🤯 منظومة عمل كاملة بالذكاء الصنعي: كتابة، تصميم، تنفيذ، وأتمتة

بعد ثورة الذكاء الصنعي، أصبح الجميع يروّج لأدوات لا تُحصى، وكل أداة تُقدَّم على أنها الأداة الأفضل.

لكن السؤال الحقيقي ليس: ما الأداة الأشهر؟
بل: ما الأداة التي تخدمك فعلاً؟

في هذه النشرة جمعت لك خلاصة تجربتي العملية مع أدوات الذكاء الصنعي التي استخدمتها فعلياً في عملي، دون تنظير أو تلميع. ستجد ما نجح معي، ما فشل، ولماذا اخترت بعض الأدوات وابتعدت عن غيرها.

أولاً: لا يوجد “أفضل Chatbot” للجميع

لا يوجد جواب واحد يصلح للجميع، لأن نماذج الذكاء الصنعي تختلف فائدتها حسب الاستخدام.

سأشاركك التجربة من منظور شخص يملك شركة ويعمل في التسويق الرقمي، لتأخذ الخلاصة وتطبقها مباشرة.

Gemini أم ChatGPT؟ تجربتي الصريحة

بالنسبة لي، أدوات Gemini مثل Nano Banana وأداة توليد الفيديو تتفوق بوضوح، خصوصاً في اللغة العربية، وهي نقطة حاسمة.

Gemini يتعامل مع العربية بسلاسة أعلى بكثير، وهذا ما دفعني لاستخدامه في توليد الصور مباشرة.

الصور المصغرة (Thumbnails) التي استخدمتها في فيديو اليوتيوب الذي سيُنشر قريباً على قناتي 👇 تم توليدها بالكامل عبر Gemini بدون أي تدخل من مصمم.

ومن ناحية القيمة مقابل السعر:

تفوق Gemini بوضوح على ChatGPT في تجربتي الشخصية:

• جودة المحادثة في الفترة الأخيرة كانت أفضل.
• السرعة أعلى.
• النتائج أكثر ملاءمة لاستخدامي العملي.

على الرغم من أنني استخدمت ChatGPT لأكثر من ثلاث سنوات، أوقفت اشتراكي حالياً وانتقلت إلى Gemini بعد تجربة فعلية، لا قرار عاطفي.

أما بما يخص البحث العميق:

ChatGPT أكثر إيجازاً، Gemini أشمل في الطرح.

لكن عند ربط النتيجة بالسعر، يبقى Gemini متفوقاً في نظري.

ميزات يتفوق بها ChatGPT (مع حلول بديلة)

1. Agent
ميزة قوية جداً وغير متوفرة في Gemini حتى الآن.

الحلول البديلة:
Manus.
Google AI Studio.

حلول عملية لكنها ليست شاملة 100%.

2. Projects
ChatGPT يتفوق هنا، لكن Gemini يربط الأفكار داخل المحادثة الواحدة بشكل أفضل برأيي، ويمكن تعويض هذا النقص بطرق سأشرحها لاحقاً.

3. مشاركة البوت
في Gemini لا يمكنك مشاركة البوت مع شخص غير مشترك.

الحل:
إنشاء البوت عبر Google AI Studio.
مشاركته مع الفريق.
استغرق مني حوالي 25 دقيقة فقط.

ثانياً: من 150$ إلى أقل من 25$: قوة AI Agents

هنا يبدأ التحول الحقيقي.

كنت أحتاج سابقاً إلى شهر أو أكثر وتكلفة بين 100$ و150$ لإنشاء PowerPoint Presentation احترافي.

اليوم، باستخدام AI Agents، أنجز نفس العمل بعُشر الوقت تقريباً.

طرق إنشاء عرض تقديمي (حسب تجربتي):

الطريقة الأولى: مصمم.

• جودة عالية.
• صعوبة في إيجاد مصمم جيد.
• تكلفة مرتفعة.
• وقت تنفيذ طويل جداً.

الطريقة الثانية: Google Slides + Gemini

ما زالت فاشلة حتى الآن.

الطريقة الثالثة: AI Agent مثل Manus

تعطيه التفاصيل ويخرج لك بملف جاهز خلال دقائق.
حل ممتاز، لكن التوقف عنده فقط خطأ.

الطريقة الرابعة (طريقتي الخاصة)

أستخدم:

• Manus و ChatGPT.
• أعطيهم كل التفاصيل.
• أُنشئ العرض كاملاً.
• أحسّنه يدوياً خلال ساعة أو ساعتين.
• أدوّن الملاحظات.
• أرسله لمصمم لتعديلات محددة فقط.

والنتيجة:

التنفيذ: أقل من ساعتين.
الكلفة: حوالي 25$.
الجودة: قريبة جداً من الأصل.

الفارق لا يُذكر إلا في ملفات شديدة الحساسية مثل Tenders.

تسجيل الشاشة: ثلاث أدوات جرّبتها

من أكبر المشاكل التي نواجهها أثناء الـ Screen Recording هي ثِقل الجهاز وعدم مرونة الأدوات، لكن الذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة إلى حد كبير.

سأحدثك عن ثلاث أدوات استخدمتها وكانت جيدة جداً في هذا السياق، وأنت يمكنك تحديد ما يناسبك:

OBS Studio

• مجاني.
• قوي جداً.
• لكن استخدامه قد يكون صعباً على البعض.

ScreenPal

• متوازن.
• سعر مناسب.
• أدوات AI للتفريغ والترجمة والتحرير.

Loom

• الأسهل والأسرع.
• لكنه مرتفع السعر.

الخلاصة:

ScreenPal خيار ذكي لمعظم الناس،

Loom لمن يملك قدرة مالية أعلى.

كيف أتعامل مع المحتوى الطويل بذكاء وبأداة واحدة؟

منذ سنوات، كنت أوظف مساعدة شخصية، هدفها حضور الكورسات، قراءة الكتب، ومتابعة فيديوهات YouTube ثم تلخيصها لي، لأعرف هل تستحق وقتي أم لا. هذا بالضبط ما تفعله أداة NotebookLM.

ببساطة، أنت تعطيها المحتوى من أي مصدر:

• يوتيوب.
• نص مكتوب.
• ملف.
• فيديو.

وهي تقوم بمعالجة هذه المعلومات وتحويلها إلى:

• فيديو قصير.
• محادثة.
• مناظرة.
• خريطة ذهنية.
• دراسة حالة.
• مقال.

فكرة عملها بسيطة: تأخذ عنك محتوى كبير، وتُجزئه، وتعيد صياغته لتسهيل الفهم والاستيعاب.

هامش مهم وخطير:
لا تستبدل الاستماع الكامل للبودكاست بها، ولا تستغنِ عن القراءة. المحتوى الطويل مهم ويجب الحفاظ عليه.

استخدم هذه الأداة فقط:
- لتحديد ما إذا كان هذا المحتوى يستحق وقتك.
- أو لفهم نقطة كانت صعبة عليك سابقاً.

والآن الأتمتة: n8n أم Make؟

لن أشرح الفروق التقنية بين هذه الأدوات، فالذكاء الصنعي قادر على ذلك أفضل مني. لكن سأعطيك منظوراً عملياً يساعدك على اختيار ما يناسبك:

• إذا كان عملك محدود النطاق، ولا تملك الكثير من الوقت أو فريقاً يساعدك في الصيانة والمتابعة، فـ Make قد يكون خياراً مناسباً من ناحية السهولة.

• أما إذا كنت تعمل بشكل فردي، وتملك وقتاً كافياً للتعلم والتجربة، وهنا أقصد مثلاً Freelancer بدخل متواضع (أقل من 3000$ شهرياً)، فإن n8n خيار مناسب جداً لك.

أما بالنسبة لي، وبعد بحث مطوّل وتجربة، قررت الاعتماد على n8n في عملي. ليس القرار تقنياً فقط، بل نابع من قناعة شخصية وأخلاقيات عمل تدفعني لاختيار حلول أشعر بالارتياح تجاه طريقة استخدامها واعتمادها في عملي الخاص.

أدوات أخرى أصبحت جزءاً من سير عملي

• Buffer.
• Metricool.
• Google AI Studio.
• Grok.
• Clideo.
• Genspark.
• Cutout.
• Payhip.
• GitHub.
• ElevenLabs.
• VLLO.
• OpenAI API.
• Replit.
• HeyGen.
• Milanote.
• OpenRouter.
• Veed.
• Chat.z.
• GoHodhod

هذه ليست توصيات عشوائية، ولا محاولة لإبهارك بعدد الأدوات. كل ما ذُكر هنا هو نتيجة تجربة، اختبار، وخيارات واعية بين الوقت، التكلفة، والجودة.

الذكاء الصنعي لا يصنع الفرق وحده، الفرق الحقيقي في كيف ومتى ولماذا تستخدمه.

إن تعاملت معه كموظف، ستُحبط.
وإن تعاملت معه كأداة ضمن منظومة، سيضاعف قدرتك.

هذه كانت خلاصة تجربتي حتى الآن…

والتجربة ما زالت مستمرة. استمر بمتابعة هذه النشرة للمزيد.

وبس هيك... سلام