فجوة نشر الذكاء الاصطناعي مشكلة بشرية

السبب الأكثر شيوعًا لإخفاق مشاريع الذكاء الاصطناعي ليس النموذج، بل أن لا أحد في المؤسسة يعرف كيف يحوّل نموذجًا قادرًا إلى عملية تعمل فعلًا. وفي 2 أكتوبر وضعت Anthropic سعرًا لهذه المشكلة: 100 مليون دولار أمريكي لتدريب 10,000 شخص وظيفتهم هي ذلك تحديدًا.

ما الذي حدث

بحسب إعلان Anthropic، تهدف Claude Frontier Academy الجديدة إلى تدريب 10,000 من «Frontier Deployed Engineers» بحلول نهاية 2027، بدعم من التزام قدره 100 مليون دولار أمريكي. والبرنامج الأول إقامة تدريبية «تتبع النموذج الطبي في بناء الخبرة» بحسب تعبير Anthropic. ترشّح المؤسسات مهندسين أقوياء، يأتي كلٌّ منهم بمشروع Claude محدد. يحضرون أولًا برنامجًا حضوريًا لعدة أيام يتضمن محاكاة لنشر مؤسسي واختبارًا عمليًا مقيَّمًا، ثم يمضون 12 أسبوعًا في قيادة حالة استخدام حقيقية في مؤسساتهم بدعم من مهندسي Anthropic، يليها تقييم نهائي.

تُعقد الدفعات في سان فرانسيسكو ونيويورك ولندن. ومن الشركات المذكورة في الدفعات الأولى Accenture وBain وCapgemini وCommonwealth Bank of Australia وDeloitte وMcKinsey وMorgan Stanley وNovo Nordisk. وتقول Anthropic إن الأكاديمية تبني على شبكة شركائها، حيث حصل مهنيون في 46,000 شركة على أكثر من 175,000 شهادة.

ويقول مسؤول في Accenture نُقل عنه في الإعلان إن الإقامة التدريبية تقيّم «التقدير المختبَر في محاكاة لنشر مؤسسي، لا المهارات التقنية بمعزل عن غيرها».

لماذا يهم ذلك

اقرأ قائمة المشاركين الأوائل: شركات استشارية، ومصارف، وشركة أدوية. هذه هي المؤسسات التي ستنشر الذكاء الاصطناعي داخل شركات أخرى، بما في ذلك داخل أقسام التسويق. النموذج ليس جديدًا؛ فمهندسو الميدان ومهندسو الحلول موجودون في كل فئة من برمجيات المؤسسات. الجديد هو الحجم والتركيز على التقدير في عمليات النشر الحقيقية.

والتسويق يعاني الفجوة نفسها، مع عدد أقل من الأشخاص العاملين على سدّها. فكثير من الفرق لديها الآن إمكانية الوصول إلى نماذج وأدوات ممتازة. لكن عددًا أقل بكثير لديه شخص وظيفته أن يأخذ عملية تسويقية فوضوية، مثل مراقبة المنافسين أو اختبار المحتوى الإبداعي أو إعداد التقارير، ويعيد تصميمها حول الذكاء الاصطناعي مع دمج القياس والضوابط والتبنّي فيها.

ومواقع الدفعات تستحق الملاحظة أيضًا. فلا شيء منها في آسيا. وبالنسبة لمنطقتنا، فهذه إما فجوة ينبغي سدّها محليًا، أو إشارة إلى أن الموجة الأولى من الكفاءات المعتمدة في النشر ستتركز في أماكن أخرى.

ماذا تقول أبحاثي

في رأيي، أصعب خطوة في الذكاء الاصطناعي التطبيقي هي تلك الواقعة بين نموذج يعمل وعملية تعمل. وأبحاثنا تعكس ذلك. ففي MindFuse ‏(ACM Multimedia 2025) وفي العرض الصناعي لـ SOMIN في ACM Multimedia 2025، لا تقتصر المساهمة على النماذج، بل تشمل كيفية اندماجها في العمل الاستراتيجي للمسوّق: التنبؤ بالأداء إلى جانب نموذج لغوي كبير يفسّر ويوصي.

كتبت في Forbes عن سدّ الفجوة بين التسويق وأنظمة الذكاء الاصطناعي وعن تسخير النماذج اللغوية الكبيرة في الأعمال بما يتجاوز روبوتات الدردشة. والفكرة الثابتة هي أن القيمة تظهر حين يفهم أحدهم الجانبين: ما يستطيع النموذج فعله بشكل موثوق، وما تحتاجه الأعمال فعلًا. وهذا الشخص نادر في التسويق.

أنا أيضًا أدرّس، في NUS وINSEAD وغيرهما، وأجد صدى لدي في تأطير الأمر على غرار الإقامة الطبية. فأنت لا تتعلم النشر من الشرائح. تتعلمه بتولّي حالة حقيقية، تحت الإشراف، وبأن تُقيَّم على تقديرك.

كيف يمكن لفرق التسويق بناء هذا الدور الآن

• عيّن مسؤولًا. امنح شخصًا واحدًا مسؤولية صريحة عن تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي إلى عمليات تسويقية، مع الوقت الكافي لذلك.
• تعلّم على حالة حقيقية. اختر سير عمل قائمًا واحدًا، مثل التقرير الأسبوعي عن المنافسين، وأعد تصميمه من البداية إلى النهاية، مع خط أساس وهدف.
• اجمع بين التسويق والهندسة. أفضل عمليات النشر تأتي من مسوّق يعرف القرار وتقني يعرف النظام، يعملان معًا.
• قيّم التقدير، لا إتقان الأدوات. هل يستطيع الشخص أن يشرح متى لا ينبغي الوثوق بالذكاء الاصطناعي وماذا يحدث حينها؟
• شارك ما ينجح. دوّن كل عملية نشر في صورة حالة قصيرة: المشكلة، والتصميم، والنتيجة، وأنماط الإخفاق.

مئة مليون دولار رقم كبير للتدريب. لكنه رقم صغير مقارنة بما تخسره المؤسسات على مشاريع ذكاء اصطناعي لا تصل أبدًا إلى العمل اليومي. ولا ينبغي للتسويق أن ينتظر أحدًا آخر ليدرّب من يتولون النشر لديه.

الأسئلة الشائعة