لقد بشّر ظهور الذكاء الاصطناعي المُولّد بعصرٍ أصبحت فيه الآلات قادرة على إنتاج مخرجات تُشبه إلى حد كبير الإبداع البشري، تشمل النصوص والصور والرموز البرمجية وما شابه. ورغم أن هذه القدرة تُعدّ بحد ذاتها قدرةً تحويلية، إلا أن نجاحها يعتمد على جانبٍ أساسيٍّ للغاية: فعالية التواصل بيننا وبين نماذج الذكاء الاصطناعي - بمعنى آخر، تُحدّد فعالية مجموعة التعليمات جودة استجابة نموذج الذكاء الاصطناعي.

ما هي مطالبات الذكاء الاصطناعي؟

مجموعة التعليمات التي نُدخلها إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، أو نموذج اللغة الكبير (LLM)، على أمل الحصول على النتيجة المطلوبة، هي ما نعرفه جميعًا باسم موجه الذكاء الاصطناعي (أو ببساطة، موجه)، ويشكل جزءًا أساسيًا من هندسة موجهات الذكاء الاصطناعي. تقرير وتشير تقديرات Fortune Business Insights إلى أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي العالمي سينمو من 294.16 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 1,771.62 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، مع مساهمة جزء كبير من هذا النمو في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية حيث تلعب الهندسة السريعة دورًا حيويًا.

ومع ذلك، فإننا جميعًا نواجه مواقف نشعر فيها أن الناتج ولدت إن تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي بواسطة أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI)، مثل ChatGPT من Open AI أو Gemini من Google، بعيد كل البعد عما كان مطلوبًا، أو على الأقل ما كان متوقعًا.

عندها يُنصح بالتراجع قليلاً وإلقاء نظرة ثانية (أو ثالثة، رابعة، أو حتى خامسة إن لزم الأمر) على الطلب الأصلي. ربما لم يكن محددًا، أو يفتقر إلى السياق، أو حتى يفتقر إلى معلومات أساسية كانت ستجعل الرد جديرًا بالاهتمام.

قوة الذكاء الاصطناعي

لفترة طويلة، هيمنت الخوارزميات المعقدة والترميز المعقد على السرد المتعلق بالذكاء الاصطناعي. والحقيقة هي أن تحقيق أقصى استفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لا يتطلب الحصول على درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب. كل ما هو مطلوب هو القدرة على صياغة أسئلة واضحة ومحددة ومنظمة بشكل جيد، حيث تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي هذه على التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). إنها مهارة استثنائية لدرجة أنها أدت إلى ظهور مجال متخصص يُعرف باسم الهندسة السريعة.

A دراسة حديثة أظهرت دراسةٌ أن تطبيق تقنيات هندسة موجهات محددة أدى إلى تحسنٍ متوسط ​​بنسبة 11.46% مقارنةً بالاستعلامات غير المعدلة. بل يُظهر هذا بوضوح أن حتى التحسينات الطفيفة في تصميم موجهات البحث يمكن أن تُؤدي إلى تحسيناتٍ كبيرة في الأداء.

لقد سمعنا جميعًا عن استخدام الذكاء الاصطناعي كمساعدين أذكياء، لكن لا ينتبه الكثير منا إلى حقيقة أن هذا ذكي المساعد لا يكون ذكيا إلا إذا استمر في تلقي المعلومات محدد الأوامر (الإرشادات). بدونها، نُسلّم أداةً قويةً طلبًا مبهمًا ونأمل أن يكون الأفضل. وكما يقول المثل القديم: "الخطأ الوارد يُخرج الخطأ".

آخر ورقة بحثية لقد أظهرت الدراسات حول هندسة المطالبات أن نماذج اللغة الكبيرة، عندما تكون مجهزة بمطالبات مصممة بشكل جيد، يمكن أن تضاهي قدرات هندسة المطالبات على مستوى الإنسان، مما يؤدي إلى تحقيق أداء مماثل عبر مهام مختلفة.

تكمن روعة الذكاء الاصطناعي القائم على التوجيه في سهولة الوصول إليه. فتعلم كتابة توجيهات فعّالة لا يتطلب خبرة في مجال معين، وينبغي على الأفراد في مختلف الأدوار داخل المؤسسة الاستفادة منه. على سبيل المثال:

• يمكن لفرق التسويق استخدام المطالبات لإنشاء نص إعلاني مقنع
• يمكن لفرق المبيعات الاستفادة منها لتخصيص التواصل مع العملاء
• يمكن لفرق العمليات الاستفادة منها لتحليل البيانات وتحسين العمليات. 

ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي رائعًا على وجه التحديد؟

تجدر الإشارة إلى أنه على الرغم من قدرة المؤسسات على تفويض العديد من المهام اليومية إلى الذكاء الاصطناعي، إلا أن الميزة التنافسية الحقيقية تكمن في مدى نجاحها في توجيهها. خذ على سبيل المثال التوجيه التالي المقدم إلى ChatGPT:

للوهلة الأولى، يبدو هذا التوجيه واضحًا ويضع أساسًا منطقيًا. فهو يُوجِّه الذكاء الاصطناعي لإنشاء بريد إلكتروني تسويقي مقنع وغني بالمعلومات، يُركِّز على الميزات الرئيسية للمنتج ويُقدِّم دعوةً لاتخاذ إجراء.

وهنا الإخراج:

مع ذلك، بالنظر إلى البريد الإلكتروني المُرسَل، يتضح أنه عام، ويفتقر إلى التأثير العاطفي، ويُفوِّت فرص الإقناع الاستراتيجي. ليس من الصعب تحديد السبب، لأن:

• لا يطلب الموجه من الذكاء الاصطناعي إنشاء سطر موضوع يجذب الانتباه، مما يترك الأمر للصدفة فيما إذا كانت بداية البريد الإلكتروني ستكون جذابة بما فيه الكفاية
• لم يذكر اسم المنتج أيا كان
• في حين أن المطالبة تحدد "المحترفين المشغولين" باعتبارهم الجمهور المستهدف، إلا أنها لا توجه الذكاء الاصطناعي إلى الاعتراف بالتحديات أو الإحباطات المحددة التي يواجهونها
• بدون توجيه لتضمين شهادات العملاء، وقصص النجاح، أو جوائز الصناعةإن استجابة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى المصداقية وعناصر بناء الثقة
• في حين أن المطالبة الأصلية تطلب بريدًا إلكترونيًا تسويقيًا، إلا أنها لا تحدد كيفية هيكلة المحتوى أقصى تأثير
• يطلب الموجه "دعوة قوية للعمل"، لكنه لا يحدد ما يجعلها قوية. دعوة للعمل تفتقر إلى عرض أو حافز حساس للوقت من غير المرجح أن يجبر القارئ على اتخاذ إجراء فوري

الآن، دعنا نحاول باستخدام موجه معدّل:

وهنا نرى مطالبة أكثر تفصيلا، تتطرق إلى التفاصيل الدقيقة للطلب.

وهنا الإخراج:

التحسينات ملحوظة فورًا - أصبح البريد الإلكتروني الآن أكثر جاذبيةً وهيكلةً وإقناعًا. ومرة ​​أخرى، يلعب الموجه دورًا حيويًا:

• موجه يطلب صراحة سطر الموضوع، التأكد من أن البريد الإلكتروني يبدأ بقوة ويجذب الانتباه على الفور
• المنتج اسمه (SmartNest)، مما يضيف العلامة التجارية والمصداقية والشعور بالألفة إلى الرسالة
• يوجه الذكاء الاصطناعي إلى الاعتراف بتحديات الجمهور، مما يجعل البريد الإلكتروني أكثر ارتباطًا وإقناعًا
• إنه يأمر الذكاء الاصطناعي بـ تتضمن شهادة العميل وتقدير الصناعة، إضافة عناصر بناء الثقة التي تعزز المصداقية
• تم تحديد التنسيق (فقرات موجزة ونقاط محددة عند الحاجة)، مما يضمن سهولة القراءة ويجعل البريد الإلكتروني أسهل في القراءة
• تمت تحسين الدعوة إلى العمل، مع عنصر حساس للوقت يخلق حالة من الإلحاح ويشجع على اتخاذ إجراءات فورية

نصائح لكتابة مواضيع فعّالة للذكاء الاصطناعي

الخلاصة الرئيسية هنا هي أن مطالبة الذكاء الاصطناعي القوية هي تلك التي: 

• يحتوي على تعليمات واضحة ومحددة ومفصلة
• يوفر السياق وتفاصيل الخلفية المطلوبة
• لديه تدفق منطقي ويطلب هيكل الاستجابة المطلوب
• تعيين دور ذي صلة (على سبيل المثال "افترض أنك خبير في تكامل البيانات")
• يقدم معلومات حول النغمة والأسلوب الذي يجب اعتماده
• ليس معقدًا بلا داعٍ
• لا يتضمن سلسلة من المهام المعقدة المتعددة
• يقلل عدد التكرارات (ذهابا وإيابا)

باختصار، فهو يوجه الذكاء الاصطناعي من خلال تحديد ما يجب تضمينه بالضبط حتى يتوافق الناتج مع الغرض المقصود قدر الإمكان.

وكلاء الذكاء الاصطناعي: سد الفجوة بين مطالبات الذكاء الاصطناعي والأداء

نظرا لارتفاع وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين ولتطبيقها في مختلف البيئات، من المهم إدراك أن فعاليتها تتأثر مباشرةً بدقة ووضوح المُدخلات (الإرشادات) المُقدمة لها. ويرجع ذلك أساسًا إلى أن وكلاء الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن مدى استقلاليتهم، لا يزالون بحاجة إلى أن نحدد لهم الأهداف التي نريدهم أن يحققوها نيابةً عنا.

وكلاء منظمة العفو الدولية تحليل اللغة الطبيعية وتنفيذ المهام الموضحة في موجه النظام، بما في ذلك التعليمات الأساسية والإرشادات والسياق الذي يحكم استجابات العميل. لهذا السبب، من المهم جدًا أن تكون موجهات الذكاء الاصطناعي دقيقة ومنظمة بشكل جيد.

من الأمور الأخرى التي يجب تذكرها أن وضوح التوجيه يرتبط ارتباطًا مباشرًا بسرعة ودقة استجابة وكيل الذكاء الاصطناعي. التوجيه المُصمم جيدًا يُقلل من التكرار غير الضروري للتوضيح، مما يؤدي إلى أداء أسرع وأكثر دقة، سواءً كان ذلك تحليل البيانات، أو تحسين سير العمل، أو دعم تفاعلات العملاء.

يمكن لمطالبة واضحة أن تدفع وكيل الذكاء الاصطناعي إلى:

• تمييز الأنماط الدقيقة في مجموعات البيانات المعقدة
• توليد حلول إبداعية في البيئات التنافسية
• إدارة المشاريع متعددة الأوجه مع التركيز على الكفاءة
• التكيف مع السيناريوهات المتطورة مع الحد الأدنى من التدخل

إعادة تعريف تفاعل الذكاء الاصطناعي من خلال الهندسة السريعة الفعالة

مع تزايد تعقيد برامج الماجستير في القانون، أصبحت جودة مخرجاتها تتشكل بشكل متزايد بناءً على مدى قدرتنا على تنظيم مطالباتنا.

بالنسبة للمؤسسات، لا تقتصر هندسة الاستجابة الفورية على تحسين الاستعلامات، بل تشمل أيضًا تصميم نهج منهجي لاستخراج الإجابات الأكثر دقةً وارتباطًا بالسياق وقيمةً. بدلًا من التعامل مع الاستجابة الفورية كاستعلامات معزولة، تحتاج المؤسسات إلى بناء "قدرة داخلية على هندسة الاستجابة الفورية" تتكامل مع سير العمل الرقمي الحالي وعمليات صنع القرار.

وللقيام بذلك، يتعين على المنظمات أن:

إنشاء مراكز معرفة مركزية لمطالبات الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات

من أولى الخطوات الواجب اتخاذها إنشاء مستودعات داخلية تُوثّق فيها المطالبات الفعّالة، المصنّفة حسب حالة الاستخدام والوظيفة، وتُسهّل الوصول إليها. وينبغي أن يقترن ذلك بوثيقة تُحدَّث باستمرار تُوضّح أفضل الممارسات لبناء المطالبات، بما في ذلك إرشادات حول الوضوح، وتوفير السياق، والصيغ المطلوبة، وتقنيات الحدّ من التحيزات. الهدف هو تحقيق الاتساق ومنع الفرق من تكرار حل نفس تحديات المطالبات بشكل مُنعزل.

إنشاء فريق تعاوني مشترك

تتطلب الهندسة السريعة المثلى مزيجًا من الفهم الفني والمعرفة الخاصة بالمجال، مما يعني أن علماء البيانات وخبراء الموضوع والمستخدمين النهائيين سيحتاجون إلى التعاون معًا لتصميم ما يكون سليمًا من الناحية الفنية ومتوافقًا مع أهداف العمل.

تبسيط إنشاء مطالبات الذكاء الاصطناعي لمستخدمي الأعمال

يتمتع الأفراد ذوو الخبرة المباشرة في تحديات البيانات والأعمال بأفضل فهم للنتائج المرجوة. لذلك، ينبغي على المؤسسة تطبيق أدوات بديهية وواجهات مرئية تُمكّن المستخدمين غير التقنيين من تصميم وتحسين المطالبات بسهولة دون الحاجة إلى كتابة أكواد معقدة.

دمج الهندسة السريعة في البنية التحتية للتكنولوجيا الحالية

بدلاً من التعامل مع الهندسة السريعة كمهمة منفصلة، ​​ينبغي على المنظمات الاستفادة من الأدوات والمنصات الموحدة لتسهيل العمل بسلاسة التكامل مع مصادر بيانات المؤسسة المختلفةالهدف هنا هو تمكين إنشاء مطالبات غنية بالسياق تستخدم أحدث المعلومات التجارية وتقدم رؤى أكثر موثوقية.

إضفاء الطابع الديمقراطي على الهندسة السريعة وتمكين الفرق من التجربة والتحسين

إن توفير بيئة تُمكّن الفرق من بناء واختبار إصدارات مختلفة من المطالبات بسرعة يُعدّ أمرًا أساسيًا للتحسين المستمر. لذا، ينبغي على المؤسسات تمكين مجموعة أوسع من الموظفين في مختلف الأقسام من التفاعل بفعالية مع خبراء القيادة وابتكار حلول مُدعّمة بالذكاء الاصطناعي مُصمّمة خصيصًا لتلبية احتياجاتهم الخاصة.

ما يعنيه الهندسة السريعة الفعالة للشركات

إذًا، كيف تؤثر الهندسة السريعة على جميع الأعمال الأخرى؟ بدايةً، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة خلفية لعلماء البيانات، بل أصبح محركًا أساسيًا لكفاءة الشركات، والمؤسسات التي تتعامل مع الهندسة السريعة كتخصص استراتيجي بدلًا من مهارة مؤقتة، تشهد مزايا حقيقية.

• ستتمكن فرق الأقسام القادرة على صياغة مطالبات واضحة من بناء وكلاء ذكاء اصطناعي فعالين لحالات الاستخدام المحددة الخاصة بهم دون توقف بسبب القيود التقنية.
• تتيح الهندسة الاستراتيجية السريعة للمؤسسات تخصيص الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات أعمالها المحددة، سواء كان ذلك أتمتة دعم العملاء أو تحليل البيانات المعقدة.
• تؤدي الإرشادات المُحسَّنة إلى مخرجات أسرع وأكثر صلة، مما يقلل الحاجة إلى التصحيحات اليدوية أو التكرارات المتعددة.
• تحصل الشركات التي تتقن تفاعلات الذكاء الاصطناعي على ميزة واضحة على منافسيها الذين يستخدمونها من خلال نهج التجربة والخطأ.
• بفضل توحيد أفضل الممارسات، تستطيع الفرق توسيع نطاق تنفيذات الذكاء الاصطناعي عبر الأقسام دون الحاجة إلى إعادة اختراع العجلة لكل حالة استخدام.

هل ستتجاوز الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى الإرشادات الجيدة؟

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي يزداد ذكاءً. فالتطورات المستمرة في برامج الماجستير في القانون والواجهات المُحسّنة تجعل التفاعل مع الذكاء الاصطناعي أكثر سهولةً للجميع. ولكن هل يعني هذا أننا سنصل إلى مرحلة لا تعود فيها الحوافز مهمة؟

الإجابة المختصرة: ليس تماما.

الإجابة الأطول: حتى مع ازدياد وعي أنظمة الذكاء الاصطناعي بالسياق وقدرتها على فهم اللغة الطبيعية بشكل أفضل، فإنها لا تزال تعتمد على المدخلات المنظمة لإنتاج استجابات ذات صلة وعالية الجودة. والسبب الأساسي هو حقيقة بسيطة مفادها أن الذكاء الاصطناعي لا "يفكر" كما نفعل. لذا، فبدون توجيه واضح، قد يُسيء تفسير النية، أو يُغفل الفروق الدقيقة المهمة، أو يلجأ إلى استجابات عامة وبسيطة، كما رأينا في الأمثلة السابقة.

في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي القادمة ستُقلل من صعوبة تعلم المستخدمين من خلال جعل التفاعلات أكثر سلاسة، إلا أنها لن تُلغي الحاجة إلى توجيهات مُحكمة. بل على العكس، ستزداد أهمية القدرة على إتقان التوجيهات مع تولي الذكاء الاصطناعي مهام أكثر تعقيدًا.

ولا ننسى أن فهم حدود الذكاء الاصطناعي يُعدّ ميزة تنافسية أيضًا. فبما أن الذكاء الاصطناعي قد يُوهم، أو يُسيء تفسير لغة مُبهمة، أو يُعطي ثقة مُضللة بإجابات غير صحيحة، فإن المستخدمين الذين يُدركون هذه العيوب ويبتكرون حلولًا لتخفيفها سيحصلون دائمًا على نتائج أكثر موثوقية من أولئك الذين يفترضون أن الذكاء الاصطناعي خالٍ من العيوب.

الاستنتاج: القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي تكمن في المستخدم، وليس في النموذج

أكبر فكرة خاطئة عن الذكاء الاصطناعي هي أنه كيان مستقل تمامًا، عالم بكل شيء. في الواقع، لا تكتسب قوة الذكاء الاصطناعي إلا بقدرة الشخص الذي يستخدمه. لهذا السبب، أصبح تطوير مهارات القراءة والكتابة السريعة مهارة أساسية، ليس فقط لمهندسي الذكاء الاصطناعي، بل أيضًا لقادة الأعمال والمسوقين والمحللين والمبدعين على حد سواء.

مع منصات البيانات الحديثة التي تدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل Asteraستصبح القدرة على صياغة مطالبة جيدة بنفس أهمية كتابة كود فعال.

معرفة المزيد عن Astera منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي.