من مسؤول تنفيذي إلى مطور ذكاء اصطناعي
قضيت ستة أشهر أحاول بناء وكلاء ذكاء اصطناعي (AI agents) باستخدام خبرتي التنفيذية.
تعلمت أن 40% من مهاراتي القديمة لم تكن صالحة في هذا المجال الجديد. بصفتي نائبًا للرئيس التنفيذي، كنت أعرف الاستراتيجية وإدارة الفرق، لكنني لم أكن أعرف كيفية بناء أنظمة متعددة الوكلاء (multi-agent systems).
لا تزال بعض المهارات تساعدني. لقد استخدمت إدارة المشاريع لقيادة عملية تطوير الوكلاء الخاصة بي، حيث قمت بترتيب الأولويات وإدارة الموارد. كما قمت بتحسين أداء الوكلاء على Oracle Cloud، مما قلل تكاليفي بنسبة 25% من خلال ميزة التوسع التلقائي (autoscaling) واستخدام الفئة المجانية.
كان العمل التقني صعبًا. واجهت صعوبة في دمج Groq و Claude في أنظمتي. استغرق إصلاح خطأ واحد في Oracle Cloud ثلاثة أسابيع. كان عليّ تعلم كيفية تصحيح الأخطاء البرمجية (debug code) وقراءة الوثائق التقنية لحل المشكلات.
مساري غير التقليدي أصبح الآن نقطة قوة. ليس لدي تعليم أكاديمي قياسي في مجال الذكاء الاصطناعي، وهذا يجبرني على التفكير بشكل مختلف. لقد قمت ببناء نظام لتوجيه رسائل Telegram و WhatsApp عبر وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام تعلم الآلة (machine learning).
القيود الواقعية هي العقبة الأكبر. يجب عليّ تحسين الوكلاء ليعملوا بموارد محدودة. أستخدم تقنيات تقليم النماذج (model pruning) وتقطير المعرفة (knowledge distillation) لتوفير الذاكرة. كما أدير قواعد خصوصية البيانات والأمن.
ارتكبت خطأً واحدًا؛ حاولت إخفاء نقص معرفتي التقنية. كان ينبغي عليّ طلب المساعدة في وقت أقرب. إذا بدأت من جديد، فسأقوم ببناء شبكة من الموجهين (mentors) وأطرح الأسئلة فورًا.
كيف انتقلت من دور غير تقني إلى دور تقني؟
ما هي المشكلات التقنية التي واجهتها عند بناء الذكاء الاصطناعي؟
كيف تتعامل مع حدود الموارد عند نشر الأنظمة؟
ما هي نصيحتك للأشخاص الذين يغيرون مسارهم المهني؟
المصدر: https://dev.to/elenarevicheva/executive-to-ai-dev-4ole
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi