حين يستطيع شخص واحد الاستعانة بعشرات أدوات الذكاء الاصطناعي لإنجاز عمل كان يتطلب فريقًا كاملًا، يتغير مفهوم الندرة الحقيقية.
في الماضي، كان الشخص العادي يحتاج إلى رأس مال وفريق وخبرة تقنية وقنوات توزيع كي يبدأ مشروعًا.
إذا أردت إنشاء محتوى على وسائل التواصل، فستحتاج إلى كاتب ومصمم ومحرر فيديو؛ وإذا أردت تطوير منتج، فستحتاج إلى مبرمج ومدير منتج وموظفي تشغيل؛ وإذا أردت تأسيس شركة صغيرة، فستحتاج إلى موظفي مبيعات وخدمة عملاء ومحاسبة، وربما إلى فريق استشاري أيضًا.
لكن الآن، بدأت هذه المهام تصبح أسهل وأقل تكلفة تدريجيًا بفضل الذكاء الاصطناعي.
يمكنك الاستعانة بالذكاء الاصطناعي لدراسة السوق، وتحليل المنافسين، وكتابة المقالات، وإنشاء الصور، وتوليد مقاطع الفيديو، وكتابة الشيفرات، بل وحتى تكليفه بتنفيذ سلسلة من المهام.
في عام 2026، لم يعد هذا التوجه مجرد مفهوم نظري.
في سبتمبر، أطلقت OpenAI واجهة Agents API للمهام طويلة الأمد؛ وفي أكتوبر، دفعت Google نحو استخدام Gemini Agent في بيئات العمل المكتبية؛ كما تواصل Anthropic تعزيز قدرات Claude في البرمجة والعمل المعرفي. وفي الوقت نفسه، تواصل نماذج مثل DeepSeek تطوير قدرات تعدد الوسائط وكفاءة الاستدلال وتحسين التكلفة.
تشير هذه التغييرات إلى أن الذكاء الاصطناعي يتطور من «أداة للإجابة عن الأسئلة» إلى «نظام يشارك في إنجاز العمل».
المراجع: OpenAI Agents API، وGoogle Gemini at Work 2026، وآخر مستجدات Anthropic.
وهكذا يواجه جميع الناس العاديين سؤالًا:
كلما ازدادت قوة الذكاء الاصطناعي، ما القيمة التي تبقى لنا؟ وأين تكمن فرص الناس العاديين؟
وجهة نظري هي:
قد لا تكون أعظم فرص السنوات المقبلة من نصيب الأكثر معرفة بالذكاء الاصطناعي، بل من نصيب القادرين على تحويله إلى إنتاجية حقيقية، ثم تحويل الإنتاجية إلى دخل.
يفصل بين هذين الأمرين عالم تجاري كامل.
أولًا: لنرَ بوضوح إلى أي مرحلة وصل تطور قطاع الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت لا تزال ترى الذكاء الاصطناعي روبوتًا قادرًا على الدردشة وكتابة المقالات ورسم الصور، فربما تكون قد قللت من حجم هذا التحول.
يغيّر الذكاء الاصطناعي في الوقت نفسه إنتاج المعرفة وتطوير البرمجيات وإنشاء المحتوى وتشغيل الشركات وسبل التعاون بين البشر والآلات.
يمكننا تقسيم قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية إلى ستة مستويات.
1. نماذج اللغة الكبيرة: تحويل المعرفة والقدرة على التفكير إلى خدمات يمكن الاستعانة بها
تشمل المنتجات البارزة GPT من OpenAI وClaude من Anthropic وGemini من Google، إضافة إلى نماذج DeepSeek و通义千问 وKimi و智谱 وغيرها.
يمكنها مساعدة المستخدمين على تحليل المشكلات وتلخيص المعلومات وكتابة المحتوى والبرمجة ومعالجة المستندات ووضع الخطط.
في الماضي، كان بإمكانك أن تطلب من الذكاء الاصطناعي تفكيك أسئلة تحتاج إلى استشارة خبير؛ وكان بإمكانك أن تطلب منه استخراج النقاط الأساسية من مواد تستغرق قراءتها ساعات.
لا تكمن قيمته الأكبر في تحويل الجميع إلى خبراء، بل في تمكين عدد أكبر من الناس العاديين من الاستفادة، بتكلفة منخفضة، من بعض قدرات سير العمل الاحترافي.
لكن له أيضًا عيوبًا واضحة:
قد ينتج إجابات تبدو معقولة، لكنها خاطئة في الواقع.
ليس فهمه للعالم الواقعي موثوقًا دائمًا.
ما زال الإشراف البشري ضروريًا للحكم على المهام المعقدة وتنفيذها.
لا تعني القدرات العامة القوية أنه يفهم قطاعك وعملاءك وأعمالك فعلًا.
لذلك، لا تتمثل أهم مهارة في استخدام النماذج الكبيرة في معرفة كيفية طرح الأسئلة، بل في معرفة ما ينبغي أن تسأل عنه، وكيفية التحقق من الإجابات، وكيفية استخدامها في مواقف واقعية.
2. وكيل الذكاء الاصطناعي: من الإجابة عن الأسئلة إلى تنفيذ المهام
إذا كان النموذج الكبير مسؤولًا عن التفكير، فالوكيل يضيف إلى النموذج الأدوات والذاكرة وسير العمل والقدرة على التنفيذ.
على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب من وكيل:
ابحث أولًا عن معلومات القطاع، ثم اختر المنافسين، وبعدها نظّم البيانات وأنشئ تقريرًا، وأخيرًا احفظ النتائج في الملف المحدد.
وبحسب الصلاحيات والأدوات المتاحة، يمكنه أيضًا استخدام صفحات الويب ومعالجة الملفات وتشغيل البرامج وإنجاز مهام متعددة الخطوات.
تعكس Agents API من OpenAI وGemini Agent من Google ووكلاء البرمجة المتنوعون هذا التوجه.
لكن يجب الانتباه: القدرة على تنفيذ مهمة لا تعني القدرة على تحمل مسؤولية النتيجة بشكل مستقل.
قد يسيء الوكيل فهم الهدف أو يفشل في تنفيذ إجراء أو يستخدم بيانات خاطئة، بل قد يتسبب في خسائر إذا مُنح صلاحيات غير مناسبة.
ينبغي أن يتولى المهام التي يمكن تقسيمها والتحقق منها وتكرارها، لا أن يتولى كل القرارات الحاسمة من دون إشراف.
بالنسبة إلى الناس العاديين، يعني ذلك فرصة هائلة:
في الماضي، لم يكن بوسع الشخص إنجاز سوى قدر محدود من العمل بنفسه؛ أما مستقبلًا، فسيتمكن من تصميم سير عمل يجعل عدة أنظمة ذكاء اصطناعي تنفذ مهام مختلفة.
ستتحول قيمتك تدريجيًا من «إنجاز كل شيء بيدك» إلى «تصميم نظام ينتج نتائج مستقرة».
3. البرمجة بالذكاء الاصطناعي: إشراك غير المبرمجين في تطوير المنتجات
تعمل أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي على خفض عتبة الدخول إلى تطوير البرمجيات.
تتيح أدوات مثل Claude Code وCodex من OpenAI وGoogle Antigravity للمستخدمين وصف احتياجاتهم بلغة طبيعية، ثم الاستعانة بالذكاء الاصطناعي لكتابة الشيفرة وتعديلها وتصحيحها.
حتى من لا يملك فريق تطوير متخصصًا لديه فرصة لإنشاء مواقع بسيطة وأدوات للبيانات ونصوص للأتمتة، بل وحتى نماذج أولية للمنتجات.
لكن ثمة فارق مهم هنا:
القدرة على إنشاء المنتج لا تعني القدرة على إدارته.
يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك على إنشاء الشيفرة، لكنه لا يستطيع تلقائيًا إيجاد العملاء لك أو التحقق من الطلب أو معالجة جميع مشكلات الأمان أو ضمان استقرار التشغيل على المدى الطويل.
لذلك، ليس من الضروري أن يكون هدف الناس العاديين هو أن يصبحوا مبرمجين.
المسار الأكثر واقعية هو تعلم استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة محددة أولًا، مثل تنظيم الطلبات تلقائيًا أو تحليل بيانات المبيعات أو إنشاء أداة لإدارة العملاء أو أتمتة الإجراءات اليدوية المتكررة.
التقنية وسيلة، أما حل المشكلات فهو الغاية.
4. الصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي: انخفاض تكلفة إنتاج المحتوى
يُحدث توليد الصور والفيديو والتعليق الصوتي والشخصيات الرقمية والتحرير الذكي تحولًا في صناعة المحتوى.
على سبيل المثال، تتيح أدوات الصور في GPT وأدوات توليد الصور من Google وأدوات الفيديو مثل 可灵 وSeedance وRunway للأفراد إنشاء محتوى بصري بتكلفة أقل.
حتى أكتوبر 2026، تواصل أدوات توليد الفيديو تحسين قدراتها في التحكم بالمواد المرجعية وإنشاء اللقطات وتحرير الفيديو والتنسيق بين الصوت والصورة. ويمكن الرجوع إلى أحدث ميزات الأدوات في وثائق نماذج Runway وواجهات API.
يعني ذلك أن الفرد يستطيع إنجاز بعض الأعمال التي كانت تتطلب سابقًا تعاون فرق الإخراج والتصوير والتصميم وما بعد الإنتاج.
لكن انخفاض عتبة إنتاج المحتوى لا يعني أن المحتوى نفسه أصبح أعلى قيمة.
عندما يصبح بإمكان الجميع إنتاج الفيديو بتكلفة منخفضة، يسهل أن تضيع مقاطع الفيديو العادية وسط الزحام.
يستطيع الذكاء الاصطناعي إنشاء المشاهد، لكنه لا يضمن أن يرغب المستخدم في مشاهدتها؛ ويمكنه تقليد أسلوب التعبير، لكنه لا يبني ثقة حقيقية تلقائيًا؛ كما يستطيع إنتاج المحتوى بكميات كبيرة، لكنه لا يضمن جلب الطلبات.
لذلك، سينتقل محور المنافسة في إنشاء المحتوى مستقبلًا تدريجيًا من «من يستطيع صنعه؟» إلى «من يعرف ماذا يصنع، ولمن يعرضه، وكيف يكتسب الثقة باستمرار؟».
5. البحث والاستكشاف بالذكاء الاصطناعي: تقلص فجوة المعلومات
يجيب البحث التقليدي أساسًا عن سؤال «أين أجد المعلومات؟».
أما الجيل الجديد من أدوات البحث والاستكشاف بالذكاء الاصطناعي، فيبدأ بمساعدة المستخدمين على تنظيم مصادر متعددة واستخلاص الآراء ومقارنة الأدلة وإعداد التقارير.
وهذا مفيد للبحث وتحليل الاستثمار والتسويق والاستشارات وإنشاء المحتوى.
لكن زيادة كفاءة استرجاع المعلومات لا تعني أن القدرة على تقييمها لم تعد مهمة.
قد يغفل الذكاء الاصطناعي مواد مهمة، أو يخلط بين الارتباط والسببية، أو يجمع بيانات من أوقات مختلفة وبمعايير متباينة.
لذا، لن يكون الباحث الأكثر قيمة مستقبلًا هو من يجمع أكبر قدر من المعلومات، بل من يستطيع العثور على أدلة موثوقة وطرح الأسئلة الصحيحة وإصدار أحكام معقولة.
6. الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط: اندماج النصوص والصور والأصوات والفيديو والبرمجيات
في الماضي، كانت معالجة النصوص والصور والصوت والفيديو تتطلب غالبًا أدوات مختلفة.
أما الآن، فتجعل النماذج متعددة الوسائط هذه القدرات أكثر تكاملًا.
يمكنك وصف فكرتك نصيًا ليُنشئ الذكاء الاصطناعي صورة، واستخدام الصورة لتوجيه إنتاج الفيديو، والتواصل بالصوت، ثم تنظيم المحتوى الناتج في منتج متكامل أو خطة تسويقية.
وهذا يوسع حدود قدرات الفرد أكثر.
لكنه يثير أيضًا مشكلات جديدة، منها ملكية حقوق النشر والمحتوى المضلل والخصوصية الشخصية وأمن البيانات ومراجعة النتائج التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
كلما أصبح إنتاج شيء أسهل، ازدادت الحاجة إلى الحكم على مدى صحته والتزامه بالأنظمة وقيمته.
ثانيًا: كيف تختار بين أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة؟ لا تنخدع بنموذج واحد
لا تعني المنافسة في الذكاء الاصطناعي اليوم أن نموذجًا واحدًا سيتصدر جميع المجالات إلى الأبد؛ بل تتميز المنتجات المختلفة في الاستدلال والبرمجة والمستندات الطويلة وتعدد الوسائط والسرعة والسعر والمنظومة المتكاملة.
فيما يلي إطار لاختيار الأدوات يمكن للناس العاديين اتباعه. ليس تصنيفًا مطلقًا، إذ ينبغي اختبار الأداء وفقًا للمهمة والإصدار والاشتراك وبيئة الاستخدام.
الأداة أو المنتج
مجالات القوة الرئيسية
القيود التي ينبغي مراعاتها
المهام المناسبة
ChatGPT / GPT
التحليل الشامل والكتابة والتعاون مع الأدوات والمهام المعقدة
ما زال التحقق من الحقائق ضروريًا، وبعض القدرات تعتمد على نوع الاشتراك
البحث والمحتوى والتخطيط وسير العمل
Claude
معالجة النصوص الطويلة والتعاون البرمجي والعمل المعرفي المعقد
تختلف الميزات المتاحة والأسعار وطرق الوصول بحسب المنطقة والاشتراك
المستندات والبرمجة والتحليل
Gemini
التعاون مع منظومة Google وتعدد الوسائط وبيئات العمل المكتبية
تتأثر الميزات المحددة بالمنطقة والحساب وإصدار المنتج
معالجة المواد والأعمال المكتبية وإنشاء المحتوى
DeepSeek
الاستدلال والجدوى الاقتصادية وبعض حالات الاستخدام ضمن منظومة المطورين
تختلف قدرات نماذج الإصدارات وطرق نشرها
التحليل والبرمجة والاستخدام منخفض التكلفة
通义千问 Qwen
المهام الصينية ومتعددة اللغات ونشر النماذج وتطبيقات التطوير
تختلف النماذج وشروط التراخيص
الأعمال باللغة الصينية والتطوير والتطبيقات الخاصة
Kimi
النصوص الطويلة والبحث في المواد ومعالجة المهام المعقدة
يتأثر الأداء بالإصدار المحدد وجودة المدخلات ونوع المهمة
القراءة والبحث وتنظيم المواد
智谱 GLM وMiniMax وغيرها
البرمجة والوكلاء وتعدد الوسائط أو حالات استخدام تجارية محددة
ينبغي المقارنة وفق المهام الفعلية، لا الاكتفاء بمؤشرات الأداء الترويجية
التطوير والصوت والأتمتة وغيرها
可灵 وSeedance وRunway وغيرها
توليد الفيديو والتحكم بالمواد المرجعية والإبداع البصري
ينبغي التحقق من التكلفة والاستقرار واتساق الشخصيات وشروط الاستخدام التجاري
مقاطع الفيديو القصيرة والإعلانات والمحتوى البصري
للاطلاع على الأوزان المفتوحة وطرق نشر النماذج الصينية، راجع China Frontier Model Tracker؛ أما أحدث قدرات النماذج وأسعارها، فينبغي الرجوع إلى الإعلانات الرسمية لكل شركة.
إليك خلاصة مهمة جدًا:
لا تقضِ وقتًا طويلًا في البحث عن «أقوى ذكاء اصطناعي»، بل ابحث عن «الذكاء الاصطناعي الأنسب لسير عملك في كسب المال».
يمكنك اختبار المهمة نفسها على نموذجين أو ثلاثة على نطاق صغير، ومقارنة الدقة وعدد مرات التعديل والوقت والتكلفة الإجمالية، ثم اعتماد مجموعة الأدوات الأنسب لك.
مثلًا:
يتولى أحد النماذج البحث في المعلومات.
ويتولى نموذج آخر المراجعة النقدية.
ويتولى نموذج ثالث تنظيم المحتوى النهائي.
ويتولى سير عمل مؤتمت الأرشفة والجدولة والعمليات المتكررة.
لا تحتاج إلى ملاحقة كل نموذج جديد يوميًا؛ بل تحتاج إلى بناء سير عمل مستقر قابل لإعادة الاستخدام.
ثالثًا: أكبر مفهوم خاطئ في عصر الذكاء الاصطناعي — الاعتقاد بأن استخدام الأدوات يعني امتلاك ميزة تنافسية
إليك سؤالًا يستحق التفكير فيه بجدية.
افترض أن شخصين يجيدان استخدام الذكاء الاصطناعي.
يستخدم الأول الذكاء الاصطناعي يوميًا لكتابة عشرة مقالات وإنشاء عشرات الصور وصنع بضعة مقاطع فيديو.
أما الثاني فيستخدم الذكاء الاصطناعي لدراسة سوق متخصص واكتشاف المشكلات الحقيقية للعملاء وتصميم منتج وإنشاء قنوات للبيع، ثم إنجاز الخدمة ودعم ما بعد البيع بالذكاء الاصطناعي.
كلاهما يستخدم الذكاء الاصطناعي، لكن نتائجهما قد تختلف تمامًا.
يحصل الأول على كفاءة في الإنتاج.
أما الثاني فيبني منظومة تجارية.
قد تفقد مخرجات الأول قيمتها بسرعة مع انتشار الأدوات، بينما قد يراكم الثاني ميزته بفضل معرفته الأعمق بالعملاء وقربه من المعاملات وخبرته في تقديم النتائج.
أشار مؤشر Work Trend Index لعام 2026 من Microsoft إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي يمتد من إنتاج المحتوى إلى التحليل وحل المشكلات ودعم اتخاذ القرارات؛ كما شدد المشاركون في الاستطلاع على أهمية التفكير النقدي ومراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي.
المرجع: Microsoft 2026 Work Trend Index.
لذلك، لا تتمثل القدرات التي يجدر بالناس العاديين بناؤها في مهارات صياغة التعليمات وحدها، بل في أربع قدرات تالية.
أولًا: القدرة على اكتشاف الاحتياجات.
معرفة مشكلات الآخرين، وأي المشكلات تستحق الحل، ومن المستعد للدفع مقابل الحل.
ثانيًا: القدرة على دمج الموارد.
اجمع النماذج والأدوات والبيانات والقنوات والشركاء معًا لإنجاز مهمة.
ثالثًا: القدرة على بناء الثقة.
لماذا يثق بك العملاء؟ ولماذا يرغبون في الاستماع إلى نصيحتك؟ ولماذا يشترون منك بدلًا من استخدام الذكاء الاصطناعي مباشرة؟
رابعًا: القدرة على تحقيق النتائج.
ليس مجرد تسليم وثيقة أنشأها الذكاء الاصطناعي، بل مساعدة العميل على إنجاز شيء ذي قيمة حقيقية.
سيجعل الذكاء الاصطناعي كثيرًا من المهارات زهيدة التكلفة، لكن فهم الاحتياجات والثقة والمسؤولية والنتائج التجارية لن تختفي تلقائيًا لمجرد أن إنشاء المحتوى أصبح سهلًا.
رابعًا: أين تكمن فرص الناس العاديين؟ أرى ستة مجالات واعدة
ليس كل شخص مناسبًا لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، وليس على الجميع أن يؤسسوا شركات.
بالنسبة إلى معظم الناس العاديين، الفرصة الأكثر واقعية هي الانطلاق من خبراتهم وقطاعاتهم ومواردهم الحالية، واستخدام الذكاء الاصطناعي لتوسيع قدراتهم.
الفرصة الأولى: ريادة الأعمال في محتوى الذكاء الاصطناعي — من إنتاج المحتوى إلى تنمية الجمهور
إذا كنت تجيد الكتابة أو التعبير أو البحث في مجال معين، أو كان لديك مجتمع صغير بالفعل، فيمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لخفض تكلفة إنتاج المحتوى بدرجة كبيرة.
لكن لا تجعل هدفك نشر عدد معين من المقالات كل يوم.
بل أنشئ منظومة متكاملة للمحتوى:
اعثر على شريحة واضحة من الجمهور.
ابحث باستمرار في المسائل التي تهمهم.
حوّل البحث إلى محتوى يتضمن أحكامًا وآراءً واضحة.
تواصل مع الجمهور عبر قنوات مثل المقالات والفيديو والمجتمعات.
ثم حقق الدخل عبر الاستشارات أو الدورات أو العضويات أو الخدمات أو الشراكات التجارية المتوافقة مع الأنظمة.
على سبيل المثال، إذا كنت تبحث في أدوات الذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة، يمكنك نشر تقرير أسبوعي عن اختبارها عمليًا: هل توفر أداة معينة الوقت فعلًا؟ ولمن تناسب؟ وما حدودها؟ وما أفضل طريقة لاستخدامها؟
يساعدك الذكاء الاصطناعي في جمع المعلومات وتنظيم الهيكل ودعم الكتابة؛ أما الاختبارات الواقعية والآراء والحكم النهائي فهي مسؤوليتك.
ميزتك التنافسية ليست «أستطيع جعل الذكاء الاصطناعي يكتب المقالات»، بل «أستطيع تقديم معلومات جديرة بالثقة باستمرار في مجال معين».
الفرصة الثانية: تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي — مساعدة القطاعات التقليدية على حل مشكلات محددة
أرى أن هذا مجال يغفل عنه كثير من الناس العاديين.
لا تحتاج شركات صغيرة كثيرة إلى تطوير الذكاء الاصطناعي بنفسها، ولا إلى تشكيل فرق تقنية ضخمة.
ما يهمها أكثر هو:
هل يمكن تقليل العمل المتكرر في خدمة العملاء؟
هل يمكن تنظيم بيانات العملاء بسرعة أكبر؟
هل يمكن إنشاء عروض الأسعار وتقارير الأعمال تلقائيًا؟
هل يمكن خفض تكلفة إنتاج مقاطع الفيديو القصيرة والمحتوى التسويقي؟
هل يمكن تنظيم المعلومات المتناثرة في المستندات وجداول البيانات وسجلات المحادثات؟
يمكنك اختيار قطاع أولًا، مثل المطاعم أو التدريب والتعليم أو التجارة الإلكترونية العابرة للحدود أو الوساطة العقارية أو الخدمات الاستشارية أو الخدمات المحلية.
اعثر على إجراء متكرر ويستغرق وقتًا ويمكن قياس نتائجه، ثم استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة لتحسينه لصالح العميل.
ذكر تحليل أجرته OpenAI عن الشركات الصغيرة ونُشر في عام 2026 أن كثيرًا من رواد الأعمال يستخدمون الذكاء الاصطناعي كقدرة أعمال مرنة يمكن الاستعانة بها في التسويق والتواصل مع العملاء وتطوير المنتجات والتشغيل، لا كمنتج مستقل للبيع فحسب.
مرجع: AI is becoming a first hire for small businesses.
يمكنك البدء بمشروع صغير جدًا:
مثلًا، ساعد متجرًا على تحويل استفسارات العملاء والأسئلة الشائعة وسجلات المتابعة، التي كان الموظفون ينظمونها يدويًا كل يوم، إلى عملية شبه آلية تستخدم قوالب وتصنيفات ومراجعة بشرية.
أثبت أولًا أنها توفر الوقت فعلًا، ثم ناقش الرسوم وتوسيع نطاق الخدمة.
الفرصة الثالثة: الأتمتة بالذكاء الاصطناعي — إنتاجية فريق صغير بيد شخص واحد
إذا لم تكن ترغب في كسب المال من خلال جذب الزيارات، ولا في تقديم خدمات مخصصة للعملاء باستمرار، فيمكنك تجربة تحويل المهام المتكررة إلى عمليات مؤتمتة.
على سبيل المثال:
جمع المعلومات العامة من قطاع معين في مواعيد محددة.
استخراج المعلومات المهمة وتصنيفها تلقائيًا.
إنشاء تقارير يومية أو أسبوعية للمراجعة.
حفظ المحتوى في قاعدة معرفية.
إرسال التنبيهات أو تحديث حالات المهام عبر أدوات مصرح بها.
ويمكنك التقدم خطوة أخرى بربط عدة مراحل، بحيث يتولى الذكاء الاصطناعي البحث والمراجعة والكتابة والتنظيم كلٌّ على حدة.
لكن الأتمتة لا تعني تفويض كل خطوة إلى الذكاء الاصطناعي. الأهم هو تقسيم العملية بوضوح وتحديد المدخلات والمخرجات ومعايير التحقق وآلية التعامل مع الحالات الاستثنائية.
يجب تحديد الصلاحيات بوضوح واشتراط التأكيد البشري للعمليات المتعلقة بالأموال أو الحسابات أو البيانات الخاصة أو النشر الخارجي.
لا تكمن قيمة الأتمتة الحقيقية في مظهرها المبهر، بل في توفير الوقت باستمرار كل أسبوع أو تحقيق الدخل بصورة متواصلة.
الفرصة الرابعة: منتجات المعرفة بالذكاء الاصطناعي — تحويل الخبرة إلى منتج يمكن تقديمه مرارًا
يظن كثيرون أن الخبراء من الصف الأول وحدهم يستطيعون بيع المعرفة.
لكن في الواقع، إذا استطعت مساعدة فئة معينة من الناس على حل مشكلة محددة، فقد تتمكن من تحويل ذلك إلى منتج.
على سبيل المثال:
قالب لسير عمل بالذكاء الاصطناعي في قطاع معين.
منهجية مجرّبة لإنتاج المحتوى.
تدريب على الذكاء الاصطناعي موجه إلى فئة وظيفية معينة.
قاعدة أبحاث متخصصة في مجال محدد.
دليل إجراءات موجه إلى فئة معينة من الشركات.
لكن تجنب فخًا واحدًا: جمع كميات كبيرة من المواد التي أنشأها الذكاء الاصطناعي وبيعها كما هي.
تزداد المعلومات نفسها رخصًا، أما ما يستحق الدفع مقابله فعلًا فهو الانتقاء والتحقق والتنظيم والملاءمة للسياق والأساليب القابلة للتنفيذ.
ينبغي لمنتج المعرفة ذي القيمة أن يساعد المستخدم على إنجاز المهمة بسرعة أكبر، لا أن يزوده بمزيد من المعلومات التي عليه استيعابها بنفسه.
الفرصة الخامسة: البرمجة بالذكاء الاصطناعي والبرمجيات الصغيرة — ابدأ بحل مشكلاتك
إذا كنت مستعدًا لتعلم بعض المهارات التقنية، فهذا مجال يستحق الاستكشاف.
لا تفكر منذ البداية في تطوير منصة تضم مليون مستخدم.
اعثر أولًا على حالة استخدام محددة:
ما العمل المتكرر الذي يؤديه أشخاص من فئة معينة كل يوم؟ ولماذا لا تعمل الأدوات الحالية جيدًا؟ وهل المشكلة متكررة ومزعجة بما يكفي؟
ثم استخدم أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي لإنشاء منتج أولي بسيط قابل للاستخدام.
مثل حاسبة عروض أسعار لقطاع معين، أو أداة لإدارة المحتوى، أو لوحة لتحليل البيانات، أو أداة صغيرة تحول ملفات بتنسيقات محددة إلى تقارير تلقائيًا.
دع ثلاثة إلى خمسة مستخدمين حقيقيين يجربونه أولًا، ثم طوّره بناءً على ملاحظاتهم.
انتبه خصوصًا إلى أمن البيانات واستقرار البرمجيات وتراخيص الاستخدام وتكاليف الصيانة.
خفّض الذكاء الاصطناعي عتبة الدخول إلى مجال التطوير، لكن استمرارك في اكتساب المستخدمين يظل مرهونًا بوجود المشكلة التي يحلها المنتج فعلًا.
الفرصة السادسة: أن تصبح محترفًا معززًا بالذكاء الاصطناعي في قطاع معين
لا تأتي كل الفرص من ريادة الأعمال.
بالنسبة إلى العاملين بالفعل، فإن المسار الأقل مخاطرة والأسرع في تحقيق النتائج المحتملة هو بناء ميزة في الذكاء الاصطناعي ضمن مهنتهم الحالية.
يمكن لموظفي المبيعات استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن العملاء وتنظيم محاضر الاجتماعات وإعداد خطط التواصل.
ويمكن لموظفي العمليات استخدامه لتحليل البيانات وتصميم الحملات وإنشاء التقارير.
ويمكن للباحثين استخدامه لفرز المواد ومقارنة الآراء ودعم التحليل.
ويمكن للمصممين استخدام الذكاء الاصطناعي لاستكشاف التوجهات الإبداعية بسرعة.
ويمكن لموظفي المالية والإدارة، مع الالتزام باللوائح، استخدامه لمعالجة المستندات وتصنيف المعلومات وأتمتة الإجراءات المتكررة.
ليس هدفك أن ينجز الذكاء الاصطناعي كل أعمالك بدلًا منك، بل أن تنجز في الوقت نفسه مزيدًا من الأعمال، والأعمال الأكثر تعقيدًا، وبجودة أعلى.
إذا استطعت تحويل هذا التحسن إلى نتائج واضحة، مثل مقدار الوقت الذي وفرته أو عدد الأخطاء التي قللتها أو نسبة التحويل التي رفعتها، فقد يصبح ورقةً رابحة للترقية أو زيادة الراتب أو تغيير الوظيفة.
خامسًا: كيف تبدأ إذا لم تكن لديك أموال أو مهارات تقنية أو علاقات؟
إذا لم يكن لديك فريق أو منتج أو مهارات تقنية مميزة الآن، أنصحك بألا تسعى وراء المجالات الستة كلها في آن واحد.
اختر أولًا المسار الأسهل للتحقق من جدواه.
نصيحتي هي:
حسّن إنتاجيتك باستخدام الذكاء الاصطناعي أولًا، ثم استخدمه لحل مشكلات الآخرين، وبعدها فقط فكّر في تحويل الحل إلى منتج.
ميزة هذا المسار أنك لست مضطرًا إلى استثمار مبالغ كبيرة منذ البداية، ولا إلى المراهنة على فكرة تجارية ضخمة.
ما عليك سوى اجتياز ثلاث مراحل.
الخطوة الأولى: اختر سوقًا يمكنك الوصول إليه
لا تبدأ بسؤال «ماذا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يفعل؟».
ابدأ بأسئلة مثل «من أعرف؟ وما المشكلات التي يواجهها؟ وإلى من أستطيع الوصول؟».
إذا كنت ملمًا بالتجارة الإلكترونية، فادرس مشكلات تشغيل المتاجر الإلكترونية.
إذا كنت تجيد الكتابة، فادرس سير عمل إنتاج المحتوى لدى صانعي المحتوى.
إذا كانت لديك خبرة في المبيعات، فادرس كفاءة استقطاب العملاء ومتابعتهم.
إذا كنت ملمًا بقطاع معين، فابحث أولًا عن فرص استخدام الذكاء الاصطناعي فيه.
كلما اقتربت من الاحتياجات الحقيقية، كان العثور على فرصة تجارية أسهل.
الخطوة الثانية: اعثر على مشكلة يمكن قياسها
على سبيل المثال، قد تحتاج شركة إلى قضاء عشر ساعات أسبوعيًا في تنظيم المعلومات.
إذا استطعت تصميم سير عمل موثوق بالذكاء الاصطناعي يخفض العمل اليدوي إلى ثلاث ساعات مع الحفاظ على جودة النتائج، فستكون القيمة التي أوجدتها قابلة للقياس.
في المقابل، سيكون إتمام الصفقة صعبًا إذا اكتفيت بإخبار العميل «أستطيع مساعدتك على استخدام الذكاء الاصطناعي» دون أن توضح المشكلة التي ستحلها.
عليك وضع معادلة بسيطة للقيمة:
قيمة العميل = الوقت المُوفّر + الأخطاء التي تم تجنبها + الدخل الإضافي − التكاليف والمخاطر الجديدة.
ليس من الضروري أن تكون الحسابات دقيقة للغاية منذ البداية، لكن يجب أن تكون قابلة للتحقق.
الخطوة الثالثة: حوّل الأساليب الناجحة إلى إجراءات قابلة للتكرار
يمكنك تنفيذ المشروع الأول بنفسك.
ومن المشروع الثاني، ابدأ بتدوين الخطوات.
ومن المشروع الثالث، جرّب إسناد الأجزاء القابلة للتوحيد إلى الذكاء الاصطناعي.
عندما تتمكن من خدمة عدة عملاء بالطريقة نفسها، أو من حل المشكلة نفسها مرارًا، تكون قد بدأت فعلًا في بناء مشروع تجاري.
وهذا أثمن من مجرد تعلم استخدام عشرات أدوات الذكاء الاصطناعي.
سادسًا: خطة عمل لمدة 90 يومًا قابلة للتنفيذ مباشرة
تناسب الخطة التالية من يستطيع تخصيص ساعة إلى ساعتين يوميًا، وميزانيته محدودة، ويرغب في البدء من الصفر.
ليس الهدف ضمان كسب مبلغ معين خلال 90 يومًا، بل إحداث تحول على مدى ثلاثة أشهر من «القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي» إلى «القدرة على خلق قيمة حقيقية».
الأيام 1–7: أنشئ مساحة عملك الخاصة بالذكاء الاصطناعي
اختر ثلاث فئات فقط من الأدوات:
نموذج لغة كبير أساسي: للتحليل والكتابة والتخطيط وتفكيك المشكلات.
أداة متخصصة مرتبطة بعملك، مثل أدوات البرمجة أو الصور أو الفيديو أو تحليل البيانات.
أداة لإدارة المهام والمعلومات، مثل المستندات أو جداول البيانات أو قاعدة معرفية.
لا تحاول هذا الأسبوع تعلم كل الميزات.
اختر مهمة حقيقية كل يوم، وأنجزها مرة باستخدام الذكاء الاصطناعي، ثم سجّل ثلاثة مؤشرات: الوقت المستغرق والجودة والجوانب التي احتاجت إلى تعديل يدوي.
المخرج هذا الأسبوع: قائمة بأدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وثلاثة إجراءات عمل على الأقل قابلة لإعادة الاستخدام.
الأيام 8–30: اعثر على مشكلة متخصصة
اختر قطاعًا أو فئة محددة، وأجرِ مقابلات مع عشرة مستخدمين محتملين على الأقل، أو اجمع المشكلات عبر مراقبة العمل الفعلي.
يمكنك أن تسأل:
ما العمل الأكثر استهلاكًا للوقت؟
أي مرحلة هي الأكثر عرضة للأخطاء؟
ما المهام التي يتعين تكرارها؟
إذا حُلّت هذه المشكلة، فكيف ستقيس القيمة؟
ثم اختر مشكلة واحدة منها واصنع حلًا أوليًا بسيطًا.
قد يكون تقريرًا أو مجموعة قوالب أو خدمة تشغيل بالنيابة أو عملية أتمتة بسيطة.
لا تتعجل في تطوير منتج متكامل.
مخرجات هذه المرحلة: مشكلة محددة، وحل أولي، وملاحظات من ثلاثة مستخدمين حقيقيين على الأقل.
الأيام 31–60: تحقق من القيمة في ظروف واقعية
دع مستخدمين حقيقيين يجربون الحل.
إذا كان خدمة، فنفّذ مشروعًا تجريبيًا واحدًا إلى ثلاثة مشاريع.
إذا كان محتوى، فانشر باستمرار محتوى عالي الجودة في المجال المتخصص نفسه، وراقب ردود الفعل الحقيقية.
إذا كان برنامجًا، فدع عددًا قليلًا من المستخدمين يجربونه، وسجّل المواضع التي يواجهون فيها صعوبات.
سجّل البيانات التالية بعد كل عملية تسليم:
كم كان الوقت الذي يحتاج إليه المستخدم سابقًا؟
كم من الوقت وفره الحل؟
هل تحسنت جودة النتائج؟
كم من العمل اليدوي احتجت أنت إلى بذله؟
هل يرغب المستخدم في مواصلة الاستخدام أو الدفع؟
إذا لم يرغب أحد في استخدامه، فلا تتسرع في زيادة استثمارك.
عدّل المشكلة أو العميل المستهدف أو طريقة الحل أولًا.
مخرجات هذه المرحلة: حالة واقعية موثقة، ومجموعة من بيانات الاستخدام، واتجاه واضح للتحسين.
الأيام 61–90: أنشئ دورة تجارية مصغرة ومتكاملة
اختر طريقة لتحقيق الدخل استنادًا إلى نتائج الشهرين السابقين:
تقاضَ رسومًا عن كل مشروع.
قدّم الخدمة مقابل رسوم شهرية.
بِع قوالب موحدة أو منتجات معرفية.
قدّم التدريب والاستشارات.
تقاضَ رسوم اشتراك على أدوات البرمجيات الناضجة.
حدّد السعر بناءً على قيمة العميل وتكلفة التسليم والمنافسة والطلب الفعلي؛ ولا تفترض أن المنتج يجب أن يكون رخيصًا لمجرد أنك تستخدم الذكاء الاصطناعي.
وفي الوقت نفسه، وحّد خطوات التسليم المتكررة، وأنشئ قائمة للتحقق من الجودة، وقلّل العمليات اليدوية غير الضرورية.
مخرجات هذه المرحلة: منتج أو خدمة محددة، وسير عمل قابل لإعادة الاستخدام، واختبار دفع حقيقي واحد على الأقل، أو دليل على وجود طلب مستمر على الاستخدام.
عند انتهاء الأيام التسعين، قد لا تكون قد أسست شركة ناجحة بعد، لكن ينبغي أن تعرف المشكلة التي تحلها، والفئة التي تخدمها، وكيفية تقديم الحل، وما إذا كان عليك مواصلة الاستثمار أو تعديل مسارك في الوقت المناسب.
وهذا أنفع بكثير من جمع دروس الذكاء الاصطناعي وملاحقة النماذج الجديدة طوال ثلاثة أشهر من دون إنجاز أي شيء.
سابعًا: كيف تنظم يومك إذا لم يكن لديك سوى ساعة واحدة؟
إذا كنت تعمل بالفعل، فلا داعي لترك وظيفتك والانطلاق وراء الذكاء الاصطناعي.
يمكنك البدء وفق الجدول التالي:
الوقت
المهمة
الهدف
10 دقائق
التعرّف على قدرة جديدة في الذكاء الاصطناعي ترتبط بمجالك
تعلّم التغييرات ذات الاستخدام العملي فقط
20 دقيقة
إنجاز مهمة حقيقية باستخدام الذكاء الاصطناعي
بناء سير عمل قابل لإعادة الاستخدام
20 دقيقة
البحث في احتياجات العملاء أو تحسين منتجك
حافظ على اتصالك بالسوق الفعلية
10 دقائق
تسجيل النتائج والأخطاء والخطوة التالية
إنشاء قاعدة خبراتك الخاصة
خصّص وقتًا أسبوعيًا لمراجعة عملك، وأجب عن ثلاثة أسئلة:
أولًا، ما الذي ساعدني الذكاء الاصطناعي على توفيره هذا الأسبوع؟
ثانيًا، ما النتائج التي أنجزتها ويحتاج إليها الآخرون فعلًا؟
ثالثًا، هل أسفرت هذه النتائج عن ملاحظات من المستخدمين أو فرص عمل أو دخل؟
إذا ازدادت إجابات السؤال الأول، بينما لم يتغير شيء في إجابتي السؤالين الآخرين، فانتبه: قد تكون تحسن الكفاءة فحسب، من دون خلق قيمة أكبر.
ثامنًا: خمسة فخاخ ينبغي للناس العاديين تجنبها في عصر الذكاء الاصطناعي
الفخ الأول: اعتبار تعلم الأدوات إنجازًا في العمل.
قد يكون البحث عن نماذج جديدة وجمع التعليمات وحضور الدورات التدريبية مفيدًا، لكنها لا تمثل بحد ذاتها ميزة تنافسية.
في النهاية، لا بد من العودة إلى المهام الحقيقية والنتائج العملية.
الفخ الثاني: اعتبار الإنتاج بكميات كبيرة ميزة تنافسية.
حين يصبح إنشاء المحتوى منخفض التكلفة، يسهل على الآخرين تقليد ميزة الكمية.
يصعب على المحتوى الذي يفتقر إلى آراء مستقلة وخبرة حقيقية وجمهور واضح أن يبني ميزة طويلة الأمد بمجرد إنتاجه بكميات كبيرة بالذكاء الاصطناعي.
الفخ الثالث: تطوير منتج قبل التحقق من وجود طلب عليه.
قد يساعدك الذكاء الاصطناعي على إنشاء منتج بسرعة، لكنه لا يثبت أن أحدًا يحتاج إليه.
اعثر على المستخدمين أولًا، ثم أنشئ الحل؛ وتحقق من الطلب قبل زيادة الاستثمار.
الفخ الرابع: الإفراط في الثقة بأحكام الذكاء الاصطناعي.
يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم التحليلات، لكنه لا يستطيع تحمل العواقب نيابة عنك.
خصوصًا في مجالات الاستثمار والقانون والطب والمالية وغيرها من المجالات عالية المخاطر، يجب التحقق من المصادر وفهم القيود وطلب رأي متخصص عند الضرورة.
الفخ الخامس: اعتبار الذكاء الاصطناعي طريقًا مختصرًا إلى الثراء السريع.
لقد خفّض الذكاء الاصطناعي تكلفة أعمال كثيرة فعلًا، لكن المنافسين يستطيعون استخدام الأدوات نفسها أيضًا.
إذا اعتمدت طريقة كسب المال على أداة جديدة أو فكرة رائجة أو فرق مؤقت في المعلومات فقط، فقد تفقد ميزتها بسرعة.
ما يستحق الاستثمار حقًا هو الخبرة المتراكمة في القطاع والعلاقات مع العملاء وسمعة العلامة التجارية وسير العمل والقدرة على تقديم النتائج.
تاسعًا: ما الذي ستزداد قيمته في السنوات المقبلة؟
أرى أن هناك خمس فئات من القدرات تستحق التطوير على المدى الطويل في عصر الذكاء الاصطناعي.
أولًا: الخبرة العملية في القطاع.
إن فهم آلية عمل قطاع معين، وسبب شراء العملاء، وأسباب فشل الأعمال، خبرة تساعدك على استخدام الذكاء الاصطناعي بدقة أكبر.
ثانيًا: العلاقات القوية مع المستخدمين.
عندما يصبح بإمكان الجميع إنتاج المحتوى والمنتجات، تكون ميزة مهمة لمن يستطيع التواصل المستمر مع المستخدمين الحقيقيين وفهم احتياجاتهم.
ثالثًا: القدرة على إصدار أحكام مستقلة.
يستطيع الذكاء الاصطناعي تقديم إجابات كثيرة، لكن كلما كثرت الإجابات ازدادت أهمية الحكم على ما يستحق منها الثقة.
رابعًا: القدرة على التكامل وتقديم النتائج.
قد لا يتطلب العمل مستقبلًا أن تنفذ كل مرحلة بنفسك، لكنه يتطلب أن تتمكن من تنظيم الأدوات والموارد المتنوعة لتقديم نتيجة موثوقة في النهاية.
خامسًا: القدرة على التعلم المستمر والتكيف السريع.
ستتغير أدوات الذكاء الاصطناعي واحتياجات القطاعات، وقد تحتاج إجراءات العمل الناجحة اليوم إلى التحديث غدًا.
بدلًا من المراهنة على تفوق أداة واحدة إلى الأبد، أنشئ منهجًا للتعلم المستمر والتحقق والتعديل.
ما تشترك فيه هذه القدرات هو أنها لا تُكتسب تلقائيًا لمجرد إتقان نموذج معين، بل تتطلب تراكم الخبرة عبر مواجهة مشكلات حقيقية.
عاشرًا: أهم فكرة أخيرة
في عصر الذكاء الاصطناعي الكبير، لا تتمثل أكبر فرصة للناس العاديين في امتلاك أدوات مجانًا كانت حكرًا على الشركات الكبرى.
بل في امتلاكهم، للمرة الأولى، فرصة تحويل أفكارهم وخبراتهم وأحكامهم مباشرة، وبتكلفة منخفضة جدًا، إلى منتجات وخدمات يستخدمها الآخرون.
في الماضي، كان صاحب الفكرة يحتاج إلى البحث عن تمويل وتشكيل فريق وانتظار دورة التطوير.
أما الآن، فيمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث وإنشاء نموذج أولي والتحقق من الطلب أولًا، ثم تقرير ما إذا كنت ستستثمر المزيد من الموارد.
وهذا يجعل التجربة والخطأ أقل تكلفة، ويتيح للأفراد محاولة إنجاز أمور أكثر مما كان ممكنًا في السابق.
لكن وجود الفرصة لا يضمن تحقيق النتائج.
عندما تنخفض عتبة استخدام الأدوات، تشتد المنافسة أيضًا.
سيزداد عدد من يكتبون المقالات، ومن يصنعون الفيديوهات، ومن يبرمجون، ومن يستطيعون إنتاج المنتجات بأنفسهم.
لذلك، لن يكون المهم حقًا في المستقبل عدد أدوات الذكاء الاصطناعي التي تتقنها، بل قدرتك على الإجابة عن ثلاثة أسئلة:
لمن تحل المشكلة؟
ما حجم قيمة المشكلة التي تحلها؟
لماذا يختارك هذا الشخص بدلًا من استخدام الذكاء الاصطناعي مباشرة؟
تحدد هذه الأسئلة الثلاثة ما إذا كنت ستجني فائدة حقيقية من التقدم التقني.
إذا لم تكن لديك إجابات الآن، فلا داعي للقلق.
ابدأ اليوم باختيار مجال تعرفه، واعثر على مشكلة حقيقية، واستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء حل يمكن التحقق من جدواه.
أنجز مهمة أولًا، ثم مشروعًا؛ وساعد شخصًا أولًا، ثم مجموعة؛ وأنشئ سير عمل ناجحًا أولًا، ثم فكّر في توسيع نطاقه.
لا تحاول أن تصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي بين ليلة وضحاها.
ابدأ بأن تصبح شخصًا قادرًا على استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات حقيقية.
فقد لا يكون الخط الفاصل الحقيقي في عصر الذكاء الاصطناعي الكبير هو القدرة على استخدامه من عدمها، بل أن بعض الناس يعاملونه كلعبة جديدة، بينما يستخدمه آخرون بالفعل لبناء إنتاجيتهم وعلاقاتهم مع العملاء وأعمالهم.
ستزداد الأدوات قوة، وستنخفض تكلفتها، وسيتسارع التغيير.
لكن ليس عليك مواكبة كل تغيير.
كل ما تحتاج إليه هو العثور على مشكلة تستحق حلها على المدى الطويل، والاستعانة بالذكاء الاصطناعي لتحلها بطريقة أفضل مما فعلت بالأمس.
هذه هي الفرصة التي يستطيع الناس العاديون البدء منها.