سواء أردت أم لا، فإن الوثيقة التي كتبتها ليلًا والتي تضم 50 صفحة تفقد قيمتها بسرعة.
هذا ليس خطأك، بل فقط لأن الذكاء الاصطناعي الحالي ممتاز جدًا — في دقائق قليلة يمكنه إنتاج بديل بنفس عدد الكلمات، وبنفس التنسيق، وتقريبًا لا يُعثر على أي عيوب فيه.
جميع العاملين يواجهون هذا الواقع القاسي:
في اليوم الحالي، القدرة على كتابة وثائق طويلة لا تثبت أنك فكرت بعمق.
التي قالت هذا هي تارا سيشان، مسؤولة منتج OpenAI Codex وChatGPT Work.
تارا سيشان
في مقابلة مدتها 81 دقيقة على بودكاست ليني، أطلقت أيضًا ادعاءً أكثر قوة:
إنتاج منتجات بناءً على النموذج الحالي سيؤدي إلى الفشل؛ وإنتاج منتجات بناءً على النموذج الذي تتخيله بعد عام سيؤدي أيضًا إلى الفشل.
عندما يمتلك الجميع أدوات رائدة، وعندما تتحول الذكاء الاصطناعي إلى "زميل وكيل متصل باستمرار"، أين تكمن حماية الموظفين؟
المنطق الذي شاركته تارا، والذي تم تنفيذه بنجاح داخل OpenAI، يستحق أن يقرأه كل عامل لا يريد أن يُستبعد.
أخرج عملية التجديف
الإنسان مسؤول فقط عن "توجيه السفينة"
قسمت تارا تطور منتجات الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث مراحل:
- المرحلة الأولى: المحادثة (Chat)، أنت تسأل وتجيب هو.
- المرحلة الثانية: المساعد (Co-pilot)، يساعدك في سيناريوهات محددة (مثل كتابة الكود).
- المرحلة الثالثة: زميل ذكي دائم (Agent)، متصل باستمرار، يتذكر السياق، ويُنجز المهام المعقدة بشكل مستقل.
الحدود الفاصلة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي تتحرك بسرعة مرئية للأعلى.
من "إكمال السطر التالي من الكود" في الماضي، إلى الإرسال المباشر للهدف الآن، مع تشغيل سير العمل التلقائي في الخلفية.
سواء كان "مركز قيادة الوكلاء" في نسخة سطح المكتب من Codex، أو ChatGPT Work الذي يغطي بشكل شامل الجداول والتقارير والتحليلات التجارية، فإن كلاهما يشير إلى نفس الاتجاه: يتم استلام الطبقة التنفيذية بالكامل من قبل الذكاء الاصطناعي.
بكلمات تارا: الوكيل مسؤول عن تجديف القارب، والإنسان مسؤول عن التوجيه.
قالت تارا في المقابلة إن العامل ي負責 توجيه القارب، بينما دور الإنسان هو توجيه القارب في الاتجاه الصحيح.
عندما تأخذ الذكاء الاصطناعي وظيفة التجديف، تبقى القيمة الأساسية للإنسان في خمسة أشياء فقط:
- تحديد الاتجاه (أين الذهاب)
- المسؤولية عن النتائج
- تقييم الجودة (التحقق من المعايير)
- Injecting position and expression (to the soul)
- التعاون والرعاية وتحفيز الفريق (مع التركيز على الأشخاص)
OpenAI قد تخلت عن خارطة الطريق لمدة عام
لماذا يُقال إن "التركيز على الحاضر" أو "المراهنة على سنة قادمة" هما طريقان مسدودان؟
تفاعل مع الوضع الحالي: معدل تطور النموذج سريع جدًا.
لقد بذلت جهدًا كبيرًا لتصميم آلية منتج معقدة لتجاوز قصور النموذج اليوم؛ لكن عندما يتم تحديث النموذج غدًا، تصبح جميع هذه الآليات "زائدة دودية" بلا قيمة على الإطلاق.
المراهنة بعد عام: يعادل التخمين العشوائي.
بناء قيمة المنتج بأكملها على مجموعة من الافتراضات التي من المرجح جدًا أنها لن تتحقق، مصيرها الفشل الكامل.
هذا يقود إلى المُصطلح الشهير في عالم التكنولوجيا: "النموذج الذي استخدمته اليوم هو أكثر يومٍ غباءً في حياته."
أشارت تارا بوضوح إلى أن أكثر جزء سخافة في هذه الجملة هو أن الجميع يوافقون لفظيًا، لكن عند التنفيذ العملي، لا يزالون يخططون تلقائيًا وفقًا لمستوى النموذج "الأبلد" أمامهم.
لكسر هذا التصرف البشري القاتل، قطعت OpenAI داخليًا خريطة الطريق الجامدة التي تستمر لعام كامل، وقصّرت مقياس التخطيط بشكل قسري إلى شهرين أو ثلاثة.
قال تارا في المقابلة: يجب تطوير المنتج وفقًا للنموذج الذي سيكون ساريًا بعد شهرين أو ثلاثة أشهر؛ فالاعتماد على الحاضر أو المراهنة على السنة القادمة سيؤدي إلى الفشل.
لكن هذين الشهرين القصيرين لا يُمكن أن يُبنىَا على التجربة والعشوائية، ولا يُسمح داخل الفريق بوجود "صناديق سوداء".
الورقة الرابحة الحقيقية لتارا هي: عدم الاعتماد على خطط افتراضية طويلة الأجل، ولكن يجب أن تتماشى المنتجات بدقة مع التقدم الفعلي لفريق البحث.
تم طلب من فريق المنتجات وفريق البحث الحفاظ على تواصل عالي التردد، والتوافق التام على ورقة واحدة: في أي من القدرات ستتحسن النموذج التالي؟ ومتى سيتم تحقيقها بالضبط؟
بعد فهم هذا الأساس، يتم تطوير المنتج برشاقة ليتم تطويره وفقًا لإيقاع التقدم التقني.
هذا ليس التخلي عن خارطة الطريق، بل تحويل الخطة الجامدة على الجدار إلى "موجه تفاعلي" يُعدّل باستمرار وفقًا لحالة الجبهة.
وداعًا للوثائق المثالية
فلسفة "الحواف الخشنة" المكتوبة فقط لنفسي
كانت تارا قد جاءت من Stripe، حيث تُقدّر ثقافة الكتابة بشكل كبير، وكانت معتادة على تحسين الموجزات حتى تصبح مثالية قبل إرسالها.
لكن في OpenAI، غيرت عاداتها تمامًا: تكتب الوثائق الطويلة فقط لنفسها.
بما أن "المواد الكاملة" لم تعد تمثل "التفكير العميق"، فقد تلاشى قيمة المستندات الطويلة كدليل على الذكاء.
الآن، استبدلت النماذج القابلة للتنفيذ مباشرة، وبيانات اختبار A/B، وتعليقات المستخدمين الوثائق الطويلة المبالغ فيها.
لكنها حافظت على قاعدة عمل ذكية جدًا: اكتب الخطة حتى تصل إلى 70٪، ثم احضرها إلى الشخص الذي يحتاج إلى الموافقة، واترك الـ 30٪ المتبقية ليكملوها معك.
السبب واقعي: عندما تُعرض خطة مثالية خالية من العيوب، ستُرَدّ أفكار الآخرين عنها؛ فقط عندما تبقى الحواف الخشنة، سيُبادرون بالمشاركة معك في تحسينها.
كتابتان
ما الذي يمكن تفويضه، وما الذي لا يجب أبدًا إعطاؤه للذكاء الاصطناعي؟
تُقسّم تارا الكتابة إلى فئتين:
- الكتابة التقريرية (التقارير الأسبوعية، الملخصات، الموجزات، تحويل التنسيق): اتركها كلها للذكاء الاصطناعي؛ اجعل كل شيء آليًا عندما يكون ذلك ممكنًا؛
- الكتابة التحليلية (منطق المشروع، اختيار المسار، تقييم الجدل): لا تُستَنْد أبدًا إلى الذكاء الاصطناعي.
لماذا لا يمكن إعطاء الكتابة التحليلية للذكاء الاصطناعي؟
لأن عملية إعداد المخطط، وصياغة النص، وتعديلاته المتكررة هي في حد ذاتها عملية ترتيب أفكارك.
تم تكليف الذكاء الاصطناعي بالكتابة، النص موجود، لكن خطوة "التوضيح" لم تحدث أصلاً في عقلك.
لمنع تدهور الدماغ، فرضت على نفسها قاعدتين صارمتين:
يجب أن تقرأ المستند بنفس عدد المرات التي سيقرأه فيها الأشخاص.
2. الوقت الذي ستستهلكه الاجتماع يجب أن يُضاف إلى وقت التحضير.
طموحك
أصبح الحد الأقصى النهائي
عندما خفضت الذكاء الاصطناعي عتبة التصميم والتحليل والبرمجة والنماذج الأولية إلى حدٍّ كبير، أصبح بإمكان شخص واحد الآن تنفيذ ما كان يتطلب فريقًا سابقًا.
ما الذي يُحدث الفرق بين الناس؟
「الطموح (Ambition)».
اللاعبون المتقدمون الحقيقيون لا يستخدمون الذكاء الاصطناعي فقط لأتمتة المهام المتكررة، بل يستخدمونه لتوسيع حدود قدراتهم إلى ما لا نهاية.
وهذا يقلب تمامًا مسؤوليات منتجي المنتجات (وكل العاملين المعرفيين):
في الماضي: كان يتم بذل الجهد في الجدولة، كتابة الوثائق، والمراجعة، وهي طقوس خارجية.
الآن: اكتشف المسألة الحاسمة التي تحدد النجاح أو الفشل، وافترض أقسى الافتراضات، وتحقق منها بسرعة قصوى.
الأهم هو رفع طموح الفريق.
عندما يقترح شخص ما خطة، فإن قيمتك تكمن في طرح الأسئلة: "هل يمكن رفع السقف أعلى؟ هل يمكن زيادة السرعة عشر مرات؟"
ثلاثة مصطلحات داخلية داخل OpenAI
هذه الجمل الثلاث تتوافق تمامًا مع ثلاث عمليات تحقق ذاتي.
هل يمكن تسريع هذا الأمر أكثر؟
هل لديك ما يكفي من الطموح؟ هل يمكن رفع الهدف أعلى؟
الجملة الثالثة هي الأقسى: ألا تستخدم هذا المنتج كل صباح بمجرد فتح عينيك؟ ألا تشعر أنك لم تعد تستطيع الاستغناء عنه؟ ألا تضع كل ذوقك وتقديرك على ما إذا كان هذا المنتج جيدًا أم لا؟
سأل ليني عن التغييرات الداخلية التي حدثت خلال الأشهر الثلاثة إلى الستة الماضية، والتي أدت إلى تحول الاتجاه على تويتر من Claude Code إلى Codex.
رد تارا: لم يتم تغيير أي شيء. الفريق كان يستخدم النظام بكثافة طوال الوقت، ويجمع الملاحظات بسرعة لإجراء التحسينات، ولم تتغير طريقة العمل من البداية إلى النهاية.
التغيير الوحيد هو أن الناس في الخارج بدأوا يلاحظون.
لا توجد "اختبارات تجميع" في العمل المعرفي
يجب فتح العملية بالكامل
كتابة الكود ناتج عن النتائج: بعد تعديل العميل للكود، يُجري اختبارًا واحدًا، فإن النجاح هو نجاح، والفشل هو فشل.
لكن العمل المعرفي مختلف تمامًا.
يُظهر عرض PowerPoint النهائي "معدل نجاح 90٪"، ولا يمكنك أن تثق فقط بالرقم.
يجب أن ترى ما هو المدخل الأصلي له، وكيف تم الاستنتاج خطوة بخطوة في الوسط.
وهذا هو السبب في أن التصميم الأساسي لـ ChatGPT Work ليس تقديم "منتج نهائي جميل" مباشرة، بل عرض جميع الاقتباسات والمدخلات والمهام الناقصة بشكل مفتوح، بحيث تظل متحكمًا في كل شيء على طول الطريق.
يبقى 20 دقيقة فقط على انتهاء الاجتماع مع العميل، وقدم ChatGPT Work الصفحة الثامنة من العرض التقديمي في 2 دقائق و30 ثانية، مع ظهور جميع المواد التي تم مراجعتها طوال الوقت.
الأدوات متاحة للجميع، والقدرات الأساسية تُساوى بسرعة.
في عصر تسيطر فيه الذكاء الاصطناعي على "التجديف"، لم يبقَ سوى شيء واحد يحدد قيمتك حقًا — هل تمتلك القدرة على قيادة السفينة؟
Where do you want to take this ship?
المراجع:
https://x.com/lennysan/status/2094444052204998908
https://youtu.be/zMvBMfj4cSQ
هذا المقال من حساب WeChat "سينزي يوان"، الكاتب: ASI Revelation، المحرر: Yuan Yu