لطالما تطلبت برمجيات المؤسسات موهبة تقنية متخصصة لنقل التطبيقات من مرحلة التطوير إلى الإنتاج. في العصور السابقة، كان مسؤولو النظام، ومهندسو الإصدار، والمستشارون المتكاملون يتولون عمليات النشر عن طريق تثبيت البرمجيات، وتكوين الأجهزة، وإدارة الإعدادات في الموقع. وقد تغير ذلك مع ظهور DevOps وطرق التسليم المرنة، مما أدى إلى تلاشي الحدود بين التطوير والتشغيل. كما تلاحظ Atlassian، بحلول أواخر العقد الأول من القرن العشرين، أدرك المطورون وفرق تقنية المعلومات/العمليات أن الصوامع التقليدية ("المطورون والمشغلون في فرق منفصلة، مع مؤشرات أداء رئيسية منفصلة") تتسبب في الخلل الوظيفي. بدأت الفرق في دمج مسؤوليات التطوير والنشر لتقديم البرمجيات بسرعة وموثوقية أكبر.
في هذا السياق، جربت الشركات أدوارًا هجينة جديدة تربط بين التطوير، وتفاعل العملاء، والعمليات. من بين هذه الأدوار، كان مهندس الانتشار المتقدم (FDE) الذي ابتكرته شركة Palantir ذا تأثير خاص. فعلى عكس فريق الاستشارة التقليدي أو فريق SI الذي قد يقوم بتثبيت البرمجيات بشكل شبه صناعي، يتم دمج FDE مع العميل لتصميم وتنفيذ الحلول بالتعاون. بكلمات Palantir، "مهندس البرمجيات المُضمّن للأمام" هو "مهندس برمجيات يتضمن مباشرة مع عملائنا لتكوين منصات البرمجيات الحالية في Palantir لحل أصعب مشكلاتهم". بدلاً من كتابة ميزة منتج عامة، يركز FDE على "تمكين العديد من القدرات لعميل واحد"، مع تكرار في الوقت الفعلي لتوافق احتياجات العميل.
على مدار العقد الماضي، شكلت نماذج FDE الخاصة بشركة Palantir نموذجًا يحتذى به. يعمل هؤلاء المهندسون في الموقع أو عن كثب مع المستخدمين النهائيين، حيث يعملون كمهندسين ومستشارين على حد سواء. يجب أن يكون لديهم مجموعة مهارات واسعة – بدءًا من تطوير البرمجيات الأساسية إلى هندسة البيانات إلى حل المشكلات بطريقة إبداعية – حتى يتمكنوا من تصميم وتنفيذ الحل المناسب بسرعة. كما أوضح أحد مهندسي Palantir FDE، يتطلب الدور الإجابة على أسئلة مثل "ما المنتجات التي ننشرها لهذه الحالة؟ لماذا ننشرها؟ كيف سنقوم بإنشاء سير عمل تستخدم هذه المنتجات لمعالجة الاحتياجات المحددة للعميل؟". وعلى عكس المستشارين التقليديين الذين قد يسلمون العمل لفرق أخرى، يقود FDEs المشاريع من البداية إلى النهاية: يصممون ويدمجون، ويعملون مع المستخدمين، مما يجعل الحل خاصًا بهم.
ومنذ ذلك الحين، تكيفت الشركات الحديثة المعتمدة على البيانات ووسعت هذا النهج. تستعين شركات التكنولوجيا مثل OpenAI وScale AI الآن بمهندسين متقدمين لنشر منتجات AI المتقدمة في بيئات العملاء. على سبيل المثال، يعلن موقع OpenAI عن وظائف FDE حيث يندمج المهندسون بعمق مع العملاء الاستراتيجيين لفهم تحديات أعمالهم، ثم يقومون بتصميم وتطوير حلول شاملة على بنية العميل التحتية. وبالمثل، تبحث فرق Scale AI "Oversight" – التي تركز على نشر عوامل AI بأمان – عن FDEs يمكنهم "قيادة التكامل التقني" لأدوات المراقبة في أنظمة العملاء المتنوعة، بناءً على لوحات التحكم والخدمات، و "إدارة المشاريع" من البداية إلى النهاية على بنية تحتية العملاء. تبين هذه الأمثلة نمطًا واضحًا: تقدر المؤسسات بشكل متزايد المهندسين الذين يجمعون بين مهارات الكود وقدرات نشر المشاريع التي تواجه العملاء.
من التقدم الأمامي إلى نشر العوامل
يعد مهندس نشر العوامل تطورًا طبيعيًا لمفهوم FDE، مدفوعًا باثنين من الاتجاهات الرئيسية: الانفجار في احتياجات تكامل البيانات وظهور العوامل الذاتية التشغيل (خاصة العوامل المستندة إلى الذكاء الاصطناعي) في العمليات التجارية. تواجه المؤسسات اليوم أنظمة مجزأة بشكل كبير وأعدادًا هائلة من تدفقات البيانات. في الواقع، توضح Celonis أن العملية الفردية تعبر في المتوسط أكثر من 10 أنظمة مختلفة، وتستخدم العديد من الشركات أكثر من 200 تطبيق IT لتشغيل أعمالها. يتطلب دمج هذا المشهد المعقد برمجيات معينة مثل "العوامل" – وهي أجزاء من البرمجيات التي تستخرج البيانات تلقائيًا، وتقوم بتحويلها، وتتصرف على أساسها عبر الأنظمة. وقد ظهرت أدوار مخصصة لنشر وإدارة هذه العوامل على نطاق واسع.
ومثلما كان FDE الخاص بشركة Palantir دورًا تم بناؤه حول مشاكل العملاء المحددة، يركز مهندس نشر العوامل على نشر العوامل التي تربط عمليات المؤسسة الرقمية. قد تكون هذه العوامل موصلات بيانات (مثبتة في السحابة أو في البيئة الداخلية) أو عوامل AI (برامج تلقائية تعمل بالتعلم الآلي). على سبيل المثال، تعتمد نظام إدارة التنفيذ (EMS) الخاص بشركة Celonis على "مستخرج الأنظمة" – وهي وحدات برمجية تسحب بيانات الأحداث من الأنظمة المصدر إلى منصة Celonis. يعد نشر وضبط هذه المستخرجين (أو "موصلات العمليات" التي تتعامل مع دورة الاستخراج والتحويل والتحميل لكل مصدر) جزءًا أساسيًا من وظيفة مهندس Celonis. وبالمثل، في عصر AI، تقوم الشركات ببناء أدوات تنسيق مخصصة للعوامل (أطلقت Celonis "AgentC" - Suite للعوامل AI التخصصية في المؤسسات) وتتطلب من المهندسين تكوينها.
بهذه الطريقة، يمدد مهندسو نشر العوامل نموذج FDE إلى العالم "العاملي". بدلاً من نشر تطبيق ضخم، يقومون بنشر شبكة من العوامل الذكية. على سبيل المثال، تحدد Hippocratic AI دور مهندس نشر العوامل الذي يتولى "التكوين الفني للعوامل لنشر العملاء". يقوم هؤلاء المهندسون بتنفيذ مطالبات عوامل متقدمة (المنطق والقواعد لاتخاذ القرار الذكي AI)، وتكوين "المحركات" الأساسية AI التي تدير العوامل، وإنشاء خطوط أنابيب التقييم لاختبار سلوك العوامل. بوجود هذه العوامل، يعامل المهندسون العوامل كفئة جديدة من المكونات البرمجية، ويربطمها بالبيانات الحقيقية، وإلى بعضها البعض، وإلى تدفقات العمل البشرية.
المسؤوليات ومجموعة المهارات
يمزج عمل مهندس نشر العوامل اليومي بين الهندسة التقليدية للتكامل والخبرة الناشئة في الذكاء الاصطناعي والأتمتة. غالبًا ما تشمل المسؤوليات الرئيسية:
تكوين العوامل: تثبيت وتكوين البرمجيات العواملية في بيئات العميل. قد يتضمن هذا أوساط الشركات الداخلية أو الخدمات السحابية. بالنسبة لمنصات مثل Celonis، يعني ذلك إعداد موصلات البيانات التي تتصل بأمان مع أنظمة ERP أو CRM؛ وبالنسبة لعوامل AI، يعني ذلك ربط العوامل مع APIs أو قواعد البيانات.
تكامل البيانات: التأكد من أن العوامل يمكنها الوصول إلى البيانات اللازمة. يقوم المهندسون ببناء وتعديل خطوط نقل البيانات بحيث تمتلك العوامل المدخلات المحدثة. على سبيل المثال، يُحول مستخرج الأنظمة الخاص ب Celonis الأحداث الخام إلى مجموعات بيانات تحليلية، ويجب على المهندسين تخصيص هذه المهام لكل نظام عميل.
تصميم المنطق والمطالبات: صياغة المنطق القراري للعوامل الذكية. في سياقات الذكاء الاصطناعي، يعني ذلك تصميم مطالبات أو سير عمل توجه نماذج LLMs والنماذج الأخرى. تلاحظ Hippocratic AI أن مهندسو نشر العوامل ينفذون "مطالبات العوامل المتقدمة (الشروط، استخراج البيانات، الأدوات)" ويقومون بتكوين عوامل LLM تبعًا لذلك.
الاختبار والتقييم: إعداد اختبارات تلقائية للتحقق من نتاج العوامل وتحسين السلوك. لأن العوامل الذكية ليست حتمية، يقضي المهندسون "وقتًا كبيرًا في اختبار وتقييم" مقارنة بكتابة الأكواد. يبنون أطر عمل المراقبة والتقييم التلقائي لرصد الهلوسات أو الأخطاء مبكرًا.
التعاون مع العملاء والفرق: العمل عن كثب مع مهندسي العملاء، المحللين التجاريين، وعلماء البيانات. يتحدث مهندسو FDE الخاص بـ Palantir جنبًا إلى جنب مع العملاء لحل المشكلات الصعبة. وبالمثل، يجب على مهندس العوامل ترجمة الأهداف التجارية إلى مواصفات تقنية – سواءً كان ذلك تحسين مسار المستودع أو أتمتة الموافقات على الفواتير – والتكرار على الحل مع أصحاب المصلحة.
تتطلب هذه المهام مجموعة مهارات هجينة. مثل FDEs، يحتاج مهندسو العوامل إلى أساس قوي في تطوير البرمجيات بالإضافة إلى إتقان في المجال. يجب أن يكونوا بارعين في البنية التحتية السحابية (نشر العوامل على AWS/Azure/GCP) والهندسة البرمجية (بناء خدمات صغيرة موثوقة أو مهام مضافة بالحاويات). لكنهم بحاجة أيضا إلى مهارات البيانات (لفهم الأنظمة المصدر، وأنماط البيانات، ومؤشرات الأداء الرئيسية) وإتقان متنامي في تكنولوجيا AI/LLM. على سبيل المثال، تم الإعلان مؤخرًا عن مناصب وظيفية تبحث عن مهندسين "3-6 سنوات من الخبرة في بناء ونشر عوامل AI في الإنتاج"، ماهرين بإطارات العمل مثل LangChain وعلى دراية بهندسة المطالبات واسترداد خطوط الأنابيب الداعمة.
خارج المهارات التقنية، يجب أن يكون مهندسو نشر العوامل حلولي المشاكل الممتازين ومتصلين جيدين. إنهم يعملون "في تقاطع الذكاء الاصطناعي الإنتاجي، التعلم بالتعزيز، والنماذج اللغوية الكبيرة" لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل للاحتياجات التجارية الحقيقية. يعني ذلك توقع الحالات القصوى، وتصميم ضوابط السلامة، وغالبًا ما يكون تثقيف العملاء حول قدرات العوامل وقيودها. كما لخص أحد مهندسي FDE السابقين في Palantir، يواجه هؤلاء المهندسون "أولويات سريعة التطور" ويجب أن يمزجوا بين "العمل من أجل عميل والعمل على مسائل مثيرة ومتغيرة باستمرار". باختصار، هم جزء متخصصي نشر، جزء استشاريين، وجزء مهندسين – مجهزين للتحرك بسرعة من المفهوم إلى الإنتاج.
القيمة الاستراتيجية للتحول الرقمي
لماذا الاستثمار في مهندسي نشر العوامل؟ لأنهم يفتحون الأفق للمرونة والرؤية عبر المؤسسة. في العديد من المنظمات، تقبع البيانات في صوامع: المبيعات في Salesforce، المخزون في SAP، العمليات في أدوات مخصصة. كل انفصال هو فرصة ضائعة. تعد أدوار مثل مهندس نشر العوامل حيوية لالتحول الرقمي – التحول إلى عمليات آلية ذات توجهات بيانية.
من خلال نشر وتعديل العوامل البيانات، يقوم هؤلاء المهندسون بربط الأنظمة المنفصلة بحيث تصبح تدفقات متماسكة. على سبيل المثال، توضح Celonis كيف تقدم منصتها "طبقة فوق الأنظمة الموجودة دون تغيير ما تحتها"، مما يوفر رؤية عملية شاملة بزاوية 360 درجة. يسمح مهندسو العوامل بهذا بتحمل جزء الأعمال الأساسي – تثبيت الموصلات على ERP الداخلي، جدولة المهام البيانية، وضمان التزامن البياني في الوقت الحقيقي. بمجرد الانتهاء من ذلك، يحصل التنفيذيون على الاستخبارات التشغيلية: لوحات معلومات حية وتنبيهات تلقائية تكشف عن الاختناق والفرص عبر العمليات من البداية حتى النهاية. بعبارة أخرى، يحدد مهندس نشر العوامل احتكاك التكامل بحيث يمكن لأدوات استخراج العمليات والذكاء الاصطناعي تقديم الرؤى القابلة للتنفيذ.
في سيناريوهات الذكاء الاصطناعي التي تركز على AI، يكون نشر العامل بنفس القدر من التحويل. تجري المؤسسات تجارب مع عوامل AI لكل شيء بدءًا من روبوتات دعم العملاء الآلية إلى مساعدي كتابة الكود. لكن نشر عامل AI في الإنتاج يتطلب أكثر من مجرد تحويل مفتاح: يتطلب فهمًا لسياق الأعمال. تشدد Celonis على ذلك من خلال "تغذية الرؤى العملية لعوامل AI" حتى "تتمكن من فهم كيف تعمل الأعمال التجارية وكيف يمكن جعلها تعمل بشكل أفضل". هنا مرة أخرى، يكون مهندس نشر العوامل المحور: يمكنهم تكوين طبقة الذكاء (العقل البياناتي للعامل) وربطها بتدفق العمل المؤسسي. يتيح ذلك حلقة تحسين حيث تستند أفعال العامل إلى قواعد العمل الحقيقية ومؤشرات الأداء الرئيسية، مما يجسر الفجوة بين بحوث AI المتقدمة واحتياجات المؤسسة.
في النهاية، يسرع مهندسو نشر العوامل وقت تحقيق القيمة. يمكنهم تمكين الشركات من اختبار وتوسيع الإمكانيات الجديدة (مثل الروبوتات RPA أو النماذج التنبؤية) بشكل سريع وآمن. بدلًا من مشاريع تطوير مخصصة طويلة، يمكن للشركات التكرار على تكوينات العامل. كما لاحظ أحد مؤسسي الشركات الناشئة حول نموذج Palantir FDE، فإنه يشبه "معسكر تدريب المؤسسين" – البناء السريع والنشر في ظل قيود الععملاء. في الممارسة، يعني ذلك دورات إثبات مفاهيم أقصر وتحقيق أسرع لعائد على الاستثمار في التكنولوجيا الجديدة. الشركات التي توظف هؤلاء المهندسين تكسب ميزة تنافسية: تحرك مبادرات التحول الرقمي لديهم من النظرية إلى التنفيذ مع التوجيه من الخبراء على الأرض.
منظرون Palantir وCelonis وآخرون
يُذكر أن Palantir هي التي روّجت لهذا الأسلوب المهندس المدمج. أصبح مبدأ "تعلم المسار مسبقًا" جزءًا أساسيًا من هوية الشركة. لطالما خدمت FDSEs الخاصة بـ Palantir دراسات حالة حول كيفية دفع النجاح من خلال دمج المواهب التقنية. يشير الخريجون في كثير من الأحيان إلى أنهم غادروا Palantir جاهزين لتأسيس شركات ناشئة، لأنهم تعلموا التكرار بسرعة على مشكلات العملاء. اثنان من الأعضاء المؤسسين لشركة الدفاع المقاولة Anduril، على سبيل المثال، كانوا من مهندسيFDE سابقين في Palantir. يظهر التأكيد المستمر لـ Palantir على المهندسين المتمرسين في النشر (الآن عبر الصناعات من الرعاية الصحية إلى التمويل) القيمة المستمرة للنموذج.
اتخذت Celonis مسارًا مختلفًا بعض الشيء. بصفته الرائد في سوق استخراج العمليات و"إدارة التنفيذ"، تركز Celonis على تحسين العمليات عبر البيانات. تبني أنظمة تعمل على استخراج وتحليل البيانات الحدثية باستمرار من البرمجيات المؤسسية. هذا النهج يتطلب بطبيعته نشر العوامل أو الموصلات في بيئات العملاء. بينما لا تسمي Celonis هذه المجموعات "مهندسي الانتشار المقدم"، تقوم فرقها المتخصصة بالقيمة والهندسة الاستشارية بأدوار مماثلة. يجمعون بين المحللين التجاريين ومهندسي البيانات والأخصائيين الفنيين لإعداد Celonis على شبكة العملاء. وفقًا لوثائق Celonis، تعتبر مكونات مثل المستخرج "المنظومي" و "موصل العملية" أساسيًا في بنيتهم المعمارية – حيث يقوم الأول "بإستخلاص البيانات من نظام المصدر وإرسالها إلى الخارج" لشركة Celonis. المهندسون العاملون مع Celonis يجب أن يثبتوا ويكونوا ويؤمنوا هذه المكونات في كل بنية تحتية IT للعملاء.
تدفع Celonis أيضًا الحدود مع عوامل مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. في حدث سيلونيسفور لعام 2024، عرضت Celonis AgentC، وهي مجموعة لبناء عوامل AI مدفوعة بسياق الأعمال. تعيش هذه العوامل على منصات AI الرئيسية (استوديو Microsoft Copilot، IBM Watson Orchestrate، أمازون Bedrock Agents ، الخ.) ولكنها مزودة ببيانات عملية Celonis. مثلاً: يمكن لعامل AI مدعوم من Celonis اكتشاف عملية توريد متأخرة تلقائيًا وتنفيذ عملية تصعيد، مع معرفة السياسات ومؤشرات الأداء الخاصة بالشركة. وراء الكواليس، يربط متخصصو عوامل Celonis النماذج اللغوية الكبيرة إلى "الرسم البياني لاستخراج العمليات"، مما يضمن أن إجراءات المساعد AI تتفق مع الإجراءات الواقعية.
من Beyond Palantir وCelonis، تقوم العديد من الشركات الأخرى بتشكيل هذه الاتجاهات. الشركات الناشئة AI غالبًا ما تنشئ فرق FDE أو Agent الحاصة بها (على سبيل المثال، أدوار Hippocratic AI المفصلة لمهندسي العوامل). بائعي الخدمات السحابية والموظفين التكافليين يستعينون بـ“مهندسي الحلول” لنشر منتجات البيانات/AI الجديدة في بني تحتية العميل، وغالبًا ما يعكس ذلك مسؤوليات FDE. كما أن القطاعات المتنوعة مثل التصنيع، والتمويل، والرعاية الصحية تتبنى الحلول العاملية – من عوامل الصيانة التنبؤية في المصانع إلى العوامل التي تدعم القرارات السريرية في المستشفيات. الخيط المشترك هو أنه أينما تلاقت التقنية المعقدة مع العمليات الواقعية، هناك حاجة لمهندسين متخصصين في النشر.
مستقبل هندسة نشر العوامل
الاتجاه واضح: كلما قامت المؤسسات برقمنة عملياتها، سيزداد دور مهندسي نشر العوامل أهمية. فريق Hippocratic AI يتوقعون "عصر العامل" لتطوير البرمجيات، حيث يصبح نشر العوامل الذكية مثل نشر تطبيقات الويب. يشيرون إلى أن مجموعة جديدة من المهارات والمسميات الوظيفية ستنتشر جنبا إلى جنب مع النماذج اللغوية الكبيرة – "مهندسو العمارة العاملية"، "مهندسو نشر العوامل"، و"مدراء منتجات العوامل" – تمامًا كما قامت علوم البيانات سابقًا بإنشاء أدوار جديدة. في الواقع، تعلن اليوم بالفعل مجالس التوظيف عن مناصب "مهندس نشر عوامل AI" تركز على مهام مثل تحسين التسعير وأتمتة الكاتالوج.
ما يتطلع إليه المستقبل، قد يشكل هؤلاء المهندسون مناطقهم من التدريب العملي. تمامًا كما أعطي DevOps بزوغه لـ SRE (هندسة مصداقية الموقع)، قد نرى فرق "العامل عمليات" تتخصص في المحافظة على أساطيل العوامل. سيتناولون التحديات الفريدة للعوامل: إدارة السلوك غير الحتمي، والتعامل مع التحديثات المستمرة للتعلم، وضمان الامتثال الأخلاقي، وتوسيع نطاق العمليات الذاتية. ستنضج الأدوات أيضًا - منصات تنسيق العوامل بدون كتابة الأكواد، مراقبة قوية للنماذج AI، والموصلات الموحدة - مما يقلل من العبء اليدوي. ولكن يبقى الجانب الإنساني: ستحتاج المنظمات إلى مهندسين مرنين عبر التخصصات يمكنهم التنقل في المجالات التجارية مع ترويض التقنيات الناشئة.
في النهاية، يجسد مهندس نشر العوامل درسًا أساسيًا في التحول الرقمي: التكنولوجيا وحدها ليست كافية. لتحقيق تحول حقيقي، تحتاج الشركات إلى أشخاص يمكنهم تحويل المشاكل التجارية إلى حلول منشورة. من هذا المنظور، الدور يتعلق بالثقافة بقدر ما يتعلق بالكود. من خلال تجسيد المهندسين المهرة في خطوط التنفيذ - سواء أطلق عليهم اسم FDEs أو مهندسي العوامل - تضمن الشركات أن الابتكار يلتقي مع التنفيذ. وبهذا، يفتحون القيمة الاستراتيجية لمنصاتهم البرمجية، حيث يحولون البيانات إلى رؤية والرؤية إلى فعل.
المصادر: مدونات وتقارير الصناعة حول هندسة التقدم للأمام وأنظمة العاملية، بالإضافة إلى صفحات الوظائف الخاصة بالشركات التي تقدم وصفًا للتوظيف. كل واحد منهم يبرز المسؤوليات الفريدة وقيمة دمج المهندسين لنشر البرمجيات المتقدمة والعوامل في بيئات العملاء.
