استثمار 470,000 دولار تايواني، لحظة تحطم حلم ريادة الأعمال في الذكاء الاصطناعي بعد 18 شهرًا

عندما يصبح الذكاء الاصطناعي هو “الذهب الجديد”، فإن معظم رواد الأعمال يكررون نفس الأخطاء.

بعد الانتشار الهائل لـChatGPT في عام 2023، ملأت الأصوات الإنترنت قائلة: “طورت أداة ذكاء اصطناعي، دخل شهري يتجاوز 10000” “شركتنا الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي جمعت 2 مليون”. في موجة هذا الاتجاه، لم ينجُ أحد من رواد الأعمال السابقين في مجال البرمجيات من الوقوع في نفس الأخطاء، حيث استثمر أحدهم 470,000 دولار تايواني و18 شهرًا لتطوير أداة كتابة نصوص بالذكاء الاصطناعي، وكانت النتيجة: 12 مستخدمًا مدفوعًا فقط، وإجمالي أرباح 340 دولار تايواني.

كيف وُلد المنتج الفاشل

كانت الفكرة في البداية “ذكية” جدًا: إنشاء أداة توليد نصوص بالذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة والمتوسطة. المنطق يبدو مثاليًا: الشركات الصغيرة تضعف قدراتها على كتابة النصوص، ولا تريد إنفاق المال على فريق محتوى، والذكاء الاصطناعي يكتب بشكل جيد، ونموذج الاشتراك يضمن دخل مستمر.

في مرحلة التحقق، كانت الجهود “متماسكة” — سألوا الأصدقاء “هل أنتم مستعدون للدفع؟”، وحصلوا على الكثير من الإجابات “نعم”. هنا، وقع أول خطأ قاتل: القول إن الناس مستعدون للدفع يختلف تمامًا عن دفع المال فعليًا.

من الشهر الأول حتى الثامن عشر، مر هذا المشروع بمسار الموت النموذجي للمشاريع الناشئة:

المرحلة الأولى (الشهر 1-3): ادعوا أنهم بصدد بناء MVP، لكنهم ركزوا على تجميع تدريب ذكاء اصطناعي مخصص، 47 قالبًا، التحقق من المستخدمين، نظام الدفع، لوحة الإدارة، تحليل البيانات… واستثمروا 12,000 دولار تايواني.

المرحلة الثانية (الشهر 4-8): بدأ المستخدمون التجريبيون يطلبون ميزات، وكل وظيفة أضيفت، وكل وظيفة استغرقت وقتًا مضاعفًا 2-3 مرات عن المتوقع. ارتفعت التكاليف إلى 28,000 دولار تايواني.

المرحلة الثالثة (الشهر 9-12): تراكم ديون الكود، تعارض الوظائف، واستغرق الأمر 4 أشهر لإعادة الهيكلة وتصحيح الأخطاء. استثمروا 39,000 دولار تايواني.

المرحلة الرابعة (الشهر 13-18): بدأوا التسويق — ترتيب 47 في Product Hunt، منشورات على Facebook، 500 رسالة بريد غير مرغوب فيها، إعلانات Reddit، إعلانات Google، ترويج على LinkedIn. أنفقوا 8,000 دولار تايواني أخرى، وحصلوا على 73 مستخدمًا مسجلاً، منهم 12 دفعوا.

وفي النهاية، كانت الحسابات: إنفاق 470,000 دولار تايواني، وإيرادات 340 دولار تايواني.

لماذا كانت النتيجة كارثية هكذا؟

عند تحليل هذا الفشل، يتضح أن المشكلة ليست تقنية، بل في طريقة التفكير:

المشكلة الأولى: حل مشكلة غير صحيحة

الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج “نصوصًا أفضل”، بل تحتاج “المزيد من العملاء”. الفرق كبير جدًا. بعد التواصل الحقيقي مع المستخدمين المستهدفين، اكتشفوا أن — هم مشغولون جدًا، وليس لديهم وقت لتعلم أدوات جديدة، ولا يثقون في نغمة العلامة التجارية للذكاء الاصطناعي، ويفضلون إنفاق 50 دولارًا على طفل الجيران لمساعدتهم.

المشكلة الثانية: مواجهة المنافسة غير المتكافئة مع ChatGPT

لماذا يدفع العميل 29 دولارًا مقابل أداتك، بينما ChatGPT Plus يكلف 20 دولارًا ويقدم ميزات أقوى بكثير؟ الميزة الوحيدة هي “سهولة الاستخدام أكثر من ChatGPT”، لكن حتى لو كانت أسهل بنسبة 10%، فهي لا تستحق دفع 45% أكثر.

المشكلة الثالثة: تجاهل المبيعات والتسويق تمامًا

خلال 14 شهرًا من التطوير، قضوا 4 أشهر فقط في التسويق. والحقيقة أن العكس هو الصحيح: 4 أشهر للتطوير، و14 شهرًا للتسويق. هذا يعكس مرض المطورين — “عندما يكون المنتج جاهزًا، سيأتي الناس تلقائيًا”، وهو تصور ساذج جدًا.

المشكلة الرابعة: تكلفة اكتساب العميل مقابل قيمة عمر العميل

تكلفة اكتساب كل عميل 650 دولار (8000 دولار تسويق ÷ 12 عميل)، ومتوسط مساهمة كل عميل 28 دولار (معظمهم يخسرون بعد شهر). هذا الرقم يوضح بشكل واضح أن النموذج التجاري نفسه به مشكلة.

المشكلة الخامسة: بناء المنتج لنفسك وليس للعملاء

تصميم المنتج بناءً على تصور غير مدعوم بأبحاث حقيقية عن الشركات الصغيرة، والنتيجة أن العملاء لا يهتمون بجمال واجهة المستخدم، فقط يريدون أن يعرفوا “هل سيساعدني هذا على الربح؟”.

الطبقات الحقيقية لبيئة ريادة الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي

خلال 18 شهرًا من التفاعل مع العديد من “رواد أعمال الذكاء الاصطناعي”، ظهرت صورة واضحة للطبقات:

الطبقة العليا 5%: الناجحون الحقيقيون

• يمتلكون معرفة عميقة بالصناعة قبل الدخول
• يحلون مشاكل فعلية محددة
• يستهدفون الشركات ذات الميزانية
• أمثلة: تشخيص الأشعة بالذكاء الاصطناعي، مراجعة الوثائق القانونية، أدوات الامتثال المالي

الطبقة الثانية 15%: رواد أعمال نمط حياة

• يعبئون واجهات API الخاصة بـOpenAI بشكل بسيط
• يخدمون أسواقًا رأسية متخصصة جدًا
• دخل شهري بين 5000 و20000 دولار
• أمثلة: ردود البريد الإلكتروني للطب الأسنان بالذكاء الاصطناعي، مولد أوصاف الوظائف

الطبقة الثالثة 30%: الكادحون

• لديهم عروض تقنية مثيرة
• لا يجدون مستخدمين يدفعون
• يحترقون من المدخرات أو من أموال المستثمرين
• كان هذا هو حال ذلك رائد الأعمال سابقًا

الطبقة السفلى 50%: الحالمون

• يحلمون بالقضاء على Google
• يمولون من خلال عروض تقديمية PowerPoint
• ينهارون خلال عامين

الأنماط التي يمكن أن ينجح فيها عمل الذكاء الاصطناعي حقًا

بعد التحدث مع الناجحين في الطبقتين الأولى والثانية، ظهرت بعض القواعد:

القاعدة الأولى: اختر صناعة “مملة”

أكثر شركات الذكاء الاصطناعي شهرة تجذب كل الاهتمام والتمويل، لكن حتى السباك يحتاج إلى برامج، وهذه المنطقة أقل تنافسية بكثير.

القاعدة الثانية: حدد سعرًا للشركات

إذا استطعت توفير 40 ساعة أسبوعيًا للشركة، فقم بفرض سعر يعادل قيمة تلك الساعات، ولا تنخدع بسعر التطبيقات الاستهلاكية البالغ 29 دولارًا شهريًا.

القاعدة الثالثة: ركز على الامتثال وتقليل المخاطر

الشركات على استعداد لدفع مبالغ كبيرة لتجنب الملاحقة القانونية أو الغرامات، وهذه القيمة لـ"تجنب المخاطر" تفوق بـ10 مرات قيمة “زيادة الإنتاجية” للذكاء الاصطناعي.

القاعدة الرابعة: كن خبيرًا في المجال أولًا

قبل أن تبدأ في بناء ذكاء اصطناعي لصناعة معينة، استثمر 2-3 سنوات في فهمها بعمق. الذكاء الاصطناعي ليس صعبًا، الصعب هو فهم المشكلة الحقيقية.

محاولات جديدة الآن

لم يتخلَّ هذا رائد الأعمال عن الفكرة، بل غير استراتيجيته:

• اختار صناعة ذات علاقات قوية (شركات تطوير المواقع)
• حدد مشكلة محددة ومكلفة (تكلفة سنوية تتجاوز 100,000 دولار)
• بنى أبسط حل ممكن (حتى بدون ذكاء اصطناعي)
• وضع سعرًا معقولًا (بين 500 و2000 دولار شهريًا، وليس 29 دولارًا)
• حصل على 10 عملاء يدفعون قبل تطوير ميزات متقدمة

المنتج الجديد: أداة إدارة مشاريع لمطوري الويب، تتكامل مع تقنياتهم الحالية وتولد تقارير للعملاء تلقائيًا. لا يوجد هالة ذكاء اصطناعي، فقط حل عملي لمشكلة معقدة.

حول جنون الذكاء الاصطناعي، 4 حقائق قاسية

الحقيقة 1: معظم الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي مجرد استشارات عالية المستوى

إذا كانت نماذج أعمالك “الذكاء الاصطناعي يجعل العمل أسرع”، فأنت تبيع استغلال العمالة، وهو في جوهره استشارات، مع بعض اللمسات الجديدة.

الحقيقة 2: الشركات الكبرى تهاجم مجالك

هل ميزتك التنافسية هي “تخصيص GPT”؟ إذن، أنت لا تملك ميزة تنافسية، فقط لديك نافذة إطلاق لمدة 6 أشهر. عندما تبدأ الشركات الكبرى، لن يبقى لديك شيء.

الحقيقة 3: العملاء يهتمون بالنتائج فقط

هم لا يهتمون بالتقنية التي تستخدمها، “الذكاء الاصطناعي” ليس نقطة بيع، بل “توفير 10 ساعات أسبوعيًا” هو.

الحقيقة 4: الحواجز التقنية منخفضة جدًا

صناعة منتجات الذكاء الاصطناعي أصبحت أسهل من أي وقت مضى، وهذا يعني أن الجميع يفعل ذلك، وأنت بحاجة إلى ميزة تجارية حقيقية، ليست تقنية فقط.

أمور كان من المفترض أن تدركها مبكرًا

• انطلق من السوق وليس من التقنية: ابحث عن من يواجه مشكلة معقدة، ثم فكر في الحل.
• B2B دائمًا أفضل من B2C: الشركات لديها مال، وتفهم العائد على الاستثمار، والمستهلكون يريدون مجانًا.
• السوق يجب أن يكون متخصصًا جدًا: “الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة” ليس تخصصًا، بل “الذكاء الاصطناعي لحجز مواعيد أطباء تقويم الأسنان” هو.
• استخدم أموال حقيقية للتحقق: لا تسأل “هل أنت مستعد للدفع؟”، اسأل مباشرة “هل ستدفع الآن؟”.
• الميزانية يجب أن تكون ثلاثة أضعاف: في مجال الذكاء الاصطناعي، كل شيء يستغرق وقتًا أطول، لأن التقنية لا تزال تتطور.

الكلمة الأخيرة

هذه الرسوم البالغة 470,000 دولار تايواني ليست إهدارًا، فـ18 شهرًا من التعلم التجاري فاق ما تعلمته خلال 5 سنوات من العمل الاستشاري. لكن يمكن أن تحصل على هذه الدروس بأقل تكلفة بكثير.

فرص الذكاء الاصطناعي حقيقية، لكن ليست كما يروج له المؤثرون على تويتر. ليست مجرد بناء واجهة ChatGPT، بل فهم صناعة معينة بعمق، ثم استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلاتهم الأكثر إلحاحًا.

معظم الناس يدخلون موجة الذكاء الاصطناعي لأنها مثيرة، لكن التقنية المثيرة لا تصنع عملًا، والأمر الحقيقي هو فهم مشاكل العملاء.

المشكلة الآن في ريادة الأعمال هنا — الجميع يبحث عن طرق سريعة للثراء، مفتاح سحري، سلاح سري.

لا يوجد سلاح سري. فقط عمل رتيب وممل: فهم العملاء بعمق، ثم حل مشاكلهم.