شخص لا يستطيع كتابة الأكواد، تحمل وحده كل نمو التسويق في Anthropic لمدة عشرة أشهر

إلى أي مدى يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز كفاءة عمل شخص واحد؟

مؤخرًا، أثارت منشور حول شركة Anthropic الكثير من إعادة النشر على وسائل التواصل الاجتماعي. قال منشئ المنشور Ole Lehmann إن فريق التسويق للنمو في شركة Anthropic، التي تقدر قيمتها بـ 380 مليار دولار، يتكون من شخص واحد فقط، وهو مسوق غير تقني، مسؤول بمفرده عن البحث المدفوع، والإعلانات المدفوعة على وسائل التواصل الاجتماعي، وتحسين متاجر التطبيقات، والتسويق عبر البريد الإلكتروني، وتحسين محركات البحث، واستمر ذلك لما يقرب من عشرة أشهر.

بعد نشر المنشور، تم التشكيك فيه في قسم التعليقات، لكن سرعان ما خرج الشخص نفسه ليؤكد الأمر. ردّ المسوق الذي يُدعى Austin Lau قائلاً: عندما كتبت ذلك التقرير، كان هو الشخص الوحيد الذي يقوم بالتسويق للنمو، واستمر في ذلك لمدة تقارب العشرة أشهر بمفرده.

صورة | تغريدة ذات صلة (المصدر: X)

في نهاية يناير من هذا العام، أصدرت شركة Anthropic دراسة حالة رسمية تفصيلية عن طريقة عمل Austin Lau. في نفس الفترة، أصدرت الشركة أيضًا وثيقة داخلية بعنوان “كيف يستخدم فريق Anthropic Claude Code”، والتي تغطي حالات استخدام من عشرة فرق، من بينها فريق التسويق للنمو، بدءًا من البنية التحتية للبيانات وحتى قسم الشؤون القانونية.

وجاء في الوثيقة: فريق التسويق للنمو يركز على قنوات مثل البحث المدفوع، والإعلانات على وسائل التواصل الاجتماعي، ومتاجر التطبيقات، والتسويق عبر البريد الإلكتروني، وتحسين محركات البحث، وهو فريق “غير تقني يتكون من شخص واحد”، يعتمد على Claude Code لأتمتة المهام التسويقية المتكررة، وبناء تدفقات عمل أوتوماتيكية كانت تتطلب عادة موارد هندسية كبيرة لتحقيقها.

(المصدر: Anthropic)

Austin Lau ليس مهندسًا. قال في فيديو حالة الشركة الرسمي أن: “لم أكتب سطرًا واحدًا من الكود”، وعندما بدأ يتعامل مع Claude Code، كان يحتاج حتى إلى البحث في Google عن كيفية فتح الطرفية على Mac. عند إصدار Claude Code، كانت رد فعله الأول هو: “لا أعرف تمامًا لمن يُستخدم هذا المنتج”، كمسوق، لم يكن واضحًا له الاستخدام.

تغير الأمر عندما شارك زميل في مجموعة Slack الخاصة بالشركة دليل تثبيت Claude Code موجه للموظفين غير التقنيين. بدافع الفضول، قام بتثبيته، وبعد أسبوع، أنشأ نظامين آليين غيرا طريقة عمله تمامًا.

الأول هو إضافة لبرنامج Figma. عند العمل على إعلانات مدفوعة على وسائل التواصل الاجتماعي وتسويق متجر التطبيقات، يحتاج إلى معالجة الكثير من المواد البصرية في Figma. كانت العملية سابقًا: عند إنشاء نسخ متعددة من النصوص لنفس التصميم، كان عليه يدوياً نسخ الإطارات في Figma، والتبديل بين Google Docs وFigma باستمرار، ونسخ ولصق العناوين واحدة تلو الأخرى. وإذا كان هناك 10 أنواع من النصوص و5 نسب أبعاد مختلفة، فإن العمل اليدوي يمكن أن يستغرق نصف ساعة بسهولة.

صورة | Austin Lau (المصدر: Anthropic)

وصف هذه المشكلة باستخدام اللغة الطبيعية لـClaude Code، وطلب منه أن يكتب له إضافة لـFigma. خلال العملية، طلب منه أن يستعين بوثائق API الخاصة بـFigma، ويطور النموذج الأولي وهو يدرس ويجرب. لم يكن النموذج الأولي مثاليًا، لكنه كان كافياً كنقطة انطلاق، فواصل تحسينه وتعديله حتى أنشأ إضافة قابلة للاستخدام.

(المصدر: Anthropic)

طريقة عمل الإضافة هي: عند تحديد إطار صورة ثابت، تتعرف الإضافة تلقائيًا على العناوين، وأزرار الدعوة لاتخاذ إجراء، وكتل الشيفرة، وغيرها من المكونات، ثم تولد دفعة من إطارات Figma المستقلة من قائمة نصوص جاهزة، بحيث يكون لكل نسخة نص جديد. يمكنها إنتاج حتى 100 نسخة إعلانية في دفعة واحدة، وتستغرق حوالي نصف ثانية لكل دفعة. كانت العمليات اليدوية التي تستغرق 30 دقيقة، تُنجز الآن في 30 ثانية.

الثاني هو تدفق عمل لإنشاء نصوص إعلانات Google Ads. إعلانات البحث التفاعلية على Google Ads تفرض قيودًا صارمة على عدد الأحرف في العناوين والأوصاف، بحيث لا يتجاوز العنوان 30 حرفًا، والوصف 90 حرفًا. سابقًا، كان عليه أن يكتب مسودات في جداول Google، ويتحقق يدويًا من عدد الأحرف، ثم يلصق المحتوى واحدًا تلو الآخر في لوحة تحكم Google Ads.

في Claude Code، أنشأ أمرًا مخصصًا يبدأ بـ “/rsa”، وعند تفعيله، يطلب منه إدخال بيانات الحملة، والنصوص الإعلانية الحالية، والكلمات المفتاحية، ثم يقارنها مع “مهارات الوكيل” التي أعدها مسبقًا، والتي تتضمن نغمة العلامة التجارية لـAnthropic، ومعايير دقة المنتج، وأفضل الممارسات لإعلانات RSA على Google.

استخدم النظام وكيلين فرعيين محددين، واحد لكتابة العناوين، وآخر للأوصاف، يعملان ضمن قيودهما من حيث الأحرف، وتكون جودة المخرجات أعلى بكثير من إدراج المهمتين في موجه واحد.

وفي النهاية، قام Claude Code بتجميع 15 عنوانًا و4 أوصاف في ملف CSV يمكن رفعه مباشرة إلى Google Ads. يؤكد Austin أن النصوص التي تم إنشاؤها هي مجرد نقطة انطلاق، وسيقوم بتقييمها واحدًا تلو الآخر: هل العرض المقترح مناسب؟ هل النغمة صحيحة؟ هل هناك تميز عن المنافسين؟ لكن على الأقل، تم أتمتة العمل الممل الخاص بكتابة المسودات الأولية وتنسيقها بشكل كامل.

لقد كانت زيادة كفاءة هاتين العمليتين مذهلة، لكن نظام Austin لا يتوقف عند هذا الحد. كما أنشأ خادم MCP (بروتوكول سياق النموذج) متصل بـMeta Ads API.

من خلال هذا التكامل، يمكنه الآن أن يستعلم مباشرة من تطبيق سطح المكتب لـClaude عن أداء الإعلانات، وبيانات الإنفاق، ونتائج كل إعلان، دون الحاجة لفتح لوحة تحكم Meta Ads. يمكنه أن يسأل: “ما هي الإعلانات التي حققت أعلى معدل تحويل هذا الأسبوع؟”، أو “أين أهدرت الميزانية؟”، ويحصل على بيانات فورية.

الأهم من ذلك، هو الحلقة المغلقة. أنشأ نظام ذاكرة يسجل الافتراضات ونتائج التجارب في كل دورة من إعلاناته. عندما يبدأ في توليد نسخة جديدة، يستدعي تلقائيًا جميع البيانات السابقة، ويعرف أي النصوص أدت بشكل جيد، وأيها لم ينجح، بحيث تبنى الدورة التالية على نتائج التجارب السابقة. يتعلم هذا النظام ويصبح أكثر ذكاءً مع كل دورة. تتبع التجارب المنهجية عبر مئات الإعلانات، والتي عادةً ما تتطلب محلل بيانات متخصص في الفرق التقليدية.

وفقًا لوثيقة Anthropic، فإن نتائج هذا الأسلوب هي: تقليل وقت إنشاء النص الإعلاني من ساعتين إلى 15 دقيقة، وزيادة حجم الإبداع المنتج عشرة أضعاف، وتجاوز عدد الإعلانات التي يختبرها شخص واحد عبر القنوات والأنواع ما يفعله معظم فرق التسويق كاملة الحجم.

وفي تلك الوثيقة، كان التسويق للنمو مجرد واحدة من عشرة أمثلة. استخدم فريق البنية التحتية للبيانات Claude Code لإصلاح أعطال Kubernetes، وحل المشكلات التي كانت تتطلب خبراء الشبكات خلال دقائق؛ واستخدم فريق الاستدلال، الذي لا يملك خلفية في التعلم الآلي، البرنامج لفهم نماذج الوظائف والإعدادات، وتقليل وقت الاطلاع على الوثائق من ساعة إلى 10-20 دقيقة؛ واستخدم فريق التصميم المنتج البرنامج لتعديل الشيفرة الأمامية مباشرة، واكتشف المهندسون أن المصممين يجرون تغييرات كبيرة في إدارة الحالة لا يراها عادة المصممون؛ واستخدم فريق الشؤون القانونية تطبيقًا لمساعدة النصوص التنبئية للأشخاص الذين يعانون من حواجز لغوية، خلال ساعة، دون أن يكون لديهم خبرة برمجية من قبل.

تختلف طرق الاستخدام بين الوظائف التقنية وغير التقنية، لكن النتيجة واحدة: يقترب Claude Code من طمس الحدود بين “ما يمكن فعله” و"ما لا يمكن فعله"، وكانت هذه الحدود سابقًا تعتمد بشكل شبه كامل على القدرة التقنية.

وفي ملخصه، قال Austin Lau في أحد الأمثلة: “المسافة بين أن أقول: أريد أن يكون هذا الشيء موجودًا، وبين أن أتمكن من بنائه بنفسي، أقصر بكثير مما يعتقد معظم الناس.”

بالطبع، من المهم أن نذكر أن التسويق للنمو (growth marketing) لا يساوي كامل استراتيجية الدخول إلى السوق (GTM). لدى Anthropic فريق كامل للعلامة التجارية، والتسويق للمنتج، والتواصل، وAustin Lau مسؤول عن التسويق الفعلي، وهو القنوات القابلة للقياس مثل الإعلانات المدفوعة، وتحسين متاجر التطبيقات، وتحسين محركات البحث.

في فبراير من هذا العام، عرضت Anthropic إعلانًا تلفزيونيًا خلال Super Bowl، وهو أمر لا يمكن لشخص واحد أن ينجزه بمفرده. كانت النصوص والأصول العلامة التجارية التي تعتمد عليها عملية الإعلان قد أُنتجت في البداية بالتعاون بين فريق التسويق للمنتج وفريق النصوص، ثم قام Claude بتوليد النسخ واختبارها على نطاق واسع.

وفي LinkedIn، أضاف Austin Lau مؤخرًا بعض الخلفية. أشار إلى أن المقال الذي انتشر على نطاق واسع يصف تجربته كمسوق للنمو الوحيد في الربع الثاني من 2025، منذ ما يقرب من ثمانية أشهر. وأكد أن الفريق قد وسع عدد أعضائه لاحقًا، رغم أن الحجم لا يزال أقل بكثير مما يتصور الناس، وقال: “قوتنا تتجاوز عددنا بكثير.”

ومع ذلك، فإن الإشارة قوية جدًا. شركة تقدر قيمتها بـ 380 مليار دولار وتحقق إيرادات سنوية قدرها 14 مليار دولار، في أوج نموها، سمحت لمسوق لم يكتب كودًا أن يدير قنوات النمو الأساسية بمفرده لمدة عشرة أشهر، وكانت النتائج جيدة. هذا يثبت أن قدرة الذكاء الاصطناعي على مضاعفة قدرات العاملين المعرفيين قد تكون أكبر بكثير مما نفترضه استنادًا إلى هيكلنا التنظيمي الحالي وعادات التوظيف.

لكن، مدى إمكانية تكرار هذا النموذج على نطاق واسع لا يزال غير واضح. التسويق للنمو يتسم بكونه عالي البيانات، ومنظم، ومتوافق مع API، مما يجعله طبيعيًا للأتمتة. أما في المجالات التي تتطلب حكمًا بشريًا أو حدسًا إبداعيًا أكثر، فقد تكون الأمور مختلفة تمامًا.

وفي نهاية فصل التسويق للنمو، قدمت وثيقة Anthropic ثلاث نصائح: البحث عن تدفقات عمل متكررة يمكن أتمتتها عبر API؛ تقسيم العمليات المعقدة إلى عدة وكلاء فرعيين متخصصين، بدلاً من محاولة تغطية كل شيء بموجه واحد؛ والتفكير جيدًا في تصميم العمليات بشكل شامل على Claude قبل البدء في كتابة الكود. جوهر هذه النصائح هو أن عنق الزجاجة في الكفاءة غالبًا لا يكمن في القدرة التقنية، بل في مدى استعدادك لتفكيك سير عملك بوضوح، ثم تفويض الأجزاء التي يمكن أن تتولىها الآلة.