أبحاث تجربة المستخدم

ليس كأدلة. قد يساعدنا الذكاء الاصطناعي في التلخيص وصياغة المسودات استنادًا إلى الأبحاث التي تسمح لنا باستخدامها، لكن كل سمة من سمات الشخصية وكل خطوة في الرحلة يجب أن تعود إلى مقابلات أو استبيانات أو تحليلات أو بيانات دعم حقيقية. وإذا استخدمنا الذكاء الاصطناعي لاستكشاف سيناريوهات افتراضية، نصنّفها كافتراضات يجب اختبارها مع مستخدمين حقيقيين، ولا نقدّمها أبدًا كنتائج.

نعم. نكتب أسئلة الفرز ونستقطب المشاركين من قوائم عملائك، أو من مستخدمي منتجك، أو من قاعدة مشاركين خارجية، ثم نجدول الجلسات وندير الموافقات. ويُتفق خلال تحديد النطاق على الحوافز ومن يتحمّل تكلفتها. وبالنسبة إلى الفئات المتخصصة، نتحقق من إمكانية الاستقطاب قبل اعتماد الخطة النهائية.

يعتمد ذلك على السؤال. فلمعرفة سبب معاناة الناس، يكشف عادةً عدد قليل من المقابلات لكل فئة من المستخدمين المشكلات المتكررة، وتقدّم عدة جولات صغيرة معرفة أكثر مما تقدّمه جولة واحدة كبيرة. أما لقياس مدى شيوع مشكلة ما، فتحتاج إلى استبيان أو تحليلات بعيّنة أكبر. ونوصي بأحجام العيّنات في خطة البحث، قبل بدء الاستقطاب.

فقط حيث توافق. قبل بدء العمل، نؤكد البيانات التي يجوز لنا استخدامها، وكيف تُجهَّل التسجيلات والتفاصيل الشخصية أو تُستبعد، والأدوات التي يجوز لها معالجتها. ويعكس هذا الخيار باقتَي التطوير لدينا: فالهندسة بالذكاء الاصطناعي الخاص / المحلي تُبقي المعالجة على نماذج مستضافة بشكل خاص؛ أما الهندسة باستخدام Claude Code / OpenAI Codex فتستخدم مزوّدين تجاريين وفق إعدادات حساب واحتفاظ متفق عليها.