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

المؤلف: Damian Player؛ الترجمة: Peggy، BlockBeats

ملاحظة المحرر: بينما ما يزال معظم الناس ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره «أداة بحث أكثر كفاءة»، فإن Perplexity يبدأ الآن بالقيام بالعمل بالفعل.

تدور هذه المقالة حول فرق تم تجاهله مرارًا وتكرارًا: لماذا يحصل البعض، عند استخدام نفس الذكاء الاصطناعي، على مجرد إجابة، بينما يحصل آخرون مباشرةً على مخرجات يمكن تسليمها. لا تكمن المشكلة في قدرات النموذج، بل في طريقة استخدامه: هل تعتبره نافذة محادثة، أم نظام تنفيذ يمكن توجيهه وجدولته؟

تمثل الأدوات من الجيل الجديد التي يقودها Perplexity Computer هذا التحول: «المهمة» تحل محل «السؤال» بوصفها طريقة التفاعل الأساسية. بدءًا من مراجعة العقود وتحليل المنافسين وصولًا إلى تنظيف البيانات وتوليد التقارير، لم يعد المستخدم يصف المشكلة، بل يحدد مخرجات التسليم النهائية مباشرةً. وبالاقتران مع ربط أدوات الشركة وتثبيت خلفية المستخدم الفردية وأمثلة الأسلوب، تتطور هذه القدرة من مخرجات لمرة واحدة إلى سير عمل قابل لإعادة الاستخدام وقابل للتشغيل تلقائيًا.

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

في هذا التغيير، لم يعد الحد الفاصل الحقيقي هو ما إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي، بل ما إذا كنت قد بدأت باستخدامه «لتسليم النتائج».

فيما يلي النص الأصلي:

سيحصل من فهم هذا الأمر على ميزة غير متكافئة. قريبًا، سيتعلم الجميع الطريقة. ولكن قبل أن يصبح كل شيء واضحًا، إليك الطريقة التي يمكنك البدء بها مسبقًا.

خلال العام الماضي، كان المطورون يشغلون في الخلفية وكلاء ذكاء اصطناعي ذوي طابع ذاتي (مثل Claude Code وOpenClaw وما شابه). يمكنهم إجراء البحث بأنفسهم، وبناء المنتجات، وتسليم نتائج كاملة مباشرةً، دون أن يراقبهم البشر مرارًا أو يوجهونهم بتعليمات متتابعة. لكنك أنت في الحقيقة لا تحتاج إلى هذه المجموعة—إلا إذا كنت تعرف استخدام الطرفية (terminal) وتكتب الكود.

لكن Perplexity Computer غيّر ذلك. هذه هي المرة الأولى التي يستطيع فيها غير المطورين استخدام نفس القدرة. كل ما تحتاجه هو متصفح، ومهمة يمكنك تسليمها ليتم إنجازها.

معظم الناس يفتحون Perplexity، يكتبون سؤالًا، يحصلون على إجابة، ثم يغلقون الصفحة. إنهم يفوتون النقطة الأهم. Perplexity Computer ليست لأجل الإجابة عن الأسئلة؛ بل هي لإنجاز المهام.

توقف عن طرح الأسئلة. وابدأ بتسليم العمل الحقيقي إليه.

لماذا يفشل معظم الناس

مدير مالي، محامٍ، مستشار… يفتحون الأداة، يكتبون سؤالًا، يحصلون على إجابة جيدة إلى حد ما، ثم يفكرون: «آه، بحث Google أكثر تطورًا.» بعدها يكملون قضاء 90 دقيقة في تنظيف جدول كانت قد تم تنظيفه للتو يوم الاثنين الماضي.

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

طريقة السؤال: «ما المخاطر في هذه الاتفاقية؟»

طريقة المهمة: «راجع هذه الاتفاقية. تحقق بندًا بندًا مما إذا كانت جميع العبارات مدعومة بمراجع منشورة؛ علّم العبارات الغامضة والبنود الناقصة والأجزاء التي قد تُسبب مسؤولية قانونية؛ اذكر أهم 5 نقاط مخاطر، مع اقتباسات بنصوص بنود محددة؛ أخرج وثيقة Word تحمل آثار التعديلات.»

نفس الاتفاقية. طريقة واحدة تعطيك قائمة فقط لتقرأها أنت؛ والطريقة الأخرى تعطيك منتجًا جاهزًا للإرسال إلى العميل.

فقط خلال 10 دقائق، قم ببناء هذا النظام

أولًا، اربط الأداة. انقر على connectors في الشريط الجانبي. يمكن لـ Perplexity الاتصال بأكثر من 400 تطبيق: Gmail وGoogle Drive وSlack وSalesforce وNotion وSharePoint… اربط ما تستخدمه فعليًا.

بعد ذلك، دعها تعرف من أنت. أدخل مرة واحدة فقط: «أنا أشغل منصبًا في نوع من الشركات. أعد بصورة منتظمة المحتوى X وY وZ. يرجى تذكر هذه الخلفية في كل جلسة.» ستحتفظ بهذه المعلومات على المدى الطويل.

ثم أخبرها «ما الذي يُعد جيدًا». اختر 2–3 مخرجات أنت الأكثر رضا عنها، ارفعها وأدخلها: «هذه أفضل أمثلة أعمال لدي. يرجى تعلم تنسيقها ونبرة أسلوبها، واستخدامها كمرجع عند توليد المحتوى لاحقًا.»

بهذه الطريقة، لن تكون تخمن أسلوبك، بل ستفكك بشكل عكسي مسار النجاح الذي ثبته تحققًا ونجاحًا بالفعل.

10 دقائق، أولًا نفّذ هذا الأمر.

مثال واقعي: ذلك الاثنين الذي لم يعد يستهلك 90 دقيقة

يتلقى محلل مالي كل يوم اثنين من كل أسبوع عملية تصدير بيانات؛ 150 صفًا، بشكل فوضوي: بيانات مكررة، ثلاثة تنسيقات للتواريخ، وتقييمات مكتوبة بالحروف بدل الأرقام. قبل أن تبدأ التحليل، كانت تقضي كل أسبوع 90 دقيقة لتنظيف البيانات. نفس المشكلة، تتكرر كل أسبوع.

لقد أعطاها تعليمات واحدة فقط: نظف هذا الملف، أزل التكرارات، وحّد تنسيق التواريخ، حوّل التقييمات النصية إلى أرقام؛ نفّذ تحليلًا على البيانات بعد التنظيف؛ أنشئ لوحة تحكم تفاعلية مع ميزات التصفية وقدّم رابط مشاركة؛ أخرج تقرير PDF يقارن بين ما قبل التنظيف وما بعده؛ احفظ كل الملفات في مجلد «تقارير الاثنين» داخل Drive.

بعد 4 دقائق: مجموعة بيانات نظيفة، لوحة تحكم تفاعلية، رابط مشاركة، تقرير PDF—كلها تظهر في Drive الخاصة بها.

ثم سألت مرة أخرى: «هل هناك تحسين لم أسأل عنه، لكن يمكنه جعل هذا الأمر أكثر فائدة؟»

اقترح النظام نقطتين: أولًا، اجعل هذه المهمة تعمل تلقائيًا كل يوم اثنين عند الساعة 7 صباحًا؛ ثانيًا، أضف مهمة جديدة تُنتج موجزًا إداريًا ليوم الثلاثاء بناءً على أداء الأجزاء التي كانت نتائجها ضعيفة.

ضبطت الأمرين وكأنها أغلقت الصفحة.

بعد ذلك، في كل يوم اثنين، ستعمل تلقائيًا—سواء كان جهازها مفتوحًا أم لا.

هذه بالضبط هي القدرة التي كان المطورون يستخدمونها خلال العام الماضي. والآن، يمكنك الاستفادة منها في المتصفح.

ماذا يفعل الناس بها بالفعل

@gregisenberg أجرا اختبارًا حيًا في بودكاست @startupideaspod.

أعطى مهمة واحدة فقط: العثور على الشركات التي تضع إعلانات في بودكاست المنافسين، وتحديد من هم المسؤولون الحقيقيون عن الرعاية، وكتابة بريد إلكتروني مخصص لكل شخص.

وجد النظام نائب رئيس النمو لدى Ramp، فاستخرج محتوى حلقة شارك فيها قبل أسبوعين، كتب بريدًا إلكترونيًا باردًا، واستشهد بتصريحاته المحددة في البرنامج، ثم أرسله مباشرةً. لم يقل Greg «أرسل»؛ فقد اعتبر النظام أن المهمة اكتملت ونفذها من تلقاء نفسه.

بعد ذلك، اقترح النظام مرة أخرى بشكل استباقي: راقب بودكاست المنافسين، وعندما يبدأ اسم علامة تجارية جديدة في شراء إعلانات، قم بالتنبيه فورًا مع إرفاق الشخص المناسب للتواصل—«تواصل عندما تبدأ الميزانية في العمل.»

وفي النهاية، تم إنجاز هذا التسلسل بالتوازي في بحث 96 عميلًا محتملًا، وجدولة رسائل متابعة في اليوم الثالث واليوم السابع.

في برنامج Marketing Against the Grain، استخدم الفريق الأداة لمراجعة صفحة منتجات HubSpot كاملة: زحف آلي لجميع الموقع، وتقييم وفق معايير مخصصة، وترتيب الأسئلة، ثم إنشاء تقرير موقع يمكن مشاركته. كانت هناك حاجة لأسبوع كامل من عمل الفريق، لكنهم أنهوه أثناء تسجيل الحلقة.

هذه كلها إنجازات تمت على أرض الواقع، وليست عرضًا توضيحيًا، وليست سكربتًا مُعدًا مسبقًا.

كيفية استخدامها لأعمال محددة

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

كانت النتيجة: لوحة تحكم تفاعلية فورية تتضمن 130.5 مليار دولار كإيرادات، 75% هامش إجمالي، 114.2% معدل نمو، قائمة دخل كاملة، واتجاهات هوامش الربح المتوقعة من السنة المالية 2021 حتى 2028، وكلها مدعومة بميزات التصفية وروابط المشاركة.

لا Excel ولا البحث اليدوي عن البيانات—اكتمل في 5 دقائق.

يمكن لـ Perplexity استدعاء مصادر بيانات مباشرة مثل إفصاحات SEC وFactSet وS&P Global وPitchBook وغيرها—دون الحاجة إلى مفتاح API key ودون الحاجة إلى تفويض إضافي، فالاكتمل داخل النظام.

سيناريو قانوني:
«راجع هذه الاتفاقية. تحقق بندًا بندًا مما إذا كانت جميع العبارات مدعومة بمصادر منشورة علنًا؛ حدّد العبارات الغامضة، وغياب البنود القياسية، والأجزاء التي قد تؤدي إلى مسؤولية قانونية بموجب قانون [الولاية المحددة]؛ اذكر أهم 5 نقاط مخاطر، مع الاستشهاد بنصوص بنود محددة؛ أخرج وثيقة Word تحمل آثار التعديلات.»

قام مدقق سابق برفع اقتراح، زاعمًا أن هناك نموًا في السوق بنسبة 43% على أساس سنوي (year-over-year). اكتشف Perplexity Computer أن البيانات الحقيقية هي 4% فقط، فتم اعتراض المشكلة قبل التوقيع.

سيناريو تسويق:
«حلّل [المنافس 1] و[المنافس 2] و[المنافس 3] لأفضل محتوى أداء خلال آخر 30 يومًا؛ حدد أشكال المحتوى والمواضيع التي تحقق أعلى تفاعل؛ اكتشف فجوات المحتوى؛ بناءً على هذه الفجوات، أنشئ تقويم محتوى لمدة 30 يومًا، واحفظه كـ Google Doc.»

اجعلها مهمة مجدولة. في كل يوم اثنين، يتم توليد أحدث تحليل للمنافسين تلقائيًا دون حاجة لاستقصاء يدوي.

سيناريو تشغيل:
«هذه بيانات CSV الخاصة بالربع الأول (Q1). يرجى تنظيف البيانات؛ حلّل الإيرادات حسب المنطقة وخط المنتج؛ حدد أكبر ثلاث مشكلات؛ أنشئ توصيات مختصرة في صفحة واحدة؛ جهّز عرض PPT في صفحة واحدة للاجتماع؛ احفظ كل الملفات داخل مجلد المشروع.»

خمسة مخرجات، وتعليمة واحدة. أثناء اجتماعك، تكون قد انتهت منه بالفعل.

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

عندما تواجه قرارًا له تبعات فعلية، يكفي أن تكتب سؤالًا مرة واحدة. يستدعي Perplexity في الوقت نفسه Claude وChatGPT وGemini، ثم يجمع «الملخّص/المُدمِّج» لتلخيص إجماعها واختلافاتها.

· الأجزاء التي يتفق عليها الثلاثة: استنتاج عالي الثقة

· الأجزاء التي يوجد فيها اختلاف: يلزم اتخاذ حكم إضافي

سأل أحدهم: هل نختار تسعير المنتج $297 أم $497؟ أعطت النماذج الثلاثة إجابات مختلفة، لكن اكتشف المُدمِّج أن الاستنتاج الوحيد الذي اتفقت عليه كلها هو: لا تنزل عن $297. وهكذا تم اتخاذ القرار.

غالبًا ما تنفق الكثير من الشركات المال لتوظيف شركات استشارية حتى يحبسوا المحللين داخل غرفة اجتماعات ليخرجوا بالاستنتاج.

هنا، يكفي تعليمة واحدة.

القدرة الأساسية الحقيقية

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

ليس الإعدادات التقنية. بل هل أنت واضح بما يكفي بشأن ما ستسلمه. لا تصف الخطوات، بل صف النتيجة.

بعد اكتمال كل مهمة، تذكّر أن تسأل مرة أخرى: «هل هناك شيء لم أسأله بعد، لكن يمكن أن يجعل هذا الناتج أكثر فائدة؟»

في أغلب الأحيان، سيشير إلى نقاط عمياء. وفعلًا يفعل ذلك، في كل مرة، وبشكل متكرر.

من هنا فصاعدًا

افتح Perplexity (خطة pro $20/شهر). ادخل إلى صفحة Computer، وانقر على connectors، ثم أولًا اربط Gmail وGoogle Drive.

أدخل معلومات خلفيتك الثلاثية (3 جمل) (مرة واحدة فقط). ارفع 2–3 من أفضل أمثلة أعمال لديك ليقوم بتعلم أسلوبك. ثم اختر مهمة أنجزتَها بنفسك قبل أسبوع واستغرقت أكثر من ساعتين، وكانت مخرجات كل مرة متشابهة: صفها باستخدام أسلوب «المخرجات النهائية» وأرسلها. راقب عملية التنفيذ. إذا كانت مهمة متكررة، فقبل إغلاق الصفحة اجعلها تعمل تلقائيًا.

كان المطورون يستخدمون هذه المجموعة لمدة عام بالفعل. والفجوة بين مخرجاتهم ومخرجات الآخرين حقيقية وواقعية.

هذه هي الطريقة لتضييق الفجوة.