لقد ك للتو عن عمليتهم الداخلية لتصبح مهندساً لنشر الذكاء الاصطناعي (AI FDE)
AAI LABS
Computing/SoftwareManagementJob Search
Transcript
00:00:00إذا كنت شخصاً يعرف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي، فهناك فرصة هائلة أمامك الآن، و
00:00:04من المثير للاهتمام، على الرغم من أنها واحدة من أكثر الوظائف التي تحتاجها الشركات، إلا أنها بالكاد تجد
00:00:09أي شخص يمكنه القيام بها؛ تلك الفرصة هي دور يسمى مهندس نشر ميداني أو (FDE) و
00:00:14الأمر ليس في صعوبة تعلم العمل، بل في أن الناس لا يعرفون أن هذا الدور موجود في المقام
00:00:19الأول، وخلال الشهر الماضي، أصبح هذا الدور مهم لدرجة أن المسؤولين عن
00:00:24هذه الفرق في OpenAI وAnthropic وCursor قد خرجوا جميعاً وألقوا محادثات عنه، وأنت لا
00:00:29تسمع عادةً أي من هذا لأنهم يستعرضون مشاريع حقيقية داخل
00:00:33شركات حقيقية، لذا فقد مررنا عليها جميعا واستخلصنا منها الأجزاء التي يمكنك استخدامها فعلياً، والآن إذا
00:00:38كنت جديداً على القناة فأهلاً بك، نحن شركة برمجيات وهذا هو قسم (AI Labs) حيث نوضح لك
00:00:43كيفية تحسين الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام طرق مثبتة من فريقنا الخاص، وفي هذا الفيديو سنقوم
00:00:48باستعراض ماهية مهندس النشر الميداني (FDE)، وكيف تقوم الشركات الكبرى بهذا العمل فعلياً، وكيف يمكنك البدء في
00:00:53فعله بنفسك، ولكن قبل أن نتطرق إلى أي شيء، دعنا نبدأ بتعريف ماهية الـ FDE
00:00:58فعلياً؛ مهندس النشر الميداني، أو اختصاراً (FDE)، هو أساساً شخص تتمثل مهمته بالكامل في جعل
00:01:03الشركة تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل، وهذا لا يعني الدخول وتقديم النصائح أو تسليم بعض
00:01:09وثائق الاستراتيجية، بل يعني تشغيل الذكاء الاصطناعي داخل الأنظمة التي يستخدمونها بالفعل بحيث أن العمل
00:01:14الذي كان ينجزه موظفوهم يدوياً يتم إنجازه بواسطة الذكاء الاصطناعي بدلاً من ذلك، بغض النظر عن طبيعة العملية؛
00:01:20هناك ثلاثة أشياء تعمل فيها: إما أن يكون بشراً يقوم بالمهمة، أو برمجيات
00:01:25تتبع قواعد صارمة ومحددة لأداء المهمة، أو ذكاء اصطناعي، ومهندس النشر الميداني هو الشخص الذي يعرف فعلياً أي من
00:01:30هذه الثلاثة يجب أن يتعامل مع أي مهمة في العملية؛ على سبيل المثال، وضعت إحدى الشركات عميلاً ذكياً لطلبات استرداد الأموال الخاصة بها،
00:01:36وعلى الورق كان الأمر يعمل؛ فقد كان يقرأ كل طلب ويتحقق منه مقابل سياسة استرداد الأموال ويرفض
00:01:41الطلبات التي لا تنطبق عليها الشروط، ولكن بعد باسابيع قليلة بدأت الشركة تفقد عملاء كانوا معها لسنوات،
00:01:46ولم يستطع أحد معرفة السبب لأن كل طلب استرداد رفضه الوكيل الذكي كان متوافقاً مع ما تقضي به السياسة،
00:01:52لذا ذهب مهندس النشر الميداني وجلس مع الشخص الذي كان يؤدي تلك الوظيفة واتضح أن لديهم خطوة
00:01:57خاصة بهم لم تكن موثقة؛ فقد كانوا يتحققون من طريقة دفع ثمن الطلب، وإذا كان الشراء
00:02:02ببطاقة الشركة، فإنهم يوافقون عليه فوراً دون قراءة أي شيء إضافي لأن تلك البطاقات تأتي
00:02:06من شركات تشتري شهرياً، والجدال حول طلب استرداد واحد قد يكلفك الحساب، ولم تكن
00:02:11السياسة تتضمن شيئاً عن ذلك فقد استنتجوه بأنفسهم قبل سنوات، لذا دخل هذا التحقق
00:02:16في سير العمل كقاعدة ثابتة تسبق أي شيء يقرره النموذج، والآن عندما تعمل مع البشر هناك
00:02:22مشكلة؛ معظمهم لا يستطيعون إخبارك بما يحتاجونه، بل سيصفون شيئاً تخيلوه بالفعل
00:02:26بدلاً من المشكلة التي يواجهونها حقاً، وهذه هي أكبر عقبة في جعل الشركة
00:02:31تتبنى الذكاء الاصطناعي، وإليك السبب: الأشخاص الذين يؤدون العمل فعلياً يحتاجون دائماً فقط إلى إنجاز وظيفتهم،
00:02:36ويريدون فقط أن تخرج المخرجات بأسهل شكل ممكن، وهم لا ينظرون إلى العملية نفسها، لذا من
00:02:41الصعب جداً بناء شيء يمكنهم تبنيه، وهذا بالضبط هو حال معظم الشركات في الوقت
00:02:46الحاضر؛ فمنذ أن أصبح الذكاء الاصطناعي شائعاً، دأبوا على إضافته إلى كل ما يفعلونه دون معرفة حقيقية
00:02:51ما إذا كانوا يحتاجونه في المقام الأول، ولهذا السبب يسارع الجميع فجأة لتوظيف شخص يمكنه
00:02:55فرز هذا الأمر لهم؛ فقد ارتفعت الوظائف الشاغرة لهذا الدور بنسبة 729% في عام واحد، ووضعت (AWS) مليار
00:03:02دولار لبناء قسم كامل لمهندسي النشر الميداني، وانتقل فريق مهندسي النشر في OpenAI
00:03:08من شخصين في يناير إلى 39 شخصاً، وقد حدث كل ذلك بسرعة حقاً لأنه قبل ثلاث سنوات لم يكن
00:03:13هناك أحد تقريباً بحاجة إلى مهندس نشر ميداني، والآن هناك أكثر من مائة شركة ناشئة توظف لهذا الدور داخل (Y Combinator)
00:03:19وحدها، وهو المكان الذي انطلقت منه العديد من أكبر الشركات الناشئة اليوم؛ يدير كولين جاربيس
00:03:24فريق النشر الميداني في OpenAI، ويقول إنه لا يوجد عدد كبير من مهندسي النشر الميداني هناك، لذا ارتفع الطلب
00:03:29قبل أن يرتفع عدد الأشخاص المؤهلين، وقبل أن نتعمق أكثر في هذا الدور، سيكون رائعاً لو اشتركت في
00:03:34القناة وضغطت على زر الإعجاب، فهذه اللفتة البسيطة من الدعم تعني الكثير بالنسبة لنا، إذن الطلب موجود،
00:03:40ولكن هذا لا يزال لا يفسر سبب وجوب أن يكون مهندس النشر الميداني وظيفة منفصلة، فالأدوات ليست الجزء
00:03:45الصعب، إذ يمكن لأي شخص الاشتراك فيها ومعظم الشركات تمتلكها بالفعل؛ في العام الماضي أجرت (MIT) دراسة
00:03:51حول هذا الأمر بالذات، حيث نظرت في 300 مشروع ذكاء اصطناعي واستطلعت آراء مئات الأشخاص داخل الشركات
00:03:56التي نفذتها، ووجدت أن 95% من تلك المشاريع لم تحقق أي عائد قابل للقياس على الإطلاق، واستنتاج
00:04:03معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كان أن الشركات نفسها هي التي تسببت في الفشل وليست النماذج، فالشركات التي لم تحقق
00:04:08شيئاً كانت تستخدم أدوات عامة تبدو جيدة في العروض التوضيحية وتنهار بمجرد استخدامها في
00:04:13العمل الحقيقي، ولم يتعلم أي شيء مما بنوه حول تلك الأدوات كيف تسير أعمالهم حقاً والآن
00:04:18والآن، يقوم (فاسومان موزا) بهذا النوع من العمل لكسب العيش، فقد كان مهندساً في (ميتا) والآن تعمل شركته على إدخال الذكاء الاصطناعي
00:04:24للعمل داخل الشركات الكبرى، وهو في الأساس مهندس نشر ميداني، لذا فقد شاهد العديد من هذه المشاريع تفشل
00:04:30عن قرب، ويقول إن الذكاء الاصطناعي يتم لصقه فوق العمليات المعيبة لمجرد أن لا أحد ينظر حقاً
00:04:36إلى العملية أولاً؛ فأحد التنفيذيين الذين تحدث معهم استنزف ميزانية قدرها 10 ملايين دولار في ثلاثة أشهر
00:04:41وكان مفترضاً أن تستمر الميزانية لمدة عام، فقد سلمت شركته الأدوات للجميع وتركتهم وشأنهم
00:04:46فبدأ كل شخص في تشغيل ما يحلو له، فذهب المال ولم يجعل أي من ذلك الشركة أفضل في أي شيء
00:04:51كانت تفعله بالفعل، والسبب في أن هذا العمل يجب أن يكون وظيفة شخص ما بالكامل هو
00:04:56أنه لا يوجد شخص داخل الشركة سيقوم به، فالمهندسون لديهم عملهم الخاص لإنجازه،
00:05:00والأشخاص الذين يديرون العملية يقومون بها لفترة طويلة لدرجة أن الحلول البديلة فيها تبدو
00:05:05عادية تماماً بالنسبة لهم؛ لقد فقدت شركة بالانتير (Palantir) سنة كاملة بسبب أحد تلك الحلول البديلة، حيث
00:05:10تعطل الانتقال إلى تنسيق ملفات جديد لأن إحدى المهندسات ظلت تقول إن التنسيق الجديد أسوأ ولم يستطع
00:05:15أحد معرفة السبب حتى راقبها شخص ما وهي تعمل؛ وتبين أنها كانت تتحقق من البيانات
00:05:20عن طريق النقر المزدوج لفتح الملفات، والتنسيق الجديد لم يكن يحتوي على أي شيء يمكنك النقر المزدوج فوقه، لذا بنى لها الفريق
00:05:26في تلك الليلة شيئاً يتيح لها فتح الملفات الجديدة بالطريقة نفسها فوافقت على النقل بعد يومين،
00:05:31ولهذا السبب يستحق الأمر تخصيص شخص مهمته بالكامل هي معالجة كل ذلك قبل بناء أي شيء،
00:05:36لأن البديل هو إهدار جميع التكاليف والجهود؛ لقد تحدثت العديد من الشركات الكبرى مثل (Anthropic) و(OpenAI)
00:05:42مؤخراً عن كيفية تعاملهم مع هذه العملية بأكملها داخلياً،
00:05:47وقد جمعنا أفضل تلك المحادثات، وعندما حللناها وجدنا أن نفس الأنماط تظهر مراراً وتكراراً
00:05:52في كل سير عمل؛ الخطوة الأولى هي اختيار العملية التي تكلف الشركة شيئاً حقاً،
00:05:57ومع الذكاء الاصطناعي هذا يعني أساساً حجم العمل، لذا فأنت تبحث عن الشخص الذي يتعامل مع
00:06:02نفس النوع من الرسائل 50 مرة في اليوم، لأن أتمتة رسالة واحدة لا توفر شيئاً لأحد، بينما أتمتة
00:06:08رسالة تحتاج إلى الإرسال ألف مرة في الأسبوع هي حيث تصبح الشركة أكثر إنتاجية
00:06:13وتربح أكثر، وهذا العمل أصبح من السهل العثور عليه الآن لأن الشركة لديها بالفعل تاريخها الكامل في
00:06:19سجل الدعم الخاص بها، فإذا سلمت ذلك إلى النموذج فسيخبرك بمكان وجود حجم العمل؛ وقد فعل فريق OpenAI
00:06:24ذلك بالضبط في أحد أكبر البنوك في العالم، فقد استهدفوا الوظيفة الواحدة التي آلاف
00:06:29المستشارين يقومون بها كل يوم، وانتهى المطاف بحوالي 98% منهم باستخدام ما بنوه، والخطوة الثانية هي البناء
00:06:35فوق ما تعمل به الشركة بالفعل، ومع الذكاء الاصطناعي هذا مهم أكثر بكثير من ذي قبل،
00:06:40لأن الوكيل لا يساوي سوى ما يمكنه الوصول إليه، لذا إذا كان الفريق يحافظ بالفعل على كل عمله في (Notion) فأنت
00:06:45لا تبني لهم نظاماً منفصلاً وتنقل كل ذلك لمجرد أن يتمكن الوكيل من قراءته بسهولة أكبر،
00:06:50بل ترتبط الوكيل بـ Notion الخاص بهم عبر بروتوكول السياق (MCP) ويستمر الجميع في العمل بالطريقة التي اعتادوا عليها
00:06:56دائماً، هكذا تعمل معظم هذه الأنظمة لأنهم لا يريدون التخلي عن نظام استثمروا فيه الكثير من الوقت والمال بالفعل؛
00:07:00فقد أنفق أحد عملاء موزا 5 ملايين دولار و5 سنوات للانتقال إلى نظامهم المالي، لذا فإن نقلهم
00:07:05خارج هذا النظام لم يكن واردأ أبداً، وكانت المهمة برمتها هي جعل كل شيء آخر في تلك الشركة يتواصل معه،
00:07:10والخطوة الثالثة هي عدم تغيير طريقة عمل الناس أكثر مما يجب؛ فإذا كان شخص ما يدير عملية من 11 خطوة لسنوات
00:07:16وقمت بتسليمه نسخة من خطوة واحدة، فسيتوقفون عن استخدامها، فقد اعتادوا على التحقق من العمل أثناء تقدمهم والآن
00:07:21اختفى الوسط ويُطلب منهم الوثوق بإجابة ظهرت للتو، لذا يقول موزا إنه يجب أن تترك العملية تبدو وكأنها
00:07:26تلك التي يعرفها الناس بالفعل، وأنت تترك الوكيل يقوم بالعمل داخل كل خطوة ولكنك تحافظ على الخطوات
00:07:31كما هي حتى يظل لدى الناس شيئاً يمكنهم رؤيته، مما يتيح لهم معرفة أن الإجابة
00:07:35صحيحة، والخطوة الأخيرة هي تخصيص ميزانية للثقة أكبر بكثير من ميزانية البناء؛ ففي نفس البنك
00:07:40انتهى الجانب التقني لـ OpenAI في غضون 6 إلى 8 أسابيع، ثم استغرق الأمر أربعة أشهر أخرى
00:07:45من التجارب والاختبارات قبل أن يعتمد المستشارون عليه حقاً، لأنه إذا كنت تفعل شيئاً كل يوم
00:07:50بنفس الطريقة التي فعلتها بها طوال العام الماضي، فإن أي تغيير في تلك العملية يجب أن يثبت جدارته ليتم قبوله،
00:07:55سواء كنت تسلمه لـ 5000 شخص أو لخمسة أشخاص، ولكن قبل أن نمضي قدماً،
00:08:00دعونا نستمع إلى كلمة من راعينا (Dex AI)، وكيل المواهب لمهندسي البرمجيات؛ أنت لست منخفضاً في الفرص، بل
00:08:05أنت منخفض في الفرص الصحيحة، فأفضل الوظائف لا يتم نشرها أبدًا بل تذهب إلى كل من هو
00:08:10في الشبكة، يقوم Dex بإصلاح ذلك فهو يعمل نيابة عنك بالكامل وليس مجرد لوحة وظائف أو مسؤولي توظيف، إنه
00:08:15الصديق المطلع الذي يدخلك الغرفة، لذلك جربته؛ فأنت تزود Dex بملخص مرة واحدة عن ما تفعله وما تريده، وبصراحة
00:08:20المحادثة هي التي أقنعتني، فهي تطرح الأسئلة الصحيحة وتفهم ما تسعى إليه، ثم يقوم بالعمل بلا
00:08:25تطبيقات أو فلاتر توظيف، ويعود Dex بقائمة مختصرة من الأدوار المدققة من شركات ناشئة مثل
00:08:30Linear وAtio بمتوسط يزيد عن 150,000، وكل دور مختار بعناية ليلائمك وليس مأخوذاً بواسطة روبوت، وتحصل
00:08:36على خط مباشر مع فريق التوظيف مع الراتب مقدماً، ومتوسط الفترة من الإحالة إلى العرض هو 29 يوماً مقابل 55 يوماً على
00:08:43لوحة الوظائف، وهو مجاني للمهندسين، لذا توقف عن التقديم وابدأ في الحصول على إحالات، وتعرف على Dex عبر الرابط الموجود في
00:08:49التعليق المثبت، إذن هكذا تدخل الشركات الكبرى الذكاء الاصطناعي إلى الأعمال، والآن إذا كنت ترغب في تشغيل
00:08:55هذا بنفسك، فإن خارطة الطريق تتكون من خمس خطوات، والأولى تحدث قبل أن تبني أي شيء؛ أولاً تحتاج
00:09:00إلى مراقبة كيفية إنجاز العمل حقاً وتدوين كل خطوة فيه بالترتيب الذي تحدث به
00:09:06فعلياً، ثم تحتاج إلى السؤال عن سبب تنفيذ كل خطوة من تلك الخطوات بالطريقة التي تتم بها، وإذا لم يستطع أحد إعطائك
00:09:11سبباً ملموساً، فهذا عادة ما يكون حلاً بديلًا وضعه شخص ما قبل سنوات ولم يشكك فيه أحد
00:09:16منذ ذلك الحين؛ وثانياً يجب أن تقرر أي أجزاء من تلك العملية يجب أن تصبح ذكاءً اصطناعياً وأي أجزاء
00:09:21لا ينبغي أن تكون كذلك، لأنه إذا سلمت الأمر برمته إلى نموذج، فهذه هي الطريقة التي ينتهي بك المطاف بها في تلك الـ 95%
00:09:26من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي لا تنتج أي شيء أبداً، لذا عليك تمرير كل خطوة دونتها عبر ثلاث
00:09:32مرشحات؛ الأولى هي ما إذا كانت تلك الخطوة تتبع قاعدة ثابتة ويجب أن تخرج بشكل صحيح في كل مرة
00:09:38على حدة، وإذا كان الأمر كذلك فإنها تظل مجرد برمجيات عادية ولا تحتاج إلى أتمتتها بالذكاء الاصطناعي؛ و
00:09:43الثانية هي ما إذا كان شخص ما بحاجة إلى قراءة شيء معقد واتخاذ قرار بشأنه لأن هذا هو الجزء
00:09:48المخصص للنموذج بالفعل، والثالثة هي تكلفة الخطأ عندما تس الأمور، لأنه إذا كان
00:09:53الخطأ مكلفاً، فإن هذه الخطوة تظل مع الشخص حتى لو كان النموذج قادراً على فعلها، وبمجرد الانتهاء من
00:09:58ذلك فلن تجد أبداً تقريباً أن عملية العمل بأكملها يجب أن تدار بواسطة الذكاء الاصطناعي؛ فبعض الخطوات تظل كبرمجيات،
00:10:03وبعضها يذهب إلى النموذج، وبعضها يظل مع الشخص؛ في مثال موزا لعملية من ثماني خطوات، أربع من
00:10:08تلك الخطوات انتهى بها المطاف بالعمل بمفردها، وثلاث خطوات أخرى عملت مع وجود شخص يتحقق من المخرجات قبل انتقالها
00:10:14إلى أي مكان، والخطوة الأخيرة ظلت بشرية بالكامل، والسبب في بقاء تلك الخطوة بشرية بالكامل هو أنها قرار
00:10:19تجاري لا يستطيع الذكاء الاصطناعي اتخاذه حتى الآن، لذا إما أن تكلفة الخطأ مرتفعة جداً بحيث لا يمكن تسليمه، أو أن الخطوة
00:10:24لا تتكرر بما يكفي لتستحق عناء النموذج؛ وثالثاً تحتاج إلى البناء مع وضع طرق فشل النظام في الاعتبار
00:10:29وليس فقط لحالة سير الأمور على ما يرام، ويقول موزا إنه عندما تكون هناك طريقة واحدة فقط
00:10:34يمكن أن تسير الأمور بها بشكل صحيح، فهناك أيضاً ألف طريقة يمكن أن تسير بها بشكل خاطئ،
00:10:39لذا إذا بنيت النظام فقط بالطريقة التي تسير بها الأمور بشكل صحيح، فلن يكون ما بنيته ذا قيمة على الإطلاق،
00:10:44ومع الذكاء الاصطناعي، يعني ذلك بشكل أساسي التعامل مع المواضع التي لا يكون فيها النموذج متأكداً،
00:10:50لأنه سيقدم لك إجابة على أي حال حتى عندما ليس لديه أي فكرة؛ ورابعاً تحتاج إلى التأكد من أن النظام يعمل
00:10:55بالفعل قبل السماح له بالاقتراب من أي شيء حقيقي، والآن يعطي النموذج إجابة مختلفة قليلاً في كل مرة
00:11:00حتى لو طرحت عليه نفس السؤال، لذا إذا اختبرت النظام مرات قليلة فقط فستفوتك الحالات النادرة التي
00:11:05يتعثر فيها، وما تفعله بدلاً من ذلك هو أخذ أمثلة حقيقية من العملية التي كتبتها والتي تعرف
00:11:09الإجابة الصحيحة لها مسبقاً، ثم تقوم بتشغيل النظام عبر جميع تلك الأمثلة وتحسب عدد الإجابات الصحيحة، ثم
00:11:14تقرأ الحالات التي أخطأ فيها وتصلحها، وأخيراً يجب عليك تحديد رقم لما كانت تساويه
00:11:20تلك الخطوة فعلياً، ويجب أن تكون قادراً على القول ما إذا كانت جابت أموالاً، أو أزالت تكلفة، أو قللت
00:11:25مخاطرة لأن أي شيء آخر لا يعد احتساباً صحيحاً؛ والآن اشتكى شخص ما لشركة Cursor من أن الوكيل كان
00:11:30يكلفه ألفي دولار في اليوم، وعندما سألوه عما كان يفعل هذا الوكيل بالفعل،
00:11:35اتضح أنه كان يختار فقط المهندس الذي ينبغي إرساله لإصلاح المعدات المعطلة، لذا سألوه عن
00:11:39تكلفة إرسال الشخص الخطأ، فتبين أنها أكثر من ألفي دولار في اليوم، فوافق
00:11:44على الفور لأنه كان ينظر فقط إلى تكلفة الوكيل ولم ينظر أبداً إلى ما كان يوفره له،
00:11:49وتلك الخطوات الخمس هي كيف بنينا روبوت الدردشة الداخلي في شركة البرمجيات الخاصة بنا،
00:11:54والآن إذا شاهدت مقاطع الفيديو السابقة الخاصة بنا ستعرف أنها ببساطة واجهة دردشة
00:11:59تتيح للأشخاص غير التقنيين في فريقنا استخدام Claude Code وكل ما يمكنه فعله، لقد بنيناها
00:12:03لأن الموظفين في الموارد البشرية والحسابات ليسوا مهندسين، وكل ما يتعلق بـ Claude Code يفترض أنك مهندس،
00:12:09وقبل أن يتمكن Claude Code من القيام بأي شيء مفيد لعملهم، يجب ربطه
00:12:14بـ Slack والبريد الإلكتروني وبقية الأدوات التي يستخدمونها كل يوم، وهذه مهمة إعداد لم يكن أي منهم ليقوم بها أبداً،
00:12:19لذا فإن واجهة الدردشة تقوم بكل هذا الاتصال نيابة عنهم وهم يكتبون فقط ما
00:12:24يحتاجونه، لكننا لم نبدأ البناء فوراً؛ بل ذهب مهندسونا وجلسوا مع الموظفين في الموارد البشرية والحسابات
00:12:29أولاً، لأن الهندسة لم تكن تمتلك أي فكرة حقيقية عن كيف يقضي هؤلاء موظفو تلك الأقسام أيامهم،
00:12:34لذا فقد أمضوا وقتاً مناسباً في تلك الأقسام ودونوا كل مهمة متكررة يتم إنجازها يدوياً،
00:12:39ثم حددوا أي منها يمكن للنموذج أن يتولاه بشكل معقول، وتحولت تلك الوثيقة لاحقاً لتكون الجزء الأكبر من عملية البناء؛
00:12:45فقد أصبحت تلك العمليات المكتوبة هي التعليمات التي تتبعها الوكلاء والمعرفة التي يجيب منها روبوت الدردشة،
00:12:50بعد ذلك سلمنا الإصدار الأول لتلك الأقسام وطلبنا منهم استخدامه في أعمالهم الحقيقية، وجاؤوا ليخبرونا أنه يوفر وقتهم بالفعل،
00:12:54والسؤال الأخير هو ما تحتاج حقاً إلى أن تكون بارعاً فيه لتشغيل أي من هذا؛ إحدى الشركات
00:12:59التي توظف لهذا الدور تحديداً تريد أشخاصاً ملمين بعمليات الأعمال والتكنولوجيا على حد سواء مع منطقة خبرة
00:13:05واحدة يتعمقون فيها بصدق، ويقولون إن جانب الأعمال يتم تعلمه أثناء العمل بينما
00:13:09الجانب التقني لا يتم تعلمه هكذا، ولكن بالنسبة لك قد يكون الأمر معكوساً لأنك تحتاج فقط إلى التركيز على جانب
00:13:15الأعمال نظراً لأن عملية البناء يتم التعامل معها بواسطة الوكلاء الآن، وهذا أمر جيد لأن أحد مسؤولي شركة بالانتير يقول
00:13:20إن الشخص الذي يفشل في هذه الوظيفة هو المهندس الحذر الذي يريد شيئاً من الكود يظل صالحاً لمدة 10 سنوات،
00:13:25بينما الوظيفة تتمثل في تقديم شيء تقريبي أمام مستخدم حقيقي بسرعة، وهو أساساً ما يقدمه لك وكيل مثل Claude Code
00:13:30في الممر الأول على أي حال؛ والآن بعد أن عرفت ما يفعله مهندس النشر الميداني وكيف يتم إنجاز العمل حقاً،
00:13:36فلننظر إلى ما يمكنك فعله بهذا الدور؛ المكان المناسب للبدء هو أصغر شركة يمكنك الدخول إليها فعلياً،
00:13:41سواء حيث تعمل أو في مكان يديره صديق، ثم تسأل المسؤول عما إذا كان بإمكانك قضاء ساعة
00:13:47بالقرب من الشخص الذي يقوم بأكثر الوظائف تكراراً في المكان أثناء قيامه بها بالفعل،
00:13:51ثم تطبق الخطوات الخمس على ما رأيته؛ وما ينتج في الطرف الآخر يسمى تقريماً، وهو شيء تدفع الشركات مقابله حقاً؛
00:13:57فموزا الذي يدير مشاريع الذكاء الاصطناعي تلك داخل الشركات الكبرى يبدأ كل مشروع منها بعملية تقييم قبل
00:14:02بناء أي شيء، ويقول إن المرحلة الأولى هي أكبر عنق زجاجة في الوظيفة برمتها، وهذا هو ما
00:14:07تقدمه للناس سواء كنت تتقدم لوظيفة مهندس نشر ميداني أو تعرض الخدمة على شركة مباشرة،
00:14:12لأنك تمتلك داخله عملية شركة حقيقية مدونة، والخطوات التي ستسلمها للذكاء الاصطناعي، وما تساوي كل خطوة منها
00:14:18لهم من أموال؛ والآن لدينا خرائط طريق وأدلة منسقة لأولئك الذين يرغبون في التعمق أكثر في دور المهندس الميداني
00:14:23والتي يمكن العثور عليها في مجتمعنا (AI Labs Pro)، لذا إذا وجدت قيمة
00:14:28فيما نقوم به وتريد دعم القناة، فهذه هي أفضل طريقة للقيام بذلك،
00:14:32والروابط موجودة في الوصف، وهذا يوصلنا إلى نهاية هذا الفيديو، وإذا كنت ترغب في دعم القناة ومساعدتنا في
00:14:38الاستمرار في صنع مقاطع فيديو مثل هذه، فيمكنك القيام بذلك باستخدام زر الشكر (Super Thanks) أدناه، وكما هو
00:14:44دائماً شكراً لك على المشاهدة وسأراك في الفيديو القادم
00:14:49الروابط في الوصف وهذا يوصلنا إلى نهاية هذا الفيديو، وإذا كنت ترغب في دعم القناة
00:14:54ومساعدتنا في الاستمرار في صنع مقاطع فيديو مثل هذه، فيمكنك القيام بذلك باستخدام زر الشكر أدناه كما
00:14:59دائماً شكراً لك على المشاهدة وسأراك في الفيديو القادم