مع الانتشار السريع لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل تشات جي بي تي وكوبايلوت وغيرها، أصبحت القدرة على التعامل مع هذه الأنظمة مهارة أساسية في بيئات العمل الحديثة، لا تقل أهمية عمّا كان يمثله إتقان برامج "أوفيس" قبل سنوات. فالشركات اليوم لا تبحث فقط عن موظف يجيد العمليات التقنية، بل عن شخص قادر على توجيه الذكاء الاصطناعي واستثمار قدراته في التفكير والإنتاج وتعزيز الكفاءة.

وبالرغم من هذه الإمكانيات الهائلة، يواجه كثير من المستخدمين موقفًا مألوفًا: سؤال بسيط يوجَّه إلى روبوت المحادثة، لتأتي الإجابة عامة ومسطحة. المشكلة ليست في النموذج نفسه، بل في ضعف المعلومات التي حصل عليها قبل أن يبدأ بتحليل المطلوب.

ورغم أن نماذج الذكاء الاصطناعي دُرّبت على كمّ هائل من المحتوى على الإنترنت، فإن آلية عملها تعتمد على التنبؤ بالأكثر احتمالًا، ما يجعلها تُنتج إجابات تقليدية ما لم يُزوَّد النموذج بالسياق الصحيح — تمامًا كأن تطلب طبقًا “لذيذًا” في مطعم دون تحديد ما تريده.

وهنا تبرز القاعدة الذهبية: الذكاء الاصطناعي يتفوّق عندما يحصل على سياق واضح ودقيق.

🔹 هندسة التوجيه… المفتاح الأول للاستفادة القصوى

لم يعد المهم هو شكل السؤال أو تنسيقه، بل محتواه. ويعتمد الخبراء في ذلك على نموذج موجّه يُعرف باختصار CATS، الذي يحدد أربعة عناصر تجعل الإجابة أكثر دقة وعمقًا:

السياق: ما الذي يجب على الذكاء الاصطناعي معرفته؟

كلما كانت التفاصيل أوضح، كانت النتيجة أفضل.
بدلًا من سؤال عام مثل:
“كيف أكتب مقترحًا؟”
يمكن القول:
“أنا مدير في مؤسسة غير ربحية أعدّ مقترحًا لتمويل برنامج تعليم بيئي للمدارس الحضرية…”
مع إرفاق الوثائق وشرح القيود والهدف.

السياق هو الوقود الذي يجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بكفاءة.

المنظور: الدور الذي تريده من الذكاء الاصطناعي

هل تريده ناقدًا؟ مستشارًا؟ مدققًا؟
مثال:
“حلّل هذا النص كمراجع نقدي واكشف نقاط الضعف.”
أو
“كن مرشدًا ودودًا وساعدني على تحسين الصياغة.”

المهمة: تحديد المطلوب بدقة

التعميم يربك النموذج.
بدلًا من:
“ساعدني في العرض التقديمي.”
الأفضل:
“اقترح ثلاث أفكار لجعل الشريحة الافتتاحية أكثر جذبًا لرواد المشاريع الصغيرة.”

الأسلوب: شكل ودرجة رسمية المخرجات

هل المطلوب تقرير رسمي، رسالة مختصرة، مقال شبابي، أم محتوى توعوي؟
هل للجمهور طلاب؟ باحثون؟ مديرو شركات؟
تحديد الأسلوب يصنع الفارق.

ما وراء الكلمات… “هندسة السياق”

لا يعتمد الذكاء الاصطناعي على السؤال فقط، بل على سجل المحادثة، والملفات المرفقة، والأمثلة السابقة.
كل معلومة إضافية تساعد النموذج على الاقتراب من النتيجة المثلى.

المحادثة عملية مستمرة وليست سؤالًا واحدًا

لا توجد إجابة مثالية من المرة الأولى.
اطلب تحسينات، عدّل الطلب، غيّر الزاوية، أو ابدأ جلسة جديدة.
التفاعل المستمر هو الطريقة التي يتعلم بها النموذج ما تريده بدقة.

الذكاء الحقيقي عند المستخدم… لا في الآلة

رغم قوة النماذج الحديثة، تبقى مسؤولية التحقق من صحتها على المستخدم.
الأخطاء واردة، والذكاء الاصطناعي يحتاج دائمًا إلى إبداع بشري يوجّهه ويضبط نتائجه.

الخلاصة

الذكاء الاصطناعي اليوم قادر على إنتاج نتائج مذهلة، لكنه لا يعمل بكامل طاقته إلا عندما يحصل على سياق واضح، ومهمة محددة، ودور واضح، وأسلوب دقيق.
وكلما زاد وعي المستخدم بهذه المحددات، تحوّل الذكاء الاصطناعي من أداة مساعدة عادية إلى شريك حقيقي في العمل والإبداع والإنتاج.