مقدمة

معظم فشل الذكاء الاصطناعي ليس بسبب غباء النماذج، بل هو غياب هندسة السياق — المعلومات لم تُكتب أو تُختار أو تُضغط أو تُعزل بشكل صحيح.
التجاهل للسياق = خسائر حقيقية: من فشل إصدار Bard إلى “260 قطعة دجاج”، كل الشركات تدفع ثمن نقص الذاكرة.
محاولة توسيع السياق بلا ضوابط لن تؤدي إلا إلى زيادة الضوضاء والأخطار؛ التحكم الدقيق في السياق هو الحل لتحسين الأداء والسلامة.
يجب القيام بهندسة السياق أولاً، ثم الحديث عن النموذج الكبير: الفوائد الشائعة تتضمن **خفض تكلفة الإدخال بنسبة -80%**، **زيادة الدقة بنسبة +15 إلى 90%**، وهذا أكثر جدوى من تغيير النموذج إلى نموذج أكبر.

أثبتت الممارسات التجارية بين 2023 و2025 أن السبب الجذري للفشل في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليس عدم ذكاء النموذج، بل هو غياب “هندسة السياق”. تكبدت شركة جوجل خسارة بقيمة 100 مليار دولار، بينما حققت الشركات التي تمتلك هذه التقنية تحسينات تتراوح بين 40% إلى 90% في الأداء.

1. درس بقيمة 100 مليار دولار: ماذا يحدث عندما “يفقد” الذكاء الاصطناعي ذاكرته

الضربة القاتلة لبرد من جوجل

في فبراير 2023، عرضت جوجل بشكل واثق روبوت الدردشة الذكي الخاص بها، Bard، للعالم. ومع ذلك، خلال مؤتمر الإطلاق هذا المليء بالحضور، ارتكب Bard خطأ مذهلاً.

عندما سُئل عن إنجازات تليسكوب جيمس ويب، أجاب Bard بثقة “لقد التقط الصورة الأولى لكوكب خارج النظام الشمسي”. بدت هذه الإجابة محترفة، لكنها تحتوي على مشكلة قاتلة — إنها خاطئة. في الواقع، تم التقاط الصورة الأولى لكوكب خارجي في عام 2004 بواسطة المرصد الجنوبي الأوروبي، قبل إطلاق تليسكوب ويب بـ 20 عامًا تقريبًا.

أدى هذا الخطأ الذي يبدو صغيرًا إلى تفاعلات مدمرة. سرعان ما أدرك المستثمرون أنه إذا كان الذكاء الاصطناعي لجوجل غير قادر على التعامل مع الحقائق الأساسية بدقة، فكيف يمكن أن يعمل بموثوقية في حالات تجارية أكثر تعقيدًا؟ في ذلك اليوم، انخفض سهم Alphabet (الشركة الأم لجوجل) بنسبة 9%، وتلاشت 100 مليار دولار من قيمتها السوقية. [المصدر: تقارير CNN وNPR وTime]

“معلومات مضللة” باهظة الثمن من خطوط الطيران الكندية

في نهاية عام 2023، اضطر الراكب الكندي جاك موفات بسبب وفاة جدته لشراء تذكرة طيران بشكل عاجل. استشار مساعد خدمة العملاء الذكي في خطوط الطيران الكندية وحصل على استجابة تبدو مهتمة: “يمكنك شراء تذكرة بسعر كامل أولاً، ثم الطلب لاسترداد الخصم على التذكرة بعد 90 يومًا.”

لكن موفات أُبلغ عند تقديم الطلب للاسترداد أن الخصم على التذكرة يجب أن يُطلب قبل الشراء، ولا يمكن رفعه بأثر رجعي. للأسف، قدم مساعد خدمة العملاء معلومات خاطئة تمامًا عن السياسة.

انتهى الأمر بهذا الموقف في قاعة المحكمة. حكمت المحكمة المدنية الكندية حكما تاريخيا: يجب أن تتحمل الشركات المسؤولية القانونية عن النصائح الخاطئة التي يقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها. وصدرت بحق خطوط الطيران الكندية حكمًا بدفع 812.02 دولارًا كنديًا، وطُلب منها تحديث نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها. [المصدر: تقارير CIO حول حالات الكوارث في الذكاء الاصطناعي]

كابوس “260 قطعة دجاج” من ماكدونالدز

في يونيو 2024، أنهت ماكدونالدز شراكتها التي استمرت ثلاث سنوات مع IBM بشأن الذكاء الاصطناعي في نظام طلب الطعام. جاء هذا القرار بعد سلسلة من الفشل المضحكة.

أشهر الحوادث وقعت في أحد مطاعم سلسلة ماكدونالدز. أراد أحد الزبائن طلب عدد قليل من قطع الدجاج، لكن النظام الذكي فشل فجأة، مضيفاً قطع دجاج أخرى باستمرار إلى الطلب. كان الزبون مرتبكًا وهو ينادي “توقف! توقف!”، لكن الذكاء الاصطناعي لم يسمع، وفي النهاية كان الطلب يحتوي على 260 قطعة دجاج.

انتشر هذا الفيديو بشكل جنوني في وسائل التواصل الاجتماعي، وأصبح نموذجًا كلاسيكيًا لفشل الذكاء الاصطناعي. اضطرت ماكدونالدز إلى إغلاق أنظمة اختبار الذكاء الاصطناعي في أكثر من 100 مطعم، مما أدى إلى تفويت سنوات من الاستثمارات في البحث والتطوير. [المصدر: تحليل لحالات فشل الذكاء الاصطناعي من CIO]

2. كشف الحقيقة: ليس الذكاء الاصطناعي غبيًا، بل “نظام الذاكرة” هو المشكلة

مثل عبقري مصاب بمرض “ألزهايمر” شديد

تخيل هذا السيناريو: لقد استأجرت خبيرًا من ذوي المعدلات العليا بذكاء 180 كمساعد، وهو خبير في جميع المجالات ومتفوق في القدرة على الحوسبة. ولكن هناك مشكلة — إنه يعاني من ضعف شديد في الذاكرة قصيرة المدى، ويفقد محتوى المحادثات السابقة كل بضع دقائق.

هذه هي الصورة الحقيقية لمعظم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها الشركات حاليًا. فهي ليست تفتقر إلى “الذكاء” (قدرة النموذج)، بل تفتقر إلى “إدارة الذاكرة” الفعالة (هندسة السياق).

ما هو “السياق”؟ لنفهمها عبر محضر الاجتماع

في العمل اليومي للإنسان، يتواجد “السياق” في كل مكان. تخيل أنك تحضر اجتماعًا مهمًا للمشروع:

خلفية الاجتماع: لماذا تم عقد هذا الاجتماع؟ (مماثل للتوجيه النظامي للذكاء الاصطناعي)
السجلات السابقة: ماذا تم مناقشته في الاجتماعات السابقة؟ (مماثل لسجل المحادثة)
المستندات ذات الصلة: التقارير والبيانات والعقود التي يحتاج إلى إشارة إليها (مماثل لقواعد البيانات المعرفية)
المشاركون: دور كل شخص وصلاحياته (مماثل لتعريف الأدوات والصلاحيات)
محضر الاجتماع: القرارات الرئيسية والعناصر الإجرائية (مماثل لملخص الذاكرة)

إذا كان هناك نقص في هذه “السياقات”، حتى أفضل الخبراء لن يتمكنوا من اتخاذ قرار صحيح. وهذا هو السبب الجذري لخطأ Bard في جوجل — فقد lacked بيانات تاريخية دقيقة وآلية تحقق من الحقائق عند إجابته على الأسئلة.

الدروس المؤلمة في الصناعة

وفقًا لدراسة Gartner، تواجه الصناعة تحديات خاصة في تطبيق الذكاء الاصطناعي:

فقط 20% من مشاريع الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد تعتبر ناجحة
85% من مشاريع الذكاء الاصطناعي لم تحقق الأهداف المتوقعة
42% من الشركات تخطط للتخلي عن مشاريع الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025 (كانت النسبة في عام 2024 17% فقط)

[المصدر: تقرير برمجة الذكاء الاصطناعي في الصناعة من Appinventiv وSupplyChainBrain]

لماذا تتواجد نسبة فشل عالية بهذا الشكل في الصناعة؟ الجواب هو نقص هندسة السياق:

انقطاع البيانات التاريخية: لا يمكن للنظام الذكي الجديد الوصول إلى البيانات الإنتاجية الحيوية في الأنظمة القديمة
نقص المعلومات الفورية: لا يستطيع الذكاء الاصطناعي رؤية حالة الأجهزة الحالية ومستويات المخزون أثناء اتخاذ القرارات
جزر المعرفة: أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإدارات المختلفة تتصرف بشكل مستقل ولا يمكنها مشاركة المعلومات الحيوية

3. هندسة السياق: الحل لتمكين الذكاء الاصطناعي من “امتلاك ذاكرة كاملة”

تجهيز الذكاء الاصطناعي بمساعد “ذكي”

جوهر هندسة السياق هو مثل تجهيز نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك بمساعد أمين يمتلك مهارات عالية. تشمل مهام هذا المساعد:

تدوين المعلومات الحيوية (Write/كتابة)
- حفظ القرارات والتوصيات الرئيسية
- تمامًا مثلما يقوم المساعد بتنظيم محاضر الاجتماعات
تصفية المعلومات ذات الصلة (Select/اختيار)
- العثور على ما تحتاجه حاليًا من بين كم هائل من المعلومات
- تمامًا كما يفعل المساعد في تحضير الوثائق المتعلقة بك
تلخيص النقاط الرئيسية (Compress/ضغط)
- تكثيف التقارير المطولة في جوهرها
- تمامًا مثلما يقوم المساعد بعمل الملخص الوجيز
تنسيق العمل الجماعي (Isolate/عزل)
- يسمح لمتخصصين مختلفين بالتعامل مع نطاقاتهم الخاصة
- تمامًا كما يقوم المساعد بترتيب الاجتماعات المتخصصة

حالة حقيقية: تحول التأمين إلى الإيرادات المثمرة

شركة Five Sigma للتأمين غيرت تمامًا عملية تقديم المطالبات من خلال تنفيذ هندسة السياق: [المصدر: دراسة حالة MarkTechPost]

الصعوبات قبل التحويل:

غالبًا ما كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدم نصائح تقديم مطالبات تتعارض مع شروط وثائق التأمين
لم يتمكن من تحديد أنماط الاحتيال لأنه لم يكن لديه الوصول إلى بيانات المطالبات السابقة
تكررت الأخطاء عند معالجة القضايا المعقدة

بعد تنفيذ هندسة السياق:

أصبح النظام قادرًا على الوصول إلى: شروط الوثائق، تاريخ المطالبات، المتطلبات القانونية، قاعدة بيانات الاحتيال
انخفضت أخطاء معالجة المطالبات بنسبة 80%
ازدادت كفاءة العمل لدى موظفي المطالبات بنسبة 25%
زادت دقة التأمين إلى أكثر من 95%

الجوهر يكمن في أنها لم تستبدل نموذج الذكاء الاصطناعي، بل حسنت فقط تنظيم المعلومات وطريقة نقلها.

ثورة أدوات المطورين في مايكروسوفت

أظهر مساعد البرمجة الذكي في مايكروسوفت قدرة هندسة السياق: [المصدر: مدونة مايكروسوفت الرسمية]

من خلال دمج المعلومات السياقية التالية:

تاريخ مشاريع المطورين
معايير الترميز للفريق
الوثائق الفنية ذات الصلة
علاقات الاعتماد في المكتبات البرمجية

تحققت النتائج:

ازدادت نسبة إتمام المهام البرمجية بنسبة 26%
انخفضت الأخطاء البرمجية بنسبة 65%
انخفض زمن إدخال موظفي العمل الجدد بنسبة 55%
تحسن جودة الكود بنسبة 70%

4. فخ السياقات الطويلة: لماذا “تذكر المزيد” لا يعني “القيام بشكل أفضل”

تحذير فريق الأمان في AWS

في عام 2024، اكتشف فريق الأمان في AWS مشكلة خطيرة: عندما يزداد “حمل الذاكرة” على نظام الذكاء الاصطناعي، تتعرض الأنظمة لثغرات قاتلة. [المصدر: تحليل فني من Towards Data Science]

تخيل سيناريو: يحتاج مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك إلى معالجة تقرير مكون من 1000 صفحة. نظريًا، يمكن للنموذج الذكي الجديد “تذكر” كل المحتوى. ولكن ما يحدث فعليًا هو:

يتم “دفع” التعليمات الهامة خارج الذاكرة
يمكن أن يقوم المستخدمون الخبيثون بـ “تلوث” ذاكرة الذكاء الاصطناعي من خلال إغراقه بمعلومات غير ذات صلة
يبدأ الذكاء الاصطناعي في خلق أوهام، مُتخذًا قرارات بناءً على معلومات خاطئة

هذا يشبه شخصًا يحاول تذكر موسوعة كاملة في نفس الوقت - المعلومات الكثيرة تسبب الفوضى.

حل القيادة الذاتية في تسلا

نظام القيادة الذاتية الكامل (FSD) في تسلا هو أحد أكثر تطبيقات هندسة السياق تعقيدًا: [المصدر: الموقع الرسمي لتسلا، ويكيبيديا]

48 شبكة عصبية تعمل بالتنسيق
كل خطوة زمنية تُنتج 1000 تانسور مختلف
تعالج التيار الوارد من الفيديو في 8 كاميرات في الوقت الحقيقي
اجتازت أكثر من مليار ميل في القيادة

كيف تدير تسلا هذا الحجم الهائل من المعلومات؟ الجواب هو “الفلترة الذكية”:

ليست كل المعلومات ذات أهمية متساوية
تتم معالجة المعلومات العاجلة (مثل مظهر شخص عابر فجأة) أولًا
يتم تخزين المعلومات التاريخية وفقًا لأهميتها
كل شبكة عصبية مسؤولة عن نوع محدد من المعلومات

5. الاختراقات الحديثة من الشركات الكبرى: ماذا تعلموا من درس الـ 100 مليار دولار؟

بروتوكول سياق نموذج OpenAI (MCP)

في نهاية عام 2024، أصدرت OpenAI بروتوكول MCP الثوري، الذي عالج “مشكلة M×N”: [المصدر: Pluralsight، Microsoft Learn]

مأزق الأسلوب التقليدي:

10 نماذج ذكاء اصطناعي × 100 مصدر بيانات = 1000 واجهة مخصصة تحتاج للتطوير
كل واجهة تحتاج إلى تطوير وصيانة بشكل منفصل

حل الـ MCP:

إنشاء “لغة عامة” موحدة
يمكن لأي نموذج ذكاء اصطناعي الوصول إلى أي مصدر بيانات من خلال واجهة قياسية
خفض تكلفة التكامل بأكثر من 90%

“AI الدستورية” من Anthropic

تتبع Anthropic (شركة Claude) نهجًا فريدًا: [المصدر: البحث الرسمي لـ Anthropic]

دعونا 1000 مواطن أمريكي يساهمون في صياغة “مدونة سلوك” الذكاء الاصطناعي لضمان أنظمة الذكاء الاصطناعي:

تفهم وتلتزم بالقيم الإنسانية
تتخذ قرارات أخلاقية في المواقف المعقدة
خفضت معدل استغلال الذكاء الاصطناعي الخبيث من 86% إلى 4.4%

السياقات الواسعة لمشروع جوجل Gemini

استفادت جوجل من دروس Bard الفاشلة وحقق Gemini 1.5 Pro ما يلي: [المصدر: المدونة الرسمية لجوجل]

سياق مستقر بمعدل 1,000,000 توكن (ما يعادل 700,000 كلمة باللغة الصينية)
القدرة على معالجة الصوت والفيديو والنص والكود بشكل متزامن
القدرة على تحليل فيلم كامل أو مئات الصفحات من الوثائق

ومع ذلك، اعترفت جوجل أيضًا: سياق أكبر لا يعني بالضرورة أداءً أفضل، المفتاح هو كيفية تنظيم هذه المعلومات واستخدامها.

التوجيه الذكي من مايكروسوفت أزور

توفر مايكروسوفت في Azure AI Foundry عدة نماذج مختلفة: [المصدر: مدونة Microsoft Azure]

GPT-5: سياق 272K، مناسب للتفكير المنطقي المعقد
GPT-5 mini: مُحسن لتجربة الوقت الحقيقي
GPT-5 nano: استجابة بأقل زمن تأخير
الموجه الذكي يختار النموذج الأنسب تلقائيًا، موفرًا 60% من التكاليف

6. التعاون بين الوكلاء المتعددين: ممارسات أمازون وول مارت

جيش الروبوتات في أمازون

نظام أتمتة المخازن في أمازون يعرض قوة إدارة السياق على نطاق واسع: [المصدر: تقارير رسمية من أمازون، تحليل LinkedIn]

750,000 روبوت متحرك تم نشرها في عام 2023
اختصر نظام Sequoia زمن معالجة الطلبات بنسبة 25%
وفر 30 مليون ميل من المسافة عبر تحسين الطريق
قلل من انبعاثات CO₂ بما يعادل 94 مليون رطل
حافظت على معدل تلف الطرود عند أقل من 0.1%

سر النجاح يكمن في “إدارة السياق ذات المستويات”:

كل روبوت يحتاج فقط إلى معرفة مهمته الخاصة
المنظمون في المناطق تنسيق الحمولة الروبوتية المحلية
النظام المركزي للذكاء الاصطناعي يتحكم في التحسين الكلي

ثورة المخزون الذكية في وول مارت

تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُستخدم في ما يزيد عن 4700 متجر من وول مارت بدمج: [المصدر: أخبار وول مارت الرسمية، مدونة وول مارت تك]

معلومات سياقية متعددة الأبعاد:

البيانات التاريخية للمبيعات
توقعات الطقس (تؤثر على أنماط الشراء)
الاتجاهات الاقتصادية الكبرى
التركيبة السكانية المحلية
اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي

ابتكار فريد:

تقنية “نسيان الشذوذ” الحاصلة على براءة اختراع: استبعاد التأثيرات الناتجة عن الأحداث الفردية (مثل تخزين السلع أثناء الجوية العالمية)
خوارزميات الضبط الديناميكي: لضبطها في الوقت الفعلي وفقًا للأعياد والنشاطات الترويجية

النتائج:

زيادة بنسبة 24% في الربع الثالث من عام 2023
تجنب 30 مليون ميل من القيادة غير الضرورية عبر تحسين الطرق
الهدف هو تحقيق 65% من الأتمتة في المتاجر بحلول السنة المالية 2026

7. الذكاء المتواضع من جنرال إلكتريك: معرفة ما لا يعرفونه

حكمة 1.2 مليون توأم رقمي

أنشأت جنرال إلكتريك (GE) أكثر من 1.2 مليون توأم رقمي في الفترة من 2016 إلى 2017، مما خدمهم في تحقيق 600 مليار دولار من القيمة: [المصدر: Emerj، دراسة استخباراتية من مايكروسوفت]

إطار “الذكاء المتواضع” لديهم يستحق الدراسة بشكل خاص:

يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي التعرف على حدود قدراته
عند مواجهة مواقف تتجاوز نطاق فهمه، يتحول تلقائيًا إلى وضع الأمان
يطلب تدخل الخبراء البشريين بشكل استباقي

النتائج الفعلية:

زادت الطاقة المنتجة في مزارع الرياح بنسبة 20%
تجنب 400 حالة صيانة غير مخطط لها سنويًا (في مجال الطيران)
انخفضت حالات الصيانة غير المخطط لها بنسبة 30% (يمثل هذا نتيجة للعمليات التنبؤية)

تساعد هذه الطريقة في تجنب نتائج كارثية ناتجة عن “عدم فسح الذكاء الاصطناعي” لفهم الأمور.

8. أربع تقنيات أساسية لهندسة السياق

استنادًا إلى أبحاث Phil Schmid وLance Martin، بالإضافة إلى ممارسات LangChain وLlamaIndex، تحتوي هندسة السياق على أربعة عمليات أساسية: [المصدر: philschmid.de، rlancemartin.github.io، blog.langchain.com]

1. الكتابة (Write): بناء “الذاكرة الطويلة الأجل” للذكاء الاصطناعي

كما يدون البشر اليوميات والملاحظات، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا لتدوين المعلومات المهمة:

التسجيل داخل المحادثة:

مسودات مؤقتة (مثل عمليات الحساب)
خطوات التفكير المتوسطة
تخطيط المهام الحالية

التدوين المستدام:

ملخصات تفضيلات المستخدم
القواعد التجارية الرئيسة
سجلات القرارات التاريخية

تعمل تطبيقات مثل ChatGPT وCursor بهذه الطريقة لتمكن الذكاء الاصطناعي من “التعلم” و”النمو” خلال التفاعل المستمر مع المستخدمين.

2. الاختيار (Select): إيجاد المعلومات الأكثر احتياجًا “في هذه اللحظة”

تخيل مساعدك يحتاج إلى إعداد تقرير، لن يأخذ كل الكتب من المكتبة، بل يختار المواد المطلوبة بدقة:

اختيار حتمي:

تحميل بعض الوثائق الأساسية (مثل سياسات الشركات)

اختيار مدفوع بالنموذج:

السماح للذكاء الاصطناعي بالحكم بنفسه على المعلومات المطلوبة

اختيار قائم على البحث:

العثور على المحتوى المماثل من خلال البحث عن التشابه

3. الضغط (Compress): تحويل “الحرب والسلام” إلى ورقة واحدة

عند وجود معلومات كثيرة، من المهم ضغطها بكفاءة:

تلخيص تلقائي:

تُلخص بريدًا إلكترونيًا مؤلفًا من 1000 كلمة إلى 3 جمل رئيسية

ترتيب الأهمية:

الاحتفاظ بـ 20% من المعلومات الأكثر أهمية، لتغطية 80% من القيمة

تحديث تدريجي:

تسجيل الأجزاء المتغيرة فقط، بدلاً من النسخ الكاملة

4. العزل (Isolate): التعاون بالتعاون بين فرق الخبراء

تتطلب المهام المعقدة تعاون عدة خبراء في الذكاء الاصطناعي:

تجزئة المهام:

يتولى خبير التحليل المالي الأرقام
يتولى الخبير القانوني فحص الامتثال
يتولى خبير الكتابة إعداد التقرير النهائي

عزل المعلومات:

يحصل كل خبير على المعلومات المعنية فقط
تجنب الضغط المعلوماتي والخلط

دمج النتائج:

يقوم الذكاء الاصطناعي المركزي بتجميع آراء الخبراء المختلفة
يتخذ القرار النهائي

9. العائد على الاستثمار: لماذا هندسة السياق أكثر جدوى من ترقية النموذج

نسبة تكلفة مدهشة

وفقًا لبيانات الصناعة، فإن العائد على الاستثمار في هندسة السياق يتجاوز بكثير ترقيات النموذج: [المصدر: عدة دراسات حالة مجمعة]

هندسة السياق:

تشغل 5% من ميزانية الذكاء الاصطناعي
تجلب 40-90% من تحسين الأداء
فترة التنفيذ: 2-3 أشهر

ترقية النموذج:

تشغل 60-70% من ميزانية الذكاء الاصطناعي
تجلب 10-20% من تحسين الأداء
فترة التنفيذ: 6-12 شهرًا

فاتورة حقيقية من شركة تكنولوجيا

البيانات الفعلية لشركة تكنولوجيا متوسطة الحجم:

بعد تنفيذ هندسة السياق، تم توفير 23,000 دولار أمريكي شهريًا من تكاليف الحوسبة
من خلال قص السياق، انخفض حجم الإدخال بنسبة 80%
انخفضت تكاليف استدعاء API بنفس النسبة 80%
بينما تحسن الأداء بنسبة 15%

شبيهًا كما هو الحال مع التخطيط المروري الأفضل، مما يوفر تكلفة الوقود ويختصر زمن التنقل.

10. آفاق 2025: خطوة حاسمة من “العرض” إلى “الإنتاج”

توافق آراء الخبراء في الصناعة

“فشل معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي أصبح ليس فشل النماذج بل فشل السياق.” هذه هي القناعة التي توصل إليها الجميع في الصناعة.

تحدد Cognition (فريق تطوير Devin AI) بوضوح: “هندسة السياق هي العمل الأساسي لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي”. [المصدر: مدونة cognition.ai]

توصيات ثلاثية للشركات

1. إجراء “تحقق صحي للسياق” على الفور

دوّن السيناريوهات الفاشلة لأنظمة الذكاء الاصطناعي لديك:

ما المعلومات التي كانت مفقودة عندما أعطى الذكاء الاصطناعي إجابة خاطئة؟
ما النقاط التي وُجدت بها فجوات معلوماتية؟
ما مصادر البيانات المتاحة حاليًا في الأنظمة القائمة؟

2. اختيار مشروع تجريبي عالي القيمة

لا تحاول إصلاح جميع الأنظمة دفعة واحدة، بل اختر مشروعًا يتمتع بـ:

تكرار الاستخدام العالي
تكاليف فشل كبيرة
مساحة تحسين واضحة

على سبيل المثال: خدمة العملاء، معالجة الطلبات، إنشاء التقارير

3. إنشاء آلية تعاون بين الأقسام

تتطلب هندسة السياق:

قسم تكنولوجيا المعلومات: تقديم الدعم الفني
القسم التجاري: تحديد طلبات المعلومات
فريق البيانات: ضمان جودة البيانات
فريق الامتثال: ضمان أمان المعلومات

تجنب الفخاخ الشائعة

فخ 1: السعي الأعمى وراء نماذج أكبر

الفكرة الخاطئة: النموذج كلما كان أكبر كان أفضل
الممارسة الصحيحة: قم بتحسين السياق أولاً، ثم ضع في اعتبارك ترقية النموذج

فخ 2: كلما كانت المعلومات أكثر كان أفضل

الفكرة الخاطئة: قدم كل المعلومات الممكنة للذكاء الاصطناعي
الممارسة الصحيحة: توفير المعلومات ذات الصلة بدقة

فخ 3: تجاهل جودة المعلومات

الفكرة الخاطئة: إذا كان هناك معلومات فهذا يكفي
الممارسة الصحيحة: ضمان دقة المعلومات، وتوقيتها، وتنظيمها

خاتمة: بداية عصر جديد

من المتوقع أن تُسجل الفترة من 2023 إلى 2025 في التاريخ بأنها “عام هندسة السياق”. من درس جوجل الذي كلف 100 مليار دولار، إلى الممارسات الناجحة في تسلا وأمازون وول مارت، نشهد اتجاهًا واضحًا:

نجاح الذكاء الاصطناعي لم يعد يعتمد على “دماغ أذكى”، بل “نظام ذاكرة أفضل”.

تكتسب الشركات التي تتمكن من احتواء هندسة السياق ميزة تنافسية مستدامة:

تحسينات كبيرة في الكفاءة التشغيلية
تحسينات ملحوظة في تجربة العملاء
عائدات استثمار متنامية
تقليل كبير في المخاطر والأخطاء

بينما قد تواجه الشركات التي تتجاهل هذا الاتجاه مصير الشركات التي فوتت ثورة الإنترنت في الماضي، وبذلك تُترك متأخرة زمنياً.

كما قال أحد القادة في الصناعة: “في عصر الذكاء الاصطناعي، قد تكون هندسة السياق هي الجزء الأكثر عائدًا من استثماراتك في الذكاء الاصطناعي.”

الآن، حان الوقت لإعادة النظر في استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. لا تسأل “هل نحن بحاجة إلى ذكاء اصطناعي أقوى؟” بل اسأل “كيف نجعل الذكاء الاصطناعي الحالي لدينا يفهم ويتذكر المعلومات الحيوية بشكل أفضل؟”

الإجابة، تكمن في هندسة السياق.