مساعد، متعاون، مستقل تمامًا: العصور الثلاثة القادمة من الذكاء الاصطناعي في برمجيات المؤسسات
تخيل واجهة مستخدم لمنصة ذكاء الأعمال. عادةً ما تتضمن هذه الواجهات مجموعة مذهلة من علامات التبويب، والأشرطة الجانبية، والقوائم المنسدلة، والمنزلقات، وعناصر واجهة المستخدم الأخرى. لن يعرف المستخدم الجديد أين يبحث للعثور على ما يحتاجه، وحتى المستخدم المتمرس قد يجد نفسه يبحث عن ميزة أقل استخدامًا.
الآن ، تخيل بدلا من كل هذه العناصر، تحتوي الشاشة على مربع نص بسيط. يمكن للمستخدم إدخال موجِّه مثل "إنشاء مخطط بياني يوضح أرقام الاشتراكات السنوية على مدار العقد الماضي من الفئة العمرية 20-30 عاماً في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا". وبلمح البصر، يتجسد الرسم البياني.
لم نصل إلى هذه المرحلة بعد. لكن هذا المستقبل ليس بعيدًا.
على مدى العقد الماضي، ركزت شركات البرمجيات على تحسين تجربة المستخدم (UX) من خلال تحسين واجهات المستخدم (UI) وتبسيط سير العمل وتقليل عدد النقرات المطلوبة لإكمال المهام. أدت هذه التطورات إلى زيادة الإنتاجية، وزيادة معدلات اعتماد البرامج وتقليل أوقات إكمال المهام.
ومع ذلك، لا تزال برمجيات المؤسسات تتطلب من المستخدمين استثمار الوقت في التعلم والتكيف مع الأنظمة المختلفة، خاصةً عند الانتقال من التطبيقات القديمة. علاوة على ذلك، فإن التناقضات في التصميم عبر المنصات تزيد من تعقيد تدريب المستخدم واعتماده.
ولمواجهة هذه التحديات، غالبًا ما تقوم المؤسسات بنشر برامج واسعة النطاق لإدارة التغيير، ولكن هذه المبادرات تفشل أحيانًا في تحقيق الفوائد المرجوة بسبب ضعف قبول المستخدمين للأنظمة الجديدة. ينبع هذا الفشل غالبًا من عدم كفاية التدريب، ومقاومة التغيير، وتعقيد الانتقال من الأنظمة القديمة.
سيغير الذكاء الاصطناعي كل هذا.
دعونا نستكشف كيف نتوقع أن تتطور تطبيقات المؤسسات عبر ثلاثة عصور متميزة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي الفاعل بدءاً من التحسينات التدريجية إلى الاستقلالية الكاملة.
أحدث الأخبار والرؤى حول الذكاء الاصطناعي
تتوفر معارف وأخبار منسقة بمهارة حول الذكاء الاصطناعي والسحابة وغيرها في نشرة Think الإخبارية الأسبوعية.
نحن حاليًا في المراحل المبكرة من دمج الذكاء الاصطناعي الفاعل في برامج المؤسسات. على الرغم من أن هذه التغييرات تعزز تجارب المستخدم، إلا أنها في المقام الأول تكمل واجهات المستخدم الحالية بدلاً من استبدالها.
مساعدة مضمنة مدعومة بالذكاء الاصطناعي: الإكمال التلقائي للأوصاف والتفاصيل باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتوصيات القائمة على التعلم الآلي، واسترجاع المعلومات ذات الصلة باستخدام التوليد المعزز للاسترجاع (RAG).
واجهات المحادثة: تمكّن روبوت المحادثة والروبوتات الآلية من إنجاز المهام من خلال أوامر اللغة الطبيعية.
منصات قابلة للتخصيص: تعمل حلول المنصة كخدمة (PaaS) على تمكين العملاء من إنشاء وظائف الذكاء الاصطناعي المخصصة باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المتاحة على المنصة.
على الرغم من أن هذه التحسينات تعمل على تحسين الإنتاجية، إلا أن واجهة المستخدم التقليدية تظل جزءًا لا يتجزأ من تفاعل المستخدم، ولا تزال هناك حاجة إلى مشاركة المستخدم بشكل كبير.
في هذا العصر، تتحرك تطبيقات المؤسسات نحو إطار عمل أكثر ذكاءً وتعاونًا. تتراجع واجهة المستخدم التقليدية، لتصبح أداة مخصصة بشكل أساسي لمحترفي تكنولوجيا المعلومات والمستخدمين المتقدمين. يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على أتمتة معظم التفاعلات بين الإنسان والبرمجيات، مما يوفر إرشادات خطوة بخطوة ويسلط الضوء على المعوقات. ومع ذلك، لا تزال هناك حاجة إلى التدخل البشري لاتخاذ القرارات الحاسمة. تشمل الميزات الأساسية المتوقعة في هذه المرحلة ما يلي:
الوكلاء كواجهات: تهيمن واجهات المحادثة على تفاعل المستخدم، مما يقلل من الاعتماد على واجهة المستخدم (UI).
التواصل بين الوكلاء: يتواصل وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر منصات البرامج المختلفة بسلاسة باستخدام بروتوكولات موحدة تشبه HTTP.
التكامل الديناميكي: تصبح عمليات التكامل اليدوية بين المنتجات البرمجية قديمة، حيث يتبادل وكلاء الذكاء الاصطناعي المعلومات في الوقت الفعلي. يسمح هذا التحول لمحترفي تكنولوجيا المعلومات بالتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى مثل الاستراتيجية والابتكار، بدلاً من الصيانة الروتينية واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. تصبح مهام سير العمل أكثر مرونة، حيث يقلل التواصل السلس بين وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاختناقات ويسرّع عمليات اتخاذ القرار.
تتخيل المرحلة التطورية النهائية تطبيقات مؤسسية تتمتع باستقلالية شبه كاملة، وتتطلب الحد الأدنى من التدخل البشري. يحدد المستخدمون الأهداف ويتعاون وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحقيقها ضمن ضوابط حماية مؤسسية محددة مسبقًا. تشمل الخصائص الرئيسية ما يلي:
وكلاء الذكاء الاصطناعي الموجهين نحو الهدف: يحدد المستخدمون الأهداف ويقوم الوكلاء الذكاء الاصطناعي بتنفيذ المهام من البداية إلى النهاية.
مسارات إرشادية قابلة للتكوين: تحدد المبادئ التوجيهية القابلة للتكيف حدود المهام ونقاط اتخاذ القرار ومتطلبات التفويض. يمكن تهيئتها باستخدام لغة طبيعية، مما يلغي الحاجة إلى مهارات تكنولوجيا المعلومات المتخصصة. على سبيل المثال، يمكن للمسؤولين إدخال تعليمات بسيطة مثل "توجيه جميع الفواتير التي تزيد قيمتها عن 10000 دولار أمريكي للموافقة عليها من قِبل إدارة الشؤون المالية،" وسيقوم النظام بإنشاء سير العمل المناسب.
ومع ذلك، يمكن أن تشمل القيود المحتملة غموض اللغة، حيث قد تؤدي الأوامر الغامضة أو سيئة الصياغة إلى تكوينات غير مقصودة. يعد ضمان الدقة وتوفير آليات احتياطية، مثل المطالبات الموجهة أو خطوات التحقق من الصحة، أمرًا ضروريًا لمواجهة هذه التحديات.
واجهات المستخدم عند الطلب: يتم إنشاء واجهات ديناميكية حسب الحاجة لاتخاذ القرار أو عرض المعلومات.
إدارة البيانات غير المنظمة: يتم جمع المعلومات في المقام الأول في تنسيقات غير منظمة ولكن يتم تحويلها إلى بيانات منظمة أو شبه منظمة للتحليلات وإعداد التقارير.
بنية مبسطة: تتألف تطبيقات المؤسسة من مكونين رئيسيين—وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين ومسارات إرشادية قابلة للتكوين مع حدود النطاق. يتم تخزين البيانات في مستودعات مركزية على مستوى المؤسسة، ما يلغي الحاجة إلى مستودعات البيانات الخاصة بالتطبيقات.
في هذه الحقبة، من المتوقع أن تكون مكاسب الإنتاجية كبيرة، مع المزيد من الفوائد بما في ذلك انخفاض التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لتطبيقات المؤسسة وإدارة البيانات.
