تحول كل شيء إلى نموذج Palantir

برز توجه جديد في عروض الشركات الناشئة: "نحن في الأساس Palantir، لكن لمجال X".

يتحدث المؤسسون عن دمج مهندسين ميدانيين (FDEs) مع العملاء، وبناء سير عمل مخصصة بعمق، والعمل بأسلوب أقرب إلى وحدات النخبة الخاصة منه إلى شركات البرمجيات التقليدية. شهدت إعلانات الوظائف الخاصة بـ "المهندسين الميدانيين" ارتفاعًا بمئات النسب المئوية هذا العام مع تسابق الشركات لاعتماد النموذج الذي أطلقته Palantir مطلع العقد الماضي.

من السهل فهم جاذبية هذا النهج. المؤسسات تشعر بحيرة شديدة عند اتخاذ قرار بشأن المنتجات التقنية التي يجب اقتناؤها؛ فكل منتج يدّعي الذكاء الاصطناعي، ولم يكن تمييز الحقيقي من المزيف أصعب من اليوم. عرض Palantir — إرسال فريق صغير إلى بيئة معقدة، وربط الأنظمة المحلية المنعزلة، وتقديم منصة مخصصة خلال أشهر — عرض قوي. وبالنسبة لشركة ناشئة تطمح للفوز بأول صفقاتها الكبرى، فإن وعد "سنرسل مهندسين ليعملوا داخل مؤسستكم ونضمن نجاح التطبيق" هو وعد فعّال للغاية.

مع ذلك، أشك في أن "تحويل Palantir إلى نموذج عام" يصلح كدليل شامل. Palantir شركة فريدة من نوعها (يكفي النظر إلى تداول سهمها!)، ومعظم الشركات التي تقلد الشكل الخارجي تضع نفسها في مسار التحول إلى شركات خدمات باهظة بتقييم شركات برمجيات ودون ميزة تنافسية متراكمة. يذكرني ذلك بفورة "المنصات" في العقد الماضي، رغم أن قلة قليلة فقط نجحت فعليًا في بناء منصات حقيقية!

يهدف هذا المقال إلى فصل ما يمكن نقله فعليًا من نموذج Palantir عما هو خاص بها، وتقديم إطار عملي للمؤسسين الراغبين في الجمع بين برمجيات المؤسسات والتنفيذ عالي التفاعل.

ما الذي يعنيه "تحويل Palantir" فعليًا؟

أصبح مصطلح "تحويل Palantir" يشير إلى عدة مفاهيم مترابطة:

الهندسة الميدانية المدمجة

يتواجد المهندسون الميدانيون ("Deltas" و"Echoes" بحسب مصطلحات Palantir الداخلية) داخل مؤسسة العميل لأشهر، لفهم السياق الميداني، وربط الأنظمة معًا، وتطوير سير عمل مخصصة فوق منصة Foundry (أو Gotham للحالات الأمنية العليا). وبما أن التسعير ثابت، فلا توجد وحدات SKU تقليدية. المهندسون مسؤولون عن بناء وصيانة هذه القدرات.

منصة متكاملة برؤية واضحة

منتجات Palantir ليست مجرد أدوات منفصلة، بل منصات متكاملة لدمج البيانات وحوكمتها وتحليل العمليات — أقرب لنظام تشغيل لبيانات المؤسسة. الهدف: تحويل البيانات المجزأة إلى قرارات فورية وموثوقة.

استراتيجية تسويق عالية التفاعل للأسواق الكبرى

يشير "تحويل Palantir" أيضًا إلى نمط الذهاب للسوق: دورات مبيعات طويلة وعالية التفاعل في بيئات حرجة (الدفاع، الشرطة، الاستخبارات). التعقيد التنظيمي وضخامة الرهانات ميزات لا عيوب.

النتائج، لا التراخيص

تُبنى الإيرادات على عقود متعددة السنوات مرتبطة بالنتائج، حيث تتداخل البرمجيات والخدمات والتحسين المستمر. قد تصل قيمة العقود لعشرات ملايين الدولارات سنويًا.

تحليل حديث لـ Palantir وصفها بأنها "فئة واحدة" لتفوقها في: (أ) بناء منصات متكاملة، (ب) دمج مهندسين نخبة في عمليات العملاء، و(ج) إثبات نفسها في بيئات حكومية ودفاعية حرجة. معظم الشركات تدير واحدة أو اثنتين من هذه العناصر — وليس جميعها معًا.

ومع ذلك، في 2025، يسعى الجميع للاستفادة من هالة هذا النموذج.

لماذا يسعى الجميع لتقليد Palantir الآن

ثلاث قوى رئيسية تتقاطع:

1. الذكاء الاصطناعي المؤسسي يواجه معضلة الإنتاج.

جزء كبير من مشاريع الذكاء الاصطناعي تتعثر قبل أن تصل إلى الإنتاج، غالبًا بسبب البيانات الفوضوية، وصعوبات التكامل، وغياب المسؤولية الداخلية. رغم حماس الشراء (وضغط الإدارة العليا)، يتطلب التنفيذ الفعلي والعائد على الاستثمار دعمًا مكثفًا.

2. المهندسون الميدانيون هم الجسر المفقود.

تشير التغطية الإعلامية وبيانات الوظائف إلى انفجار في أدوار FDE — بارتفاع بين %800 و%1000 هذا العام حسب المصدر — مع سعي شركات الذكاء الاصطناعي لدمج المهندسين لضمان نجاح عمليات النشر.

3. أصبح النمو السريع هو القاعدة (والصفقات الكبرى تعني نموًا أسرع!)

إذا كان إرسال المهندسين بالطائرات هو ما يلزم للفوز بصفقة تتجاوز $1M مع جهة كبرى، فإن الشركات الناشئة المبكرة ستضحي بهوامش الربح مقابل الزخم. كما أن المستثمرين أصبحوا أكثر تقبلًا لـ هوامش ربح أقل نظرًا لأن تجارب الذكاء الاصطناعي المتقدمة تتطلب ذلك. الرهان: كسب ثقة القيادة لدى العميل لتحقيق النتائج والتسعير وفقًا لذلك.

هكذا تصبح القصة: "سنفعل ما فعلته Palantir. سنرسل فريق نخبة صغيرًا، نبني منتجًا مميزًا، ونحوّله لمنصة مع الوقت".

قد تكون هذه القصة حقيقية في ظروف محددة. لكن هناك قيود صعبة غالبًا ما يتغاضى عنها المؤسسون.

أين تنهار المقارنة

محاولة بيع النتائج من اليوم الأول

منتج Palantir الرئيسي، Foundry، عبارة عن مئات الخدمات المصغرة الموجهة لتحقيق نتائج محددة. هذه الخدمات تمثل حلولًا جاهزة وواضحة لمشكلات شائعة في كل مجال. بعد لقاء مئات مؤسسي تطبيقات الذكاء الاصطناعي خلال العامين الماضيين، ألاحظ أن الشركات الناشئة تعرض أهدافًا كبرى قائمة على النتائج، في حين أن Palantir بنت عمدًا خدمات مصغرة تشكل جوهر قدراتها. هذا ما يميزها عن شركات الاستشارات التقليدية (ويسهم في تداولها عند 77 ضعف إيراداتها المتوقعة).

Palantir Gotham منصة دفاع واستخبارات تساعد الجهات العسكرية وأجهزة إنفاذ القانون على دمج وتحليل البيانات المتباينة للتخطيط والتحقيق.

Palantir Apollo منصة نشر وإدارة برمجيات تقدم التحديثات والميزات الجديدة تلقائيًا وبأمان لأي بيئة، بما في ذلك السحابة المتعددة، والمحلية، والمنفصلة.

Palantir Foundry منصة عمليات بيانات متعددة القطاعات تدمج البيانات والنماذج والتحليلات لدعم اتخاذ القرار التشغيلي.

Palantir Ontology نموذج رقمي ديناميكي لكيانات المؤسسة وعلاقاتها ومنطقها، يدعم التطبيقات واتخاذ القرار ضمن Foundry.

Palantir AIP (منصة الذكاء الاصطناعي) تربط نماذج الذكاء الاصطناعي (LLMs) ببيانات المؤسسة وعملياتها عبر Ontology لإنشاء سير عمل ووكلاء ذكاء اصطناعي جاهزين للإنتاج.

ونقتبس من تقرير Everest: "تبدأ عقود Palantir صغيرة، بمخيم تدريبي قصير وتراخيص محدودة. إذا ثبتت القيمة، تضاف حالات استخدام وسير عمل وبيانات أخرى. مع الوقت، تميل الإيرادات نحو الاشتراكات البرمجية بدل الخدمات. الخدمات وسيلة لتبني المنتج، لا مصدر الإيراد الأساسي. وعلى عكس معظم البائعين، Palantir مستعدة لتمويل وقت مهندسيها مقدمًا للفوز بعميل مهم".

اليوم، تستطيع شركات الذكاء الاصطناعي الجديدة غالبًا القفز مباشرة إلى عقود سبعة أرقام، لكن ذلك بسبب تخصيصها الكامل — تعالج مشكلات العملاء الأوائل وتأمل في اكتشاف أنماط لبناء قدرات أساسية لاحقًا.

ليست كل مشكلة "بدرجة Palantir"

بدأت Palantir في مجالات حيث البديل كان "لا شيء يعمل": مكافحة الإرهاب، كشف الاحتيال، لوجستيات المعارك، أو رعاية صحية عالية الخطورة. قيمة الحل كانت بمليارات الدولارات أو أرواح بشرية أو نتائج جيوسياسية، لا تحسينات طفيفة بالكفاءة.

إذا كنت تبيع لشركة SaaS متوسطة لتحسين سير العمل بنسبة %8، لن تستطيع تحمل نفس مستوى التخصيص. العائد لا يبرر أشهرًا من العمل الهندسي في الموقع.

معظم العملاء لا يريدون أن يكونوا مختبر تطوير دائم لك

عملاء Palantir يشاركون في تطوير المنتج لأن المخاطر عالية والبدائل محدودة.

أما المؤسسات الأخرى، خصوصًا خارج الدفاع والقطاعات المنظمة، فلا تريد أن تشعر بأنها مشروع استشاري طويل الأمد. يريدون تنفيذًا متوقعًا، وتكاملًا مع الأدوات القائمة، ونتائج سريعة.

كثافة المواهب والثقافة لا يمكن تعميمها

أنفقت Palantir أكثر من عقد في استقطاب وتدريب مهندسين استثنائيين يجيدون كتابة الشيفرة، والتنقل في البيروقراطيات، والعمل مع القيادات والتنظيمات. أدى هذا إلى ظهور "مافيا Palantir" من المؤسسين والمديرين. هؤلاء نادرون يجمعون التقنية مع الفعالية الميدانية.

لا يمكن للشركات الناشئة الافتراض أنها ستوظف مئات من هذا النوع. غالبًا ما ينتهي "سنكوّن فريق FDE" إلى:

• مهندسي حلول ما قبل البيع أعيدت تسميتهم كـ "FDEs"
• عاميين مبتدئين يؤدون مهام المنتج والتنفيذ وإدارة الحسابات معًا
• فرق قيادة لم تشهد تنفيذ Palantir فعليًا لكن تعجبها الفكرة

هناك بحر من المواهب، وأصبح بإمكان موظفين غير تقنيين سابقًا شحن الشيفرة باستخدام أدوات مثل Cursor. لكن النجاح بنموذج Palantir على نطاق واسع يتطلب مزيجًا نادرًا من المواهب التقنية والتجارية وخبرة فعلية في الشركة — وهذا محدود!

فخ الخدمات حقيقي

ينجح نموذج Palantir لأن هناك منصة حقيقية تحت العمل المخصص. إذا قلدت فقط نموذج المهندس المدمج، ستنتهي بآلاف النشرات المخصصة التي يصعب صيانتها أو ترقيتها. حتى مع تطور أدوات الذكاء الاصطناعي، الشركات التي تفرط في النشر الميداني دون منتج متين قد تفشل في تحقيق عوائد متزايدة أو حواجز تنافسية. قد يرى المستثمر نموًا سريعًا من 0 إلى $10M في العقود مع مؤسسات كبرى ويتحمس، لكن السؤال: ماذا يحدث عندما تتنافس عشرات أو مئات من هذه الشركات بنفس العرض؟

عندها تصبح "Accenture من أجل X" بواجهة أجمل فقط، لا "Palantir من أجل X".

ما الذي فعلته Palantir بشكل مختلف فعليًا؟

إذا أزلنا الأسطورة، هناك عناصر تستحق الدراسة:

1. المنصة أولًا، لا المشروع أولًا

تبني فرق Palantir الميدانية على مكونات قابلة لإعادة الاستخدام (نماذج بيانات، ضوابط وصول، محركات سير العمل، مكونات التصور) بدلًا من أنظمة مخصصة لكل عميل.

2. لديها رؤية واضحة لكيفية الإنجاز

Palantir لا تكتفي بأتمتة العمليات القائمة؛ غالبًا ما تدفع العملاء نحو طرق عمل جديدة يجسدها البرنامج. هذه جرأة نادرة وتسمح بإعادة الاستخدام.

3. آفاق زمنية طويلة ورأس مال صبور

أن تكون مثل Palantir تطلب سنوات من الجدل السياسي وغموض الربحية بينما تنضج المنصة واستراتيجية السوق.

4. مزيج سوقي محدد جدًا

الحضور المبكر في الاستخبارات والدفاع كان ميزة: استعداد عالي للدفع، وتكاليف تحويل مرتفعة، وعدد صغير من الحسابات الضخمة. إضافة إلى منافسين تقليديين لم يضطروا للمنافسة لعقود.

بالمحصلة، Palantir ليست فقط "شركة برمجيات + استشارات"، بل "شركة برمجيات + استشارات + مشروع سياسي + رأس مال صبور للغاية".

ولا يمكن ببساطة إضافة ذلك لأي منتج SaaS وتوقع تعميمه.

إطار عملي واقعي: متى يكون "تحويل Palantir" منطقيًا؟

بدلًا من سؤال "كيف نصبح مثل Palantir؟" من الأفضل طرح أسئلة جوهرية:

1. أهمية المشكلة

• هل المشكلة حرجة (أرواح، أمن قومي، مليارات الدولارات) أم مجرد تحسين (زيادة فعالية %10–%20)؟
• كلما زادت الأهمية، زاد مبرر النموذج الميداني.

2. تركيز العملاء

• هل تبيع لعشرات العملاء الكبار أم لآلاف الصغار؟
• الهندسة الميدانية تتوسع بشكل أفضل مع قاعدة عملاء مركزة وذات قيمة عقدية عالية.

3. تجزئة المجال

• هل يتشارك العملاء سير عمل أو أدوات برمجية متشابهة، أم أن كل نشر مختلف جذريًا؟
• إذا كان كل عميل حالة خاصة، يصعب بناء منصة متسقة. بعض التجانس ضروري.

4. التنظيم وثقل البيانات

• هل تعمل في قطاعات شديدة التنظيم مع تحديات كبيرة في تكامل البيانات (الدفاع، الصحة، الجرائم المالية، البنية التحتية)؟
• هنا يضيف تكامل Palantir قيمة حقيقية.

إذا كانت ظروفك ذات أهمية منخفضة، وعملاء مجزئين، وتكامل بسيط، فاعتماد "تحويل Palantir" الكامل غالبًا غير مناسب. هذه بيئة مثالية لنموذج تصاعدي يعتمد على المستخدم النهائي (PLG).

ما الذي يستحق التقليد؟

رغم شكوكي في قدرة كل شركة ناشئة على تطبيق نموذج Palantir، ثمة عناصر تستحق النظر:

1. اعتبر النشر الميداني دعامة مؤقتة، لا الأساس

قد يكون من الصحيح أن:

• تدمج المهندسين مع أوائل العملاء
• تفعل كل ما يلزم لإدخال أول 3–5 عملاء للإنتاج
• تستخدم تلك التجارب لاختبار المكونات الأساسية

لكن ذلك يتطلب قيودًا واضحة:

• نشر محدود زمنيًا (مثلاً: "90 يومًا للإنتاج")
• نسب واضحة (مثلاً: الحد الأقصى لعدد المهندسين لكل $1M من الإيرادات السنوية المتكررة)
• هدف لإعادة تدوير الشيفرة المخصصة إلى إعدادات أو قوالب قابلة لإعادة الاستخدام كل ربع سنة

وإلا، يصبح "سنحوّلها إلى منتج لاحقًا" هو "لم نفعل ذلك أبدًا".

2. ابنِ على مكونات قوية، لا سير عمل مخصصة

الدرس الحقيقي من Palantir هو في بنية المنتج:

• نموذج بيانات موحد وطبقة أذونات موحدة
• محرك سير عمل مشترك ومكونات واجهة مستخدم أساسية
• الاعتماد على الإعدادات بدل الشيفرة متى أمكن

على الفرق الميدانية أن تركز على اختيار وتجربة المكونات — لا بناء جديدة لكل عميل. اترك البناء الجديد للمهندسين.

3. اجعل FDEs جزءًا من المنتج، لا التنفيذ فقط

في نموذج Palantir، يشارك المهندسون الميدانيون في تطوير المنتج، لا فقط في التنفيذ. فرق المنتجات والمنصات القوية تتغذى على ما يتعلمه المهندسون الميدانيون في الخطوط الأمامية.

إذا كان مهندسوك الميدانيون في وحدة خدمات مستقلة، ستفقد حلقة التغذية الراجعة وتتحول لشركة خدمات بحتة.

4. كن صريحًا بشأن هيكل هوامشك

إذا كان عرضك يفترض هوامش ربح برمجية عالية واحتفاظًا قويًا بالعملاء، لكن نموذجك يتطلب مشاريع طويلة في الموقع، كن شفافًا — على الأقل داخليًا — بشأن هذه التنازلات.

لبعض الفئات، قد يكون النموذج الهيكلي ذو الهامش المنخفض والقيمة العقدية المرتفعة منطقيًا. المشكلة أن تدّعي أنك SaaS بينما أنت فعليًا خدمات مع منصة. المستثمرون يبحثون عن أكبر ربح إجمالي، وأحد الطرق عقود أكبر مع تكلفة مباشرة أعلى.

كيف أختبر شركة ناشئة "محولة إلى Palantir"

عندما ألتقي بمؤسس يقول "نحن مثل Palantir من أجل X"، أسأل:

1. أرني حدود منصة واضحة برأي الشركة.

أين ينتهي المنتج المشترك ويبدأ الكود الخاص بالعميل؟ ما مدى سرعة تحرك هذا الحد؟

2. اصحبني في جدول زمني للنشر.

كم شهر عمل هندسي من توقيع العقد حتى أول استخدام إنتاجي؟ وماذا يجب أن يكون مخصصًا؟

3. كيف يبدو هامش السنة الثالثة على عميل ناضج؟

هل ينخفض الجهد الميداني بمرور الوقت؟ إذا لم يحدث ذلك، لماذا؟

4. ماذا يحدث إذا وقعت مع 50 عميلًا العام القادم؟

التوظيف؟ الدمج؟ المنتج؟ الدعم؟ أريد أن أرى أين يتشقق النموذج.

5. كيف تقرر عدم التخصيص؟

القدرة على رفض العمل المخصص غالبًا ما تميز شركة المنتجات عن شركة الخدمات ذات العرض الجذاب.

إذا كانت الإجابات واضحة، مبنية على تجارب فعلية، ومتسقة معماريًا، فقد يكون للنشر الميداني على طريقة Palantir ميزة حقيقية.

أما إذا كانت الإجابات غير واضحة أو كل مشاركة فريدة، فمن الصعب ضمان التكرار أو التوسع الحقيقي.

الخلاصة

نجاح Palantir خلق هالة قوية تهيمن على عالم الشركات الناشئة: فرق نخبة صغيرة تهبط في بيئات معقدة، تربط بيانات فوضوية، وتقدم أنظمة تغير كيفية اتخاذ المؤسسات للقرارات.

من المغري الاعتقاد بأن كل شركة ذكاء اصطناعي أو بيانات يجب أن تبدو هكذا. لكن بالنسبة لمعظم الفئات، فإن "تحويل Palantir" الكامل حلم محفوف بالمخاطر:

• المشكلات ليست حرجة بما يكفي
• العملاء مجزؤون للغاية
• نموذج المواهب لا يتوسع
• الاقتصاديات تنهار تدريجيًا إلى خدمات

السؤال الأهم للمؤسسين ليس "كيف نصبح Palantir؟" بل:

"ما هو الحد الأدنى من النشر الميداني على طريقة Palantir المطلوب لجسر فجوة تبني الذكاء الاصطناعي في فئتنا — وكم سنحتاج لتحويل ذلك إلى عمل منصة حقيقي؟"

إذا أتقنت ذلك، يمكنك استلهام الأجزاء المهمة من الدليل، دون أن ترث ما قد يعيق شركتك.

إخلاء مسؤولية:

1. تمت إعادة نشر هذا المقال من [a16z]. جميع حقوق النشر تعود للمؤلف الأصلي [Marc Andrusko]. إذا كان هناك أي اعتراض على إعادة النشر، يرجى التواصل مع فريق Gate Learn وسيتم التعامل مع الأمر فورًا.
2. إخلاء مسؤولية: الآراء والأفكار الواردة في هذا المقال تعبر عن رأي الكاتب فقط ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. ترجم فريق Gate Learn هذا المقال للغات أخرى. ما لم يُذكر خلاف ذلك، يُحظر نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة.