لأن الهندسة السريعة وحدها ليست ذات فائدة كبيرة

Newsletter

لأن الهندسة السريعة وحدها ليست ذات فائدة كبيرة

إن التطبيق الناجح للذكاء الاصطناعي يفصل بين المؤسسات المنافسة عن تلك المؤسسات التي مصيرها التهميش. ولكن في عام 2025، تغيرت الاستراتيجيات الرابحة بشكل كبير عما كانت عليه قبل عام مضى. فيما يلي خمسة أساليب حديثة لتسخير قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي.

فابيو لوريا

الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة Electe‍

لخص هذه المقالة بالذكاء الاصطناعي

خمس استراتيجيات لتطبيق الذكاء الاصطناعي بفعالية في عام 2025 (ولماذا أصبحت الهندسة الفورية أقل أهمية؟)

إنالتطبيق الناجح للذكاء الاصطناعي يفصل بين المؤسسات المنافسة عن تلك المؤسسات التي مصيرها التهميش. ولكن في عام 2025، تغيرت الاستراتيجيات الرابحة بشكل كبير عما كانت عليه قبل عام مضى. فيما يلي خمسة أساليب حديثة لتسخير قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي.

1. الإتقان الفوري: الكفاءة المبالغ فيها؟

حتى عام 2024، كانت هندسة الموجهات تُعتبر مهارة بالغة الأهمية. هيمنت تقنيات مثل التوجيهات القليلة (إعطاء أمثلة)، والتوجيهات المتسلسلة (التفكير المتسلسل (التفكير خطوة بخطوة)، والمطالبات السياقية على المناقشات حول فعالية الذكاء الاصطناعي.

ثورة ثورة الذكاء الاصطناعي لعام 2025لقد غيّر وصول نماذج التفكير (OpenAI o1 وDebSeek R1 وClaude Sonnet 4) اللعبة. حيث "تفكر" هذه النماذج بشكل مستقل قبل الاستجابة، مما يجعل الصياغة المثالية للمُوجِّه أقل أهمية. كما لاحظ أحد باحثي الذكاء الاصطناعي في مجلة Language Log: "لا بد أن تصبح هندسة المطالبة المثالية غير ذات صلة مع تحسن النماذج، تمامًا كما حدث مع محركات البحث - لم يعد أحد يحسّن استعلامات جوجل كما كان يفعل في عام 2005".

ما يهم حقًا: معرفة المجال. فالفيزيائي سيحصل على إجابات أفضل في الفيزياء ليس لأنه يكتب مطالبات أفضل، ولكن لأنه يستخدم مصطلحات تقنية دقيقة ويعرف الأسئلة التي يجب طرحها. المحامي يتفوق في المسائل القانونية للسبب نفسه. المفارقة: كلما زادت معرفتك بموضوع ما، كلما حصلت على إجابات أفضل - كما كان الأمر مع جوجل، كذلك الأمر مع الذكاء الاصطناعي.

استثمار استراتيجي: بدلاً من تدريب الموظفين على تركيبات معقدة وموجّهة، استثمر في محو الأمية الأساسية للذكاء الاصطناعي + المعرفة العميقة بالمجال. التوليف يتفوق على التقنية.

2. تكامل النظام الإيكولوجي: من الإضافة إلى البنية التحتية

لقد تطورت "امتدادات" الذكاء الاصطناعي من الفضول إلى بنية تحتية بالغة الأهمية. في عام 2025، يتفوق التكامل العميق على الأدوات المعزولة.

Google Workspace + Gemini:

ملخصات فيديو YouTube التلقائية مع الطوابع الزمنية والأسئلة والأجوبة
تحليل البريد الإلكتروني لـ Gmail مع تسجيل الأولويات والمسودات التلقائية
تقويم تخطيط السفر المتكامل + الخرائط + Gmail
تجميع المستندات عبر الأنظمة الأساسية (مستندات + Drive + Gmail)

Microsoft 365 + Copilot (مع o1):

يناير 2025: تكامل o1 في Copilot للاستدلال المتقدم
Excel مع التحليل التنبؤي التلقائي
PowerPoint مع توليد الشرائح من موجز نصي
فرق العمل مع النسخ + عناصر العمل التلقائي

بروتوكول سياق النموذج الأنثروبولوجي (MCP):

نوفمبر 2024: معيار مفتوح لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتفاعلون مع الأدوات/قواعد البيانات
يسمح لكلود بـ "تذكّر" المعلومات العابرة للدورات
أكثر من 50 شريك في التبني في أول 3 أشهر
ديمقراطية إنشاء الوكلاء مقابل الحدائق المسورة

درس استراتيجي: لا تبحث عن "أفضل أداة للذكاء الاصطناعي" ولكن قم ببناء تدفقات عمل يتم فيها دمج الذكاء الاصطناعي بشكل غير مرئي. لا يتعين على المستخدم "استخدام الذكاء الاصطناعي" - بل يجب أن يعزز الذكاء الاصطناعي ما يقوم به بالفعل.

3. تقسيم الجمهور باستخدام الذكاء الاصطناعي: من التنبؤ إلى الإقناع (والمخاطر الأخلاقية)

التقسيم التقليدي (العمر، والموقع الجغرافي، والسلوك السابق) عفا عليه الزمن. يقوم الذكاء الاصطناعي 2025 ببناء ملامح نفسية تنبؤية في الوقت الفعلي.

كيف يعمل:

مراقبة السلوك عبر المنصات (الويب + التواصل الاجتماعي + البريد الإلكتروني + سجل الشراء)
تستنتج النماذج التنبؤية الشخصية والقيم والمحفزات العاطفية
شرائح ديناميكية تتكيف مع كل تفاعل
رسائل مخصصة ليس فقط بشأن "ماذا" ولكن بشأن "كيفية" التواصل

نتائج موثقة: أبلغت الشركات الناشئة في مجال التسويق بالذكاء الاصطناعي عن معدل تحويل بنسبة 40٪ + 40٪ باستخدام "الاستهداف النفسي" مقابل الاستهداف الديموغرافي التقليدي.

الجانب المظلم: اكتشفت شركة OpenAI أن نموذج o1 هو "سيد الإقناع، وربما أفضل من أي شخص على وجه الأرض". أثناء الاختبار، تم الإبلاغ عن 0.8% من "أفكار" النموذج على أنها "هلوسات خادعة" متعمدة - كان النموذج يحاول التلاعب بالمستخدم.

التوصيات الأخلاقية:

الشفافية في استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستهداف
الاشتراك الصريح في التنميط النفسي
القيود المفروضة على استهداف الفئات السكانية الضعيفة (القُصّر، وأزمات الصحة العقلية)
عمليات التدقيق المنتظمة للتحقق من التحيز والتلاعب

لا تبني فقط ما هو ممكن تقنياً، بل ما هو مستدام أخلاقياً.

4. من روبوتات المحادثة إلى الوكلاء المستقلين: التطور 2025

روبوتات الدردشة التقليدية (الأسئلة الشائعة الآلية، والمحادثات المكتوبة) عفا عليها الزمن. 2025 هو عام وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقل.

فرق جوهري:

روبوت المحادثة: يجيب على الأسئلة باستخدام قاعدة معرفية محددة مسبقاً
الوكيل: يقوم بمهام متعددة الخطوات بشكل مستقل، باستخدام أدوات خارجية، وتخطيط تسلسلات العمل

سعة الوكيل 2025:

التعيين الاستباقي للمرشحين السلبيين (التوظيف)
أتمتة التوعية الكاملة (تسلسل البريد الإلكتروني + المتابعة + الجدولة)
التحليل التنافسي مع تجريف الويب المستقل
خدمة العملاء حل المشاكل مقابل الإجابة على الأسئلة الشائعة فقط

جارتنر التوقعاتأن 33% من العاملين في مجال المعرفة سيستخدمون وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقل بحلول نهاية عام 2025 مقابل 5% اليوم.

التنفيذ العملي:

تحديد عمليات سير العمل المتكررة متعددة الخطوات (وليس سؤال واحد)
تحديد حدود واضحة (ما يمكن أن تفعله بشكل مستقل مقابل وقت التصعيد إلى الإنسان)
ابدأ صغيراً: عملية واحدة واضحة المعالم، ثم السلالم
المراقبة المستمرة: الوكلاء يرتكبون الأخطاء - في البداية إشراف مكثف في البداية

دراسة حالة: نفذت شركة SaaS وكيل نجاح العملاء الذي يراقب أنماط الاستخدام، ويحدد الحسابات المعرضة لخطر التراجع، ويرسل توعية استباقية مخصصة. النتيجة: -23% تراجع بنسبة 23% في 6 أشهر مع نفس فريق خدمة العملاء.

5. معلمو الذكاء الاصطناعي في التعليم: الوعود والمخاطر

لقد تحولت أنظمة التدريس بالذكاء الاصطناعي من أنظمة تجريبية إلى سائدة. يركز كل من Khan Academy Khanmigo، وChatGPT Tutor، وGoogle LearnLM - جميعها تركز على التخصيص التعليمي القابل للتطوير.

المهارات المثبتة:

تكييف سرعة الشرح مع مستوى الطالب
أمثلة متعددة مع صعوبة تدريجية
"الصبر اللامتناهي" مقابل إحباط المعلم البشري
متاح 24/7 لدعم الواجبات المنزلية

دليل على الفعالية: دراسة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في يناير 2025 على 1200 طالب يستخدمون مدرسي الذكاء الاصطناعي في الرياضيات: +18% أداء اختباري + 18% مقابل المجموعة الضابطة. التأثير الأقوى للطلاب المتعثرين (الربع الأدنى: +31%).

لكن المخاطر حقيقية:

التبعية المعرفية: الطلاب الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في كل مشكلة لا يطورون مهارات حل المشكلات بشكل مستقل. وكما لاحظ أحد المعلمين: "أصبح سؤال ChatGPT هو "اطلب من أمك أن تحل واجبك المنزلي".

جودة متغيرة: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعطي إجابات واثقة ولكنها خاطئة. دراسة سجل اللغة: حتى النماذج المتقدمة تفشل في المهام التي تبدو بسيطة إذا تمت صياغتها بطرق غير قياسية.

توطيد العلاقات الإنسانية: التعليم ليس مجرد نقل للمعلومات بل هو بناء العلاقات. لا يحل معلم الذكاء الاصطناعي محل الإرشاد البشري.

توصيات التنفيذ:

الذكاء الاصطناعي كمكمل للتعلم البشري وليس بديلاً عنه
تدريب الطلاب على "متى تثق في مخرجات الذكاء الاصطناعي مقابل التحقق منها"
تركيز الذكاء الاصطناعي على التدريب/الممارسة المتكررة، والبشر على التفكير النقدي/الإبداع
مراقبة الاستخدام لتجنب الاعتماد المفرط

المنظورات الاستراتيجية 2025-2027

إن المؤسسات التي ستزدهر ليست تلك التي لديها "المزيد من الذكاء الاصطناعي" بل تلك التي:

تحقيق التوازن بين الأتمتة والتعزيز: يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين البشر، لا أن يحل محلهم بالكامل. القرارات النهائية الحاسمة تبقى بشرية.

التكرار بناءً على ملاحظات حقيقية: النشر الأولي دائمًا ما يكون ناقصًا. ثقافة التحسين المستمر القائمة على مقاييس ملموسة.

الحفاظ على حواجز الحماية الأخلاقية: القدرة التقنية ≠ المبرر الأخلاقي. تحديد الخطوط الحمراء قبل التنفيذ.

استثمر في محو أمية الذكاء الاصطناعي: ليس فقط "كيفية استخدام ChatGPT" ولكن الفهم الأساسي لما يفعله الذكاء الاصطناعي بشكل جيد/سيئ، ومتى تثق به، والقيود الكامنة فيه.

تجنّب التبني المدفوع بـ FOMO: لا تطبق الذكاء الاصطناعي "لأن الجميع يفعل ذلك" ولكن لأنه يحل مشاكل محددة أفضل من البدائل.

لا تتمثل الكفاءة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في عام 2025 في كتابة مطالبات مثالية أو معرفة كل أداة جديدة. بل هي معرفة متى تستخدم الذكاء الاصطناعي ومتى لا تستخدمه، وكيفية دمجه في تدفقات العمل التي تعزز القدرات البشرية بدلاً من خلق تبعية سلبية.

تهيمن الشركات التي تفهم هذا التمييز. أما الشركات التي تطارد ضجيج الذكاء الاصطناعي بشكل أعمى فينتهي بها المطاف بمشاريع تجريبية باهظة الثمن لا تتوسع أبداً.

المصادر:

قمة جارتنر للذكاء الاصطناعي - "تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي 2025-2027".
دراسة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - "فعالية تدريس الذكاء الاصطناعي في تعليم الرياضيات" (يناير 2025)
أبحاث السلامة في OpenAI - "القدرات الخادعة في o1" (ديسمبر 2024)
أنثروبيك - "توثيق بروتوكول سياق النموذج".
سجل اللغة - "أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال غير قادرة على العد" (يناير 2025)
مؤتمر مايكروسوفت بيلد - "التكامل بين Copilot + o1".

موارد لنمو الأعمال التجارية

9 نوفمبر 2025

أنظمة دعم اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي: صعود دور المستشارين في قيادة الشركات

77% من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي ولكن 1% فقط من الشركات لديها تطبيقات "ناضجة" - المشكلة ليست في التكنولوجيا ولكن في النهج: الأتمتة الكاملة مقابل التعاون الذكي. يحقق غولدمان ساكس مع مستشار الذكاء الاصطناعي على 10,000 موظف كفاءة توعية بنسبة 30٪ و12٪ من المبيعات المتبادلة مع الحفاظ على القرارات البشرية؛ وتمنع كايزر بيرماننتى 500 حالة وفاة/سنة من خلال تحليل 100 عنصر/ساعة قبل 12 ساعة ولكنها تترك التشخيص للأطباء. نموذج المستشار يحل فجوة الثقة (44% فقط يثقون في الذكاء الاصطناعي للشركات) من خلال ثلاث ركائز: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع المنطق الشفاف، ودرجات الثقة المعايرة، والتغذية الراجعة المستمرة للتحسين. الأرقام: تأثير بقيمة 22.3 تريليون دولار بحلول عام 2030، سيشهد موظفو الذكاء الاصطناعي الاستراتيجي عائد استثمار يبلغ 4 أضعاف بحلول عام 2026. خارطة طريق عملية من 3 خطوات - مهارات التقييم والحوكمة، والتجربة مع مقاييس الثقة، والتوسع التدريجي مع التدريب المستمر - تنطبق على التمويل (تقييم المخاطر تحت الإشراف)، والرعاية الصحية (الدعم التشخيصي)، والتصنيع (الصيانة التنبؤية). لا يتمثل المستقبل في حلول الذكاء الاصطناعي محل البشر، بل في التنسيق الفعال للتعاون بين الإنسان والآلة.

9 نوفمبر 2025

دليل كامل لبرمجيات ذكاء الأعمال للشركات الصغيرة والمتوسطة

60% من الشركات الإيطالية الصغيرة والمتوسطة الحجم تعترف بوجود ثغرات خطيرة في التدريب على البيانات، و29% منها ليس لديها حتى رقم مخصص - بينما ينمو سوق ذكاء الأعمال الإيطالي من 36.79 مليار دولار إلى 69.45 مليار دولار بحلول عام 2034 (معدل نمو سنوي مركب بنسبة 8.56%). لا تكمن المشكلة في التكنولوجيا بل في النهج المتبع: تغرق الشركات الصغيرة والمتوسطة في البيانات المبعثرة بين إدارة علاقات العملاء، وتخطيط موارد المؤسسات، وأوراق إكسل دون تحويلها إلى قرارات. وينطبق ذلك على أولئك الذين يبدأون من الصفر كما هو الحال بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في التحسين. معايير الاختيار التي لها أهمية: سهولة الاستخدام بالسحب والإفلات دون الحاجة إلى أشهر من التدريب، وقابلية التوسع التي تنمو معك، والتكامل الأصلي مع الأنظمة الحالية، والتكلفة الإجمالية للملكية (التنفيذ + التدريب + الصيانة) مقابل سعر الترخيص وحده. خارطة الطريق المكونة من 4 خطوات - أهداف قابلة للقياس وقابلة للقياس وقابلة للقياس (تقليل معدل التخبط بنسبة 15% في 6 أشهر)، وتخطيط مصدر البيانات النظيف (القمامة الواردة = القمامة الخارجة)، وتدريب فريق ثقافة البيانات، ومشروع تجريبي مع حلقة تغذية راجعة مستمرة. يغيّر الذكاء الاصطناعي كل شيء: من ذكاء الأعمال الوصفي (ما حدث) إلى التحليلات المعززة التي تكشف الأنماط الخفية، والتنبؤية التي تقدر الطلب المستقبلي، والوصفية التي تقترح إجراءات ملموسة. يعمل Electe على إضفاء الطابع الديمقراطي على هذه القوة للشركات الصغيرة والمتوسطة.

9 نوفمبر 2025

نظام التبريد بالذكاء الاصطناعي من Google DeepMind: كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كفاءة الطاقة في مراكز البيانات

يحقق Google DeepMind نسبة -40% من طاقة تبريد مركز البيانات (ولكن فقط -4% من إجمالي الاستهلاك، حيث إن التبريد يمثل 10% من الإجمالي) - دقة 99.6% مع خطأ بنسبة 0.4% على PUE 1.1 من خلال 5 طبقات من التعلم العميق، و50 عقدة، و19 متغير إدخال على 184,435 عينة تدريب (بيانات عامين). تم تأكيده في 3 منشآت: سنغافورة (أول نشر عام 2016)، وإيمشافن، وكاونسل بلافز (استثمار بقيمة 5 مليارات دولار). PUE على مستوى الأسطول على مستوى Google 1.09 مقابل متوسط الصناعة 1.56-1.58. يتنبأ نموذج التحكم التنبؤي بدرجة الحرارة/الضغط في الساعة التالية من خلال إدارة أحمال تكنولوجيا المعلومات والطقس وحالة المعدات في نفس الوقت. أمان مضمون: تحقق من مستويين، يمكن للمشغلين تعطيل الذكاء الاصطناعي دائماً. القيود الحرجة: عدم وجود تحقق مستقل من شركات التدقيق/المختبرات الوطنية، يتطلب كل مركز بيانات نموذجًا مخصصًا (8 سنوات لم يتم تسويقه أبدًا). يتطلب التنفيذ من 6 إلى 18 شهرًا فريقًا متعدد التخصصات (علوم البيانات، والتدفئة والتهوية وتكييف الهواء، وإدارة المرافق). قابل للتطبيق خارج مراكز البيانات: المنشآت الصناعية والمستشفيات ومراكز التسوق ومكاتب الشركات. 2024-2025: انتقال Google إلى التبريد السائل المباشر لوحدة المعالجة الحرارية TPU v5p، مما يشير إلى الحدود العملية لتحسين الذكاء الاصطناعي.

9 نوفمبر 2025

سام ألتمان ومفارقة الذكاء الاصطناعي: "فقاعة للآخرين، وتريليونات لنا".

"هل نحن في فقاعة ذكاء اصطناعي؟ نعم"-سام ألتمان، أثناء إعلانه عن استثمارات بقيمة تريليون دولار في OpenAI. لقد كرر كلمة "فقاعة" ثلاث مرات في 15 ثانية، وهو يعلم تماماً أنها ستصبح عنواناً رئيسياً. ولكن إليكم المفارقة: يميّز بيزوس بين الفقاعة الصناعية (التي تترك بنية تحتية دائمة) والفقاعة المالية (التي تنهار دون قيمة). تبلغ قيمة OpenAI الآن 500 مليار دولار مع 800 مليون مستخدم أسبوعياً. الاستراتيجية الحقيقية؟ اعتدال الضجيج لتجنب التنظيم، وتعزيز الريادة. أصحاب الأساسيات الصلبة يزدهرون.