كيفية إعداد شركتك لتبني وكلاء الذكاء الاصطناعي.

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على توسيع دور الذكاء الاصطناعي داخل الشركات. فبدلاً من مجرد الإجابة على الأسئلة أو إنشاء المحتوى، يمكن لهذه الحلول الاستعلام عن المعلومات، واستخدام الأدوات، والتفاعل مع الأنظمة، وتنفيذ خطوات العمليات بدرجة معينة من الاستقلالية.

يُتيح هذا التطور فرصًا جديدة في مجالات خدمة العملاء، والعمليات، والمالية، والتكنولوجيا، وتحليل البيانات، وغيرها. وفي الوقت نفسه، يتطلب مستوىً مختلفًا من التحضير مقارنةً باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية التقليدية.

يعتمد تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل آمن على بيانات موثوقة، وتكاملات، وبنية تحتية، وحوكمة، وأهداف محددة بوضوح. وتتعامل AWS نفسها مع أنظمة الوكلاء كبنى تتكون من نماذج، وأدوات، وقواعد معرفية، وذاكرة، وطبقات مختلفة من الأمان والمراقبة.

ابدأ بالعملية التي تحتاج فعلاً إلى الأتمتة.

لا ينبغي أن يكون القرار الأول هو اختيار النموذج أو الوكيل المستخدم. قبل ذلك، تحتاج الشركة إلى تحديد العمليات التي يمكن أن تُحدث فيها الاستقلالية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي تأثيرًا ملموسًا.

تُعدّ الأنشطة ذات الحجم الكبير، والتكرار، والحاجة إلى الرجوع إلى مصادر متعددة، أو تنفيذ خطوات يدوية، نقاط انطلاق جيدة. فعلى سبيل المثال، قد يقوم الموظف بتحليل طلب، والبحث عن معلومات في قاعدة بيانات الشركة، والرجوع إلى النظام، وتنفيذ إجراء مُصرّح به مسبقًا.

تتبع تجربة شركة فليكسا مع الذكاء الاصطناعي التوليدي على منصة AWS هذا المنطق، بدءًا من المشكلة التجارية قبل التكنولوجيا. وتقوم الشركة بتطوير مساعدين ووكلاء متصلين بالعمليات والبيانات الحقيقية لكل مؤسسة، باستخدام موارد مثل Amazon Bedrock وRAG وخدمات من منظومة AWS.

تعتمد النتائج على هذا التعريف. في المشاريع التي نفذتها شركة فليكسا، قلل تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي وقت تسجيل المنتجات في جيمبا بنسبة 84%، وجعل نشر الإعلانات على موقع OLX أسرع بثلاث مرات. تُظهر هذه الأمثلة أن القيمة تظهر عند تطبيق الذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة محددة، مصحوبًا بمؤشرات. تعرف على دراسات حالة الذكاء الاصطناعي التوليدي لشركة فليكسا.

تحدد البيانات وعمليات التكامل مدى قدرة الوكيل على الوصول إلى أبعد مدى.

يحتاج وكيل الشركة إلى سياق لاتخاذ قرارات مفيدة. وهذا يعني الوصول إلى المستندات وقواعد البيانات والأنظمة الداخلية وغيرها من المصادر القادرة على توفير المعلومات اللازمة لكل مهمة.

تُعدّ جودة هذه البيانات بالغة الأهمية. فالمعلومات القديمة أو المكررة أو غير الخاضعة للرقابة قد تدفع الجهات الفاعلة إلى استخدام سياق غير صحيح. لذا، يتضمن التحضير للاعتماد تحديد المصادر التي سيتم استخدامها، وكيفية تحديثها، والجهة المسؤولة عن جودتها.

يُعدّ التكامل مع الأنظمة نقطةً أساسيةً أخرى. فقد يحتاج موظف خدمة العملاء إلى الرجوع إلى نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) وفتح تذكرة دعم. وقد يتمكن موظف الشؤون المالية من الوصول إلى بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإعداد تحليل. وقد يجمع موظف العمليات بين واجهات برمجة التطبيقات (APIs) المختلفة قبل تنفيذ مهمة ما. وتوصي AWS بالتحكم في الوصول إلى الأدوات وقواعد المعرفة من خلال سياسات وأذونات محددة، لمنع الموظفين من الوصول إلى ما يتجاوز ما هو ضروري.

في هذا السياق، يمكن لـ Amazon Quick Suite معالجة الحالات التي تتوزع فيها المعلومات عبر الأنظمة المختلفة، وتحتاج الفرق إلى تحويل البيانات إلى قرارات وإجراءات. يربط حل Flexa البيانات والأتمتة ووكلاء الذكاء الاصطناعي، ويتكامل مع أدوات المؤسسات وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات.

يجب أن يسير الأمن والحوكمة جنباً إلى جنب مع الاستقلالية.

كلما زادت قدرة الوكيل على تنفيذ الإجراءات، زادت الحاجة إلى التحكم في هذه الإجراءات. ولا يقتصر الأمن على حماية النموذج فحسب، بل من الضروري تحديد الأنظمة التي يمكن للوكيل الوصول إليها، والمعلومات التي يمكنه الاطلاع عليها، والعمليات المصرح له بتنفيذها.

تُصبح مبادئ مثل مبدأ أقل الامتيازات، وعزل الجلسات، والتحقق من صحة المدخلات والمخرجات، والتحكم في استخدام الأدوات، أساسية. وفي الإجراءات الأكثر حساسية، قد يتطلب النظام أيضًا موافقة بشرية قبل التنفيذ. وتوصي AWS بأن تعمل البرامج الوسيطة بهويات وأذونات محددة، وأن تظل الإجراءات الحساسة محمية بضوابط إضافية.

تشمل الحوكمة أيضًا إمكانية التتبع. يجب أن تكون الشركة قادرة على تحديد البيانات المستخدمة، والأدوات المُفعّلة، وتكلفة التنفيذ، وما إذا كانت النتيجة ضمن المعايير المحددة. يجب أن تشمل المراقبة والأمان بنية الوكلاء بالكامل، مما يسمح برصد السلوك والأداء والامتثال.

تُدمج فليكسا هذه الاعتبارات في حلولها وخدماتها السحابية على منصة AWS ، بما في ذلك الأمن والمراقبة وإدارة الهوية والامتثال والتشغيل المستمر. وفي مشاريع الذكاء الاصطناعي، تُسهم هذه الممارسات في إدخال وكلاء التجربة إلى بيئات الشركات بمزيد من التحكم.

يجب أن يتطور التبني من حالات محدودة إلى نطاق واسع.

لا يعني تجهيز شركة ما لأنظمة الذكاء الاصطناعي أتمتة العمليات بأكملها دفعة واحدة. بل تبدأ الاستراتيجية الأكثر أماناً بحالات ذات نطاق محدد، وأهداف قابلة للقياس، ومخاطر معروفة.

يمكن لإثبات المفهوم التحقق مما إذا كان النظام يقلل بالفعل من الوقت أو التكلفة أو الجهد التشغيلي. بعد ذلك، يمكن للشركة تقييم عمليات التكامل، والسلوك في سيناريوهات مختلفة، والأمان، والعائد على الاستثمار قبل توسيع نطاق استخدامه. توصي فليكسا بالبدء بحل المشكلة، والتحقق من صحة النتيجة ضمن نطاق محدد، ثم الانتقال إلى مرحلة الإنتاج والتوسع.

ابتداءً من هذه المرحلة، تبرز قضايا مثل التوافر، وقدرة المعالجة، والمراقبة، واستهلاك النماذج، والتطوير المستمر. في المشاريع الكبيرة، قد يكون من الأنسب إنشاء هيكل حوكمة مركزي لتحديد أولويات المبادرات ومنع تطوير عناصر معزولة في مختلف المجالات دون معايير مشتركة.

تجمع Flexa Cloud بين الخبرة في AWS والحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي لدعم هذه الرحلة، بدءًا من تحديد حالات الاستخدام وحتى هندسة الحلول وتنفيذها وأمنها وتشغيلها.

لذا، فإن تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي لا يبدأ بأحدث التقنيات المتاحة، بل يبدأ بفهم المجالات التي يمكن أن تُحقق فيها الاستقلالية قيمة مضافة، وما هي البيانات والأنظمة المطلوبة، وما هي الضوابط التي ستسمح بنمو هذه الأتمتة بشكل آمن.

استخدم Flexa Cloud لتقييم أي من عمليات شركتك يمكن أتمتتها باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي وأي المسارات توفر أكبر تأثير محتمل على عملك.