تمتلك الشركات "أنظمة ذكاء". والخطوة التالية أن تنتقل إلى "أنظمة فعل".

الذكاء الاصطناعي الوكيل ينتقل إلى مرحلة التنفيذ. تَعِد هذه الأنظمة المستقلة بتولي مهام سير العمل كاملة من البداية إلى النهاية، وتسعى المؤسسات إلى تسخير هذه الإمكانات. لكن المفارقة أن الاندفاع إلى نشر هذه التقنية قد يدفع بعض الشركات إلى إرباك ما يعمل لديها بالفعل.

يعمل Bruno Aziza من IBM، نائب رئيس استراتيجية البيانات والذكاء الاصطناعي والتحليلات في IBM، مع المؤسسات لمساعدتها على التوسع باستخدام التقنيات الناشئة، كي تصبح جهات رائدة في مجالاتها. وبحسب Aziza، كثيرًا ما تغفل المؤسسات حقيقة أن لديها بالفعل ذكاءً اصطناعيًا وأتمتة مدمجين داخل مهام سير العمل لديها.

بدلًا من إعادة بناء كل شيء حول الوكلاء، يرى Aziza أن على المؤسسات استخدامهم للبناء على ما ينجح بالفعل. وقال في مقابلة مع IBM Think: "طريق النجاح هنا ليس استبدال تلك العمليات التي أثبتت فعاليتها أو الاستغناء عنها. بل يتمثل في تعزيز هذه العمليات القائمة".

ويتضح هذا النهج القائم على التعزيز أكثر إذا نُظر إليه في سياق التطور الأوسع لتقنية المؤسسات. ولتبيّن كيف تستطيع المؤسسات دمج الذكاء الاصطناعي الوكيل بفاعلية ضمن مهام سير العمل القائمة، لا بد من تتبع الانتقال من أنظمة تُحلّل وتوصي إلى أنظمة قادرة على اتخاذ إجراء ذاتي وتقديم قيمة أعمال ملموسة.

وقد سلك قادة التقنية في المؤسسات مسارًا مألوفًا: بدأوا ببناء "أنظمة السجلات"، ثم "أنظمة التفاعل"، ثم "أنظمة الذكاء". والآن، مع الذكاء الاصطناعي الوكيل، تبدأ مرحلة جديدة: "أنظمة الفعل".

وقال Aziza: "ما نكتشفه هو أن أنظمة الذكاء مفيدة، لكنها غير كافية". وأضاف: "بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وبفضل قدرات حوسبة تكاد تكون بلا حدود، وتخزين محدود، وشبكات قوية، أصبحنا في مرحلة يمكننا فيها التفكير بجدية في تسريع الإجراءات—وهي العناصر المرتبطة مباشرة بالنتائج المالية للمؤسسة. لقد حاولنا دائمًا الوصول إلى ذلك، لكننا اليوم في مرحلة تاريخية تُمكّننا فعلًا من الانتقال إلى الفعل".

لكن بناء "أنظمة الفعل" ليس مسارًا بسيطًا أو خطيًا. فبالنسبة لكثير من قادة التقنية، ما تزال الأسئلة المتعلقة بالاستقلالية والمساءلة والأتمتة مطروحة بقوة. ومع أن دورة الزخم حول الذكاء الاصطناعي تتصدر العناوين منذ سنوات، فإن العمل الحقيقي يبدأ حين يزول هذا الزخم.

ويقول Aziza: "أعتقد أن على الشركات الناضجة أن تتعامل مع هذا الأمر بتحفّظ: الجميع يخبرك أنه سيكون سهلًا جدًا، أليس كذلك؟" "تركّز على بيانات قوية، ثم تختار حالات الاستخدام، ثم تُجري بعض التجارب، وفي النهاية تُحوِّل حالات الاستخدام الناجحة إلى ممارسة تشغيلية. ولكن هذا ليس ما يحدث في الواقع".

ومن أكثر ما يلاحظه Aziza شيوعًا اعتقاد أن بناء وكيل ونشره داخل المؤسسات سيعمل تلقائيًا. ويقول: "داخل المؤسسة، المخاطر أعلى بكثير".

ومع انتقال المزيد من التجارب إلى بيئات التشغيل، بدأ قادة الأعمال يطرحون أسئلة مختلفة حول المفاضلات، وكيفية التوسّع، وما يعنيه ذلك للأداء.

ويضيف Aziza: "لدينا اليوم قدر كافٍ من النضج وأمثلة كثيرة في الصناعة، ما يسمح بالوصول إلى مستوى نُسرّع فيه العمل التشغيلي الحقيقي".

كان أحد أكبر التحولات هذا العام هو السعي لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. لكن Aziza يرى أن هذا الاندفاع قد يكون في غير اتجاهه. فكثير من المؤسسات لديها أصلًا ذكاء اصطناعي وأتمتة مدمجان ضمن مهام سير العمل. وبدلًا من إعادة بناء كل شيء حول الوكلاء، يقول إن الأفضل هو تعزيز ما ينجح بالفعل.

ويقدم مثالًا واضحًا: الموافقات على القروض في القطاع المصرفي. فهذه عمليات حتمية؛ وإدخال وكلاء احتماليين قد يضيف عدم يقين، لا أن يقلله.

ويقول: "إن القدرة على الجمع بين هذين الأمرين أمر مهم حقًا". وشرح أن هذا هو الوكيل الناقص: هو وكيل يحل محل أنظمة تعمل أصلًا، لكنه ينتهي بنتائج أسوأ

وقال: "هذا أمر لا يتم الحديث عنه بما فيه الكفاية، وعلى المؤسسات أن تنتبه له". "المسألة ليست التخلص من الأتمتة واستبدالها بقدر كبير من العمل القائم على الذكاء الاصطناعي الوكيل. ولكن الفكرة في الجمع بين الاثنين ".

تتمثل الخطوة التالية في تكامل الأنظمة مع الوكلاء. ويضيف: "سنصل إلى مرحلة يبني فيها عدد متزايد من الموظفين وكلاءهم بأنفسهم، إما باستخدام وكيل جاهز ثم تخصيصه، أو لأن قاعدة الموظفين وصلت إلى مستوى عالٍ من النضج". "سنرى المزيد من الوكلاء. السؤال هو، كيف يمكنك تنسيق عمل هؤلاء الوكلاء؟ وبالتالي، هناك مجموعة من القدرات التي تحتاج إلى تطويرها من أجل القيام بذلك بشكل صحيح."

وهذا التنسيق لا يحدث تلقائيًا. وبحسب Aziza، فإن المؤسسات التي تنتقل إلى بيئة التشغيل مع الوكلاء تحتاج إلى بناء خمس قدرات أساسية لضمان النجاح: التعاون بين وكلاء متعددين، والتكامل عبر النظام البنائي، والمواءمة مع الأدوات والقواعد القائمة، والإشراف والتحكم، وطبقة تشغيلية مخصصة تُعرف باسم عمليات الوكلاء agents ops. وقال: "هذه القدرات الخمس هي الركائز الأساسية لاستراتيجيتك القائمة على الذكاء الاصطناعي الوكيل في المرحلة المقبلة".

وفي وقت سابق من هذا العام، شدد Model Communication Protocol (MCP) ومعايير أخرى طورتها Google (Agent2Agent Protocol) وIBM (ACP) وجهات أخرى، على أهمية اكتشاف الوكلاء وتمكينهم من التواصل.

وقال Aziza: "تخيل أنك تستيقظ غدًا في بيئة تعج بوكلاء تحليلات. "من يفعل ماذا؟ من الذي يحصل على البيانات؟ من يبني الرؤى؟ من المشرف على العملية؟ من الذي يتحقق من صحة البيانات ومن قابلية الرؤى للتنفيذ؟ هناك أسئلة كثيرة من هذا النوع، وإذا لم تكن لديك معايير، يصبح من الصعب حقًا تنفيذها".

ويقارن كثيرون الوضع الحالي للوكلاء بحالة الإنترنت قبل HTTP. لكن Aziza يرى أن الذكاء الاصطناعي الوكيل يضيف شيئًا مختلفًا تمامًا إلى النقاش. وبالنسبة له، يمكن تشبيه تطور الذكاء الاصطناعي اليوم باختراع السيارة: صحيح أن السيارات استبدلت الخيول في نهاية المطاف، لكنها في الوقت نفسه عززت الابتكار.

وقال: "هناك تسارع هائل في الابتكار. وهناك أيضًا فرصة كبيرة لأن نرتقي بأنفسنا إلى مستوى جديد". ليس من السهل إيجاد مخطَّط جاهز، لكننا نعلم بالتأكيد أن توحيد معايير الاتصال سيكون ضروريًا إذا أردنا مضاعفة تأثير هؤلاء الوكلاء الفرديين."