كDeveloper ورائد أعمال يعمل بمفرده، أحرص دائمًا على أن يكون المنتج الذي أطوره يعالج مشكلة حقيقية، ولديه طلب كافٍ ليكون مربحًا. لا أريد إنفاق الوقت والمال والطاقة في بناء شيء لا يهم أحدًا. قبل بدء أي مشروع، أبدأ دائمًا باستكشاف منصات مثل ريد딧، إكس (تويتر سابقًا)، وهاكر نيوز، حيث تُطرح محادثات حقيقية وتجارب صعبة يمر بها المستخدمون — مصدر ثمين لأفكار مدعومة بالواقع. كما أتحقق من منصات العمل الحر مثل أوبورك وفيفير، حيث ألاحظ المهام التي يدفع الناس مقابلها بشكل متكرر. هذه الأنماط غالبًا ما تكشف فرصًا لتحسين العمليات أو تحويل خدمات دورية إلى منتجات سويفت (SaaS). لكن مع عدد كبير جدًا من المشاركات والتعليقات، أصبحت عملية القراءة والتصفّح مرهقة ومضيعة للوقت. لذلك، أصبحت أعتمد على أدوات الذكاء الاصطناعي مثل BigIdeasDB، التي تساعدني على تحليل البيانات بشكل ذكي، واستخلاص أفكار مدعومة بالأدلة، وتحليل السوق، ودراسة المنافسين، وتحديد الفرص المحتملة. هذه الأدوات تقلل من الضوضاء، وتساعدني على التفكير بسرعة أكبر، وتتيح لي التركيز على التنفيذ الحقيقي. في هذه القصة، أشارككم كيف أكتشف أفكارًا محتملة لمنتجات سويفت بقيمة مليون دولار. أول خطوة هي تحديد المجالات التي تشهد تزايدًا في الشكاوى أو الحاجة إلى حلول. على سبيل المثال، خلال تصفحي لمنتديات حول العمل الحر، لاحظت تكرارًا كبيرًا لشكاوى من مصممي الجرافيك حول إدارة المهام المتعددة مع العملاء، خاصة فيما يتعلق بتعديلات متكررة، وتتبع المواعيد النهائية، وتجميع الملاحظات. هذه المشاكل ليست مجرد إزعاج، بل تؤثر مباشرة على الإنتاجية والربحية. باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، أقوم بتحليل آلاف المشاركات والتعليقات في وقت قصير، وأحدد الأنماط الأكثر شيوعًا، ثم أستخدم نموذجًا ذكيًا لتحويل هذه المشاكل إلى فرص منتجية. على سبيل المثال، تمكّنت من اكتشاف أن هناك حاجة حقيقية لمنصة تُستخدم لتنسيق التعديلات على التصاميم عبر محادثات متعددة، مع إمكانية تلقائية إنشاء تقارير عن التغييرات، وتتبع الوقت المستهلك لكل مهمة. بعد تحديد المشكلة، أبدأ في بناء نموذج أولي باستخدام أدوات توليد الذكاء الاصطناعي، مثل إنشاء واجهات مستخدم تلقائية، أو تطوير وكيل ذكي (AI Agent) يمكنه التواصل مع العملاء، وجمع الملاحظات، وتحديث التصاميم تلقائيًا. هذه المرحلة لا تتطلب فريقًا كبيرًا، بل مجرد فكرة واضحة وأداة ذكية. ثم أختبر الفكرة على نطاق صغير — أقدمها لعدد محدود من المستخدمين من خلال منصات مثل Product Hunt أو مجموعات مهنية على لينكدإن. التغذية الراجعة تُظهر بسرعة ما إذا كانت المشكلة حقيقية، وهل الحل مقبول. في بعض الأحيان، تُظهر النتائج أن المشكلة ليست كبرى كما ظننت، فأُعيد توجيه الفكرة. في أحيان أخرى، تُظهر تفاعلًا قويًا، ما يُبرر الاستثمار في تطوير المنتج أكثر. الذكاء الاصطناعي لم يُعد مجرد أداة لتسريع العمل، بل أصبح شريكًا في التفكير. يساعدني على تجنب التحيزات الشخصية، ويُشجعني على الاعتماد على البيانات، واتخاذ قرارات مبنية على واقع المستخدم. النتيجة؟ منتجات تُبنى بناءً على حاجة حقيقية، وتُحقق نجاحًا مبكرًا، وتمكّن من البدء بسرعة وبدون مخاطر كبيرة.