هل يُعدّ حلّ الذكاء الاصطناعي القائم على النماذج نظامًا يُقيّد المستخدمين بمورّد واحد؟ كلود كوورك والمستقبل الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي في المؤسسات

تحليل Claude Cowork: أداة تطوير رائعة أم طريق مسدود استراتيجي؟

في المرحلة الحالية من ثورة الذكاء الاصطناعي، تواجه الشركات قرارًا محوريًا: هل ينبغي عليها الاعتماد على حلول الذكاء الاصطناعي المتكاملة للغاية "الأصلية للنموذج" مثل Claude Cowork المبتكرة، أم أن بنية أكثر تجريدًا وغير مرتبطة بالنموذج هي المسار الأكثر أمانًا نحو المستقبل؟

يُظهر Claude Cowork بشكلٍ مُبهر قدرات نماذج البنية التحتية الحديثة عند دمجها بعمق في بيئة التطبيق: تحليل الشفرة المعقدة، والذاكرة الدائمة، والاستدلال التعاوني على أعلى مستوى. مع ذلك، ورغم أن هذه المزايا تُثير حماس فرق التطوير، إلا أن تحليلًا مُعمقًا يكشف عن أوجه قصور استراتيجية كبيرة أمام النشر الواسع النطاق في المؤسسات. فالارتباط الجامد بنموذج واحد لا يُؤدي فقط إلى خلق قيود خطيرة على الموردين واعتمادات تقنية، بل يتجاهل أيضًا الواقع المُتنوع لبيئات تكنولوجيا المعلومات الكبيرة حيث يجب دمج تدفقات بيانات SAP وSalesforce وإنترنت الأشياء بسلاسة.

تتناول هذه المقالة التباين الجوهري بين التفوق التقني لأدوات الذكاء الاصطناعي الفردية ومتطلبات المرونة والقدرة على التكيف والفعالية من حيث التكلفة على المدى الطويل في المؤسسات الكبيرة. نحلل أسباب اعتماد مديري تقنية المعلومات بشكل متزايد على طبقات التنسيق المستقلة عن إدارة دورة حياة التطبيقات (LLM) للتخفيف من التقلبات، وتقليل مخاطر الامتثال، وتحقيق وفورات في التكاليف من خلال توجيه النماذج الذكي. تعرف على سبب ضرورة التحول من نماذج الترخيص القائمة على عدد المستخدمين إلى المقاييس الموجهة نحو النتائج، وكيف تحمي البنية المنفصلة مؤسستك من التقادم السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي.

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي الأصلي للنموذج إلى نظام ذكاء اصطناعي مبني بإحكام حول نموذج ذكاء اصطناعي محدد، بدلاً من التعامل مع الذكاء الاصطناعي كملحق قابل للتبديل بشكل تعسفي.

يشكل النموذج جوهر هذا النظام: يتم تصميم وتحسين تدفق البرنامج بالكامل وعملياته ومعالجة البيانات خصيصًا لهذا النظام (على سبيل المثال، في صياغة الأوامر أو قواعد الأمان).

أما العكس فهو نظام مرن يجعل من السهل تقنياً تبادل مقدمي الخدمات المختلفين (مثل Gemini أو OpenAI أو البدائل المحلية) عبر واجهة محايدة.

يشير مصطلح "الاحتكار من قِبل مورد واحد" إلى اعتماد العميل الشديد على مزود واحد، مما يجعل التحول إلى منتجات منافسة شبه مستحيل بسبب التكاليف الباهظة أو العقبات التقنية أو الالتزامات التعاقدية. ويُعدّ هذا خطراً استراتيجياً حيث يبقى العميل مُلزماً، رغماً عنه، بحلول قد تكون أقل جودة.

مثال عملي: برنامج خدمة العملاء المرتبط تقنيًا بشكل وثيق بنموذج GPT-5 ولا يسمح باستخدام أي نموذج آخر يُعدّ ذكاءً اصطناعيًا أصيلًا للنموذج. أما المنصة التي تؤدي الغرض نفسه ولكنها تنتقل بمرونة بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة حسب المهمة (بنية ذكاء اصطناعي مستقلة عن النموذج) فلا تُعدّ كذلك.

ما هو مشروع Claude Cowork ولماذا يُعتبر مثالاً على تطوير الذكاء النموذجي الخالص؟

يمثل Claude Cowork أحدث مراحل تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على النماذج، حيث يتغلغل نموذج أساسي واحد في بنية النظام بأكملها ويحددها. يعتمد هذا الحل بشكل عضوي على الكفاءات الأساسية لعائلة نماذج Claude من Anthropic، والتي تتميز بقدرات استدلالية قوية، وفهم عميق للبرمجيات، وأداء متميز في المهام التحليلية المعقدة. يوسع Cowork هذه القدرات الأساسية ليشمل بيئة تعاونية تُمكّن من تنفيذ المهام متعددة الخطوات، والذاكرة المشتركة، وسير العمل الجماعي. تتبع فلسفة البنية نهجًا متكاملًا رأسيًا، حيث لا يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي كمكون قابل للاستبدال، بل كجزء لا يتجزأ من نظام بيئي مغلق. يخلق هذا الترابط الوثيق بين طبقة النموذج وطبقة التطبيق تجربة مستخدم متماسكة بأقل زمن استجابة وأقصى استفادة من نقاط قوة النموذج. مع ذلك، في سياق المؤسسات، تصبح فلسفة البنية هذه نفسها قيدًا استراتيجيًا، لأنها تُقيد بشكل منهجي مرونة تكييف النماذج البديلة أو تطبيق مناهج هجينة. إن قرار التصميم المتعلق ببساطة النموذج يعطي الأولوية لتحسين الأداء على المدى القصير على حساب الاستقرار المعماري على المدى الطويل.

ما هي نقاط القوة المحددة التي تجعل Claude Cowork جذابًا لفرق التطوير، ولماذا لا تكفي هذه النقاط لاعتماده على نطاق واسع في المؤسسات؟

تتمحور نقاط القوة الرئيسية لمنصة Claude Cowork حول ثلاثة مجالات: أولاً، إمكانيات متطورة لتوليد ومراجعة التعليمات البرمجية، مما يُمكّن المطورين من التعامل مع قواعد التعليمات البرمجية المعقدة بفهم سياقي؛ ثانياً، إمكانيات تحليل معمق، تُسهّل معالجة المستندات، وتحليل المواصفات الفنية، وتقييم بنية النظام ضمن سياق واحد سلس؛ ثالثاً، التفكير التعاوني، الذي يسمح لأعضاء الفريق بالعمل معاً على حل المشكلات المعقدة مع الحفاظ على سياق موحد. هذه الإمكانيات لا مثيل لها في تطوير البرمجيات والتحليل الفني. مع ذلك، يُظهر واقع الشركات أن أقل من 15% من الموظفين في الشركات الكبيرة يكتبون التعليمات البرمجية أو يُجرون تحليلاً فنياً معمقاً. يعمل معظمهم في مجالات مثل التخطيط المالي، وإدارة سلسلة التوريد، وإدارة علاقات العملاء، والامتثال، والتميز التشغيلي. بالنسبة لهذه الفئات من المستخدمين، يظل نهج Claude القائم على "التفكير أولاً" مبالغاً فيه، وفي الوقت نفسه يفتقر إلى ميزات مؤسسية مهمة: التكامل الأصلي مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) مثل SAP S/4HANA، أو الاتصال الفوري بالبيانات مع منصات إدارة علاقات العملاء (CRM) مثل Salesforce، أو معالجة الإشارات التشغيلية من بنى إنترنت الأشياء (IoT). إن بنية النموذج ليست واعية بالنظام بمعنى الفهم الشامل للمؤسسة، ولكنها تظل أداة للعمل المعرفي المتخصص.

ما الذي يميز متطلبات المؤسسات لمنصات الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالحلول الموجهة للمستهلكين؟

يجب على منصات الذكاء الاصطناعي المؤسسية تحسين ثلاثة أبعاد رئيسية تُعتبر ثانوية بالنسبة لتطبيقات المستهلكين: المرونة، التي تتطلب القدرة على تكييف سير العمل ديناميكيًا مع تغيرات عمليات الأعمال والأطر التنظيمية وظروف السوق دون الحاجة إلى تغييرات جذرية في البنية. أما المتانة، فتعني حماية الاستثمارات عبر دورات تكنولوجية متعددة، مع ضرورة أن تتمتع المنصة بخاصية البقاء في مواجهة الابتكارات السريعة في النماذج. وتُحقق القيمة طويلة الأجل من خلال خلق قيمة قابلة للتوسع لا ترتبط خطيًا بتكاليف الترخيص، بل تُحدد من خلال أحجام العمليات القابلة للأتمتة، وحسابات عائد الاستثمار المعدلة حسب المخاطر، وخيارات التمييز الاستراتيجي. تُركز حلول المستهلكين، مثل Claude Cowork، على تحسين اقتصاديات عدد المستخدمين وزيادة الإنتاجية الفردية، بينما تتطلب منصات المؤسسات اقتصاديات قائمة على النتائج تُحقق نتائج أعمال قابلة للقياس. يجب أن توفر البنية خيارات تعدد المستخدمين، والتحكم الدقيق في الوصول القائم على الأدوار (RBAC)، والامتثال لسجلات التدقيق، وخيارات إقامة البيانات. يعني مصطلح "بمستوى المؤسسات" أيضاً أن المنصة تدمج بيئات بيانات غير متجانسة: بيانات منظمة من قواعد البيانات، وبيانات شبه منظمة من أنظمة المستندات، وبيانات غير منظمة من قنوات الاتصال. ويتطلب هذا التكامل غير المتجانس طبقة تجريدية تعمل على تبسيط النماذج بشكل منهجي.

ما هي المخاطر المحددة التي تنشأ عن احتكار الموردين في أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على النماذج؟

يتجلى احتكار الموردين في أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على النماذج على مستويات متعددة، مما يُشكل مخاطر مالية وتشغيلية كبيرة. يشمل المستوى التقني الترابط الوثيق بين الهندسة الفورية، وإدارة السياق، وأنماط التجزئة الخاصة بالنموذج، مما يجعل الانتقال إلى نماذج بديلة مستحيلاً دون إعادة تصميم كاملة لسير العمل. أما المستوى الاقتصادي فيتمثل في تقلب الأسعار، حيث يمكن لموردي مثل Anthropic تعديل هياكل تسعير واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بهم في أي وقت، مما يؤدي إلى تكاليف تشغيل غير متوقعة في الأنظمة شديدة الترابط. ويُشكل مستوى الامتثال خطراً جسيماً، حيث لا تستطيع المؤسسات التحول بمرونة إلى نماذج ذات ضمانات مختلفة لمعالجة البيانات عند تغيير لوائح خصوصية البيانات (مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي). أما مستوى الأداء فيُعاني من نقاط ضعف مركزية، حيث يمكن أن تؤدي حالات انقطاع الخدمة أو تدهور النموذج الأساسي إلى شلّ البنية التحتية للإنتاجية بأكملها. وعلى الصعيد الاستراتيجي، يُقمع الابتكار، حيث تُصبح فرق تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات معتمدة على خارطة طريق المورد، ويتباطأ معدل الابتكار الداخلي. قد تصل تكاليف الترحيل إلى ما بين 40 و60 بالمئة من تكاليف التنفيذ الأصلية، وهو ما يُصبح، بسبب الاعتماد على المسار السابق، فخاً استراتيجياً. علاوة على ذلك، نادراً ما تُصمَّم البنى الأصلية للنماذج لتراعي الاختلافات التنظيمية، مما يُعرِّض الشركات متعددة الجنسيات للخطر بسبب اختلاف المتطلبات المحلية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان ودون عوائق دخول عالية.

تُعدّ منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة حلاً شاملاً ومريحاً لمشاكل الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التكنولوجيا المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير المطولة، ستحصل على حل جاهز مصمم خصيصاً لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص، غالباً في غضون أيام قليلة فقط.

المزايا الرئيسية باختصار:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق الجاهز للاستخدام في أيام، وليس شهورًا. نقدم حلولًا عملية تُحقق قيمة مضافة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن معالجة آمنة ومتوافقة مع الأنظمة دون مشاركة البيانات مع أي جهات خارجية.

💸 لا مخاطر مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم التخلص تماماً من الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على جوهر عملك: انصبّ اهتمامك على ما تُجيده. نحن نتولّى جميع جوانب التنفيذ التقني والتشغيل والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 حلول مستقبلية وقابلة للتطوير: يتطور نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك معك. نضمن التحسين المستمر وقابلية التوسع، ونقوم بتكييف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة

كيف تعمل طبقات التنسيق المستقلة عن LLM وما هي المزايا المحددة التي تقدمها لأحمال العمل المؤسسية؟

تُطبّق طبقات التنسيق المستقلة عن نموذج التعلم المحدود طبقة تجريد بين سير عمل التطبيق ونماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية من خلال واجهات موحدة ومنطق توجيه. يتألف هذا التصميم من عدة مكونات رئيسية: سجل نماذج يُدير النماذج المختلفة بمواصفاتها وهياكل تكلفتها وخصائص امتثالها؛ ونظام إدارة مطالبات يُوحّد المتغيرات الخاصة بكل نموذج؛ ومحرك توجيه يُخصّص أحمال العمل ديناميكيًا بناءً على الأداء والتكلفة والمخاطر؛ ونظام إدارة سياق موحد يخزن الذاكرة العرضية بشكل مستقل عن النموذج. بالنسبة لأحمال عمل المؤسسات، يُحقق هذا فوائد تحويلية: إذ يُتيح الموازنة بين التكاليف تخصيص الإجراءات ذات الحجم الكبير لنماذج فعّالة مثل Llama-3 أو Mistral، بينما تُوجّه مهام الاستدلال المعقدة إلى Claude-3.5 أو GPT-4o. يسمح توجيه الامتثال بتوجيه معالجة البيانات الحساسة إلى نماذج ذات اتفاقيات معالجة قوية. ويتم تحقيق مرونة الأداء من خلال تجاوز الأعطال التلقائي. يُتيح تسريع وتيرة الابتكار إمكانية دمج نماذج جديدة مثل GPT-6 أو xAI-Grok-3 بسلاسة، مما يُقلل الوقت اللازم لتحقيق القيمة من أسابيع إلى ساعات. كما تُمكّن المنصة من تطبيق استراتيجيات "استخدام النموذج الخاص"، مما يسمح للشركات بنشر نماذج مُخصصة لمجال عملها بدقة عالية.

لماذا يُعد تجريد تقلب النموذج نمطًا معماريًا مألوفًا لمديري تقنية المعلومات، وكيف ينعكس ذلك في مشهد الذكاء الاصطناعي؟

يدرك مديرو تقنية المعلومات نمط تقلب النماذج الذي ساد دورات التكنولوجيا السابقة: الانتقال من البنية التحتية المحلية إلى الحوسبة السحابية، والتطور من قواعد البيانات العلائقية إلى قواعد بيانات NoSQL، وتجزئة منصات الأجهزة المحمولة. في كل دورة، أثبتت التجريدات القائمة على المنصات مرونةً أكبر من تحسينات المصادر المنفصلة. يشهد مجال الذكاء الاصطناعي انكماشًا في معدل دورات الابتكار إلى ما بين ستة وتسعة أشهر، مقارنةً بخمس إلى سبع سنوات للبرمجيات التقليدية. تم إطلاق نماذج GPT-4 وClaude-3 وGemini-1.5 وLlama-3 وMistral-Large في غضون عام واحد، ولكل منها نقاط قوة متفاوتة. يلاحظ مديرو تقنية المعلومات أن الأنظمة الأصلية للنماذج تُراكم ديونًا تقنية لأن كل ترقية للنموذج تستدعي إعادة هندسة. في المقابل، تُطبّق المنصات غير المرتبطة بنموذج نمط واجهة مستقر، حيث تظل تجربة المستخدم ومنطق سير العمل ثابتين بغض النظر عن تغييرات النموذج. يُعد هذا الثبات عامل نجاح حاسم، إذ تستغرق عمليات إدارة التغيير من 12 إلى 18 شهرًا. إذا أصبحت منصة الذكاء الاصطناعي قديمة خلال هذه المرحلة، فستنشأ مفارقة الابتكار. ولذلك، يُعتبر التجريد ضرورة استراتيجية لإدارة العلاقة بين وقت خلق القيمة والمخاطر التكنولوجية.

كيف تختلف النماذج الاقتصادية لترخيص الذكاء الاصطناعي القائم على عدد المقاعد والقائمة على النتائج للشركات الكبيرة؟

تعتمد التراخيص القائمة على عدد المستخدمين، كما هو الحال في منصة Claude Cowork، على حساب التكاليف لكل مستخدم ووحدة زمنية، والتي تتراوح عادةً بين 20 و30 دولارًا شهريًا. ينتج عن ذلك هياكل تكلفة خطية مستقلة عن القيمة التجارية المُضافة، وقد تصل هذه التكاليف بسرعة إلى مبالغ طائلة بالنسبة للشركات الكبيرة. يصبح حساب عائد الاستثمار غير دقيق، نظرًا لصعوبة تحديد مكاسب الإنتاجية كميًا. في المقابل، تربط التراخيص القائمة على النتائج التكاليف بنتائج قابلة للقياس: المعاملات المُعالجة تلقائيًا، أو أسطر البرمجة المُولّدة للإنتاج، أو تذاكر الدعم المُحلّة. تتيح هذه المقاييس قياسًا مباشرًا للقيمة مقابل التكلفة. على سبيل المثال، يمكن لمزود خدمات مالية أن يدفع مقابل كل وثيقة امتثال سرية، مما يُتيح مصفوفة عائد استثمار واضحة. كما تُتيح المنصات غير المُقيّدة بنموذج مُحدد إمكانية مُوازنة التكاليف، مما يُمكّن الشركات من تفويض المهام القياسية إلى نماذج أقل تكلفة، ونشر نماذج رائدة أكثر تكلفة بشكل استراتيجي حيث تُبرر قيمتها المُضافة التكلفة الإضافية.

لماذا تعمل نماذج المقاعد بشكل هيكلي ضد قيمة المؤسسة

تعود نماذج الترخيص القائمة على عدد المستخدمين إلى حقبة كان يُنظر فيها إلى البرمجيات كأداة إنتاجية فردية، لا كبنية تحتية شاملة لخلق القيمة. وتنجح هذه النماذج طالما بقيت الفائدة محصورة في مستوى العاملين في مجال المعرفة. ويندرج نظام Claude Cowork ضمن هذا السياق، حيث ينصب التركيز على المطورين الأفراد الذين يتفاعلون مع نموذج قوي، وتنشأ الرافعة الاقتصادية من مكاسب الإنتاجية الفردية. إلا أن هذا يؤدي إلى خلل في التوازن بالنسبة للشركات الكبيرة. فبمجرد انتقال عمليات الذكاء الاصطناعي إلى العمليات التشغيلية - كمعالجة الفواتير والخدمات اللوجستية وخدمة العملاء - تُحدد الفائدة بحجم العمليات ومعدلات الخطأ، لا بالمستخدمين الأفراد. فالنظام الذي يُعالج مئات الآلاف من المستندات تلقائيًا يُولد قيمة تتجاوز بكثير الأرباح الفردية. تتجاهل النماذج القائمة على عدد المستخدمين هذا الأمر، وتربط التكاليف بعدد الموظفين. تدفع الشركات مقابل تراخيص بالكاد تُستخدم، بينما تعمل خطوط أتمتة العمليات "في الخلفية" دون أن تعكس القيمة المضافة. ويؤدي هذا إلى رد فعل لخفض التكاليف: حيث تُخصص التراخيص فقط "للمستخدمين المتقدمين"، ويبقى الذكاء الاصطناعي أداة متخصصة. من ناحية أخرى، تشجع النماذج القائمة على النتائج على الأتمتة لأن التكاليف ومساهمة القيمة ترتبط بشكل شفاف.

لماذا أصبحت ذكاءات أماكن العمل المشتركة هي المعيار الأساسي

تُعدّ إمكانيات Claude Cowork مثيرة للإعجاب، لكنها تُشير إلى بداية المشهد المتوقع لتطبيقات المؤسسات. وسرعان ما ستصبح المساعدات القائمة على الاستدلال، والسياق المستمر، وإدارة المهام متعددة المراحل، ميزات قياسية. وبمجرد أن تتساوى عدة نماذج رائدة في قوتها، سيتحول التنافس من "ما الذي يُمكن أن يفعله النموذج؟" إلى "ما الذي يُمكن أن تفعله المنصة التي تضمّ العديد من النماذج؟". من منظور المؤسسة، سيُصبح هذا الذكاء عاملاً أساسياً. يجب أن يُتقن النظام الحديث التحليل والتنسيق المعقدين. ويكمن التميّز في مدى مرونة نشر هذا الذكاء في بيئة غير متجانسة. لا يهمّ كثيراً ما إذا كان Claude أو GPT أو Llama يعمل داخلياً، فالمهم هو ألا تتغير طريقة عملنا عند تغيير النموذج. هذا يُقلّل من ميزة الأنظمة التي تعتمد كلياً على النماذج. ما يُعتبر تجربة حصرية اليوم سيُصبح سلعة متاحة بمجرد أن يلحق المنافسون بالركب. في الوقت نفسه، تتزايد توقعات التكامل: يجب أن يكون الذكاء متاحاً في كل مكان - في البريد الإلكتروني، ونظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، ونظام إدارة علاقات العملاء (CRM). بمجرد أن يصبح هذا متاحًا عبر طبقة التنسيق، يصبح النموذج موردًا قابلاً للتكوين.

لماذا ستتفوق منصات المؤسسات على زملاء العمل الذين يعتمدون على النماذج الأصلية على المدى الطويل؟

النقطة الأساسية هي: لا تتعارض منصات المؤسسات مع أنظمة العمل المشتركة القائمة على النماذج، بل تجمعها تحت مظلة واحدة. يمكن لمنصة قوية ومستقلة عن النماذج توفير وكلاء شبيهين بأنظمة العمل المشتركة كأحد التطبيقات المتعددة. يمكن تشغيل نفس "الوكيل المشترك" على منصة Claude، وهي نموذج مصرفي داخلي، أو نموذج مفتوح المصدر فعال من حيث التكلفة، وذلك حسب السياق. هذه المرونة تُرجّح كفة مشغلي المنصات. فبينما تُقيّد الأنظمة القائمة على النماذج المستخدمين عموديًا، تفتح المنصات المجال أفقيًا. تحتفظ الشركات بالسيطرة على توجيه البيانات وتدفقها. كما توفر المنصات مزايا في الحوكمة والأمان: إذ تُمكّن لوحة التحكم المركزية من وضع سياسات متسقة عبر جميع النماذج. فبدلاً من الحفاظ على سياسات فردية في كل نظام، تُطبّق القواعد مركزيًا. كما يتم تجنب الديون التقنية: فالذين يستثمرون بكثافة في حلول قائمة على النماذج يُرسّخون سير عمل محدد. يتطلب نهج المنصة تجريدات تسمح بتغييرات النموذج دون إعادة هيكلة جوهرية.

ماذا سيحدث عند وصول طراز فرونتير التالي؟

السؤال ليس ما إذا كان سيظهر نموذج أكثر قوة، بل متى سيظهر. تاريخيًا، أصبحت أجيال النماذج قديمة شهريًا. في بيئة تعتمد على نموذج محدد، تتطلب كل قفزة قرارًا بالهجرة وجهودًا للتكامل. أما في منصة مستقلة عن النموذج، فيُضاف نموذج جديد ببساطة إلى السجل. تُوجّه أحمال العمل التجريبية استراتيجيًا، وتتدفق بيانات القياس عائدةً، ولا يُجرى التبديل إلا بعد إثبات النجاح. يتجنب هذا المسار التطوري مشاريع "التحويل الجذري" المُعطِّلة. لذلك، ينبغي تعريف وكلاء مستوى العمل المشترك بشكل عام: فأدوارهم ومنطقهم غير مرتبطة بنموذج محدد، بل تُوصَف عبر واجهات. أما النموذج الذي يُؤدي الدور فهو مسألة تكوين.

لماذا يجب على الشركات التحرك الآن؟

تخوض العديد من المؤسسات حاليًا المرحلة التجريبية. وتُغري حلولٌ تعتمد على النماذج، مثل Claude Cowork، بوعودها بتحقيق نتائج سريعة. لكن الخطر يكمن في إمكانية تحوّل هذه التجارب تدريجيًا إلى تبعيات مُنتجة تفتقر إلى بنية استراتيجية. لذا، لا بد من تحديد المبادئ: يمكن أن تكون التجارب مُعتمدة على النماذج، لكن لا يمكن ذلك مع المنصات الاستراتيجية. وعندما يتدخل الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحيوي، تبرز الحاجة إلى بنية تُعامل النماذج كموارد قابلة للتبادل. وهذا لا يعني التخلي عن حلول مثل Claude، بل دمجها كمكونات في منظومة أوسع وأكثر مرونة.

إن زملاء العمل الذين يتمتعون بصفات نموذجية هم الدليل، وليسوا المصير

تُبرهن حلول مثل Claude Cowork بشكلٍ مُلفت على إمكانات النماذج الحديثة، وبالتالي تُقدّم حُجّةً لعدم الاقتصار على نموذج واحد. ينبغي على من يُدرك هذه الإمكانات أن يُتيحها على نطاق واسع وبشكلٍ مُستدام. ويتحقق ذلك من خلال منصات أفقية، لا من خلال هياكل رأسية مُنعزلة. يجب على الشركات أن تنظر إلى نفسها كمهندسي منصات. أما الشركات التي تعتمد على هياكل لا تعتمد على نموذج مُحدد، فإنها تُحوّل التركيز من اختيار النموذج إلى البنية التحتية طويلة الأجل. من هذا المنظور، لا تُمثل منصات العمل المُدمجة مع النماذج المُحددة مُنتجًا نهائيًا، بل هي نموذج أولي لمستقبل تُقرر فيه منصات المؤسسات بشكلٍ مُستقل أي ذكاء يتم نشره ومتى.

Konrad Wolfenstein

يسعدني أن أكون مستشارك الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر البريد الإلكتروني wolfenstein∂xpert.digital أو

اتصل بي على الرقم +49 7348 4088 965 .

لينكد إن