أحمد رشاد: «Perle» تقدم حلول تدريب بيانات تُسهّل تطوير الذكاء الاصطناعي بالعالم بفريق مصري.. وجمعنا استثمارات بقيمة 17.5 مليون دولار
مع التطور الكبير الذي يحدث في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، أصبح هناك حاجة ملحة لكم كبير من البيانات الموثوقة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، من أجل تحسين أداء النموذج، هنا يأتي دور شركة Perle الأمريكية التي تقدم حلول تدريب بيانات تسهل تطوير الذكاء الاصطناعي بالعالم، ووراء هذه الشركة فريق عمل مصري بقيادة رائد الأعمال أحمد رشاد، والذي تمكّن في فترة قصيرة من جمع تمويلات بقيمة 17.5 مليون دولار، والتعاقد مع شركات كبرى بأمريكا والشرق الأوسط.
يتحدث أحمد رشاد المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة “بيرل” (Perle)، في حواره مع منصة الاقتصاد الرقمي FollowICT، حول رحلته من مصر للإمارات والسعودية وصولا إلى أمريكا، وفكرة الشركة وما تقدمه وحققته وأهدافها خلال الفترة القادمة.
في البداية، حدّثنا عن رحلتك العملية من مهندس حفر في “ميرسك” إلى العمل في شركات عالمية مثل “أمازون” و”ماكينزي” و”Scale AI”، ثم تأسيس شركتك الخاصة “بيرل”.
تخرجت في كلية الهندسة بجامعة عين شمس، لكنني نشأت وتربيت في الإمارات. بدأت مسيرتي كمهندس حفر في شركة “ميرسك” بمصر، ثم انتقلت إلى مجال البرمجيات، وبعدها إلى الاستشارات الإدارية في “ماكينزي”، ثم إلى “أمازون” كرئيس قسم المنتجات والمدير العام، ثم انتقلت إلى Scale AI كرئيس قسم التوريد والنمو، إلى أن وصلت رحلتي إلى محطة تأسيس “بيرل”.
كيف كانت الانطلاقة في عالم ريادة الأعمال؟
أثناء عملي في “ميرسك”، كنت أواجه تحديات تتعلق بكفاءة العمليات والحفر، فبدأت أتعلم البرمجة بنفسي لتطوير أنظمة تُحسّن الأداء اليومي. لاحقًا، انتقلت إلى السعودية للعمل في شركة ناشئة مهتمة بالتقنيات التشغيلية، وهناك بدأت رحلتي مع تطوير البرمجيات والمنتجات الرقمية.
كيف أثّر التعليم في MIT على طريقة إدارتك للمشروعات التقنية؟
قدمت بعدها للحصول على درجة الماجستير في معهد MIT، حيث درست بحوث العمليات وتعلمت كيفية التفكير المنهجي في حل المشكلات المعقدة. هذه التجربة غيّرت طريقة تفكيري بالكامل، وكانت نقطة الانطلاق نحو العمل في شركات كبرى مثل “أمازون” و”Scale AI”.
التعليم في MIT علّمني أن التفكير المنهجي أهم من الحلول السريعة. درست على يد أساتذة متميزين جعلوني أدرك أن الابتكار لا يتعلق فقط بالتكنولوجيا، بل بقدرتك على تبسيط التعقيد. هذا الأسلوب ساعدني كثيرًا في بناء أنظمة تقنية فعّالة في الشركات التي عملت بها، ثم في شركتي الخاصة.
بعد العمل في شركات كبيرة مثل أمازون وScale AI، ما الذي دفعك لتأسيس “بيرل”؟
كنت مقتنعًا أن الحلول التي في ذهني أفضل مما هو مطروح في السوق. في الشركات الكبرى، وتيرة الحركة بطيئة جدًا، بينما أنا شخص شغوف بالتحسين المستمر.
المشكلات الكبيرة في العالم لن تُحل إلا على يد أشخاص مهووسين بإيجاد حلول حقيقية، لا يرضون بالمألوف. لذلك قررت أن أبني شركة تستطيع أن تفعل ذلك، وأشعر بالفخر وأنا أعمل على شيء يستحق الجهد والمخاطرة، فأنا لا أؤمن بالخوف من الفشل، لأن الأرزاق بيد الله، وكل ما يمكنني فعله هو أن أبذل أقصى ما لديّ.
ما الفجوة التي لاحظتها في صناعة الذكاء الاصطناعي وقررت أن تبني عليها فكرة “بيرل”؟
الذكاء الاصطناعي الجيد يعتمد على بيانات جيدة، وهذه هي المشكلة الكبرى، فالكثير من الشركات تبني أنظمة ذكاء اصطناعي باستخدام بيانات غير دقيقة أو محدودة التخصص. على سبيل المثال، تدريب نموذج على اللغة العربية ليس أمرًا بسيطًا، لأنها ليست لغة واحدة بل لهجات متعددة، وكلمات كثيرة لها أكثر من معنى، وتُكتب من اليمين إلى اليسار.
من هنا جاءت فكرة “بيرل”، ومهمتها هي بناء أنظمة قادرة على جمع وتدريب بيانات عالية الجودة من متخصصين حقيقيين في مختلف المجالات، تُسهّل تطوير الذكاء الاصطناعي بالعالم. نحن نعمل على أكثر من 50 لغة، منها العربية والفارسية والكردية، ونوفر نتائج دقيقة بتكلفة أقل بكثير من النظم التقليدية.
ما الذي يميز “بيرل” عن غيرها من الشركات العاملة في بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟
نحن نسأل دائمًا: ما المشكلة الحقيقية التي يجب حلها، فنحن لا نسعى فقط لتقليل التكلفة، بل لتحقيق توازن بين الجودة والسعر، وجزء كبير من عملياتنا يُدار من مصر، لأننا نؤمن بوجود مواهب كبيرة بها، فالحقيقة أني أرى أن مستقبل الاقتصاد المصري مرتبط بقدرة الشباب على العمل عن بُعد في مشروعات عالمية، ونعمل حاليًا في الولايات المتحدة والسعودية، ونخطط للتوسع في السعودية والإمارات خلال الفترة المقبلة.
في دراستنا المعيارية، لاحظنا تفوقًا في أداء التعليقات التوضيحية عالية الجودة التي تُدار من قِبل بشر على Amazon Rekognition بأكثر من 70% – مما يُثبت أن المدخلات البشرية المدروسة ضرورية لسد فجوات البيانات الحرجة. ومن خلال لامركزية هذه العملية، يُمكننا فتح آفاق المشاركة العالمية، وتقليل التحيز، وتحسين أداء النموذج بشكل كبير
تستخدمون تقنيتي Web3 والبلوكشين في “بيرل”.. كيف تخدم هذه التقنيات عملية تدريب الذكاء الاصطناعي؟
عندما تُدرّب نموذجًا للذكاء الاصطناعي، تحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات التي ينتجها البشر. نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة هؤلاء الأشخاص على أداء مهامهم بشكل أسرع، ثم نتحقق من دقة النتائج من خلال نموذج آخر.
أما تقنية البلوكشين، فتمكّننا من إدارة هذه العمليات بشكل شفاف، وتسمح بتوثيق العمل وتوزيع المكافآت بشكل مباشر، بحيث يحصل كل مساهم على حقه فورًا وبشفافية كاملة.
ولأي مدى جذبت فكرتكم المستثمرين؟
حتى الآن جمعنا 17.5 مليون دولار في جولتين تمويليتين، والجولة الأخيرة كانت قيمتها 9 مليون دولار وكانت بقيادة شركة Framework Ventures، التي أبدت اهتمامًا كبيرًا بفريقنا ورؤيتنا، وكنت أريد ضم هذه الشركة معنا، وما جذب المستثمرين هو أننا نفكر في المستقبل وليس في الموجة الحالية من الذكاء الاصطناعي فقط. بينما تركز معظم الشركات على الحلول السهلة المتعلقة بالبنية التحتية، نحن نستعد للموجة القادمة، حيث سيكون التحدي في اللغات والبيانات المعقدة. وسيوجه جزء من التمويل نحو تطوير الجانب الهندسي والتوسع في الشرق الأوسط، خاصة في السعودية والإمارات، ثم لاحقًا في مصر وقطر، حيث نؤمن بأن المنطقة تمتلك فرصًا كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي.
وما الهدف من إنشاء “Perle Labs”؟
تأسس “Perle Labs” لتطوير منظومة رقمية تُحسّن آلية عمل الذكاء الاصطناعي من خلال المدخلات البشرية. فمن خلال دمج البنية التحتية لتقنية البلوكشين وتصميم الحوافز، نوفر مدفوعات شفافة وسجلات قابلة للتحقق، مما يسمح بمشاركة عالمية ويُحسّن جودة البيانات على نطاق واسع.
ذكرت أن “المدخلات البشرية” لا تزال أساسية لتدريب النماذج.. لماذا؟
صحيح، لأن الذكاء الاصطناعي رغم تطوره لا يزال يعجز عن أداء المهام الدقيقة التي تتطلب حسًّا بشريًا. في مجالات مثل الطب أو القانون أو اللغات، لا يوجد مجال للخطأ. لذلك، سيظل التدخل البشري عنصرًا جوهريًا في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي خلال المستقبل القريب.
وما أبرز مؤشرات نجاح “بيرل” حتى الآن بجانب التمويلات؟
أطلقنا منتجنا قبل ثلاثة أشهر فقط، وحجزنا إيرادات تقارب 600 ألف دولار، وهو مؤشر قوي على وجود طلب حقيقي من السوق، وبدأنا مشاريع مع شركات كبرى مثل سامسونج، والتي بدأنا العمل معها في مشروع صغير للتجربة بجانب شركتين، وفي خلال أسبوعين ألغوا التعاقد مع الشركتين ومنحونا العقد كاملا، ونعمل أيضا مع شركة عِلم بالسعودية، وبدأنا التحدث مع Humain، وبدأنا أيضا نجرب مع شركات ناشئة في أمريكا، كما نتواصل مع الشركات الكبيرة مثل جوجل واكس، وهو ما يؤكد أننا نسير على الطريق الصحيح.
كيف ترى مستقبل الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة القادمة؟
أرى أن هناك مسارين محتملين: الأول هو الاستمرار في تطوير البنية التحتية، والثاني هو بروز شركات صغيرة تقدّم تطبيقات متخصصة، وأرى أن النتيجة ستكون مزيجًا من الاثنين، لكني أؤمن أن الشركات المرنة والصغيرة ستكون صاحبة الريادة في المرحلة القادمة.
وما هي التحديات الرئيسية التي تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي؟
أكبر تحدٍ هو اختيار الطريق الصحيح بين مئات النماذج والأدوات المتاحة. كثير من الشركات تنفق الملايين في اتجاه خاطئ لأنها لا تعرف كيف تبني النظام المناسب لها.
أما في مصر، فما زلنا متأخرين قليلًا في تبنّي الذكاء الاصطناعي، لكن من يأخذ الأمر بجدية اليوم سيكون في موقع مميز غدًا.
وأخيرًا.. ما النصيحة التي تقدمها لرواد الأعمال المصريين الراغبين في دخول مجال الذكاء الاصطناعي؟
التحدي الأكبر هو المواهب. في مصر هناك شباب متميزون جدًا، لكن أغلبهم تعلّم بنفسه لأن التعليم الرسمي لا يواكب التطورات، ونصيحتي لا تبحث فقط عن شخص يمتلك الخبرة، بل ابحث عن من لديه شغف واستعداد للتعلّم، واستثمر فيه. أما بالنسبة للتحديات، فهي كثيرة — كل يوم هناك ضغط، وأحيانًا تشعر أنك على القمة أو على وشك الانهيار. لكن السر هو أن تستمر في التنفيذ والتجريب، وأن تجعل منتجك أفضل من الأمس، كل يوم، وهذا ما أفعله في الشركة.
