تهيئة منتجات الذكاء الاصطناعي: كيفية تصميم تجربة التشغيل الأولى لأدوات الذكاء الاصطناعي
دليل عملي لدمج منتجات الذكاء الاصطناعي. تحليلات تفصيلية حقيقية لمنتجات Cursor و Claude.ai و Linear AI و Granola و Perplexity و ChatGPT والإصدار v0. الأنماط التي تُنشئ نموذجًا ذهنيًا في 60 ثانية، والأنماط التي تُعيق التفعيل، وقائمة مراجعة ما قبل الإطلاق لأي تجربة تشغيل أولى للذكاء الاصطناعي.
تفشل معظم منتجات الذكاء الاصطناعي في عملية الإعداد الأولي لأنها تُقدم نفس مسار ملء النماذج المُستخدم في أي برنامج كخدمة (SaaS). يُمثل الذكاء الاصطناعي تحديًا مختلفًا. إذ يتعين على المستخدم بناء نموذج ذهني عملي لأداة غير حتمية خلال الثواني الستين الأولى، ولن تُغنيه أي عروض سريعة لصور الميزات.
هذه هي الخطة العملية: المهام الأربع التي يجب إنجازها خلال الثواني الستين الأولى، وستة تحليلات لمسارات العمل الناجحة، والأنماط الثلاثة التي تُعيق التفعيل، والنموذج الجديد للتشغيل الأولي للذكاء الاصطناعي، وقائمة مراجعة ما قبل الإطلاق.
إعداد الذكاء الاصطناعي هو مشكلة نموذج ذهني، وليس جولة تعريفية بالميزات
تفشل منتجات الذكاء الاصطناعي في عملية الإعداد الأولي لأنها تُعاملها كجولة تعريفية بالميزات. لا يحتاج المستخدم إلى قائمة بالميزات، بل يحتاج إلى نموذج ذهني عملي لما يُمكن للمنتج فعله وما لا يُمكنه فعله، وكيفية التفاعل معه، وكيف يبدو النجاح. لا شيء من ذلك يظهر في عرض شرائح سريع.
النموذج الذهني هو تصور المستخدم لكيفية عمل النظام. في برمجيات SaaS المحددة، يتطور النظام تلقائيًا أثناء تصفح المستخدم. أما في الذكاء الاصطناعي، فتكون واجهة المستخدم عبارة عن شريط توجيهات واحد لكل مهمة، ويجب بناء النموذج بعناية قبل أن يتخلى المستخدم عن المحاولة. تتعامل الفرق التي تقدم أفضل برامج تعريف المستخدمين بالذكاء الاصطناعي مع أول 60 ثانية كمشكلة تصميم واحدة تتضمن أربع مهام.
المهام الأربع التي يجب إنجازها في أول 60 ثانية
يجب على كل نظام ذكاء اصطناعي، عند تشغيله لأول مرة، تقديم أربع إجابات في أول 60 ثانية: ما الذي يستطيع فعله؟ كيف أتواصل معه؟ كيف يبدو النجاح؟ ما هو أول سؤال أطرحه؟ إذا أجاب بشكل صحيح على جميع الأسئلة الأربعة، يتم تفعيل النظام. أما إذا أغفلت أيًا منها، فسيفشل التفعيل تمامًا.
هذه الأسئلة الأربعة غير قابلة للتفاوض، لكن ترتيبها قابل للتفاوض. تبدأ بعض المنتجات بتحديد القدرات، بينما تبدأ أخرى بتحديد أول سؤال وتترك تحديد القدرات يظهر من المخرجات. ما لا يُجدي نفعًا هو سؤال المستخدم عن دوره وحجم فريقه قبل الإجابة على أي من هذه الأسئلة.
حدود القدرات، ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله وما لا يمكنه فعله
المهمة الأولى هي تحديد نطاق القدرات. يدخل المستخدمون إما بتشكك مفرط أو بتوقعات عالية جدًا، وكلاهما يُفسد التجربة الأولى. يتوقع المتشككون روبوت محادثة غير متقن، بينما يتوقع المتفائلون جهاز إجابات سحريًا. لا يتطابق أي من هذين التوقعين مع المنتج الفعلي.
يكمن الحل في إظهار نطاق القدرات، لا وصفها. استخدمت منصة ChatGPT الأصلية هذا الأسلوب بتصميم ثلاثي الأعمدة: أمثلة على اليسار، والقدرات في المنتصف، والقيود على اليمين. هذه الشاشة الواحدة تُعلّم المستخدم شكل الأداة أسرع من أي جولة تعريفية. إخفاء القيود لإضفاء مظهر أكثر إبهارًا هو خطوة خاطئة. يكتشف المستخدمون هذه القيود في الجلسة الثانية على أي حال، لكنهم يشعرون حينها بالتضليل.
نموذج التفاعل، كيف يُفترض بالمستخدم التحدث مع النظام
المهمة الثانية هي تعليم نمط الإدخال. المحادثة ليست واجهة الذكاء الاصطناعي الوحيدة. يجب أن يعرف المستخدم ما إذا كان عليه كتابة جملة، أو الضغط على مفتاح اختصار، أو سحب ملف وإفلاته. يُعدّ افتراض معرفة المستخدم المسبقة أكثر الأخطاء شيوعًا في برامج تعريف الذكاء الاصطناعي.
يُعلّم المؤشر نموذج التفاعل في ثلاث ثوانٍ. يفتح المستخدم مجلدًا، فتظهر له نافذة أوامر صغيرة تُشير إلى إمكانية إجراء تعديل. Notion يُقدّم الذكاء الاصطناعي نفس الدرس مع قائمة الشرطة المائلة. اعرض الاستدعاء في سياقه، وليس في نافذة تعليمية مُنبثقة. تُعلّم النوافذ التعليمية المُنبثقة المستخدم كيفية إغلاقها.
حالة النجاح، ما يبدو عليه الإنجاز
المهمة الثالثة هي توضيح شكل النجاح قبل أن يُنتج المستخدم أي شيء. مُخرجات الذكاء الاصطناعي غير مألوفة لدرجة أن المستخدمين لا يستطيعون تمييز المُخرجات الجيدة دون مرجع. شريط التوجيه الفارغ ليس حالة نجاح، بل هو سؤال لا يعرف المستخدم كيفية الإجابة عليه.
Perplexity يحلّ هذه المشكلة بعرض نتيجة حقيقية على الشاشة الرئيسية. انقر على أي سؤال شائع، وستظهر صفحة إجابة كاملة، مع مراجع ومتابعات وسجل مرئي للمُخرج النهائي. قارن ذلك بأداة تُدخل المستخدم في محادثة فارغة مع رسالة ترحيب. على المستخدم أن يتخيل حالة النجاح، ومعظم المستخدمين لن يفعلوا ذلك.
أول تنبيه، لحظة الوصول إلى القيمة
المهمة الرابعة هي إدخال المستخدم في تنبيه حقيقي خلال ثلاثين ثانية. كل ثانية بعد ذلك هي ثانية يتلاشى فيها النموذج الذهني. الثلاثون ثانية هي المدة الزمنية الفعلية، وليست هدفًا سهلًا.
يشتري Granola هذه المدة الزمنية من خلال تشغيل أول عملية. عملية الإعداد عبارة عن شاشة واحدة، ربط التقويم. يتم تفعيل المنتج في المرة التالية التي ينضم فيها المستخدم إلى مكالمة. يشتري Cursor هذه المدة من خلال مطالبة المستخدم بفتح قاعدة بيانات حقيقية. يتم استدعاء الذكاء الاصطناعي في المرة الأولى التي يكون فيها مفيدًا.
ستة مسارات إعداد للذكاء الاصطناعي فعالة
لا تهم الأنماط إلا إذا استمرت بعد استخدام المنتجات المُصدّرة. ستة عمليات تشغيل أولية للذكاء الاصطناعي تُنجز المهام الأربع بشكل صحيح.
Cursor، فتح قاعدة بيانات حقيقية كبداية باردة
لا يُظهر لك تشغيل Cursor الأول Cursor. يطلب منك فتح مجلد حقيقي، ثم يتولى المحرر المهمة. يتم استيعاب النموذج الذهني في أقل من دقيقة لأن المستخدم ينظر بالفعل إلى كود مألوف، ويتم استدعاء الذكاء الاصطناعي من اختصارات مألوفة، ويحدث أول تعديل مفيد على عمل المستخدم الفعلي.
إن البداية المثالية لأداة الذكاء الاصطناعي هي بيئة المستخدم الحقيقية. قد تبدو بيئة الاختبار الجاهزة أكثر أمانًا عند إطلاقها، لكنها لا تُعلّم شيئًا عن كيفية عمل الأداة على العمل ذي الأهمية الحقيقية.
Claude.ai، أمثلة توضيحية
يحتوي Claude.ai على صفحة رئيسية تضم أمثلة توضيحية عند التحميل الأول. بالنقر على أحدها، ينتقل المستخدم إلى محادثة عملية دون أي إعداد أو جولة تعريفية أو عرض شرائح. يحصل المستخدم على مخرجات حقيقية في غضون خمس ثوانٍ.
تُعد الأمثلة التوضيحية عرضًا توضيحيًا أفضل من قائمة الميزات. يحمل كل مثال حدود الإمكانيات ونموذج التفاعل وحالة النجاح في آن واحد. يقرأ المستخدم المثال، وينقر عليه، ويتم استيعاب النموذج الذهني بحركة واحدة.
Linear الذكاء الاصطناعي، الكشف التدريجي ضمن سير العمل الحالي
Linear لا يتطلب الذكاء الاصطناعي عملية تعريف منفصلة لميزاته. يظهر الذكاء الاصطناعي ضمن الإجراءات التي يقوم بها المستخدم بالفعل. عند كتابة مشكلة، يقدم الذكاء الاصطناعي وصفًا دقيقًا لها. عند فرز قائمة المهام المتراكمة، يقترح ترتيبًا للفرز. كل عملية تتطلب نقرة واحدة وموافقة واحدة.
لا يحتاج الذكاء الاصطناعي المدمج في منتج موجود إلى أي عملية تعريف مستقلة. النمط الأمثل هو الكشف التدريجي ضمن سير العمل الذي يعرفه المستخدم بالفعل. إن إضافة عملية تعريف منفصلة للذكاء الاصطناعي داخل منتج يستخدمه المستخدم حاليًا يُعد عبئًا إضافيًا.
جرانولا، انضم إلى مكالمتك التالية تلقائيًا
عملية تعريف جرانولا بسيطة للغاية، كل ما عليك فعله هو ربط تقويمك. يتم تفعيل المنتج تلقائيًا عند انضمام المستخدم إلى مكالمة. لا داعي لأن يتذكر المستخدم استخدام المنتج، فالمنتج يتذكر ذلك نيابةً عنه.
تتفوق عمليات التشغيل الأولى المُفعّلة بالأحداث على تلك المُفعّلة بالجلسات في أي منتج ذكاء اصطناعي مرتبط بسلوك المستخدم المتكرر. يتمثل التنبيه الأول في اجتماع المستخدم الفعلي التالي، أو التزامه الفعلي التالي، أو المستند الفعلي التالي الذي سيفتحه. تُحقق القيمة دون أن يضطر المستخدم لفتح التطبيق مرة أخرى.
Perplexity، اقتراحات التنبيه كمنصة انطلاق
تتكون الشاشة الرئيسية لـ Perplexity من حقل إدخال تنبيه مع خمسة أسئلة مقترحة أسفله. تتميز هذه الاقتراحات بجودتها العالية، حيث يتم عرض أول سؤال في غضون عشرين ثانية. لا يحتاج المستخدم إلى ابتكار سؤال، بل يختار سؤالًا واحدًا، وتُعلّمه صفحة الإجابة بقية الأسئلة.
تُعدّ اقتراحات التنبيه أرخص منصة انطلاق في مجال تدريب الذكاء الاصطناعي. فهي لا تُكلّف شيئًا تقريبًا، وتُقلّل وقت ظهور أول نتيجة بشكل كبير. يجب أن يُقدّم كل منتج ذكاء اصطناعي يحتوي على شريط تنبيه فارغ اقتراحات حتى يُنشئ المستخدم أسئلة بنفسه.
ChatGPT، ما الذي يمكنك فعله كصفحة هبوط؟
عرضت النسخة الأولى من ChatGPT، بصيغتها الأصلية، أمثلةً وإمكانيات وقيودًا على شاشة واحدة. ولا تزال صفحة الهبوط هذه، ذات الأعمدة الثلاثة، أفضل نموذج لعرض الإمكانيات على نطاق واسع. وقد قام كل عمود بوظيفة من الوظائف الأربع بأسلوب واضح وبسيط.
صفحة الهبوط الواضحة التي تعرض الإمكانيات تتفوق دائمًا على صفحة الدروس التعليمية. يجب عرض القيود على نفس شاشة عرض الإمكانيات. إخفاء القيود لإضفاء مظهر أكثر إبهارًا هو ما يُضعف الثقة في اليوم الثاني.
هل تريد منتج ذكاء اصطناعي يُظهر نموذجه الذهني في أول ستين ثانية؟ استئجار Brainy. تقدم UXBrainy عمليات تدقيق أولية وإعادة تصميم لصفحات الهبوط، بينما تقدم AppBrainy منتجات ذكاء اصطناعي كاملة، وتقدم ClaudeBrainy طبقة التنبيه والمهارات التي تجعل عرض الإمكانيات سهلًا وفعالًا. قم بدمجها مع عمل أنماط تصميم واجهة المستخدم لوكيل الذكاء الاصطناعي لضمان أن تكون طبقة الوكيل بنفس مستوى الجودة.
ثلاثة أنماط فاشلة في تعريف المستخدمين بالذكاء الاصطناعي
معظم منتجات الذكاء الاصطناعي التي تواجه صعوبة في التفعيل تستخدم مزيجًا من ثلاثة أنماط فاشلة: جدران تعليمية، ونوافذ منبثقة، وبوابات إدخال البيانات. كل نمط منها يؤخر أول مخرج حقيقي، ويُعلّم أقل مما كان سيُعلّمه المستخدم مجانًا من أول توجيه.
جدران تعليمية تعيق التوجيه الأول
يُعدّ البرنامج التعليمي متعدد الخطوات الذي يُعرض قبل أن يتمكن المستخدم من الكتابة أسوأ خطأ في تعريف المستخدمين بالذكاء الاصطناعي. ثلاث خطوات كثيرة جدًا، وخمس خطوات مُنفّرة. ينقر المستخدم دون قراءة، ويصل إلى شريط التوجيه دون أن يتعلم شيئًا.
احذف البرنامج التعليمي، واستبدله بشاشة رئيسية مليئة بالمعلومات، أو مثال عملي، أو مُحفّز حدث. لطالما كانت الجولة بديلًا عن بناء الثقة.
نوافذ منبثقة تشرح ميزات لا يستطيع المستخدم استخدامها بعد
النافذة المنبثقة التي تسرد ميزات الذكاء الاصطناعي قبل أن يُنتج المستخدم أي مخرجات هي شرح للميزات دون عرض عملي لقدراتها. يقرأ المستخدم كل شاشة، ثم يتجاهلها، وينسى كل شيء. قوائم الميزات لا تُبني نماذج ذهنية، بينما تُبنيها المخرجات الحقيقية.
هذا هو نمط الفشل الأكثر شيوعًا في برمجيات SaaS المؤسسية عند دمج الذكاء الاصطناعي مع منتج قائم. يقوم الفريق بإرسال نافذة "ما الجديد" مع لقطات شاشة لميزات الذكاء الاصطناعي، ويسمونها "التعريف بالخدمة". لا يتم تفعيل الخدمة لأن المستخدم لا يستطيع تمييز النتائج الناجحة، وليس لديه سبب للعودة.
بوابات النماذج تطلب معلومات أساسية قبل تقديم القيمة
يُعدّ طلب ملء بيانات تعريف الفريق، والدور، وحالة الاستخدام من المستخدم قبل الحصول على أي نتيجة من الذكاء الاصطناعي بمثابة بوابة نماذج. تُعتبر بوابات النماذج عائقًا كبيرًا أمام تفعيل منتجات الذكاء الاصطناعي تحديدًا. سجّل المستخدم لمعرفة إمكانيات الذكاء الاصطناعي، والنموذج يُشكّل حاجزًا بينه وبين الإجابة.
قدّم القيمة أولًا، ثم اجمع المعلومات الأساسية لاحقًا. لا يتطلب السؤال الأول معرفة حجم فريق المستخدم. انقل النموذج إلى شاشة الإعدادات التي يملؤها المستخدم بعد أن يقرر أن المنتج يستحق الاحتفاظ به.
النموذج الجديد لتعريف المستخدمين بالذكاء الاصطناعي
يتكون النموذج الجديد من ثلاث قواعد: عرض القدرات بدلًا من شرح الميزات. أول سؤال خلال ثلاثين ثانية. ظهور حالة النجاح خلال دقيقتين. جميع منتجات الذكاء الاصطناعي الناجحة في التفعيل حاليًا تلتزم بهذه القيود.
تتألف هذه القواعد الثلاث من: منتج يُقدّم عرضًا توضيحيًا للقدرات ولكنه يستغرق ثلاث دقائق للوصول إلى أول تنبيه، لا يزال غير مُحقق لميزانية التفعيل. منتج يُظهر أول تنبيه بسرعة ولكنه لا يُظهر مُخرجات نهائية، لا يزال غير مُحقق لحالة النجاح. إما أن تجتمع هذه القواعد الثلاث جميعها أو لا شيء منها.
قائمة التحقق من إعداد الذكاء الاصطناعي قبل الإطلاق
طبّق هذه القائمة على أي نظام ذكاء اصطناعي قبل إطلاقه. اثنتا عشرة نقطة تحقق، جميعها قابلة للقياس.
- الوقت من الوصول إلى أول تنبيه أقل من ثلاثين ثانية في اختبارات المستخدم.
الوقت من الوصول إلى أول مُخرجات نهائية أقل من دقيقتين.
عرض واجهة القدرات على الشاشة الرئيسية، وليس في مركز المساعدة.
عرض القيود على نفس شاشة القدرات.
شرح نموذج التفاعل ضمن سياقه، وليس في طبقة تعليمية إضافية.
عرض مثال أو اقتراح أو مُحفز حدث على الشاشة الرئيسية.
عدم وجود جدار تعليمي قبل شريط التنبيهات.
شرح نموذج التفاعل ضمن سياقه، وليس في طبقة تعليمية إضافية. ٨. لا توجد قائمة منبثقة لعرض الميزات قبل أول مُخرَج.
٩. لا توجد بوابة إدخال قبل أول مُخرَج للذكاء الاصطناعي.
١٠. حالة النجاح مرئية للمستخدم قبل أن يُخرِج أي مُخرَج.
١١. تُضمَّن ميزات الذكاء الاصطناعي ضمن مسارات العمل الحالية، وليس في جولة منفصلة.
١٢. يتم استدعاء أول مُطالبة من اختصار أو قائمة أو حدث مألوف.
توجد القائمة في قالب مراجعة التصميم، وتزداد سرعتها مع كل تشغيل.
الأسئلة الشائعة
ما هي أهم لحظة في تعريف المستخدم بمنتج الذكاء الاصطناعي؟
المُطالبة الأولى. كل لحظة أخرى تهدف إلى مساعدة المستخدم على الوصول إلى مُخرَج حقيقي بأسرع وقت ممكن. المدة المُخصصة هي ٣٠ ثانية.
هل يجب أن يتضمن تعريف المستخدم بالذكاء الاصطناعي جولة تعريفية؟
لا. الجولة التعريفية تُغني عن الثقة بالمنتج. شاشة رئيسية مليئة بالمعلومات، أو مثال توضيحي، أو مُشغِّل حدث، تُؤدي نفس الغرض التعليمي دون تأخير.
كيف يختلف إعداد الذكاء الاصطناعي عن إعداد البرمجيات كخدمة (SaaS)؟
يجب على إعداد الذكاء الاصطناعي بناء نموذج ذهني لأداة غير حتمية في غضون ستين ثانية. بينما تعتمد البرمجيات كخدمة على نقر المستخدم لاكتشاف الميزات الحتمية. ويُعدّ استعارة أنماط البرمجيات كخدمة الخطأ الأكثر شيوعًا في هذا المجال.
ما هي الطريقة الصحيحة لتعليم حدود منتج الذكاء الاصطناعي؟
عرضها على نفس الشاشة التي تعرض الإمكانيات. إخفاء الحدود يُضعف الثقة في اليوم الثاني. الصدق في التجربة الأولى هو ما يكسب الجلسة الثانية.
هل تحتاج منتجات الذكاء الاصطناعي إلى حسابات مستخدمين قبل الطلب الأول؟
نادرًا ما يحدث ذلك. يجب أن تتم التجربة الأولى بدون حساب كلما سمحت التكلفة. كل عملية إنشاء حساب تُعدّ ضريبة تفعيل.
التحوّل الذي يُحدثه إعداد الذكاء الاصطناعي
منتج الذكاء الاصطناعي الذي يُقدّم تجربة أولى رائعة ليس منتجًا يتضمن جولة تعريفية. إنه منتج يُرسّخ النموذج الذهني والقيمة في آنٍ واحد، في أقل من ستين ثانية، بسلاسة تامة. تتعامل المنتجات الرائدة حاليًا مع هذه المسألة كمشكلة تصميم واحدة، لا كسلسلة من الشاشات.
لا تزال معظم منتجات الذكاء الاصطناعي تعتمد على منهجية SaaS في عملية الإعداد. بوابة استمارة، وقائمة عرض الميزات، ونافذة تأكيد النجاح، ومؤشر وامض. كان هذا الأسلوب متوسطًا بالفعل في SaaS، وهو غير مناسب للذكاء الاصطناعي. تقوم الفرق المتقدمة بإزالة بوابة الاستمارة، واستبدال قائمة العرض بمثال عملي، ووضع شريط التوجيهات على الشاشة الأولى مع اقتراحات أسفله.
إذا ظهر أول توجيه في غضون ثلاثين ثانية، وظهرت أول نتيجة في غضون دقيقتين، يُفعّل المستخدم المنتج. إذا تأخر أي من هذين الوقتين، يتوقف المستخدم عن استخدامه. اربط هذا العمل بـ تصميم المنتجات الأصلي للذكاء الاصطناعي، واستخدم Claude المهارات لجعل التوجيهات العملية سهلة، واعتمد على التسلسل الهرمي البصري لجعل الشاشة الأولى سهلة التصفح.
إذا كنت ترغب في منتج ذكاء اصطناعي يُفعّل نموذجه الذهني في غضون ستين ثانية، فاستخدم استئجار Brainy. تقدم UXBrainy عمليات تدقيق التشغيل الأول وإعادة تصميم عمليات الإعداد، وتقدم AppBrainy تسليم منتجات الذكاء الاصطناعي بالكامل، وتقدم ClaudeBrainy طبقة التنبيه والمهارات التي تجعل عرض القدرات رخيصًا.
Want an AI product that lands its mental model in the first sixty seconds, not the tenth session? Brainy ships UXBrainy as first-run audits and onboarding redesigns, AppBrainy as full AI product delivery, and ClaudeBrainy as the prompt and Skill layer that makes capability demonstration cheap to build.
Get Started
