قاده التفكير
لماذا لا يوجد "أفضل ماجستير في القانون للتسويق"؟
مع كل إصدار جديد لنموذج لغوي كبير، تأتي الوعود نفسها: نطاقات سياقية أوسع، واستدلال أقوى، وأداء معياري أفضل. ثم، سرعان ما يشعر المسوقون الملمّون بالذكاء الاصطناعي بقلق مألوف يتسلل إليهم. هل النموذج الذي يستخدمونه في كل شيء متخلف عن الركب؟ هل يستحق الأمر تغييره وإعادة تدريبه من الصفر؟ ماذا لو لم يفعلوا شيئًا وتخلفوا عن الركب؟
هذا القلق مفهوم، ولكنه في غير محله.
بصفتي شخصًا مسؤولًا عن بناء الأنظمة التي يعتمد عليها المسوقون كل يوم، أرى هذا النمط يتكرر عبر الفرق وسير العمل قبل وقت طويل من ظهوره في العناوين الرئيسية.
من منظور المنتج والمنصة، بات من الواضح بشكل متزايد خلال السنوات القليلة الماضية أنه لا يوجد نموذج واحد يحقق أفضل أداء باستمرار في جميع مهام التسويق. وقد أتاح لنا ذلك فرصة الاطلاع عن كثب على مئات فرق التسويق وهي تطلق حملات عالمية. تتسارع وتيرة ابتكار النماذجمن الواضح أن متطلبات العمل التسويقي في العالم الحقيقي دقيقة للغاية بحيث لا يمكن لاستراتيجية نموذج واحد أن تصمد مع مرور الوقت.
لا يهم اختيار النموذج "الصحيح" لأن أي نموذج واحد لا يصلح لكل مهمة. المهم هو تصميم أنظمة قادرة على تقييم النماذج باستمرار ومطابقتها مع العمل المحدد الذي يسعى المسوقون إلى إنجازه. ليس هذا ما يجب على المسوقين إدارته بأنفسهم، بل يجب أن تتولى أدواتهم هذه المهمة. الخلاصة العملية بسيطة: توقف عن السؤال عن النموذج "الأفضل"، وابدأ بالسؤال عما إذا كانت أدواتك قادرة على التكيف مع تغير النماذج.
لماذا يفشل التفكير القائم على "أفضل نموذج" في مجال التسويق؟
تتمحور معظم النقاشات العامة حول برامج الماجستير في القانون حول معايير عامة الأغراض: مسائل رياضية، وتحديات استدلالية، واختبارات موحدة. تُعد هذه المعايير مؤشرات مفيدة لتقدم البحث، لكنها لا تُنبئ بدقة بأداء المهام في العالم الحقيقي.
يتميز المحتوى التسويقي، على وجه التحديد، بخصائص نادراً ما تلتقطها المعايير العامة:
- الأمر يتعلق دائماً بمنتج أو خدمة محددة
- دائماً ما تُكتب لجمهور محدد
- يجب أن يعكس باستمرار صوت العلامة التجارية ونبرتها ومعاييرها
على سبيل المثال، نلاحظ باستمرار أن النماذج المختلفة تتفوق في أنواع مختلفة من العمل التسويقي. بعضها أفضل في إنشاء محتوى تسويقي بأسلوب علامتك التجارية من الصفر، بينما يتفوق البعض الآخر في فهم الوثائق التقنية المعقدة وتحويلها إلى منشورات مدونة. نكتشف ذلك من خلال اختبارات دقيقة، لأن القدرات الجديدة لا تُحقق قيمة إلا عند تقييمها بسرعة وبشكل واقعي. فعلى سبيل المثال، عندما تم إطلاق Gemini 3 Pro في نهاية نوفمبر 2025، قام فريقنا تم دمجه واختباره في غضون 24 ساعة، ثم أتاحته لعملاء مختارين لتقييم مدى ملاءمته لسير العمل التسويقي الحقيقي بدلاً من المعايير المجردة.
هذا النمط ليس مجرد حكايات. تُظهر الأبحاث بشكل متزايد أن أداء نموذج التعلم القائم على اللغة يعتمد بشكل كبير على المهمة، مع وجود نماذج إظهار تباين ذي دلالة يشمل ذلك مهام الكتابة والتلخيص والاستدلال واتباع التعليمات. قد يواجه النموذج الذي يحقق أداءً جيدًا في اختبارات الاستدلال العامة صعوبةً في توليد محتوى مقيد وحساس للعلامة التجارية.
والأهم من ذلك، أننا نرى هذه التحولات على أساس شهري. تغييرات نموذج القيادة بينما يسعى مقدمو الخدمات إلى تحسين أدائهم بما يتناسب مع مختلف القدرات، وهياكل التكاليف، وأساليب التدريب. إن فكرة أن مقدم خدمة واحد سيظل "الأفضل" في جميع حالات استخدام التسويق قد عفا عليها الزمن.
التكاليف الخفية لملاحقة الإصدارات
عندما تحاول الفرق تتبع إصدارات النماذج يدويًا وتغيير الأدوات بشكل تفاعلي، تتضاعف التكاليف التشغيلية. تجربة المسوقين:
- تعطل سير العمل بسبب الحاجة إلى تعديل مستمر للمطالبات والقوالب والعمليات
- جودة المخرجات غير متسقة لأن النماذج المختلفة تتصرف بشكل مختلف عبر المهام
- إرهاق اتخاذ القرارات لأن وقت التقييم يحل محل العمل الإنتاجي
لقد رأيت فرق تسويق تقضي فصولًا كاملة في الانتقال من مزود خدمة إلى آخر، لتكتشف في النهاية أن رسائلها المُعدّة بعناية لم تعد تعمل كما هو متوقع. المحتوى الذي كان يُعبّر عن هوية العلامة التجارية أصبح فجأةً مختلفًا. أعضاء الفريق الذين اعتادوا على سير عمل معين يواجهون الآن تحديًا جديدًا في التعلم. نادرًا ما تتحقق مكاسب الأداء الموعودة بطرق تُبرر هذا التغيير الجذري.
تُظهر أبحاث الصناعة باستمرار أن معظم قيمة الذكاء الاصطناعي لا تُفقد على مستوى النموذج، بل في التكامل وإدارة التغيير. من وجهة نظر المنتج، يكمن الخطر الأكبر في ربط سير العمل بشكل وثيق للغاية بنموذج واحد. هذا يخلق ببساطة تقييدًا تقنيًا، وهو ما يجعل التحسن أصعب بمرور الوقت.
نهج أكثر استدامة: أنظمة مُحسَّنة بتقنية LLM
يتمثل النهج الأكثر مرونة في افتراض التقلبات، ثم تصميم الحلول بناءً عليها.
في نظام مُحسَّن باستخدام نموذج التعلم الخطي، تُعامل النماذج كمكونات قابلة للتبديل بدلاً من كونها تبعيات ثابتة. ويُقيَّم الأداء باستمرار باستخدام سير العمل الفعلي، وليس معايير قياس مجردة. ويمكن توجيه نماذج مختلفة إلى مهام مختلفة بناءً على النتائج المرصودة بدلاً من القدرة النظرية.
قد يعني هذا توجيه عملية إنشاء التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي إلى نموذج يتفوق في الإيجاز والتأثير، بينما يُوجّه محتوى المدونات المطوّل إلى نموذج آخر يحافظ على التناسق عبر آلاف الكلمات. وقد يستخدم النظام المسؤول عن وضع الاستراتيجية نموذجًا ثالثًا يتميز بقدرة أفضل على الاستدلال. ويتخذ النظام قرارات التوجيه هذه تلقائيًا بناءً على النموذج الذي أثبت كفاءته في كل نوع من أنواع المهام.
من وجهة نظر المستخدم، ينبغي أن تكون هذه العملية غير مرئية. وأحب أن أستشهد هنا بمثال: في المطبخ الفرنسي، لكل مكون - صلصة، أو مُركّز، أو توابل - تقنية خاصة به. لا يحتاج المتناول إلى معرفة مصدر كل مكون، بل يستمتع ببساطة بوجبة أفضل.
ينطبق المبدأ نفسه على المسوّقين. يمكن تغيير النظام الأساسي مع الحفاظ على استقرار سير العمل. تظهر التحسينات تدريجيًا في صورة توافق أفضل مع العلامة التجارية، ورضا أكبر عن المحتوى، ونتائج أكثر اتساقًا، دون إجبار الفرق على إعادة تعلّم الأدوات كل بضعة أشهر. عمليًا، هذا يعني حصول المسوّقين على نتائج أكثر اتساقًا واضطرابات أقل في سير العمل، حتى مع تغيير النماذج الداخلية.
لماذا يُعدّ القياس أهم من المعايير؟
لا تُعتبر قرارات النموذج ذات أهمية إلا إذا أدت إلى تحسينات ملموسة في سير العمل الفعلي. توفر المعايير العامة رؤية توجيهية، لكنها لا تجيب على أسئلة تشغيلية خاصة بالتسويق مثل:
- هل يطبق هذا النموذج صوت العلامة التجارية بشكل أكثر موثوقية؟
- هل يدمج معرفة المنتج مع تقليل الأخطاء؟
- هل يقلل ذلك من وقت التحرير أو من اختناقات الحوكمة؟
تؤكد الأبحاث الحديثة على أهمية التقييم الذي يشارك فيه العنصر البشري والاختبارات الخاصة بكل مهمة لأنظمة إدارة التعلم التطبيقية. وعلى نطاق واسع، تُعد هذه المؤشرات أكثر دلالة على القيمة من تصنيفات لوحات الصدارة.
التحول الفاعل يرفع مستوى المخاطر
مع ازدياد قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل مستقلمع تزايد التخطيط والصياغة والتكرار والتنفيذ مع إشراف أقل مباشرة، تزداد أهمية اختيار النموذج الأساسي. وفي الوقت نفسه، يصبح من غير الممكن للبشر الإشراف على كل قرار.
يعكس هذا نتائج الأبحاث الحالية حول الأنظمة الذكية، والتي تُبرز أن اختيار الأداة والنموذج يؤثر بشكل كبير على الموثوقية والسلامة. في هذا السياق، يصبح اختيار النموذج قرارًا متعلقًا بالبنية التحتية، وليس تفضيلًا للمستخدم. يجب على النظام نفسه ضمان تشغيل كل مكون من مكونات سير العمل بواسطة النموذج الأنسب في تلك اللحظة، استنادًا إلى الأداء المُلاحظ وليس إلى العادة.
استيعاب التغيير بدلاً من التفاعل معه
ستستمر العناوين الرئيسية في الظهور، وستستمر النماذج الجديدة في الظهور، وستستمر القيادة في أداء برامج الماجستير في القانون في التغير.
يكمن النجاح في بناء أنظمة قادرة على استيعاب تقلبات النماذج بدلاً من الاستجابة السريعة لكل إصدار جديد. هكذا يستطيع المسوقون توسيع نطاق عملهم بسرعة، والحفاظ على الجودة واتساق العلامة التجارية، والتركيز على العمل الذي يُحدث أثراً حقيقياً.
أؤمن إيماناً راسخاً بأن مستقبل الذكاء الاصطناعي في التسويق يكمن في جعل تغيير النماذج أمراً غير ذي صلة بالنسبة للعاملين في هذا المجال. ففي نهاية المطاف، لدى المسوقين مهام أهم بكثير من إعادة تدريب النماذج كل ستة أشهر.
