24 مارس 2025·8 دقيقة
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي الأشخاص على العمل دون أي مصطلحات تقنية
يمكن للذكاء الاصطناعي ترجمة المصطلحات التقنية إلى لغة مبسطة، إرشادك خطوة بخطوة، وتقليل الاعتماد على المتخصصين ليتمكن المزيد من الأشخاص من إنجاز العمل.
يمكن للذكاء الاصطناعي ترجمة المصطلحات التقنية إلى لغة مبسطة، إرشادك خطوة بخطوة، وتقليل الاعتماد على المتخصصين ليتمكن المزيد من الأشخاص من إنجاز العمل.
المصطلحات التقنية هي لغة متخصصة تبدو منطقية داخل فريق ما—لكنها تتحول إلى احتكاك بمجرد أن تتجاوز ذلك الفقاعة.
بعض الأمثلة اليومية:
تُبطئ المصطلحات العمل لأنها تجبر الناس على الترجمة قبل أن يتمكنوا من التصرف. وتحدث تلك الترجمة غالبًا تحت الضغط: يسأل أحدهم للتوضيح، يخمن، أو ينتظر "الشخص التقني" ليفسرها.
النتيجة متوقعة:
هذه ليست مشكلة تقتصر على "غير التقنيين". العملاء يواجهونها عندما يرد الدعم باختصارات. المشغلون والفرق الأمامية تضيع وقتًا حين تُكتب الإجراءات كملاحظات هندسية. المديرون يجهدون لاتخاذ قرارات واثقة عندما تكون التحديثات مليئة بمصطلحات لا يمكنهم التحقق منها. الموظفون الجدد يشعرون بأنهم متأخرون قبل أن يبدأوا بالمساهمة.
اللغة البسيطة ليست إزالة للدقة. هي جعل المعنى صريحًا:
عندما تُترجم المصطلحات إلى خطوات واضحة، يتحرك الناس أسرع—ويقضي الخبراء وقتًا أقل في تكرار الشروحات.
لا يزيل الذكاء الاصطناعي التعقيد من عملك بقدر ما يتولى طبقة الترجمة بين هدفك واللغة المتخصصة التي تحيط به عادة. بدلًا من إجبارك على تعلم المصطلحات أو الأدوات أو الصياغة أولًا، يساعدك على التعبير عما تريد بلغة عادية—ثم يعيد تشكيل ذلك إلى شيء قابل للتنفيذ.
عندما تلصق رسالة تقنية أو تقريرًا أو خطأ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعيد صياغته بلغة مبسطة: ما هو، لماذا يهم، وماذا يجب فعله تاليًا.
مثال: يمكنه تحويل “API rate limit exceeded” إلى: “النظام يتلقى طلبات كثيرة جدًا بسرعة؛ انتظر قليلًا أو قلّل من تكرار طلباتنا.” لست مضطرًا لحفظ التعاريف لتستمر في العمل.
إن قلت، "جعل هذا التوظيف أسهل"، قد يستنتج الذكاء الاصطناعي أنك تقصد تقليل الخطوات، تعليمات أوضح، وقرارات أقل للمستخدم الجديد. لن يكون صحيحًا دائمًا، لكنه يمكن أن يقترح تفسيرات معقولة لتتعامل معها.
هذا مفيد بشكل خاص عندما تعرف النتيجة التي تريدها، لكنك لا تعرف المصطلح الرسمي لها.
الأنظمة الجيدة لا تكتفي بالإجابة—بل تسأل. إذا كان طلبك غامضًا، يمكنها المتابعة بأسئلة مستهدفة مثل:
تستبدل تلك الأسئلة حاجز "عليك أن تتحدث لغتنا" بحوار موجه.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يختصر المستندات الطويلة، ملاحظات الاجتماعات، أو صفحات السياسات إلى مخرجات قصيرة وقابلة للاستخدام: قائمة تحقق، سلسلة من الإجراءات، القرارات الرئيسية، والأسئلة المفتوحة.
غالبًا ما يكون هذا أسرع طريق من "لا أفهم هذا" إلى "أستطيع أن أفعل شيئًا حياله".
سبب كبير لشعور العمل بأنه "تقني" هو أن العديد من الأدوات تتوقع أوامر: انقر هنا، نفّذ ذلك، استخدم الصيغة الصحيحة، اختر الإعداد المناسب. يحوّل الذكاء الاصطناعي على شكل دردشة هذا التوقع. تصف النتيجة التي تريدها بلغة بسيطة، والمساعد يقترح الخطوات—وغالبًا يُنجز أجزاء من المهمة نيابةً عنك.
بدل حفظ القوائم أو الصيغ، يمكنك كتابة طلب كما ترسله لزميل:
التحول الأساسي هو التركيز على النية. أنت لا تخبر الأداة كيف تفعل ذلك (لا صيغ، لا مصطلحات خاصة). أنت توضح كيف يبدو النجاح.
تتبع معظم سير العمل بلغة طبيعية نمطًا بسيطًا:
هذا يهم لأنه يقلل عمل الترجمة. لست مضطرًا لتحويل احتياجاتك إلى تعليمات تقنية؛ يقوم المساعد بهذا الربط ويمكنه شرح نهجه بلغة بسيطة.
يمكن للذكاء الاصطناعي توليد مسودات وتوصيات، لكن الناس يظلون مسؤولين عن:
عامل المساعد كمتعاون سريع: يعجّل العمل، بينما تظل أنت صاحب الحكم.
يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا عندما يعمل كمترجم بين كلام المتخصصين وكيف يحتاج الآخرون إلى التصرف. لست بحاجة لتعلّم المفردات أولًا—يمكنك أن تطلب من الأداة تحويلها إلى لغة واضحة قابلة للاستخدام.
عندما تستلم مذكرة تقنية—تحديث IT، تنبيه أمني، مواصفات منتج—الصقها واطلب نسخة بلغة مبسطة.
ثم، عندما تحتاج للرد، اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل ملخصك البسيط إلى صيغة جاهزة للمتخصصين بحيث يسهل مشاركته مع المهندسين أو البائعين.
أمثلة طلبات:
الاختصارات مربكة لأن نفس الحروف قد تعني أشياء مختلفة في فرق مختلفة. اطلب تعريفًا في جملة واحدة كما وردت في هذا المستند.
مثال طلب:
بدل قاموس عام، أنشئ مسردًا مخصّصًا للمشروع: المصطلحات، "ماذا تعني بالنسبة لنا"، ومن تسأل.
مثال طلب:
يمكنك إدراج النتيجة في مستند مشترك أو صفحة ويكي مثل /team-glossary وتحديثها عند ظهور مصطلحات جديدة.
المواصفات وكتب التشغيل غالبًا ما تُكتب للخبراء. اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويلها إلى قائمة تحقق عمل يمكن لغير الخبراء اتباعها مع خطوات واضحة، متطلبات مسبقة، وتحقيق "المعنى من الإنجاز".
مثال طلب:
كثير من العمل يبدأ برسائل فضفاضة: “نحتاج لوحة أفضل”، “هل نستطيع أتمتة هذا؟”، أو “العملاء محتارون—صلّح الرسائل.” المشكلة ليست الجهد؛ إنها أن الطلبات الغامضة لا تتحول بشكل طبيعي إلى مهام، أدوار، وجداول زمنية.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كمسجل منظم للملاحظات ومحدد نطاق المشروع: يطرح أسئلة توضيحية، ينظم ما تعرفه بالفعل، ويحوّل "ما أحتاجه" إلى شيء يمكن للفريق تنفيذه.
الصق ملاحظات اجتماع، محادثات، أو تفريغ صوتي واطلب خطة بخطوات واضحة. المخرجات المفيدة عادة تتضمن:
هذا مفيد عندما تخلط الملاحظات القرارات، الأسئلة المفتوحة، والأفكار العشوائية.
الفرق غير التقنية تعرف غالبًا النتيجة التي تريدها، لا المواصفات الدقيقة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل النتائج إلى:
إذا لم يطرح الذكاء الاصطناعي أسئلة عن القيود (الجمهور، التكرار، مصدر البيانات، مقياس النجاح)، اطلب منه سرد التفاصيل المفقودة كسؤال.
بمجرد وجود وضوح، يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مسودات أولية من مستندات عملية:
تظل تراجع وتعدّل، لكنك تبدأ من قالب متماسك بدل صفحة فارغة.
عندما يختلف الناس على المقصود بـ “جيد”، تحل الأمثلة النزاع. اطلب من الذكاء الاصطناعي:
الأمثلة تخلق مرجعًا مشتركًا—بحيث يمكن للخبراء التنفيذ أسرع ويمكن للآخرين التحقق مما يُبنى.
لا تحتاج إلى حيل خاصة للحصول على نتائج جيدة من الذكاء الاصطناعي. ما يساعد غالبًا هو أن تكون واضحًا بشأن ما تريد، من هو الجمهور، وما الذي يعنيه "جيد". فكّر فيها كأنك تعطي موجزًا مفيدًا لزميل.
طلب قوي يبدأ بالنتيجة التي تحتاجها، ثم يضيف السياق. جرّب قالب طلب يركز على الهدف ويشمل:
مثال:
“اكتب تحديثًا للعملاء من 150 كلمة عن تأخر في التسليم. الجمهور: غير تقني. النبرة: هادئة ومسؤولة. اشمل: نافذة وصول جديدة وبيانات الاتصال للدعم. الصيغة: بريد قصير.”
إذا كانت المصطلحات هي المشكلة، قل ذلك صراحة. يمكنك أن تطلب مستوى قراءة (أو فقط “لغة عربية مبسطة”) واطلب تعريف أي مصطلح ضروري.
“اشرح هذه السياسة بلغة عربية مبسطة بمستوى قراءة صف ثامن. إذا اضطررت لاستخدام اختصارات، عرفها مرة واحدة.”
عندما تكون غير متأكد إن فهم الذكاء الاصطناعي مقصودك، اطلب أمثلة ونماذج مضادة.
“اعطني 3 أمثلة لردود مقبولة للعملاء و2 نموذجًا مضادًا تكن تقنية جدًا أو غامضة.”
هذا يكشف بسرعة سوء الفهم—قبل أن ترسل شيئًا إلى عميل أو فريق.
إذا كان طلبك غامضًا، لا تجبر الأداة على التخمين. اطلب منها إجراء مقابلة قصيرة:
“قبل أن تجيب، اسألني 3 أسئلة لتوضيح الهدف والقيود.”
ثم كرر: احتفظ بما هو صحيح، أشِر إلى الخطأ، واطلب نسخة منقحة. دورة صغيرة من “مسودة → ملاحظات → مسودة” عادةً تغلب محاولة كتابة طلب مثالي من المرة الأولى.
يمكن للذكاء الاصطناعي ترجمة المصطلحات إلى لغة بسيطة، لكنه لا "يعلم" كما يفعل الإنسان. هو يتنبأ بردود محتملة بناءً على أنماط في البيانات. هذا يعني أنه قد يكون سريعًا ومفيدًا—وأحيانًا واثقًا بالخطأ.
الخبر الجيد: لست بحاجة لخبرة تقنية عميقة لفحص معظم المخرجات. تحتاج فقط روتينًا متكررًا.
اطلب المصادر أو المدخلات. إذا كانت الإجابة تعتمد على حقائق (أسعار، قوانين، مواصفات المنتج)، اسأل: “ما المصادر التي استخدمتها؟” إذا لم يستشهد، اعتبر الناتج مسودة.
تحقق من نقطة أساسية واحدة. اختر أكثر ادعاء مهم وتحقق منه في مكان آخر: مستند رسمي، الويكي الداخلي، أو بحث سريع.
قم بتجربة سريعة. للعمل العملي، نفّذ اختبارًا صغيرًا منخفض المخاطر:
كن أكثر حذرًا إذا لاحظت:
اطلب رأي مختص عندما تؤثر المخرجات على:
استخدم الذكاء الاصطناعي للمسودات، التبسيط، وبناء الهيكل—ثم دَع الخبير يوافق على الأجزاء التي تحتاج خبرة حقيقية.
استخدام الذكاء الاصطناعي لترجمة المصطلحات إلى لغة بسيطة مفيد—لكنه أداة "ترى" ما تلصقه. لست بحاجة لخلفية أمان لتكون مسؤولًا؛ تحتاج فقط بعض العادات البسيطة والمتسقة.
عامل محادثات الذكاء الاصطناعي كمكان عمل مشترك ما لم تؤكد إعدادات الخصوصية وسياسة الاحتفاظ وهل تُستخدم المدخلات للتدريب. إذا كنت غير متأكد، افترض أن المحتوى قد يُخزن أو يُراجع لاحقًا.
كقاعدة، تجنّب لصق:
لا تزال تحصل على إجابات جيدة دون كشف معلومات خاصة. استبدل التفاصيل ببدائل:
إذا كانت الأرقام الدقيقة مهمة، شارك نطاقات أو نسب بدلًا من قيم ملموسة.
الذكاء الاصطناعي ممتاز للمسودات، إعادة الصياغة، واقتراح الخطوات. لا يجب أن يكون السلطة النهائية للقرارات التي تتطلب موافقة قانونية أو امتثال أو مالية.
اجعل الحد واضحًا في اعتيادات الفريق، على سبيل المثال:
عندما يقترح الذكاء الاصطناعي خطة، سجّل ما قبلت ولماذا—خاصة إذا غيّر عملية. ملاحظة بسيطة في المستند أو التذكرة (ما الذي اقترح، ماذا اخترت، ومن وافق) تمنع أن تتحول مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى تعليمات غير موثقة يصعب تتبعها.
إذا كان لدى مؤسستك إرشادات، أشر إليها داخليًا (مثلاً /privacy أو /security) واجعل اتباعها سهلاً.
يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي كمترجم بين أهداف العمل والقيود التقنية. بدل إجبار الجميع على تعلم نفس المفردات، يترجم النية إلى صيغ يمكن لكل مجموعة العمل عليها—دون فقدان التفاصيل.
طريقة عملية لتقليل عدم التوافق: اطلب من الذكاء الاصطناعي إصدار نسختين من نفس التحديث:
مثال: “يقول العملاء إن صفحة الدفع مربكة؛ نريد تقليل معدلات الإلغاء.”
هذا يبقي الجميع على نفس الصفحة مع السماح لكل فريق بالعمل بمستوى التفصيل المناسب.
يتعطّل التعاون غالبًا خلال التسليمات: الطلبات الغامضة تتحول إلى سلسلة طويلة من التوضيحات. يساعد الذكاء الاصطناعي بتحويل الملاحظات الفوضوية إلى مستندات منظمة وقابلة للتنفيذ:
قليل من حلقات “ماذا تقصد؟” يعني أن الخبراء يقضون وقتًا أكثر في البناء ووقتًا أقل في الترجمة.
استخدم الذكاء الاصطناعي كشريك مسودة—ليس كصانع قرار. دعه يقترح نصوصًا، خيارات، وقوائم، لكن ابقَ المساءلة البشرية صريحة: يوافق مالك مُسمى على المتطلبات، يؤكد الأولويات، ويوافق على تعريف "اكتملت المهمة".
أفضل الأدوات للفرق غير التقنية لا تكتفي بالإجابة—بل تقلل الكم اللغوي المتخصص الذي تحتاج تعلمه لإنجاز العمل. عند المقارنة، ركّز أقل على الميزات البراقة وأكثر على ما إذا كانت الأداة تحول المدخلات الفوضوية إلى مخرجات واضحة وقابلة للاستخدام باستمرار.
ابدأ بالأساسيات: هل يمكن لأي شخص استخدامه بثقة من اليوم الأول؟
اختبار سريع: ألصق فقرة مليئة بالمصطلحات من بريد حقيقي أو سياسة. اطلب: “أعد كتابة لموظف جديد بلا خلفية.” إذا بقي الناتج بلغة داخلية، فالأداة لا تقوم بما يكفي من الترجمة.
بعض أسوأ المصطلحات تظهر عندما يتحول طلب عمل إلى مشروع برمجي (“أضف لوحة”، “أتمتة هذه العملية”، “زامن الـ CRM”). في هذه الحالات، يمكن لمنصة بناء تركز على الدردشة أن تقلل الترجمة في كلا الاتجاهين: تصف النتيجة، والنظام يحولها إلى نطاق وتنفيذ.
على سبيل المثال، Koder.ai هو منصة "vibe-coding" حيث يمكنك إنشاء تطبيقات ويب، باكند، وموبايل عبر واجهة دردشة بسيطة—دون الحاجة للحديث بمصطلحات إطارات العمل من البداية. تدعم سير عمل عملي للجهات غير التقنية والمطورين:
إذا كان هدفك "تقليل الاعتماد على الخبراء"، تساعد أدوات من هذا النوع بجعل الواجهة محادثية مع إنتاج تطبيقات حقيقية (React للويب، Go + PostgreSQL للباكند، Flutter للموبايل) يمكن للمتخصصين توسيعها لاحقًا.
بالنسبة للفرق غير التقنية، مواد الدعم تهم بقدر جودة النموذج. ابحث عن مستندات مساعدة قصيرة، تلميحات داخل المنتج، وقوالب أمثلة تناسب أدوار حقيقية (دعم عملاء، عمليات مبيعات، موارد بشرية، مالية). عادة ما يتضمن إعداد جيد مكتبة صغيرة من أمثلة "افعل هذا ثم ذلك" بدلًا من نظريات عن الذكاء الاصطناعي.
قم بتجربة على سير عمل واحد قابل للتكرار (مثل تحويل محاضر الاجتماعات إلى عناصر عمل، إعادة صياغة ردود العملاء، تلخيص مستندات طويلة). تتبع:
إذا أردت خطوات تالية، تحقق من الخيارات والخطط على /pricing، أو تصفح أمثلة عملية على /blog لترى كيف أعدت الفرق سير عمل بسيط ومنخفض المصطلحات.
لا تحتاج إلى نشر كبير لتحصل على قيمة من الذكاء الاصطناعي. ابدأ صغيرًا، اجعل العمل مرئيًا، وابنِ عادات تحافظ على وضوح ومصداقية المخرجات.
اختر شيئًا تكرره (تلخيص محاضر الاجتماعات، إعادة صياغة رسائل العملاء، شرح تقرير، إعداد جداول الأعمال).
اكتب طلبًا يتضمن:
مثال طلب:
“أعد كتابة هذا التحديث لغير المتخصصين في 150 كلمة، احتفظ بالأرقام الأساسية، وأنهِ بـ 3 خطوات تالية.”
انشئ مستندًا مشتركًا بعنوان “طلبات الذكاء الاصطناعي الفعالة” وأضف 10–20 مثالًا مجرَّبًا. كل إدخال يجب أن يتضمن:
هذا يقلل التخمين ويساعد الزملاء الجدد على تجنب اللغة التقنية.
عندما يكون المصطلح غير واضح، لا تتابع وتفترض أنه واضح. اطلب من الذكاء الاصطناعي تعريفه قبل المتابعة.
جرب:
هذا يحول المصطلحات إلى فهم مشترك ويمنع سوء التواصل لاحقًا.
قرر مقدمًا:
قاعدة بسيطة تعمل جيدًا: الذكاء الاصطناعي يصوغ، والبشر يوافقون—خاصة للرسائل الخارجية، الأرقام، أو المحتوى المتعلق بالسياسة.
اختم كل تفاعل ناجح بسؤال: “حوّل هذا إلى مطالبة قالب قابلة لإعادة الاستخدام للمرة القادمة.” احفظها في المكتبة واستمر في تحسينها مع تغير العمل الحقيقي.
تضيف المصطلحات التقنية خطوة «الترجمة» قبل أن يتمكن أي أحد من التنفيذ. تلك الترجمة تخلق:
اللغة البسيطة تزيل هذا الاحتكاك حتى يستمر العمل فورًا.
لا. الهدف هو الوضوح والقدرة على التنفيذ، لا تقليل الدقة. يمكنك الاحتفاظ بالمصطلحات الدقيقة حيث تُهم، لكن أضف المعنى المفقود:
يقلل الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي طبقة الترجمة بين نيتك واللغة المتخصصة. المخرجات الشائعة تتضمن:
الصق الرسالة واطلب إعادة صياغتها مع القيود. على سبيل المثال:
إذا استمر استخدام المصطلحات، قل له ما تتجنب: “لا acronyms؛ عرّف أي مصطلح ضروري مرة واحدة.”
اطلب تعريفات مبنية على السياق المحدد للنص، لا تعريفات معجمية عامة. جرّب:
استخدم الذكاء الاصطناعي لإنتاج قاموس صغير مخصّص للمشروع سهل التحديث. اطلب:
ثم خزّنه في مكان مرئي (مثلاً /team-glossary) وقم بتحديثه عند ظهور مصطلحات جديدة.
اطلب من الذكاء الاصطناعي تحويل تعليمات الخبراء إلى قائمة تحقق عملية. اطلب أن يشمل:
هذا يساعد غير المتخصصين على التنفيذ بأمان ويقلل التراسل مع المختصين.
اتبع روتينًا منظمًا:
هذا يكفي عادةً للتحقق عند عدم وجود خبرة تقنية عميقة.
لا تلصق بيانات حساسة ما لم تتأكد من سياسات الخصوصية والاحتفاظ بالأداة. كقاعدة عامة:
إذا لدى مؤسستك إرشادات، ارشد الأشخاص إليها (مثلاً /privacy أو /security).
شغّل تجربة على سير عمل واحد قابل للتكرار (مثل إعادة صياغة رسائل العملاء أو تحويل محاضر الاجتماعات إلى عناصر عمل). قيّم:
اختبار عملي: ألصق فقرة مليئة بالمصطلحات واطلب نسخة "لموظف جديد بلا خلفية"—إذا بقي النص بلغة داخلية، استمر في البحث.