كيف تتولى سير عملك باستخدام الذكاء الاصطناعي (بدون كتابة رمز)

作者: Damian Player；الترجمة: Peggy، BlockBeats

ملاحظة المحرر: بينما لا يزال معظم الناس ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره «أداة بحث أكثر كفاءة»، فإن Perplexity يبدأ الآن في تنفيذ العمل.

تدور هذه المقالة حول اختلاف تم تجاهله مرارًا وتكرارًا — لماذا يحصل البعض على إجابة واحدة فقط عند استخدام الذكاء الاصطناعي، بينما يحصل آخرون مباشرة على مخرجات قابلة للتسليم. النقطة ليست في قدرات النموذج، بل في طريقة الاستخدام: هل يتم التعامل معه كنافذة حوار، أم كنظام تنفيذ يمكن قيادته وجدولته.

تمثل مجموعة جديدة من الأدوات، وعلى رأسها Perplexity Computer، «المهمة» بديلاً عن «السؤال» بوصفها طريقة التفاعل الأساسية. من مراجعة العقود، إلى تحليل المنافسين، وصولاً إلى تنظيف البيانات وتوليد التقارير، لم يعد المستخدمون يصفون المشكلة بعد الآن؛ بل يحددون مباشرة مخرجات التسليم النهائية. ومع ربط أدوات الشركات وتثبيت خلفية الفرد وأمثلة أسلوبه، تتطور هذه القدرة من مخرجات لمرة واحدة إلى سير عمل قابل لإعادة الاستخدام وقابل للتشغيل تلقائيًا.

والأهم من ذلك: إن حدود الأتمتة تتم إعادة تعريفها. لم تعد مجرد مساعدة في إنجاز خطوة ما، بل يمكنها العمل بشكل مستمر، والتنفيذ عبر أدوات متعددة، وحتى اقتراح مهام إضافية بشكل استباقي. وهذا يعني أن العلاقة بين الإنسان والأداة تتحول من «الاستخدام» إلى «الإدارة والتفويض».

في هذا التحول، لم يعد الخط الفاصل الحقيقي هو ما إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي أم لا، بل ما إذا كنت بدأت باستخدامه «لتسليم النتائج».

فيما يلي نص المقالة الأصلية:

الأشخاص الذين فهموا هذا الأمر على حقيقته سيحصلون على ميزة غير متناظرة. قريبًا سيتعلم الجميع كيف يفعلون ذلك. لكن قبل أن يصبح كل شيء واضحًا، إليك الطريقة التي يمكنك أن تبدأ بها مبكرًا.

خلال العام الماضي، كان المطورون يشغّلون في الخلفية عملاء ذكاء اصطناعي مستقلين (مثل Claude Code وOpenClaw وغيرها) — يمكنهم إجراء أبحاثهم بأنفسهم، وبناء المنتجات، وتسليم المخرجات الكاملة مباشرة، دون أن يتولى البشر مراقبتهم باستمرار أو إرسال تلميحات متكررة ذهابًا وإيابًا. لكنك في الحقيقة لم تكن قادرًا على الاستفادة من هذا الأسلوب — إلا إذا كنت تعرف كيفية استخدام الطرفية (terminal) وتكتب الأكواد.

لكن Perplexity Computer غيّر ذلك. هذه هي المرة الأولى التي يتمكن فيها غير المطورين من استخدام القدرات نفسها. كل ما تحتاجه هو متصفح، ومهمة يمكن تسليمها إليه ليتولى إنجازها.

يفتح معظم الناس Perplexity، يكتبون سؤالاً، يحصلون على إجابة، ثم يغلقون الصفحة. إنهم يفوتون الشيء الأهم. Perplexity Computer ليس لطرح الإجابات، بل لتنفيذ المهام.

توقف عن سؤال الأسئلة، وابدأ بتسليم العمل الحقيقي له.

لماذا يفشل أغلب الناس

مدير مالي، محامٍ، مستشار… يفتحون الأداة، يكتبون سؤالاً، يحصلون على إجابة جيدة إلى حد ما، ثم يفكرون: «أوه، بحث Google أكثر تقدمًا». وبعد ذلك يواصلون قضاء 90 دقيقة لتنظيف جدول كانت قد نُظِّفت مواده بالفعل يوم الاثنين الماضي.

المشكلة ليست في الأداة، بل في طريقة استخدامها. إنهم يعتبرونها بمثابة روبوت دردشة.

طريقة طرح السؤال: «ما هي المخاطر في هذا العقد؟»

طريقة تنفيذ المهمة: «راجع هذا العقد. تحقق بندًا بندًا مما إذا كانت جميع العبارات مدعومة بمصادر منشورة؛ حدّد الأجزاء التي فيها صياغة غامضة، أو بنود ناقصة، أو قد تُفضي لمسؤولية قانونية؛ اذكر أهم 5 نقاط مخاطر مع الاستشهاد بالنصوص التعاقدية المحددة؛ واصدر وثيقة Word تتضمن آثار التعديلات.»

نفس العقد. أسلوب واحد يمنحك قائمة فقط لتقرأها بنفسك؛ والآخر يمنحك منتجًا جاهزًا يمكنك إرساله إلى العميل مباشرة.

فقط خلال 10 دقائق، قم بإعداد هذا النظام

أولاً، أوصل الأداة. انقر على connectors في الشريط الجانبي. يمكن لـ Perplexity الاتصال بأكثر من 400 تطبيق: Gmail، Google Drive، Slack، Salesforce، Notion، SharePoint… اربط كل ما تستخدمه فعليًا.

بعد ذلك دع النظام يعرف من أنت. أدخل مرة واحدة فقط: «أنا في منصب ما، وأعمل في نوع من الشركات. سأنتج بانتظام المحتوى X وY وZ. يُرجى حفظ هذه الخلفية في كل جلسة». وسيحتفظ بها على المدى الطويل.

ثم أخبره «ما هو الجيد». ابحث عن 2–3 من أفضل مخرجاتك التي أنت راضٍ عنها، ارفعها وأدخل: «هذه هي أفضل أمثلة عملي. يرجى تعلم تنسيقها ونبرة أسلوبها، واستخدامها كمرجع عند توليد المحتوى لاحقًا.»

وبذلك، لن يكون النظام «يخمن» أسلوبك، بل يفكك — من الاتجاه العكسي — مسار النجاح الذي سبق أن تحققت منه.

10 دقائق، نفّذ هذه الخطوة أولاً.

مثال واقعي: ذلك الاثنين الذي لم يعد يستهلك 90 دقيقة

تستلم محللة مالية كل يوم اثنين من كل أسبوع ملف تصدير بيانات: 150 صفًا، بتنسيق فوضوي — بيانات مكررة، ثلاثة أشكال مختلفة للتواريخ، وتقييمات مكتوبة كنص بدلًا من أرقام. قبل البدء في التحليل، كانت تقضي 90 دقيقة أسبوعيًا في تنظيف البيانات. كل أسبوع، نفس السؤال يتكرر.

لقد أدخلت أمرًا واحدًا فقط: نظّف هذا الملف، أزل التكرارات، وحوّل تنسيق التواريخ إلى تنسيق موحّد، وحوّل تقييمات النص إلى أرقام؛ ثم نفّذ التحليل على البيانات المنظفة؛ أنشئ لوحة تحكم تفاعلية تحتوي على وظائف التصفية مع توفير رابط مشاركة؛ أخرج تقرير PDF يقارن بين ما قبل التنظيف وما بعده؛ واحفظ كل الملفات في مجلد «تقارير الاثنين» ضمن Drive.

بعد 4 دقائق: مجموعة بيانات نظيفة، ولوحة تحكم تفاعلية، ورابط مشاركة، وتقرير PDF — تظهر كلها داخل Drive الخاص بها.

ثم سألت مرة أخرى: «هل توجد تحسينات لم أسأل عنها بعد يمكن أن تجعل هذا الأمر أكثر فائدة؟»

اقترح النظام نقطتين: أولاً، اجعل هذه المهمة تعمل تلقائيًا كل يوم اثنين في الساعة 7 صباحًا؛ ثانيًا، أضف مهمة جديدة لتوليد موجزات يوم الثلاثاء للإدارة بناءً على الأجزاء التي يظهر أداؤها ضعيفًا.

قامت بتعيين الخيارين، وأغلقت الصفحة.

بعد ذلك، كل يوم اثنين، سيعمل تلقائيًا — سواء كانت حاسوبها مفتوحًا أم لا.

هذه هي القدرة التي كان المطورون يستخدمونها طوال العام الماضي. والآن، يمكنك الحصول عليها من داخل متصفحك.

ما الذي يفعله الناس به بالفعل

@gregisenberg أجرى اختبارًا مباشرًا في بودكاست @startupideaspod.

أعطاه مهمة واحدة فقط: تحديد الشركات التي تضع إعلاناتها في بودكاست المنافسين، التعرف على الأشخاص المسؤولين الحقيقيين عن الرعاية، وكتابة رسالة بريد إلكتروني مخصصة لكل شخص.

عثر النظام على نائب رئيس نمو Ramp، فاستخرج محتوى بودكاست كان قد شارك فيه قبل أسبوعين، وكتب بريدًا إلكترونيًا بارداً، واستشهد بعبارات محددة قالها في البرنامج، ثم أرسله مباشرة. لم يقل Greg «أرسل». استنتج النظام أن المهمة اكتملت ونفذها تلقائيًا من تلقاء نفسه.

ثم اقترح عليه أيضًا بشكل استباقي: راقب بودكاست المنافسين، وبمجرد أن تبدأ علامة جديدة في إطلاق حملات إعلانية، قم بتنبيه فوري وإرفق الشخص/جهة الاتصال المناسبة — «تواصل عندما يبدأ الميزانية للتو».

في النهاية، تم إنجاز هذا التسلسل بالتوازي لإجراء أبحاث لـ 96 عميلًا محتملاً، مع جدولة رسائل المتابعة في اليومين 3 و7.

في برنامج Marketing Against the Grain، استخدم الفريق النظام للتدقيق على صفحات منتج HubSpot بالكامل: زحف آلي عبر الموقع، وتقييم وفق معايير مخصصة، وفرز الأسئلة، ثم توليد تقرير موقع يمكن مشاركته. ما كان يتطلب أسبوعًا من عمل الفريق، تم إنجازه خلال تسجيل الحلقة.

هذه كلها تمت بشكل مباشر في الميدان وليست مجرد عرض، ولا ناتجة عن نص برمجي مُعد مسبقًا.

طريقة الاستخدام لأعمال محددة

في** المجال المالي**، أصدر محلل محافظ استثمارية مهمة واحدة فقط قبل صدور تقرير أرباح Nvidia.

كانت نتيجة الإخراج: لوحة تحكم تفاعلية فورية تضم 130.5 مليار دولار من الإيرادات، وهامش ربح إجمالي 75%، ومعدل نمو 114.2%، وقائمة دخل كاملة، إضافة إلى اتجاهات هامش الربح المتوقعة من السنة المالية 2021 إلى 2028، وكلها تدعم التصفية وروابط المشاركة.

لا Excel، ولا البحث اليدوي عن البيانات — خلال 5 دقائق فقط.

يمكن لـ Perplexity استدعاء مصادر بيانات مثل SEC للإفصاحات وFactSet وStandard & Poor’s (S&P Global) وPitchBook وغيرها مباشرة — دون الحاجة إلى API key، ودون الحاجة إلى تفويض إضافي؛ يتم ذلك بشكل مضمّن داخل النظام.

المشهد القانوني:
«راجع هذا العقد. تحقق بندًا بندًا مما إذا كانت جميع العبارات مدعومة بمصادر منشورة؛ حدّد الأجزاء التي فيها صياغة غامضة، أو نقص بنود قياسية، وكذلك المحتوى الذي قد يترتب عليه مسؤولية قانونية وفق قانون عقود [الولاية المحددة]؛ اذكر أهم 5 نقاط مخاطر مع الاستشهاد بالنصوص التعاقدية المحددة؛ وأخرج وثيقة Word تتضمن آثار التعديلات.»

قام أحد المدققين برفع اقتراح يدّعي أن نمو السوق على أساس سنوي يبلغ 43%. اكتشف Perplexity Computer أن البيانات الحقيقية هي 4% فقط، فاعترض المشكلة قبل توقيع العقد.

المشهد التسويقي:
«حلل [المنافس 1] و[المنافس 2] و[المنافس 3] لأفضل المحتوى أداءً خلال آخر 30 يومًا؛ حدّد أنماط المحتوى والمواضيع التي تحقق أعلى تفاعل؛ اكتشف الفجوات في المحتوى؛ وبناءً على هذه الفجوات، أنشئ تقويم محتوى لمدة 30 يومًا واحفظه كملف Google Doc.»

قم بتعيينها كمهمة مجدولة. كل يوم اثنين يتم توليد أحدث تحليل للمنافسين تلقائيًا، دون الحاجة إلى بحث يدوي.

المشهد التشغيلي:
«هذه بيانات CSV للربع الأول لدينا. يرجى تنظيف البيانات؛ تحليل الإيرادات حسب المنطقة وخط المنتج؛ تحديد أكبر ثلاث مشكلات؛ إنشاء صفحة واحدة تتضمن توصيات عمل؛ إعداد عرض تقديمي PPT صفحة واحدة للتقرير؛ حفظ جميع الملفات في مجلد المشروع.»

خمسة مخرجات، وأمر واحد. أثناء اجتماعك، يكون قد تم إنجازه فيها بالفعل.

مراجعة النموذج (Model Council): 60 ثانية للحصول على ثلاثة أنواع من الأحكام

عندما تواجه قرارًا له تبعات فعلية، ما عليك سوى إدخال سؤال مرة واحدة. ستقوم Perplexity بالاستدعاء المتزامن لـ Claude وChatGPT وGemini، ثم يقوم «مُجمِّع» بتلخيص إجماعها واختلافاتها.

· الأجزاء التي يتفق عليها الثلاثة: استنتاج عالي الثقة

· الأجزاء التي يوجد فيها خلاف: تحتاج إلى حكم إضافي

سأل أحدهم: هل نعتمد تسعير المنتج عند $297 أم $497؟ قدمت النماذج الثلاثة إجابات مختلفة، لكن اكتشف المُجمِّع أن الاستنتاج الوحيد الذي يتفقون عليه هو: لا تخفض عن $297. وهكذا اكتمل القرار.

كثير من الشركات تنفق المال لاستئجار شركات استشارية لحبس المحللين داخل غرفة الاجتماعات للوصول إلى نتيجة.

هنا، كل ما تحتاجه هو أمر واحد.

القدرة الجوهرية الحقيقية

إذا أردت الحصول على قيمة فعلية من Perplexity Computer، فإن 80% يعتمد على شيء واحد: هل يمكنك وصف «المخرجات النهائية» بشكل واضح.

ليست مسألة إعدادات تقنية. بل هل لديك وضوح كافٍ لما تريد تسليمه. لا تصف الخطوات؛ بل صف النتيجة.

بعد اكتمال كل مهمة، تذكر أن تسأل مرة أخرى: «هل توجد نقطة لم أسأل عنها بعد، ولكن يمكنها جعل هذا الناتج أكثر فائدة؟»

إنها تشير إلى العميّات تقريبًا في كل مرة. وفي كل مرة تستخدمها.

من هنا ابدأ

افتح Perplexity (الباقة pro بسعر $20 شهريًا). ادخل إلى صفحة Computer، انقر connectors، ثم أوصل Gmail وGoogle Drive أولاً.

أدخل ثلاث جمل تعريفية عن خلفيتك (مرة واحدة فقط). ارفع 2–3 من أفضل أمثلة عمل لديك لتتعلم أسلوبك. ثم اختر مهمة مشابهة كانت قد استغرقت لديك أكثر من ساعتين الأسبوع الماضي، وتكون مخرجاتها متشابهة في كل مرة: صفها باستخدام أسلوب «المخرجات النهائية» وأرسلها. راقب عملية التنفيذ. إذا كانت مهمة متكررة، فقبل إغلاق الصفحة اجعلها تعمل تلقائيًا.

كان المطورون يستخدمون هذه المجموعة منذ عام. والفجوة بين مخرجاتهم ومخرجات الآخرين موجودة فعلًا.

وهذه هي الطريقة لتقليص الفجوة.