بناء المنتجات أسهل من السابق، لكن تحديد ما نبنيه هو التحدي الحقيقي

لم يعد البناء هو العائق.

لقد غيّر التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي طريقة بناء البرمجيات. فبفضل الأدوات التي يمكنها توليد الأكواد، وبناء النماذج الأولية، وتسريع الاختبار، أصبحت الأفكار التي كانت تستغرق أسابيع أو شهورًا لتطويرها قابلة للاستكشاف في جزء يسير من الوقت.

لم تعد القدرة الهندسية هي العائق الذي كانت عليه في السابق. يمكن للمزيد من المؤسسات الآن التجريب وطرح منتجات جديدة في السوق بوتيرة أسرع من أي وقت مضى. لكن البناء الأسرع لا يضمن بالضرورة منتجات أفضل.

لا يزال الحكم البشري ضروريًا لتحديد الأفكار التي تستحق الاستثمار، والميزات التي تحل مشكلات العملاء الحقيقية، والتجارب التي لا تستحق المتابعة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يختصر بشكل كبير الرحلة من الفكرة إلى الإطلاق، لكنه لا يستطيع اتخاذ هذا النوع من القرارات التجارية نيابة عنك (حتى الآن).

أظهرت أبحاث من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) أنه بينما أدى الذكاء الاصطناعي إلى زيادة هائلة في التطبيقات الجديدة التي تدخل أسواق الهواتف المحمولة، فإن معدل الاستخدام لم يرتفع بنفس الوتيرة. فالتطوير الأسرع ينتج المزيد من البرمجيات، لكنه لا يخلق المزيد من اهتمام العملاء. لم يجد العملاء فجأة ساعات إضافية في يومهم لمجرد أن بناء البرمجيات أصبح أسهل.

هذا يرفع سقف التوقعات لصناع القرار. فمع إزالة الذكاء الاصطناعي للعديد من الحواجز أمام إنشاء البرمجيات، يعتمد النجاح بشكل متزايد على التعلم السريع من سلوك العملاء وفهم ما يقدرونه حقًا. إنها الطريقة الوحيدة للتميز في سوق يزداد ازدحامًا.

رؤى العملاء هي أثمن أصولك

بعد كل إصدار، تبرز نفس التساؤلات: ما الخطوة التالية؟ هل نستثمر أكثر أم ننتقل إلى شيء آخر؟ لقد أتاح الذكاء الاصطناعي بناء البرمجيات وشحنها بسرعة أكبر، لكنه لم يجعل هذه القرارات أسهل بأي حال من الأحوال.

لهذا السبب، تُعد ذكاء المنتجات أمرًا بالغ الأهمية. ففهم سلوك العملاء يمنح صناع القرار الثقة لتحديد أين يجب تركيز جهودهم. تُظهر البيانات السلوكية ما يعود إليه العملاء باستمرار، وأين يواجهون صعوبات، وأين يتوقفون عن الاستخدام. كما تساعد في التمييز بين الميزات التي تجذب الاهتمام الأولي وتلك التي تصبح جزءًا من سير عمل العملاء اليومي. غالبًا ما يكشف هذا التمييز عن قيمة طويلة الأجل أكثر مما يكشفه التفاعل في يوم الإطلاق أو الملاحظات القصصية.

كما تكشف هذه البيانات عن الأماكن التي يكمل فيها العملاء المهام الرئيسية، وأين يواجهون صعوبات، وأين يتخلون عن مساراتهم. غالبًا ما توفر هذه الإشارات أدلة أقوى من مجرد آراء العملاء، لأنها تعكس ما يفعله الناس بالفعل بدلاً مما يقولون إنهم يفعلونه.

تُسهّل هذه الرؤى عملية تحديد الأولويات، فهي تُظهر الميزات التي تستحق المزيد من الاستثمار، والأفكار التي لا تلقى قبولًا، وأين تكمن الفرصة التالية على الأرجح. كما يمكنها مساعدة فرق المنتجات في تحديد متى يجب تحسين ميزة قائمة، أو تبسيط تجربة ما، أو التوقف عن الاستثمار في شيء لا يستخدمه العملاء. وهكذا، تصبح قرارات المنتج مبنية على كيفية استخدام العملاء للمنتج فعليًا، بدلاً من الافتراضات والمعتقدات الداخلية.

مع خفض الذكاء الاصطناعي لحواجز بناء البرمجيات، يصبح الفهم العميق للعملاء أكثر قيمة من أي وقت مضى. تواصل المؤسسات الأقوى التعلم من الأشخاص الذين يستخدمون منتجاتها، مما يسمح لكل إصدار بالبناء على رؤى العملاء الحقيقية.

من البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي إلى تحسين المنتجات بمساعدته

لقد غيّر التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي طريقة بناء البرمجيات، وما زال قادة المنتجات في بداية استكشاف إمكاناته التي تتجاوز مجرد كتابة الأكواد. تتمثل المرحلة التالية في استخدام الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع ذكاء المنتج لتعزيز القرارات التي تشكل المنتج بمرور الوقت.

عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات السلوكية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في الكشف عن الأنماط بسرعة أكبر، مسلطًا الضوء على التغيرات في سلوك العملاء، ومسارات المستخدمين غير المتوقعة، والاتجاهات الناشئة التي قد يتم تجاهلها لولا ذلك.

يمنح ذلك صانعي القرار ثقة أكبر بشأن أين يوجهون اهتمامهم، مع توفير المزيد من الوقت لتفسير ما يحدث وتحديد أفضل استجابة. فبدلاً من قضاء ساعات في البحث عن إجابات في لوحات المعلومات، يمكن لفرق المنتجات التركيز على فهم السلوك، واختبار التحسينات المحتملة، وتحديد الأفكار التي تستحق المتابعة.

يولد كل إصدار بيانات سلوكية جديدة. وبدلاً من الاعتماد على الافتراضات، يمكن لفرق إدارة المنتجات استخدام هذه الأدلة لتحديد ما يستحق الاهتمام بعد ذلك. وبمرور الوقت، يساعد كل إصدار في توجيه الإصدار الذي يليه.

عند استخدامه بهذه الطريقة، يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من عملية تحسين المنتج وعملية التطوير على حد سواء. يساعد الجمع بين الذكاء الاصطناعي والرؤى السلوكية المؤسسات على التعلم بشكل أسرع، والاستجابة بثقة أكبر، ومواصلة بناء المنتجات التي تلبي احتياجات العملاء الفعلية. إن التركيز على ما تكشفه البيانات حول احتياجات العملاء الحقيقية هو أفضل طريقة لجعل منتجك محبوبًا لدى المستخدمين.

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي سرعة تطوير المنتجات. لكن كل إصدار لا يزال يعتمد على حكم المنتج السليم، مما يعني معرفة ما يجب تحسينه، وما يجب التخلي عنه، وأين يجب الاستثمار بعد ذلك. تُعد الرؤى السلوكية أفضل دليل لصانعي القرار لضمان أن كل إصدار يعكس ما يفعله العملاء فعليًا، بدلاً من ما تفترضه الفرق الداخلية.