יצירת רעיונות וגילוי בעיות: מציאת כאב אמיתי

רווחים:

• יכולת להבין חשיבה מכוונת בעיה, לא חשיבה מכוונת פתרון, ולהשתמש בבינה מלאכותית כדי לחקור אזורים בעייתיים ולייצר רעיונות
• יכולת להבחין אם בעיה היא 'ויטמין או משכך כאבים' ולהעלות השערות עם בינה מלאכותית
• היכולת להבין שרשימת הרעיונות שמפיקה הבינה המלאכותית היא נקודת מוצא ושכאב אמיתי ניתן לאמת רק בשטח.

רוב הסטארטאפים מתים לא בגלל רעיון רע, אלא בגלל שהם יצרו מוצר ל"בעיה" שאף אחד לא באמת רצה לפתור. מייסדי סטארט-אפים מתחילים לעתים קרובות עם פתרון: "אני הולך ליצור אפליקציה, ככה זה יעבוד." עם זאת, מייסדים מנוסים מתחילים בבעיה: "איזה כאב אמיתי חווים אנשים עכשיו, והאם הם מוכנים לשלם עבורו?" ביחידה זו נלמד להשתמש ב-AI (בינה מלאכותית — תוכנה המייצרת רעיונות וטקסט) בסדר הנכון, כלומר תחילה לגילוי בעיות. בואו נשים את הגבול מההתחלה: בינה מלאכותית יכולה לייצר מאות רעיונות, אבל רק אנשים בשטח יכולים לדעת איזה כאב הוא אמיתי.

חשיבה ממוקדת בעיה, לא מכוונת פתרון

מרחב בעייתי הוא מכלול הקשיים שאנשים נתקלים בהם בזמן עבודתם או החיים. מרחב הפתרון הוא המוצרים והשירותים המיוצרים כדי לפתור קשיים אלו. הטעות של הטירונים היא לקפוץ ישר לאזור הפתרון; מכיוון שלדמיין את הפתרון זה כיף, הבנת הבעיה היא משעממת ומטרידה. עם זאת, הפתרון המושלם לבעיה הלא נכונה הוא זבל.

לבעיה טובה יש שלושה מאפיינים. זה מתרחש לעתים קרובות (אף אחד לא עושה הרגל לבעיה נדירה). זה כואב (לא מתאמצים לאי נוחות קלה). יקר (פתרון מוערך אם הבעיה עולה זמן, כסף או מוניטין). אתה יכול להשתמש בבינה מלאכותית כדי "לחפור" בעיות בשלושת הצירים הללו.

ויטמין או משכך כאבים?

זוהי אחת ההבחנות השימושיות ביותר ביזמות. משככי כאבים פותרים כאב אמיתי ומיידי; אחרת אדם אינו יכול לבצע את עבודתו ולכן הנכונות לשלם גבוהה (למשל מערכת גבייה לבעל מקצוע שאינו יכול לעבוד ללא תשלום). ויטמינים, לעומת זאת, הם שיפור נעים אך בלתי ניתן לביצוע; "יהיה נחמד שיהיה", אבל החיים ממשיכים בלעדיו (למשל, אפליקציית מוטיבציה צבעונית). ויטמינים יכולים להרוויח כסף, אבל זו דרך הרבה יותר קשה. כאשר אתה נותן רעיון ל-AI, הוא מיד שואל "האם זה משכך כאבים או ויטמין, מה ההוכחות?" תגרום להם לשאול שאלות.

טיפ: הדרך המהירה ביותר לגלות אם בעיה היא משכך כאבים היא לשאול: "מה אנשים עושים עכשיו כדי לפתור את הבעיה הזו וכמה זמן/כסף הם מבזבזים על זה?" אם כרגע מוציאים כסף/מאמץ על פתרון (גם אם הוא רע), הכאב אמיתי.

שלב אחר שלב: גילוי בעיות עם AI

1. בחר אנשים/פלח. חשבו על קבוצה מסוימת, לא על "כולם" (למשל "רופאי שיניים בודדים").
2. תגרדו את הימים. חלץ מה-AI יום טיפוסי עבור אותה קבוצה, התסכולים החוזרים שלהם ואסטרטגיות ההתמודדות הנוכחיות שלהם.
3. הפוך בעיות להשערות. הפוך כל קושי למשפט בר בדיקה: "קבוצה X סובלת מ-Z במצב Y."
4. מסנן ויטמינים/משכך כאבים. הערך כל השערה על ציר זה; לחסל את החלשים.
5. צור שאלת ראיות. על כל השערה חזקה "איך אני בודק את זה בעוד שבוע?" ענה על השאלה.
6. קח את זה לשטח. המסנן האולטימטיבי הוא לדבר עם אדם אמיתי, לא AI (היחידה הבאה).

הערה: רשימת הבעיות שה-AI מייצרת היא "נקודת התחלה", לא מציאות. AI מכליל; ייתכן שהכאב האמיתי של הקטע שלך לא מופיע ברשימה, או שפריט ברשימה לא יחול עליך.

שלושה מיני תיקים

מקרה 1 - פנייה מפתרון לבעיה. מייסד רצה ליצור "אפליקציית מתכוני בינה מלאכותית" (הוא התחיל עם הפתרון). כשהוא העביר את הבינה המלאכותית לתוך היום של קהל היעד שלו (הורים טריים), הוא גילה שהכאב האמיתי הוא לא המתכון, אלא "אכילה מהירה מכל מה שהיה בהישג יד" ו"חוסר זמן". הוא הגדיר מחדש את הבעיה: "פחות חומר, פחות זמן". רעיון המוצר השתנה באופן קיצוני והתבהר הרבה יותר. בסופו של דבר, הוא דיבר עם 15 אנשים; 12 אישרו את הכאב הזה.

מקרה 2 - סילוק הויטמין מוקדם מדי. צוות אחד שקל אפליקציה ש"שולחת הצעת מחיר מעוררת השראה יומית לעובדים". כאשר אתה מקבל את הבינה המלאכותית לבדוק ויטמינים/משככי כאבים ולשאול "מה אנשים מוציאים על זה עכשיו?" כשהסתכלת על השאלה בכנות, התשובה הייתה "כלום". אף אחד לא הוציא כסף/מאמץ בשביל מילת השראה. הם נטשו את הרעיון מוקדם; הם פיתחו מוצרים במשך חודשים ואז יצאו מהלמידה. הכישלון הזול ביותר הוא זה שמבחינים בו עוד לפני שמתחילים.

מקרה 3 - משכך כאבים סודי. אחד המייסדים התמקד בחברות טיולים קטנות. AI עשה את היום של הקבוצה הזו; היו הרבה בעיות, אבל אחת בלטה: הזמנות כפולות קבועות וכסף אבוד בגלל וואטסאפ ומעקב ידני אחר הזמנות וגביות. זו הייתה בעיה תכופה, כואבת ויקרה - משכך הכאבים הקלאסי. הוא נטש את 6 הרעיונות האחרים והתמקד בכאב האחד הזה.

ארבע תבניות הניתנות להעתקה

1) חופרים ביום:

התפקיד שלך: מומחה לגילוי לקוחות. קבוצת יעד: [למשל. רופא שיניים עובד יחיד].תאר, שעה אחר שעה, יום עבודה טיפוסי לאדם זה. רשום את הבעיות החוזרות בהן אתה נתקל בכל שלב וכיצד אתה מתמודד איתן כרגע (פתרון/תרופה נוכחית). היכן שאינך בטוח, כתוב "הנחה, יש לאמת". זכור שאתה מכליל.

2) הפיכת הבעיה להשערה:

קח את הרשימה הבאה של נקודות כאב והפוך כל אחת מהן לדפוס הזה: "[קטע] חווה [כאב] ברגע של [מצב], וכתוצאה מכך [עלות]." לאחר מכן סמן כל השערה כ"משכך כאבים/ויטמין" וכתוב את הרציונל במשפט אחד.

3) בדיקת לחץ ויטמינים/משככי כאבים:

העריכו את השערת הבעיה הבאה: [השערה]. ציון 1-5 בצירים של (1) תדירות, (2) עוצמת הכאב, (3) עלות. (4) ענה על השאלה "מה אנשים עושים ומוציאים עבור הבעיה הזו עכשיו?" (5) תן ציון שיכוך כאב כולל, ואם גרוע, הסביר מדוע הוא גרוע.

4) עיצוב מבחן זול:

אני רוצה לבדוק את ההשערה הבאה בעוד שבוע, מבלי לכתוב קוד: [השערה]. הציעו לי 3 שיטות בדיקה לא יקרות (למשל ראיון, דף הרשמה מראש, מבחן דלת מדומה). לכל אחד: מה אני מודד, כמה אנשים מספיקים, איזו תוצאה אומרת "האמת המרה" אשר התוצאה אומרת "אין כאב".

הנחיה חלשה / הנחיה חזקה

הנחיה חלשה:

תן לי 20 רעיונות לסטארט-אפ.

הנחיה זו מייצרת מזבלה של רעיונות ללא הקשר ומקטעים; כולם מוכווני פתרון, אף אחד לא מבוסס על כאב אמיתי.

הנחיה עוצמתית:

תפקידך: מנטור לגילוי לקוחות ממוקד בעיות. פלח: [בעלי חברות טיולים קטנות]. כתבו את 8 הכאבים הסבירים ביותר שקבוצה זו חווה בזמן עבודתם, כל אחד בתבנית "קטע-מצב-כאב-עלות". תייגו כל כאב כמשכך כאבים/ויטמין ותגידו לי איך לאמת את 3 החזקים בבדיקה זולה של שבוע.

גישה

אופי הפלט

אימות

להתחיל עם פתרון

רעיון מגניב אבל לא מבוסס

נמוך

שידול דעות לא מפולחות

כללי, לא מיוחד

נמוך

בעיה + קטע + השערה

רשימה של כאב שניתן לבדיקה

גבוה

בעיה + עיצוב בדיקה זול

תוכנית ניידת לשטח

הגבוה ביותר

טעויות נפוצות

• מתחילים מהפתרון. דמיינו את המוצר ואז חפשו בעיות; סדר הפוך ומסוכן.
• עושה את זה בשביל "כולם". ככל שהקטע רחב יותר, הכאב נעשה מטושטש יותר; תתחיל בקטן.
• בטעות ויטמינים למשככי כאבים. להתאהב ברעיונות "יהיה נחמד לקבל"; מבחן נכונות לתשלום.
• טועה ברשימת הבינה המלאכותית באמת. רשימת הבעיות של AI היא ההשערה; שום מוצר לא מיוצר ללא אימות עם אנשים אמיתיים.
• לא שואלים על תדירות/עלות. אף אחד לא קונה פתרון לבעיה שסובלת רק לעתים רחוקות או באופן חופשי.

היזהר: בינה מלאכותית עשויה להציג בעיה רגילה כ"הזדמנות גדולה" כדי להיות סימפטי כלפיך. נגד הטיית אישור, על כל בעיה שנוצרת, הקפד לשאול "איפה ההוכחות, מה אנשים מוציאים עכשיו?" שאל את השאלה בעצמך. אם אין ראיות, הרעיון הוא עדיין רק ניחוש.

לסיכום

סטארט-אפים מתים כשהם מייצרים מוצרים לבעיה הלא נכונה; לכן יש צורך להתחיל בבעיה, לא בפתרון. הבעיה הטובה היא תכופה, כואבת ויקרה. ההבחנה משכך כאבים/ויטמין היא הדרך המעשית ביותר לחזות איזה כאב יגרום לנכונות לשלם. בינה מלאכותית היא כלי עזר רב עוצמה בחפירה של היום של קטע, תרגום נקודות כאב להשערות הניתנות לבדיקה, ועיצוב בדיקות זולות. אבל רשימת הבעיות שה-AI מייצרת היא נקודת מוצא; כאב אמיתי מקבל תוקף רק בשטח, על ידי דיבור עם אנשים. השתמש בבינה מלאכותית גם כמפיק וגם כמבקר מבלי להתאהב ברעיון שלך.

משימת יישום

בחר קטע (צר ככל האפשר). הסר את הכאב מהקטע הזה מה-AI עם התבנית "לחפור ביום". לאחר מכן, צרו לפחות 5 השערות עם התבנית "הפיכת בעיה להשערה" וסמנו כל אחת כוויטמין/משכך כאבים. הפק תוכנית בדיקה שבועית מתבנית "עיצוב מבחן זול" עבור 2 השערות משכך כאבים החזקות ביותר. תכננו לעבור לפחות אחד מהמבחנים הללו עם אדם אמיתי תוך שבוע, ורשמו מראש איזו תוצאה תאמר "האמת הקשה".

רשימת בדיקה

• [ ] האם התחלתי בבעיה של קטע מסוים ולא בפתרון?
• [ ] האם הפכתי כל בעיה להשערה הניתנת לבדיקה?
• [ ] האם סיננתי כל השערה לאורך ציר הוויטמין/משכך כאבים?
• [ ] "מה אנשים מוציאים על זה עכשיו?" האם שאלתי את השאלה לכל השערה?
• [ ] האם התייחסתי לרשימת הבינה המלאכותית כהשערה שיש לבדוק בשטח ולא במציאות?