المقدمة
الكثير من العاملين في عالم المنتجات يتحدثون اليوم عن استخدام الذكاء الاصطناعي في التصميم، التطوير، وبناء الميزات.
لكن المفارقة الغريبة؟
القليل جدًا يتحدث عن أهم مرحلة على الإطلاق: بحث المنتج (Product Research).
وهنا تحديدًا تُحسم المعركة.
جودة البحث تحدد:
دقة القرارات
كفاءة التصميم
حجم المخاطر التجارية لاحقًا
ومع دخول أدوات AI بقوة في كل مراحل تصميم المنتج، أصبح من الضروري وجود منهج بحث واضح، مقصود، وغير عشوائي — لا يعتمد على “اسأل ChatGPT وخلاص”.
في هذا المقال، نستعرض إطارًا عمليًا من 3 مراحل لاستخدام الذكاء الاصطناعي في بحث المنتجات دون الوقوع في فخ القرارات السطحية.
المرحلة الأولى: ابدأ بـ Research Brief واضح (وليس عشوائيًا)
لماذا هذا مهم؟
الذكاء الاصطناعي لا يفكّر… بل يستجيب للسياق.
إن لم تقدّم له سياقًا واضحًا، سيعطيك إجابات جميلة لكنها غير دقيقة.
لا تحتاج إلى مستند أكاديمي من 20 صفحة.
صفحة واحدة كافية — لكنها حاسمة.
ماذا يجب أن يحتوي الـ Research Brief؟
المنتج أو الميزة قيد الدراسة
هدف البحث (القرار الذي تريد اتخاذه)
المستخدمون المستهدفون وسياق الاستخدام
مرحلة البحث (استكشافي، اختبار مفهوم، قابلية استخدام، ما بعد الإطلاق)
القيود والافتراضات
المخاطر المحتملة إذا كان البحث خاطئًا
هذا الـ Brief لا يخدمك فقط…
بل يصبح العقل المرجعي الذي تعمل عليه كل أدوات AI لاحقًا.
المرحلة الثانية: حوّل البيانات الخام إلى قاعدة معرفة — دون تلخيصها
الخطأ الشائع
الفرق تجمع:
مقابلات
استبيانات
ملاحظات
تحليلات
ثم ترميها كلها في ChatGPT وتطلب “لخّص”.
بهذا الفعل الواحد…
أنت تغلق باب الاكتشاف.
لأن:
التلخيص يقتل “المجهول غير المعروف”
Unknown unknowns
ما البديل الصحيح؟
اجمع كل شيء كما هو: فوضوي، غير منظم، خام
نظّف البيانات من القديم وغير المرتبط
لا تطلب تلخيصًا عامًا
قدّم المصادر الأصلية للذكاء الاصطناعي
الأداة المثالية هنا: NotebookLM
لماذا؟
يعمل فقط على المصادر التي تزوّده بها
يمكنك التحكم الكامل في البيانات
يسمح بالربط بين الأفكار والمصادر
يتحول بمرور الوقت إلى خزنة معرفة بحثية
بهذا الشكل، لا “يفكّر” الذكاء الاصطناعي نيابة عنك،
بل يفتح لك أنماطًا لم تكن تراها.
اقرأ أيضاً : التخطيط الاستراتيجي للمنتجات في عصر الذكاء الاصطناعي
المرحلة الثالثة: حوّل البحث إلى مخرجات جاهزة للتصميم
الفهم وحده لا يكفي.
القيمة الحقيقية تبدأ عندما يتحول البحث إلى قرارات قابلة للتنفيذ.
في هذه المرحلة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدك على توليد:
Opportunity Statements
أسئلة “How Might We”
Problem Statements مدعومة بالأدلة
Personas مبنية على بيانات حقيقية
جداول Insight → Implication → Opportunity
هنا يوفر AI أكبر قدر من الوقت.
لكن — وهنا التحذير المهم —
لا تتركه يقود السيارة.
لا تستخدم الذكاء الاصطناعي لـ:
تحديد “ما هو الصحيح”
استبدال التعاطف مع المستخدم
اتخاذ قرارات أخلاقية حساسة
تفسير السياق الإنساني وحده
دورك يظل أساسيًا في:
صياغة سؤال البحث
اختيار البيانات الصحيحة
تفسير التفاصيل الدقيقة
الموازنة بين الخيارات
الذكاء الاصطناعي مساعد…
وليس مدير منتج.
الخلاصة: من AI Tool إلى Research Partner
الاستخدام السطحي للذكاء الاصطناعي في البحث يحوّله إلى:
مولّد نصوص أنيق
الاستخدام الذكي يحوّله إلى:
شريك تفكير منهجي
عندما:
تبدأ بسياق واضح
تبني قاعدة معرفة صحيحة
وتحوّل النتائج إلى قرارات تصميمية
فأنت لا “تستخدم AI”…
بل تضاعف قدرتك كباحث ومنتج.
🚀 مع Echo Media
في Echo Media، لا نؤمن باستخدام الذكاء الاصطناعي كـ”اختصار كسول”.
نؤمن به كـ رافعة تفكير وقرار.
إذا كنت:
تعمل في UX أو Product
تريد بحثًا أعمق وقرارات أوضح
وتبحث عن تطبيق عملي لا تنظير
تابع Echo Media
وابنِ منتجات تُصمَّم بالعقل… لا بالحدس.