ما هي الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وهي تتخذ القرارات وتؤدي المهام بشكل مستقل مع الحد الأدنى من الرقابة البشرية. وبفضل النماذج المتقدمة، يمكن للأنظمة الوكيلة تحديد مسار العمل واستخدام أدوات برمجية متعددة لتنفيذه. كما أن قدرة الأنظمة الوكيلة على التفكير والتخطيط والتنفيذ تتيح لها معالجة مجموعة واسعة من الحالات التي تكون أتمتتها باستخدام المنطق والقواعد المكوَّنة مسبقًا أمر غير عملي أو مستحيل.

تعمل هذه التكنولوجيا على تطوير العديد من وسائل الراحة الحديثة — من المساعدين الافتراضيين البسطاء الذين يستجيبون للمستخدمين باستجابات جاهزة إلى المركبات ذاتية القيادة التي تتنقل عبر حركة المرور. ومع الابتكارات الحديثة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعتمد الأنظمة الوكيلة اليوم أدوارًا أكثر تحديًا وديناميكية مع خبرة أكبر. كما يمكن أيضًا للأنظمة الوكيلة المتعددة، والمدعومة بالذكاء الاصطناعي، العمل معًا والتنسيق مع العديد من المستخدمين.

تعمل جميع الأنظمة الوكيلة على مقياس متدرج من المرونة. إن الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي القائمة على القواعد التي تكون بدون ذاكرة أو بذاكرة محدودة تمثل النماذج الأقل مرونة، حيث تنفذ المهام على أساس الشروط المعينة مسبقًا. أما الأنظمة الوكيلة الأكثر استقلالاً فيمكنها معالجة المشكلات غير المنتظمة ومتعددة الخطوات وإيجاد حلول فعّالة. كما يمكنها أيضًا تصحيح الأخطاء ذاتيًا والتكيف مع المعلومات الجديدة.

تتيح هذه القدرات المتقدمة للأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أتمتة وظائف الأعمال المعقدة، مما يجعل حالات الاستخدام المحتملة لديها واسعة النطاق. ومن خلال الأنظمة الوكيلة المتعددة، تتعاون الفِرق التي تعمل على الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر الأقسام والمؤسسات المختلفة. يمكن للشركات أيضًا إنشاء الأنظمة الوكيلة الخاصة بها لاستيفاء أهداف وعمليات الأعمال الفريدة الخاصة بها.

كيف تعمل الأنظمة الوكيلة المدعومة الذكاء الاصطناعي؟

على الرغم من اختلاف تعقيدها، يتم إنشاء الأنظمة الوكيلة الذكية وفقًا لأربعة أنماط تصميم أساسية تسمح لها بالتكيف مع السيناريوهات المتنوعة. فلنحلل هذه الإمكانات المركزية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة، ونتابع كيف يستخدمها أحد الأنظمة الوكيلة المتقدمة لمعالجة طلب إعداد للشراء مُعقّد.

تصميم خطة

لتحديد الخطوات اللازمة لإكمال المهام المعينة، تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة للغاية وواسعة النطاق التي تسمى بالنماذج الحدودية. ويتيح هذا للأنظمة الوكيلة تعديل مسار عملها وإنشاء تدفقات عمل جديدة بدلاً من اتباع المسارات المحددة مسبقًا بدقة.

مثال:  يطلب المستخدم من وكيل الذكاء الاصطناعي اختيار مورِّد جهة خارجية يطابق أفضليات الشركة مثل الفعالية من حيث التكلفة. واستجابةً لذلك، ينشئ وكيل الذكاء الاصطناعي سير عمل وكيل مخصص للعثور على أفضل مورِّد. وتشمل الخطوات البحث في معايير الاختيار الخاصة بالشركة، وتحديد الموردين المؤهلين، وطلب العروض وتقييمها لتقديم توصية.

استخدم الأدوات البرمجية

تستخدم الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أدوات مختلفة لتنفيذ خططها. وتسمح الأدوات الشائعة للأنظمة الوكيلة بجمع البيانات وتحليلها، وإجراء عمليات الاحتساب، وإنشاء تعليمات برمجية جديدة وتشغيلها. تعمل واجهات برمجة التطبيقات (APIs) على تبسيط الاتصال مع البرامج الأخرى، بحيث يمكن للأنظمة الوكيلة تنفيذ المهام ضمن أنظمة الأعمال. النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) — وهي نوع من  الذكاء الاصطناعي التوليدي  الذي يفسر وينشئ تعليمات برمجية ونص اللغة الطبيعية — تسمح أيضًا للأنظمة الوكيلة بالتواصل بشكل حواري مع المستخدمين. ويساعد هذا التفاعل الحدسي المستخدمين على مراجعة عمل الأنظمة الوكيلة بسهولة.

مثال:  يستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي أدوات بحث الويب والمستندات لفحص معلومات المورِّد المنتشرة عبر رسائل البريد الإلكتروني للشركة وملفات PDF وقواعد البيانات ومواقع الويب. وتساعد أدوات التعليمات البرمجية والحاسبة الوكيل على المقارنة والاختيار بين عروض أسعار المورِّدين وشروط الدفع المختلفة. وخلال دقائق، يقوم الوكيل بإنشاء تقرير تفصيلي مكتوب يرشح مورِّد جهة خارجية.

مراجعة الأداء

باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة كمحركات استدلال، تعمل الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين أدائها من خلال التقييم الذاتي وتصحيح مخرجاتها بشكل متكرر. تقوم الأنظمة متعددة الوكلاء بتقييم أدائها من خلال آليات الملاحظات. كما تسمح ذاكرتها الوافرة للأنظمة الوكيلة بتخزين البيانات من السيناريوهات السابقة، وبناء قاعدة معرفة غنية لمعالجة العقبات الجديدة. تسمح عملية المراجعة هذه للأنظمة الوكيلة باستكشاف المشكلات وإصلاحها عند ظهورها وتحديد أنماط التنبؤات المستقبلية — كل ذلك بدون برمجة إضافية.

مثال:  من خلال التقييم الذاتي للنتائج، يُحسِّن وكيل الذكاء الاصطناعي جودة عملية اختيار الإعداد للشراء ودقتها. كما يمكن أن يدمج الوكيل المزيد من عوامل الاختيار مثل الاستدامة البيئية.

التعاون مع أعضاء الفريق والأنظمة الوكيلة الأخرى

بدلاً من وكيل واحد يقوم بكل الأدوار، يمكن لشبكة من الأنظمة الوكيلة المتخصصة في أدوار محددة أن تعمل معًا في أنظمة متعددة الوكلاء. ويتيح هذا التعاون بين الوكلاء لفريق الأنظمة الوكيلة حل المشكلات المعقدة بشكل أكثر فعالية. ويمكن للأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا التنسيق مع المستخدمين المختلفين عند الحاجة، وطلب المعلومات أو التأكيد قبل المتابعة.

مثال:  قبل تقديم الطلب، يطالب الوكيل المستخدم بمراجعة سير عمل الوكيل والموافقة على الاختيار النهائي. ولمعالجة أوامر أكثر تعقيدًا، يمكن استبدال وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بعملية الإعداد للشراء بعدة أنظمة وكيلة متخصصة، مثل وكيل موظف المشتريات أو وكيل مدير العقود. يساعد هذا النمط متعدد الوكلاء على أتمتة تدفقات العمل الأكثر تعقيدًا، خاصة عند دمجها في أنظمة وتطبيقات البيانات الموحدة للشركة.

ما هي مزايا الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

بفضل إمكانات التعلم والاستدلال الدقيقة، تقدم الأنظمة الوكيلة المستقلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مستويات أكثر عمقًا من التخصص عند مقارنتها بالحلول القياسية الأخرى. ويوفر هذا الأداء الوظيفي المتزايد العديد من المزايا للشركات أثناء نموها. فعند التكامل مع تدفقات عمل الشركة، يمكن للأنظمة الوكيلة الذكية القيام بما يلي:

• زيادة الإنتاجية
  تؤدي أدوات وكيل الذكاء الاصطناعي إلى توفير وقت الفِرق من خلال اتخاذ القرارات المستمرة اللازمة للمهام المعقدة دون تدخل بشري كثيف، مما يعزز الكفاءة الكلية.
• تحسين الدقة يمكن للأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي فحص مخرجاتها ذاتيًا، وتحديد فجوات المعلومات وتصحيح الأخطاء. وهذا يسمح للأنظمة الوكيلة بالحفاظ على مستويات عالية من الدقة مع تسريع العمليات المتعددة.
• توسيع نطاق التوافر يمكن أن تستمر الأنظمة الوكيلة في العمل خلف الكواليس، بدءًا من إكمال المهام للمشروعات الجارية وحتى استكشاف أسئلة العملاء وإصلاحها بعد ساعات العمل المعتادة.
• تحرير مسؤوليات الفريق من خلال عمليات سير العمل القابلة للتكيف، تحرر الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الِفرق من أعباء العمل التشغيلية الثقيلة، بحيث يمكنهم بدلاً من ذلك التركيز على الاستثمارات والابتكارات الكبيرة.
• توفير التكاليف يمكن أن تؤدي أتمتة وكيل الذكاء الاصطناعي إلى تقليل النفقات التشغيلية بشكل كبير من خلال إزالة أوجه القصور والأخطاء المكلفة في العمليات اليدوية والتعاون بين الوظائف.
• التغلب على مشكلات وحدات البيانات المنفصلة يمكن لشبكة من الأجهزة الوكيلة التعاونية المترابطة الحد من العقبات الشائعة للعمليات المعقدة من خلال تبسيط جمع البيانات وتدفقات العمل عبر الأقسام المختلفة.
• إنشاء تطبيقات متخصصة يمكن للمؤسسات إنشاء فِرق من الأنظمة الوكيلة المتميزة لأداء وظائف فريدة وفقًا لاحتياجاتها، وذلك بتدريب الأنظمة الوكيلة على البيانات الداخلية وتدفقات العمل لأتمتة عمليات الأعمال المخصصة.
• التوسع وفقًا للاحتياجات المتغيرة يمكن للأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التكيف بسهولة مع أحجام متزايدة من المهام، مما يسمح للشركات بالتوسع مع تحسين مرونتها التشغيلية وكفاءتها من حيث التكلفة.
• تعزيز عملية اتخاذ القرار المستندة إلى البيانات من خلال تحليل البيانات، يمكن للأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط ضمن مجموعات البيانات المعقدة واقتراح رؤى محتملة حول النتائج المستقبلية، مما يعزز من عملية اتخاذ القرارات في الشركات.

ما أنواع الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

تأتي الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في أنواع مختلفة تختلف من حيث التعقيد، من الأنواع البسيطة إلى المتطورة. ومن خلال الجمع بينها، يمكن للمؤسسات إنشاء أنظمة مخصصة متعددة الوكلاء لتناسب احتياجاتها الخاصة. فيما يلي ستة أنواع من الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ومدى مناسبتها للسيناريوهات المختلفة:

الأنظمة الوكيلة التفاعلية

تتبع الأنظمة الوكيلة التفاعلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الأنظمة التقليدية المستندة إلى القواعد. وهي معروفة أيضًا باسم الأنظمة الوكيلة المنعكسة، وتبدأ في العمل بعد تلقي طلبات المستخدمين، وتلتزم دائمًا بالقواعد المعينة مسبقًا. يعمل هذا النهج بشكل أفضل للمهام المتكررة. على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي التفاعلي استخدام روبوت دردشة لمعالجة الطلبات الشائعة مثل إعادة تعيين كلمة المرور من الكلمات الأساسية أو العبارات الحوارية.

تفتقر الأنظمة الوكيلة التفاعلية بشكل عام إلى الذاكرة الكبيرة، مما يجعلها أكثر ملاءمة للسيناريوهات المحدودة قصيرة الأمد. ومن ناحية أخرى إيجابية، تُثبت الأنظمة الوكيلة التفاعلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي انخفاض صيانتها، إذ تتطلب الحد الأدنى من البرمجة للعمل.

الأنظمة الوكيلة الاستباقية

إن الأنظمة الوكيلة الاستباقية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتميز بذكاء أكبر من الأنظمة الوكيلة التفاعلية، إذ تستخدم خوارزميات تنبؤية لتعزيز وظائف أكثر دقة. وتعمل هذه النماذج على تحديد الأنماط وتوقع النتائج المحتملة واختيار أفضل مسار عمل دون تدخل بشري. يمكن لهذه الأنظمة الوكيلة مراقبة الأنظمة المعقدة مثل سلاسل التوريد، وتحديد المشكلات بشكل استباقي والتوصية بالحلول.

الأنظمة الوكيلة الهجينة

كما يوحي اسمها،، تجمع الأنظمة الهجينة بين كفاءة الأنظمة الوكيلة التفاعلية وبين التمييز الدقيق للأنظمة الوكيلة الاستباقية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ويوفر هذا المزيج أفضل ما في العالمين. فيمكن أن تتفاعل بكفاءة مع السيناريوهات الروتينية وفقًا للقواعد المعينة مسبقًا. كما يمكنها ملاحظة المواقف الأكثر دقة والاستجابة لها.

الأنظمة الوكيلة القائمة على النتائج

تركز الأنظمة الوكيلة القائمة على النتائج على إيجاد أفضل تسلسل ممكن لتحقيق النتيجة المرجوة. فهي تقِّيم كل مسار عمل محتمل على أساس قياسات رضا المستخدم، ثم تحدد الخيار بأعلى الدرجات. وتُعد الأنظمة الوكيلة القائمة على النتائج القوة الدافعة وراء أنظمة ملاحة السيارات، والروبوتات، والتداول المالي.

الأنظمة الوكيلة القائمة على التعلم

يمكن للأنظمة الوكيلة القائمة على التعلم والمدعومة بالذكاء الاصطناعي تحسين أدائها استنادًا إلى التجارب السابقة. وهي تستخدم مولدات المشكلات التي تنشئ سيناريوهات اختبارية لتجربة استراتيجيات جديدة وجمع البيانات وتقييم النتائج. كما تقوم الأنظمة الوكيلة القائمة على التعلم والمدعومة بالذكاء الاصطناعي بتتبع ملاحظات المستخدمين وسلوكهم لإلقاء الضوء على أفضل نهج، مما يُحسن الفروق الدقيقة والدقة الشاملة بمرور الوقت.. تساعد الأنظمة الوكيلة الحالية القائمة على التعلم والمدعومة بالذكاء الاصطناعي في إنشاء مساعدين افتراضيين متطورين يتكيفون مع احتياجات المستخدمين.

الأنظمة الوكيلة التعاونية

الأنظمة الوكيلة التعاونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تمثل شبكة من الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعمل بتناغم لإتمام المهام المعقدة عبر وحدات التخزين التنظيمية. ويمكنها إنشاء تدفقات عمل مخصصة وتفويض المهام إلى كيانات أخرى، وحتى الأشخاص والأنظمة الوكيلة الأخرى المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

كيف تستخدم الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

تتكيف الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسهولة مع حالات الاستخدام المتنوعة. وتكون بعض الأنظمة الوكيلة خاصة بأدوار معينة، حيث تعمل كأنظمة مساعدة متخصصة في أقسام مستقلة. ويلبي البعض الآخر الاحتياجات القابلة للتطبيق للتخصصات التجارية المتعددة — مثل نظام وكيل يقوم بحل نزاعات المعامَلات، سواء كانت ناشئة عن خدمة العملاء أو الحسابات الدائنة أو فِرق سلسلة التوريدات. وتعمل هذه الأنظمة معًا لإنجاز المهام على مستوى المؤسسة. يمكن تنشيط الأنظمة الوكيلة من خلال تفاعلات المستخدم أو تلقائيًا من خلال أحداث الأعمال. وعلى الرغم من أن حالات الاستخدام المحتملة لا حصر لها، إليك كيف يمكن للأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تلبية الاحتياجات التشغيلية المختلفة:

الخدمات المالية

• تبسيط إدارة التدفق النقدي من خلال أتمتة تقارير دفتر الأستاذ، والفوترة، والإيصالات، وسجلات الضرائب، والامتثال
• أتمتة توثيق بيانات المحاسبة في الوقت الفعلي ومعالجتها واسترجاعها، مما يقلل من الحاجة إلى الإدخال اليدوي
• الإشارة إلى نزاعات الفواتير، وتقديم توصيات بناءً على مصادر المعرفة الداخلية، وأتمتة عمليات الحل
• استخدام التحليلات التنبؤية لإنشاء رؤى اتخاذ القرارات المتعلقة بتخصيصات الميزانية وقرارات الائتمان وفرص الإيرادات وإدارة المخاطر

الموارد البشرية

• تبسيط عملية التوظيف من خلال إنشاء طلبات وأوصاف الوظائف، وفحص المرشحين، وأتمتة عمليات إدماج الموظفين الجدد
• معالجة طلبات إجازات الموظفين من خلال مراجعة أرصدة الإجازات والامتثال للسياسات، وتحديد ما إذا كانت المتطلبات الأساسية قد تم استيفاؤها، وتقديمها للاعتماد الإداري
• تعزيز مهارات الموظفين من خلال إنشاء خطط تعلم فردية والبحث من خلال المصادر الداخلية والخارجية عن الدورات التدريبية ذات الصلة

تكنولوجيا المعلومات والتطوير

• تعزيز الأمن من خلال اكتشاف التهديدات المحتملة والتخفيف منها بشكل استباقي، والحد من نقاط ضعف النظام
• تبسيط تدفقات العمل المتعلقة بالتطوير بما في ذلك مراجعة التعليمات البرمجية، والاختبارات المؤتمتة، والتكامل المستمر/النشر المستمر

التسويق والتجارة

• تحليل بيانات المستهلكين للتنبؤ بالنشاط وتتبع التفضيلات وتخصيص التفاعل
• مراقبة اتجاهات السوق وتقديم توصيات مخصصة استباقية لفرص النمو المحتملة
• تحسين مشاركة الجمهور من خلال تتبع المحتوى الترويجي في الوقت الفعلي، وتحديد الإعلانات ذات الأداء الضعيف، وتصميم اختبارات المقارنة بين الإعلانات وتشغيلها بشكل استباقي

الإعداد للشراء

• البحث عن البائعين للحصول على عروض محددة والتوصية بها، ثم تطوير استراتيجيات التفاوض من خلال مراجعة الأعمال السابقة واتجاهات الصناعة
• أتمتة إجراءات بدء العمل للمورِّدين، وأوامر الشراء، وتحرير الفواتير
• التنبؤ بتأخيرات التسليم، واقتراح موردين بديلين يناسبون متطلبات المشروع والجداول الزمنية، وإعادة توجيه الإنتاج للحد من الانقطاعات

المبيعات والخدمة

• الكشف الاستباقي عن النزاعات والتحقق من صحة المشكلات وتحديد الحلول وتنفيذها، مما يقلل من أوقات الانتظار بشكل كبير
• تصنيف طلبات العملاء وبطاقات الخدمات، وتوجيهها إلى الفِرق المناسبة والتوصية بحلول لمندوب خدمة العملاء لاعتمادها
• إنتاج رؤى مخصصة عن العملاء لتحديد فرص المبيعات والتوصية بها
• تعزيز قاعدة معرفة الفريق من خلال تحليل الحالات المغلقة حديثًا وإنتاج مقالات تلخص المشكلات والحلول الرئيسية

سلسلة التوريدات

• التنبؤ بالطلب في الوقت الفعلي، وتقييم المخزون والخدمات اللوجستية للتسليم لتقديم توصيات استباقية
• ضبط التسليمات لتقليل حالات الاضطراب، واختيار المسارات البديلة التي تلبي أهداف محددة للشركة، مثل خفض تكاليف النقل والبصمات البيئية
• تعزيز مراقبة الجودة عن طريق تبسيط عملية الفحص وتحديد الأخطاء في التصنيع والنقل والتخزين
• استكشاف مشكلات انقطاع الإنتاج وإصلاحها عن طريق طلب قطع الغيار، وطلب خدمات الصيانة، وإعادة توجيه الإنتاج إلى معدات بديلة

ما هي أفضل طريقة لتطبيق الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مكان العمل؟

حالات التطبيق المحتملة للأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمستقلة واسعة النطاق. ولكن لتحقيق أقصى استفادة منها، تعمل الأنظمة الوكيلة على أفضل وجه مع التكامل والتنسيق المدروس. ويجب مراعاة أفضل الممارسات التالية قبل دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة.

• اتباع المبادئ الأخلاقية للذكاء الاصطناعي
  يتحمل البشر المسؤولية النهائية عن إنشاء أنظمة وكيلة مدعومة  بالذكاء الاصطناعي الأخلاقي، والحفاظ على أعلى معايير الإنصاف والشفافية والمساءلة والخصوصية. لتحقيق ذلك، يجب أن تتبع إجراءات الذكاء الاصطناعي المسؤول عملية تصميم تتضمن مشاركة الإنسان في الحلقة (HITL)، حيث تكون هناك رقابة بشرية على كل مرحلة من مراحل التطوير والاستخدام. ويجب تحليل البيانات المستخدمة لتدريب الأنظمة الوكيلة بعناية للحد من التحيز والتمييز المحتملين.
• التأكيد على الإشراف البشري
  يجب أن يظل لدى الخبراء السلطة النهائية على عملية اتخاذ القرارات التي تتم من خلال النظام الوكيل المدعوم بالذكاء الاصطناعي. وينبغي لهم أن يحددوا مستوى استقلالية الأنظمة الوكيلة وأن يتطلبوا الموافقة النهائية قبل أن تكمل الأنظمة الوكيلة المهام الحساسة. يمكن أيضًا للخبراء البشريين استكشاف المشكلات وإصلاحها من خلال مراجعة عمليات سير عمل الأنظمة الوكيلة لاستكشاف الأخطاء المنطقية أو البيانات الأساسية المفقودة.
• تحضير البيانات الداخلية يعتمد أداء الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على أساس متين من بيانات الأعمال ذات الجودة العالية. وتحتاج الأنظمة الوكيلة إلى الوصول إلى نظام بيانات كامل وثري بالسياق لاتخاذ قراراتها وإجراءاتها. ولتحقيق أقصى استفادة من وكيل الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين الاستثمار في حلول الإدارة التي توحد البيانات وتحكمها عبر أنظمتهم.
• تعزيز العقلية التعاونية
  تعمل الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي فقط إذا كان أعضاء الفريق يعرفون كيفية استخدام الاستقلالية التي تتسم بها الأنظمة الوكيلة بشكل فعال. يجب على الفِرق أن تدرس بعناية أين يمكن أن تعمل أتمتة وكيل الذكاء الاصطناعي على تخفيف العقبات التشغيلية لتسهيل مسؤوليات العمل.
• دعم التدريب المستمر
  مع تطور تقنية وكيل الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية للتدريب المستمر. يمكن أن تساعد الجلسات التعليمية المنتظمة الفِرق على البقاء على اطلاع على أحدث الابتكارات والتطبيقات وأفضل الممارسات.
• القياس والتقييم
  ينبغي أن تعمل المؤسسات على تقييم الكفاءة والإنتاجية الكلية للأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل منتظم. ويجب أن تتضمن عملية المراجعة رصد الملاحظات من كل من الموظفين والعملاء. يمكن للتقييمات المنتظمة تقديم رؤى حول المجالات الممكنة للتطوير والتحسين.

ما الفرق بين وكيل الذكاء الاصطناعي والمساعد الرقمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

للوهلة الأولى، يبدو أن الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتداخل مع تقنية شائعة تعتمد على الذكاء الاصطناعي — وهي الأنظمة المساعدة الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يتم دمج الأنظمة المساعدة الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تطبيقات العمل اليومية، وهي تعمل بمثابة أنظمة مساعدة شخصية افتراضية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل جنبًا إلى جنب مع المستخدمين لدعم مهام أعمالهم باستخدام البيانات والحوسبة. ولكن من الناحية العملية، فإن كلا الأداتين تنفذان وظائف واحتياجات تشغيلية مختلفة. عند دمجهما في أنظمة وكيلة متعددة، يمكن لمهاراتها أن تكمل بعضها البعض، مما يعزز اتخاذ القرارات الثاقبة والتعاون. فيما يلي كيفية عمل أنظمة المساعدة الرقمية والأنظمة الوكيلة معًا لحل التحديات وتعزيز الإنتاجية على مستوى المؤسسة:

• التفاعل والتخصيص بسهولة
  تعمل أنظمة المساعدة الرقمية بواسطة الذكاء الاصطناعي التخاطبي كواجهات سهلة الاستخدام للتفاعل بين الأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمستخدمين. يمكن للمستخدمين إدارة الأنظمة الوكيلة باستخدام التعبير البشري الطبيعي، وكل ذلك مباشرة من خلال أنظمة المساعدة الرقمية المضمنة داخل تطبيقات الأعمال الأساسية الخاصة بهم. كما توفر أنظمة المساعدة الرقمية أنظمة أساسية موجهة منخفضة البرمجة أو بدون برمجة لإنشاء أنظمة وكيلة ذكية ومخصصة وتوسيع نطاقها. كما توفر تدفقات عمل موجهة لتحديد الأدوات ومصادر البيانات والقواعد التي يجب على الوكيل تنفيذها.
• الشراكة التعاونية
  من خلال التكامل العميق مع بيانات الأعمال والعمليات، تعمل أنظمة المساعدة الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأنظمة الوكيلة معًا لإنجاز المهام. ويمكن أن تعمل أنظمة المساعدة الرقمية على تنسيق عمل الأنظمة الوكيلة، وتحديد الأنظمة الوكيلة اللازمة لإنجاز طلبات المستخدمين. ومن خلال دمجها في تطبيقات الأقسام المختلفة، تعمل أنظمة المساعدة الرقمية أيضًا على الربط بين الأنظمة الوكيلة في شبكات تعاونية، بحيث تعمل معًا بدلاً من العمل بمعزل عن بعضها البعض.
• الأداء الوظيفي الديناميكي
  تستفيد بعض المهام من الأتمتة الكلية، بينما تستلزم مهام أخرى المشاركة البشرية خطوة بخطوة. ومن خلال عمل أنظمة المساعدة الرقمية والأنظمة الوكيلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي معًا في تناغم، فإنها تخدم كلا السيناريوهين. تقدم أنظمة المساعدة الرقمية مساعدة في الوقت الفعلي أثناء عمل المستخدمين — حيث تعمل على تحديد مصادر المعلومات وتلخيصها، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالأعمال، وإنتاج رؤى لاتخاذ القرارات، والتوصية بالحلول. بينما تلبي الأنظمة الوكيلة كلا الحاجتين. فيمكنها التفاعل بشكل وثيق مع المستخدمين لجمع مزيد من المعلومات أو اعتماد الإجراءات التي تؤثر على عمليات الأعمال. كما يمكنهم العمل بشكل مستقل ككيانات قائمة بذاتها، وحل المشكلات في الخلفية دون الحاجة إلى إدخال مستمر.

الأسئلة المتكررة