تقدم شركة Anthropic، المطورة لنماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل Claude، فلسفة عمل جديدة تركز على الاستفادة القصوى من أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام وتعزيز الإنتاجية. يرى بوريس تشيرني، أحد قادة الفريق في Anthropic، أن الاعتماد على Claude ليس مجرد خيار، بل استراتيجية أساسية لتحقيق الكفاءة. يقول تشيرني في حلقة بودكاست “Lenny’s podcast”: “إذا كان لديك Claude، يمكنك بالفعل أتمتة الكثير من العمل، وهذا ما نراه مرارًا وتكرارًا”.
تتمحور هذه الفلسفة حول عدة مبادئ بسيطة ولكنها مؤثرة، تهدف إلى دفع فرق العمل إلى تبني الذكاء الاصطناعي كشريك أساسي في عملية التطوير وحل المشكلات. يمثل هذا التوجه نقلة نوعية في كيفية تفكير الشركات في استغلال إمكانيات الذكاء الاصطناعي، والانتقال من مجرد استخدامه كأداة مساعدة إلى دمجه في صميم العمليات اليومية.
مبادئ Anthropic الأساسية لتعزيز الإنتاجية باستخدام Claude
يتبنى فريق Anthropic بقيادة تشيرني مجموعة من المبادئ التي تشجع على الاستغلال الأمثل لنماذج الذكاء الاصطناعي. أحد هذه المبادئ الجوهرية هو “ما هو أفضل من فعل شيء؟ أن يقوم Claude بفعله”. يعكس هذا المبدأ مدى الثقة التي يوليها الفريق لقدرات Claude في تولي المهام، وتحرير الموظفين من الأعباء الروتينية.
بالإضافة إلى ذلك، يشير تشيرني إلى مبدأ “تقليل التمويل المدروس للأشياء قليلاً”. يرى تشيرني أن هذا النهج، على الرغم من أنه قد يبدو غير بديهي، يجبر الفرق على الاعتماد بشكل أكبر على أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يدفعهم إلى إيجاد حلول مبتكرة للاستفادة من هذه التقنيات. “هناك شيء مثير للاهتمام يحدث عندما تقلل تمويل كل شيء قليلاً، لأن الناس يضطرون حينئذٍ إلى ‘Claude-ifying’ (تبني Claude) كل شيء”، على حد قوله.
ومع ذلك، يؤكد تشيرني على أهمية عدم البدء بتقليل التكاليف بشكل مفرط. ينصح مديري التكنولوجيا (CTOs) بعدم “خفض التكاليف في البداية”، بل “البدء بمنح المهندسين أكبر عدد ممكن من التوكنز”. التوكنز هي وحدات حسابية تُستخدم لقياس حجم البيانات التي تعالجها نماذج الذكاء الاصطناعي، وتمثل جزءًا أساسيًا من تكلفة استخدام هذه النماذج.
يأتي هذا المنطق من فهم بأن الابتكار المعتمد على الذكاء الاصطناعي قد يتطلب في البداية استخدامًا كثيفًا للتوكنز. يجادل تشيرني بأنه “إذا بنوا شيئًا رائعًا، وقد يتطلب قدرًا كبيرًا من التوكنز، وفي هذه الحالة قد تصبح التكلفة كبيرة جدًا. هذه هي النقطة التي تريد فيها تحسين الأمر، ولكن لا تفعل ذلك مبكرًا جدًا.”
هذا النقاش حول تكلفة التوكنز أصبح محل اهتمام متزايد في شركات التكنولوجيا. وقد أشار مؤخرًا داكس رعد، مبتكر OpenCode، إلى أن بعض المديرين الماليين (CFOs) يواجهون “صدمة الأسعار” عند رؤية الزيادات الكبيرة في التكاليف التشغيلية بسبب استخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة فواتير استخدام الذكاء الاصطناعي لكل مهندس.
السرعة كعامل حاسم في المنافسة
يشكل مبدأ “تشجيع الأشخاص على المضي قدمًا بشكل أسرع” الركيزة الأخيرة في فلسفة Anthropic. يتجلى هذا المبدأ في السياق التنافسي الشديد لسوق أدوات البرمجة، حيث شهدنا إطلاق تحديثات كبيرة من قبل Anthropic ومنافستها OpenAI في غضون دقائق قليلة. قبل ذلك، استخدمت Anthropic نموذج Claude للمساعدة في بناء Claude Cowork، وهو وكيل Claude غير تقني، في غضون 10 أيام فقط.
يوضح تشيرني أن السرعة كانت ميزة تنافسية حاسمة في المراحل المبكرة للشركة. “في البداية، كان الأمر مهمًا للغاية لأنه كنت أنا وحدي، لذا كانت ميزتنا الوحيدة هي السرعة”، كما ذكر. “هذه هي الطريقة الوحيدة التي تمكنا بها من تقديم منتج يمكنه المنافسة في هذا السوق المزدحم للغاية لأدوات البرمجة.”
اليوم، لا يزال تشيرني يعتمد على Claude للمساعدة في تسريع وتيرة العمل. “لا يزال هذا مبدأً قائمًا بقوة في الفريق”، يقول. “وإذا كنت تريد المضي قدمًا بشكل أسرع، فإن طريقة جيدة جدًا للقيام بذلك هي ببساطة جعل Claude يقوم بالمزيد من المهام. وهذا يشجع ذلك إلى حد كبير.”
في الختام، تشير استراتيجية Anthropic، التي ترتكز على ال اعتماد المنهجي على Claude، إلى تحول محتمل في ديناميكيات العمل داخل شركات التكنولوجيا. بينما تركز المنافسة على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة، يبدو أن Anthropic تراهن على كيفية دمج هذه الأدوات بفعالية لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة والإنتاجية. يكمن التحدي المستقبلي في مدى قدرة الشركات الأخرى على تبني نماذج مماثلة، وكيف ستتطور إدارة التكاليف المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.