تقول المجالس في كل مكان “نحن بحاجة إلى عملاء الذكاء الاصطناعي”. هذا الضغط ينزل بسرعة من خلال المنظمة. تقوم الفرق ببناء طيار وتحقق نتائج جيدة في وضع الحماية. ثم يحاولون إدخاله في الإنتاج ويتباطأ كل شيء. عادةً ما كان أداء النموذج جيدًا. ما كان مفقودًا هو البيئة المحيطة: المراقبة، والملكية، وخطة عندما تسوء الأمور.
لقد قمت بشحن البرامج إلى الصناعات الخاضعة للتنظيم لمدة 20 عامًا. في هذه الصناعات، عندما يحدث شيء ما بشكل جنوني، لا تطير الطائرات أو لا تتحرك الأموال. بهذه الطريقة تتعلم الاهتمام بالعملية أكثر من الأدوات وتدرك أن النموذج هو الجزء السهل. يمكنك تبديل واحدة بأخرى في فترة ما بعد الظهر. ما لا يمكنك تداوله هو سير العمل الأساسي ومعرفة المجال المضمنة في كيفية قيام الوكيل باتخاذ القرارات فعليًا.
سير العمل هو المنتج
في مرحلة الإنتاج، لا يمكنك إصدار أي شيء بدون خطة التراجع. تقوم بجمع المقاييس من اليوم الأول لأنه إذا نسيت، فلن تتمكن من الإجابة على الأسئلة لاحقًا. يجب أن تكون كل طبقة قابلة للتتبع. لا يتغير أي من هذا لمجرد أن الكود يكتبه وكيل وليس شخص.
يحتاج الوكيل الموجود في بيئة منظمة إلى التحكم في منطق القرار الخاص به، والمدخلات والمخرجات المحددة، والمراقبة، ومسار العودة إلى الحالة الآمنة عندما يتعطل شيء ما. لكن الجزء الأصعب هو ما يأتي قبل كل هذا: معرفة المجال. السبب وراء استمرار الشركات في العمل مع نفس الفرق الهندسية لسنوات هو أن هذه الفرق تعرف الأنظمة التي تتفاعل، والمناطق الضعيفة، وأين تحدث تغييرات صغيرة. هذا الفهم المتراكم لأعمال العميل وعملياته والمشهد الفني هو ما يسمح لك ببناء وكلاء يتحملون الإنتاج. وبدون ذلك، قد تتمكن من أتمتة العمليات التي لا تفهمها بشكل كامل. مسح معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لعام 2025 يُظهر أن 95% من مشاريع الذكاء الاصطناعي في المؤسسات تفشل في إحداث تأثير تجاري قابل للقياس، والمشكلة تكمن دائمًا في كيفية تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي وتكامله وحوكمته.
الوكلاء المنضمون كيف يمكنك إشراك المهندسين
لا تتوقع أن يقوم مطور جديد بإنشاء ميزة مناسبة أو إصلاح الفرع الرئيسي في اليوم الأول. هناك فترة من التسريع والإشراف. عليك أن تبدأهم بمهام أصغر، وتحلل عملهم عن كثب، ثم تزيد النطاق تدريجيًا حيث يثبتون أنهم قادرون على تحقيق النتائج بشكل موثوق. الوكلاء بحاجة إلى نفس المعاملة. وهذا يعني منحهم “تعريفًا واضحًا لما تم إنجازه”، وتقييم نتائجهم وفقًا للمعايير المعروفة، والاستعانة بأحد الأشخاص لمراجعة النتائج حتى يتم بناء الثقة، وبناء مسار تصعيد عندما يجد الوكيل شيئًا لا يمكنه حله. إن الانضباط الذي أمضينا عقودًا في بناءه حول التكامل البشري ينطبق هنا أيضًا بشكل مباشر – ولكننا لم نطبقه.
استبيان مطوري Stack Overflow 2025مع أكثر من 49000 مشارك، وجدت أن 45% من المطورين يقولون إن تصحيح أخطاء التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي يستغرق وقتًا أطول مما كان متوقعًا. يبدو الإخراج صحيحا. ثم تنظر عن كثب وهي ليست كذلك. تجتاز الوظيفة اختباراتها، ولكنها تتعامل مع الحالات الطرفية بطريقة لا يقبلها أي مهندس ذي خبرة. هذا هو المكان الذي يتحرك فيه العمل البشري – ليس كتابة التعليمات البرمجية، ولكن التقاط ما حصلت عليه الآلة بشكل صحيح. ويتطلب القيام بذلك بشكل جيد أشخاصًا يعرفون ما هو “الصحيح” في مجال معين.
قم بمراجعة المشروع، وليس الطوب
يمكن للوكيل إنتاج ألف سطر من التعليمات البرمجية في ثوانٍ. إذا قام كبار المهندسين لديك بمراجعة كل هذا بعد وقوعه، فسوف يصبحون عنق الزجاجة الدائم. سيكون الأسلوب الأفضل هو التحول إلى اليسار ومراجعة المواصفات قبل أن يبدأ الوكيل. سرعان ما يصبح الاختلال البسيط في البداية معقدًا. وفي النهاية، سوف ترى نتيجة لا تكاد تشبه ما كنت تقصده.
لقد فهمت الفرق ذلك ونقلت كبار موظفيها إلى شيء أقرب إلى دور المهندس المعماري المشرف. إنهم يقضون معظم وقتهم في صقل الموجز، وليس فحص العمل النهائي. وهذا يتطلب أشخاصًا قاموا بشحن الأشياء في مرحلة الإنتاج، والذين يعرفون ما الذي ينكسر على نطاق واسع، والذين يفهمون المجال جيدًا بما يكفي لكتابة المواصفات التي يمكن للوكيل اتباعها دون انحراف.
سوف تستمر النماذج في التحسن من تلقاء نفسها. ال سير العملالحماية، ومعرفة ما يهم حقًا في قطاع معين، كل شيء يأتي من سنوات العمل.
دينيس دانوف هو المدير التنفيذي للتكنولوجيا في Dreamix.
