ر.ك
رشا الكعبي
المُؤسِّسة المُشاركة، رئيسة الهندسة
قضت تسع سنوات في مكاتب استشاريّة كبرى قبل أن تَختار البقاء في فِرَق صغيرة. تَهتم بأنظمة البحث وتنظيم المعرفة الداخليّة.
— قصّتنا
كيف بدأت الفكرة، ولماذا اخترنا اسم نخيل.
تأسّست Nakheel AI في صيف ٢٠٢١ في دبي، على يد ثلاثة مهندسين كانوا يَعملون لسنوات في شركات استشاريّة كبيرة، وشعروا أن طريقة تَقديم الذكاء الاصطناعي لعملاء المنطقة تَفتقد إلى الصدق المهنيّ. كثير من الوعود، قليل من التوثيق.
اخترنا اسم "نخيل" لأنه يُذكّرنا بما نُحاول فِعله: شجرة تَنمو ببطء، تَحتاج إلى عناية متواصلة، ولا تُعطي ثمارها في الأسبوع الأول. الأدوات الجيّدة كذلك — تَستحقّ وقتاً قبل أن يَظهر أثرها، وتَستحقّ صبراً من بانيها وعميلها معاً.
اليوم، نَخدم ٢٤ عميلاً في الإمارات والخليج، أغلبهم من قطاع الضيافة والاستشارات والمكاتب القانونيّة. نُفضّل العمل مع شركات نَستطيع زيارتها بانتظام، ونَعرف موظّفيها بأسمائهم. هذا يَجعلنا نَختار العملاء بعناية، ولا نَكبر بسرعة. وكل سنة نَرفض عدداً من العروض لأنها خارج نطاق ما نُجيده.
— الفريق
ستّة أشخاص، في غرفة واحدة.
نُفضّل العمل في مكتب واحد. نَعتقد أن الحوار وجهاً لوجه يَختصر أيّاماً من الرسائل المكتوبة.
ي.ع
يوسف العامري
المُؤسِّس المُشارك، مهندس بيانات
عَمل سابقاً في تَحليلات الضيافة لإحدى سلاسل الفنادق في أبوظبي. مَسؤول عن أداة التوصيات وتَكاملاتها.
س.ع
سارة عبدالله
المُؤسِّسة المُشاركة، مهندسة برمجيّات
تَكتب الكود الذي يَصِل الأنظمة ببعضها البعض. تَهتم بقابليّة الصيانة بقدر اهتمامها بالأداء.
م.ح
محمد حسّان
مهندس تَعلُّم آلي
انضمّ إلى الفريق عام ٢٠٢٣. خلفيّته أكاديميّة — يَقرأ الأوراق البحثيّة ويُترجمها إلى أدوات قابلة للاستخدام.
ل.ج
ليلى الجابري
مَسؤولة الحوكمة والامتثال
خلفيّتها قانونيّة. تُراجع كل مشروع من زاوية حماية البيانات قبل وأثناء وبعد التَّسليم.
خ.ن
خالد النعيمي
مَسؤول علاقات العملاء
حلقة الوَصل بين الفريق التقني والعميل. يَترجم الأسئلة في كلا الاتجاهَين بصبر ودِقّة.
— معاييرنا
كيف نَضمن جودة ما نُسلّم.
قَواعد عمل نَتبعها في كل مشروع، وقد رَأيناها تَختصر كثيراً من المتاعب لاحقاً. لا تَرقى إلى وعد، ولكنها مَرجع نَلتزم به.
معايير مَفتوحة للنقاش مع كل عميل، وقابلة للتكييف بحسب طبيعة المشروع.
حماية البيانات
التزام بأحكام قانون حماية البيانات الشخصيّة في دولة الإمارات (PDPL)، مع مُراجعة قانونيّة لكل مشروع قبل الإطلاق.
توثيق رسميّ
كل أداة تَأتي مع وثيقة "حدود الاستخدام" تَشرح متى تَكون مُفيدة، ومتى يَنبغي تَجاوزها. لا تَسليم بلا وثيقة.
مُراجعة الجودة
مُراجعة داخليّة من مهندس لم يَكتب الكود الأصلي، قبل تَسليم أي أداة إلى العميل. مرحلتان: تقنيّة ووظيفيّة.
عقود سِريّة
اتّفاقيّات عدم إفصاح ثُنائيّة الاتجاه مع كل عميل. لا نَذكر اسم عميل في مَواد تَسويقيّة دون إذن كتابيّ مُسبق.
كود مَفتوح للعميل
العميل يَملك مُستودع الكود من اليوم الأول. نَعمل عليه باسمه، لا باسمنا. هذا يُسهّل الانتقال لاحقاً إن قرّر ذلك.
ثُنائيّة اللغة
واجهات وتوثيق بالعربية والإنجليزية معاً. ليس ترجمة آليّة — كاتب بشريّ يُراجع كل نَصّ يُعرض على المستخدم النهائي.
— خِبرتنا
ما نَعرف عن الذكاء الاصطناعي في السياق الخليجي.
عَمل فريق Nakheel AI خلال السنوات الخمس الماضية مع شركات في قطاعات الضيافة والاستشارات والقطاع القانوني، وكلّها لها خصائص تُميّزها عن السياقات الغربيّة التي تَأتي منها أغلب الأدوات الجاهزة. اللغة العربية بمصطلحاتها المتعدّدة، اختلاط الموظّفين من جنسيّات متعدّدة، التقويم الهجري إلى جانب الميلادي، ساعات العمل المرتبطة بالصلاة في رمضان — كل هذه عوامل تَجعل النقل المباشر للأدوات الجاهزة عملاً ناقصاً.
الكثير من المُؤسّسات في الإمارات تَجمع كميّات معتبرة من البيانات، ولكنها بياناتها مُبعثَرة بين أنظمة لا تَتحدّث مع بعضها البعض. أحياناً تَكون الخطوة الأولى المُجدية ليست بناء نموذج تَعلُّم آلي، بل تَنظيف البيانات وتَوحيدها بحيث يَستطيع البشر أنفسهم استخدامها بشكل أفضل. نَقول هذا لعملائنا بصراحة، حتى لو كان يَعني أنّ المشروع المطلوب ليس بحاجة إلى ما نُسوّقه نحن أساساً.
كذلك نَهتم بأن تَكون الأدوات التي نَبنيها قابلة للفَهم من قِبل الموظّفين الذين سيَستخدمونها يوميّاً. أداة لا يَفهمها مُستخدمها لن تُستخدم، مَهما كانت دقيقة من الناحية التقنيّة. لذلك جزء من عَملنا هو إعداد تَدريبات قصيرة، ووَثائق مُختصرة، تَترك الفريق قادراً على العَمل مع الأداة وحده بعد شهرَين من التَّسليم.
هل تَريد أن نَتعرّف على عملك؟
ابدأ بمحادثة قصيرة. نُريد أن نَفهم سياقك قبل أن نَقترح أي حلّ، حتى لو كان الحلّ هو ألّا تَستخدم أداة جديدة الآن.