrainy حزمة مهاراتٍ ومكتبةَ مُطالباتٍ للفرق التي ترغب في بناء ميزات الذكاء الاصطناعي على غرار المنتجات المذكورة في هذه القائمة، لا على غرار شريط جانبي للدردشة من عام 2024.
قصتان تحذيريتان عن الذكاء الاصطناعي المُلصق بلوحة جانبية
مقابل كل منتجٍ مُصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي يحظى بالثقة، هناك منصة SaaS مؤسسية أطلقت شريطًا جانبيًا للدردشة في عام 2024، وشاهدت ركودًا في الاستخدام، وتتساءل الآن عن سبب عدم نقر أحدٍ على أيقونة البراقة.
هذان النمطان منتشران بكثرة في برامج المؤسسات حاليًا، ويمكن تشخيصهما خلال الثواني العشر الأولى من استخدام المنتج. إنهما النمطان الشائعان لإضافات الذكاء الاصطناعي، وعلى أي فريق يُوشك على إطلاق أحدهما إعادة النظر في الأمر قبل نشر عرض الإطلاق.
شريط الدردشة الجانبي الذي لا يفتحه أحد
النمط التحذيري الأول هو لوحة الذكاء الاصطناعي المثبتة على يمين واجهة المستخدم الحالية، والتي لا تُضيف شيئًا إلى سير العمل، بل تُنافسه على مساحة الشاشة.
هذا النمط مألوف. فبرامج إدارة علاقات العملاء، وأدوات إدارة المشاريع، وأنظمة الدعم الفني، ولوحات تحليلات البيانات، جميعها تُضيف لوحة دردشة إلى الجانب الأيمن، مع أيقونة لامعة تُوحي بمساعدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يفتحها المستخدم مرة واحدة، ويطرح سؤالًا، ويحصل على إجابة عامة لا تُراعي السياق، ثم يُغلقها، ولا يفتحها مرة أخرى. تستمر لوحة الدردشة في المنتج لأن الفريق أطلقها في العرض التقديمي، وليس لأن المستخدمين أرادوها.
الحل ليس في تحسين لوحة الدردشة. يكمن الحل في إزالة لوحة الدردشة وإعادة بناء سير العمل الأساسي حول النموذج. استبدل النموذج بموجه. استبدل أداة إنشاء التقارير بأداة توليد. استبدل شريط البحث بواجهة إجابة. يجب أن يكون النموذج جزءًا من المسار، لا مجرد جزء منه. الفرق التي ترفض هذا التصميم الجديد ستستمر في استخدام أشرطة الدردشة الجانبية وستظل تتساءل عن سبب انخفاض تفاعل الذكاء الاصطناعي لديها إلى واحد بالمئة فقط.
زر اللمعان الذي يلخص أمورًا لم يطلب أحد تلخيصها
النمط التحذيري الثاني هو الزر السحري المثبت على كل حقل نصي، حيث يعرض الذكاء الاصطناعي إعادة كتابة أي مدخلات أو تلخيصها أو توسيعها، بينما يستمر المستخدم في الكتابة.
الشكل: كل حقل نموذج، وكل إدخال نصي، وكل مربع تعليق، يحصل على زر لمعان صغير يقدم مساعدة الذكاء الاصطناعي. قام الفريق بإضافته لأنه كان سهلًا. يتجاهله المستخدم لأن الذكاء الاصطناعي لا يملك معلومات كافية عن السياق المحيط ليكون مفيدًا، والنقر على الزر يتطلب تركيزًا أكبر من كتابة الجملة بنفسه. يتراكم الزر على سطح المنتج بشكل مزعج، ويرتفع مؤشر رؤية الزر الذي يتابعه الفريق، بينما يبقى المؤشر الأهم (رضا المستخدم) ثابتًا.
الحل مشابه لحل مشكلة شريط الدردشة الجانبي، ولكن بنطاق أضيق. اختر حقلين أو ثلاثة حقول نصية حيث يُسهم الذكاء الاصطناعي بشكل فعلي (المحتوى الطويل، استخراج البيانات المنظمة، تلخيص المستندات الكبيرة) وقدّم تجربة ذكاء اصطناعي متكاملة فيها. أزل زر الزينة من جميع الحقول الأخرى. أصبح المنتج الآن مُدمجًا بتقنية الذكاء الاصطناعي في الأجزاء المهمة، وتم التخلص من العناصر غير الضرورية.
قائمة التحقق قبل الإطلاق للمنتجات المُدمجة بتقنية الذكاء الاصطناعي
طبّق هذه القائمة على أي منتج يدّعي أنه مُدمج بتقنية الذكاء الاصطناعي، وستكتشف الأنماط المُضافة قبل وصولها إلى المستخدم الفعلي.
-
اختبار الحذف: احذف ذهنيًا جميع استدعاءات النماذج من المنتج. ماذا يتبقى؟ إذا بقي منتج كامل وفعّال، فهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي مُضاف إليه. إذا بقي هيكل فارغ، فالمنتج مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي.
-
اختبار الفتح الأولي: افتح المنتج دون أي واجهة مستخدم. ما هي أول واجهة يراها المستخدم؟ إذا كانت حقل إدخال، أو واجهة إجابة، أو عرضًا رئيسيًا قائمًا على نموذج، فإن مبدأ الواجهة ينطبق. أما إذا كانت واجهة المستخدم الأصلية مع أيقونة دردشة في الزاوية، فإن مبدأ الواجهة لا ينطبق.
-
تدقيق تحويل النموذج إلى إدخال: اذكر جميع حقول النموذج في المنتج. لكل حقل، اسأل عما إذا كان إدخالًا سيؤدي الغرض بشكل أفضل. استبدل الحقول التي لا تجتاز الاختبار.
-
وضعية الفاعلية: احسب عدد نوافذ التأكيد بين تعبير المستخدم عن نيته وفعل النموذج. إذا كان هناك أكثر من نافذة، فإن مبدأ الفاعلية حذر للغاية. شجع المزيد من الإجراءات على اتخاذ إجراء ثم التراجع عنه.
-
جرد الشفافية: لكل مخرج من مخرجات النموذج، اسأل: هل يستطيع المستخدم رؤية سياق النموذج، والإجراء الذي اتخذه، ومصدر الإجابة؟ إذا كان أي من هذه العناصر الثلاثة مفقودًا، فإن سطح الشفافية غير مكتمل.
٦. كشف الانضباط. انظر إلى الواجهة الرئيسية. هل اسم النموذج أو درجة الحرارة أو تنبيه النظام مرئي؟ إذا كانت الإجابة بنعم والجمهور غير متخصص تقنيًا، فأخفه. إذا كانت الإجابة بنعم والجمهور متخصص تقنيًا، فأبقِ عليه.
٧. إيقاع زمن الاستجابة. قِس الوقت من نية المستخدم إلى أول استجابة من النموذج. إذا تجاوزت ثانيتين دون أي رد فعل، فإن إدراك زمن الاستجابة غير دقيق. أضف تدفقًا مستمرًا أو حالات هيكلية أو نتائج جزئية حتى يصبح الإيقاع سلسًا.
٨. تدقيق أزرار التألق. احسب عدد أيقونات التألق على واجهة المنتج. إذا كان هناك أكثر من ثلاثة، فمعظمها غير ضروري. قدّم تجارب الذكاء الاصطناعي المتقدمة على واجهتين أو ثلاث واجهات مهمة، وأزل الباقي.
٩. اختبار الإعداد. راقب مستخدمًا جديدًا يُكمل المهمة الرئيسية. هل قدّم النموذج التجربة، أم أكمل المستخدم المهمة باستخدام واجهة المستخدم الأصلية؟ إذا كان الخيار الثاني، فإن الذكاء الاصطناعي مُضاف بشكل غير صحيح، بغض النظر عما تقوله حملات التسويق.
١٠. الثقة في استعادة الفشل. اجبر النموذج على تقديم إجابة خاطئة. ماذا يفعل المنتج؟ إذا لم تكن هناك واجهة استعادة سلسة، فإن حلقة الثقة ستكون ناقصة، وسيفقد المنتج مستخدميه بسبب أول خلل فيه.
المنتج الذي يجتاز هذه الاختبارات العشرة هو منتج مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. لن يكون مثاليًا، لكن بنيته سليمة، ويمكن معالجة معظم المشاكل الأخرى انطلاقًا من هذه البنية. أما المنتج الذي يفشل في معظم هذه الاختبارات فهو منتج مُضاف إليه الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن مدى بروز ميزات الذكاء الاصطناعي في منشور الإطلاق.
الأسئلة الشائعة
ما المقصود بتصميم منتج مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي؟
تصميم منتج مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي يعني أن النموذج هو الواجهة الأساسية، وأن باقي واجهة المستخدم موجودة لجعل النموذج سهل الاستخدام، وقابلًا للمساءلة، وسريعًا. أفضل اختبار هو اختبار الحذف: إذا حذفت كل استدعاء للنموذج من المنتج وبقي المنتج يعمل بكامل طاقته، فهذا يعني أن المنتج مُضاف إليه الذكاء الاصطناعي. أما إذا بقي هيكل فارغ فقط، فهذا يعني أن المنتج مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. Linear، وCursor، وGranola، وPerplexity، وArc Search تجتاز هذا الاختبار على واجهاتها الأساسية. بينما تفشل معظم برامج SaaS المؤسسية التي أطلقت شريط دردشة جانبي في عام 2024 في اجتيازه.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي المدمج والذكاء الاصطناعي المُضاف؟
تعيد المنتجات المدمجة بالذكاء الاصطناعي بناء سير العمل الأساسي حول النموذج. أما المنتجات المُضافة بالذكاء الاصطناعي، فتحافظ على سير العمل الحالي وتضيف لوحة ذكاء اصطناعي جانبية. يظهر الفرق في مكان وصول المستخدم عند فتح التطبيق، وما إذا كان الإدخال عبارة عن موجه أو نموذج، وما إذا كان المنتج يتفاعل أو يسأل، وما إذا كان بالإمكان تجاهل النموذج دون فقدان الوظائف الأساسية. يمكن تجاهل المنتجات المُضافة بالذكاء الاصطناعي، بينما لا يمكن تجاهل المنتجات المدمجة بالذكاء الاصطناعي.
ما هي مبادئ تصميم المنتجات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً؟
ستة مبادئ تميز المنتجات المدمجة بالذكاء الاصطناعي عن المنتجات المُضافة بالذكاء الاصطناعي. النموذج هو الواجهة الأساسية، وليس اللوحة الجانبية. إدخال البيانات عن طريق التوجيه، وليس عن طريق النموذج. التحكم الافتراضي، وليس الإذن الافتراضي. واجهات شفافة تجعل النموذج مسؤولاً. إخفاء تفاصيل النموذج افتراضيًا، وإظهارها عند الحاجة. زمن الاستجابة كقيد تصميم أساسي مع البث المباشر، وحالات الهيكل، والنتائج الجزئية. كل منتج ذكاء اصطناعي جدير بالدراسة يتضمن مزيجًا من هذه العناصر الستة.
ما هو أفضل مثال على منتج ذكاء اصطناعي؟
يُعدّ Cursor أفضل مثال على تصميم منتج ذكاء اصطناعي تم إصداره حتى الآن لأدوات المطورين. Perplexity هو أفضل مثال على بحث المستهلك. Linear هو أفضل مثال على تجربة ذكاء اصطناعي مدمجة ضمن واجهة إنتاجية موجودة. Granola هو أفضل مثال على منتج ذكاء اصطناعي يعمل في الخلفية. Arc Search هو أفضل مثال على تفاعل متصفح ذكاء اصطناعي. أعاد كل منها بناء سير العمل الأساسي حول النموذج بدلاً من دمج الذكاء الاصطناعي في واجهة مستخدم موجودة.
كيف تصمم تجربة مستخدم للذكاء الاصطناعي لمنتج مصمم خصيصاً له؟
ابدأ باختبار الحذف في كل شاشة. استبدل النماذج بمطالبات حيث يمكن للنموذج تنظيم البيانات بشكل أفضل من المستخدم. اجعل الوضع الافتراضي للنموذج هو "التنفيذ ثم التراجع"، وليس "السؤال ثم التنفيذ"، واعرض واجهة التراجع مع الإجراء. أضف واجهة شفافة لكل مخرجات النموذج. أخفِ تفاصيل النموذج عن واجهة المستخدم. صمم كل تفاعل مع مراعاة زمن استجابة النموذج الحقيقي، وليس زمن الاستجابة الوهمي، واستخدم حالات البث أو الهيكل الأساسي عندما يستغرق وصول أول رمز أكثر من ثانية. ينطبق هذا النهج نفسه على التحول الأوسع نطاقاً في اتجاهات تصميم المواقع الإلكترونية 2026 نحو تصميمات تتكيف مع النموذج بدلاً من أن تحيط به.
التحول الحقيقي الذي تُحدثه المنتجات المُصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي
المنتج المُصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي ليس مجرد تطبيق SaaS بنافذة دردشة مُلصقة في الزاوية، بل هو شكل جديد للمنتج حيث يكون النموذج هو الوسيلة الأساسية، وواجهة المستخدم هي مجرد غلاف.
لقد استوعبت جميع العلامات التجارية التي تُقدم منتجات مُصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي (مثل BRAND12 في أحدث إصداراتها، وCursor في كل مكان، وGranola في طبقة التعزيز، وBRAND23 في جميع مراحلها، وBRAND35 في البحث كنموذج تفاعلي متكامل) هذا المفهوم. لم تُضف هذه العلامات الذكاء الاصطناعي إلى منتج، بل بنته حول الذكاء الاصطناعي. القرار المعماري يسبق كل خيار تصميمي، ويظهر في كل شيء بدءًا من نموذج الإدخال وصولًا إلى سرعة الاستجابة وواجهة الاسترداد. أما المنتجات التي تُحاول إضافة الذكاء الاصطناعي إلى واجهة موجودة، فتنتهي بشريط جانبي للدردشة لا يفتحه أحد، وزر مُبهرج لا ينقر عليه أحد، مهما صرّح موقع التسويق بأنها تُعطي الأولوية للذكاء الاصطناعي.
تكمن الفرصة المتاحة لفرق التصميم في عام 2026 في أخذ اختبار الحذف على محمل الجد في كل منتج تُطلقه. فإذا اجتاز المنتج الاختبار بنجاح، يكون الفريق قد أطلق ميزةً جديدة، لا منتجًا متكاملًا. أما إذا فشل المنتج في الاختبار (بشكل صحيح، أي أن يصبح مجرد هيكل فارغ بدون النموذج)، فإن الفريق يملك فرصةً لبناء شيء أصيل مُصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي، والمبادئ المذكورة أعلاه هي الأساس العملي لتحقيق ذلك. وينطبق هذا الأساس نفسه على منهجية التسلسل الهرمي البصري الأوسع، حيث يحتل النموذج الآن المرتبة المرئية الأكبر في الصفحة بدلًا من أن يكون مجرد عنصر ثانوي في واجهة المستخدم الأصلية.
أما التحول الأعمق، فيكمن في تغير التصور الذهني للمستخدم عن البرمجيات. فلم يعد يتوقع المستخدم تعلم أداة ما، بل يتوقع التعبير عن غرض ما واستجابة الأداة له. وستبدو المنتجات المصممة وفقًا للتصور الذهني القديم (النماذج، لوحات المعلومات، المعالجات متعددة الخطوات) بطيئة، ورسمية، وقديمة الطراز في غضون عامين. المنتجات المصممة وفقًا للنموذج الذهني الجديد (التوجيه، الإجابة، الإجراء، التراجع) ستُشعر المستخدمين وكأنها جزء من الحاضر. الفرق التي تتبنى هذا النموذج أولًا ستحدد مفهوم الذكاء الاصطناعي في فئتها، أما الفرق التي تُضيف شريط دردشة جانبيًا إلى واجهة موجودة فستقضي العقد التالي في تبرير انخفاض معدل تفاعل الذكاء الاصطناعي لديها.
إذا كان فريقك يعمل على تطوير ميزة ذكاء اصطناعي، أو منتج ذكاء اصطناعي، أو يحاول تحديد المنتج الذي سيُطرح في السوق، فإن المبادئ الواردة في هذه الصفحة هي دليل التشغيل. إذا كنت ترغب في الحصول على مساعدة في تطبيقها على منتجك، استئجار Brainy. تُقدم UXBrainy استراتيجية منتجات تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولًا، بالإضافة إلى عمليات تدقيق تصميم شاملة وفقًا لهذا الإطار. تُقدم AppBrainy واجهة مستخدم منتجات تعتمد على الذكاء الاصطناعي للفرق التي تُطور أدوات ترغب في أن يستخدمها المستخدمون بالفعل. تُقدم ClaudeBrainy Claude المهارات ومكتبة توجيهات للفرق التي ترغب في تصميم ميزات الذكاء الاصطناعي بشكل يُشبه Cursor وليس شريط دردشة جانبيًا قديمًا. الإطار الموضح في هذه الصفحة هو ما نُطبقه داخل كل مشروع، على كل شاشة، قبل طرح أي منتج في السوق.
Want a product where the AI is the surface, not a sparkle icon parked in the corner? Brainy ships UXBrainy for AI-first product strategy, AppBrainy for full AI-native product UI, and ClaudeBrainy as a Skill pack for teams who want AI features built like Cursor and not like a 2024 chat sidebar.
Get Started
