لطالما رغبت المؤسسات في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي. حتى قبل الطفرة الأخيرة نسبياً في نماذج الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي، كان يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه بمثابة موجة جديدة محتملة للثورة الصناعية. وتُعدّ وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات أحدث تجليات هذه الإمكانية.
صُممت هذه الأنظمة لتكون أنظمة ذكاء اصطناعي موجهة نحو تحقيق الأهداف، قادرة على التخطيط والاستدلال واتخاذ الإجراءات بشكل مستقل بناءً على سير العمل المؤسسي. ويمكنها التفاعل مع الأدوات والتطبيقات ومصادر البيانات الداخلية والخارجية للمؤسسة لاتخاذ قرارات مدروسة وديناميكية. وعلى عكس روبوتات المحادثة التقليدية، لا تقتصر وظيفتها على إعلام المستخدمين بكيفية إنجاز مهمة ما، بل يمكنها تنفيذ تلك المهمة أيضًا، مع التعلم المستمر من أفعالها وتحسينها وفقًا لإطار عمل قائم على المخاطر والنتائج والمكافآت.
تتبع هذه الأنظمة الذكية العاملة في المؤسسات نمطًا توقعه خبراء الصناعة منذ فترة. فبحسب تقرير غارتنر ، ستُتخذ نحو 15% من القرارات التشغيلية اليومية للمؤسسات بشكل مستقل بواسطة هذه الأنظمة الذكية بحلول عام 2028. ويكتسب هذا الأمر أهمية بالغة بالنظر إلى أن النسبة كانت صفرًا في عام 2024.
لذا، من السهل فهم سبب إقبال المؤسسات على وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي بمزيج من الإلحاح والتوقعات. فهم يرونها عنصراً أساسياً في مسيرة تحقيق سرعة ونطاق وكفاءة غير مسبوقة، إذا ما تم تطبيقها بالشكل الأمثل.
أفضل طريقة للقيام بذلك هي فهمها على أكمل وجه. تابع القراءة لتحقيق ذلك.
كيف تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
تعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي على مزيج من الاستدلال القائم على نموذج التعلم الموجه بالتعلم (LLM) مع قدرات الوصول إلى النظام الداخلي والتنفيذ.
ببساطة، يتلقى الموظف مهمة أو هدفًا. قد يكون هذا بسيطًا مثل "حل مشكلة عميل XYZ" أو معقدًا مثل "تحديد المخاطر في هذا العقد وفقًا لإرشادات اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)". ثم يبدأ الموظف بتحديد الخطوات اللازمة لإنجاز المهمة. قد يتطلب ذلك طلب الوصول إلى ملفات وتطبيقات وأدوات مختلفة، بالإضافة إلى أذونات استخدام جميع المعلومات اللازمة لأداء هذه المهام. والأهم من ذلك، أنه بدلًا من انتظار شخص لتنسيق هذه العملية يدويًا، يتم ذلك تلقائيًا. workflow orchestration يستطيع الوكيل القيام بكل ذلك بمفرده. ويمكن تحديد الحدود الدقيقة مسبقاً، مثل البيانات التي يمكنه الوصول إليها، والصلاحيات التي يحصل عليها مع هذا الوصول، ومدى قدرته على منح الأدوات الأخرى إمكانية الوصول إلى المعلومات التي لديه حق الوصول إليها.
تعتمد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية على حلقة التشغيل "التخطيط، التنفيذ، المراقبة، التنفيذ". يقوم النظام بتفسير الطلب، ووضع خطة لتنفيذه، وتقسيم الطلب إلى أهداف أصغر، وتنسيق الوصول إلى البيانات والأدوات واسترجاعها، وتنفيذ المهام، ومراقبة جميع النتائج، وتعديلها وفقًا لذلك حتى يتم تلبية الطلب بأكبر قدر ممكن من الفعالية والكفاءة.
باختصار، يعتمد البرنامج على "طبقة الأدوات" للتفاعل مع مختلف أنظمة الأعمال الضرورية. وتشمل هذه الأنظمة عمليات التكامل وواجهات برمجة التطبيقات لمنصات مثل Salesforce وServiceNow وJira وWorkday وGoogle Workspace وMicrosoft 365 وSlack، أو بحيرات/مستودعات البيانات.
كل هذه الأمور ضرورية لكي يتمكن الوكيل من البحث في السجلات، وإنشاء التذاكر، وصياغة رسائل البريد الإلكتروني، وتحديث الحقول، وتفعيل عمليات الموافقة، أو إنشاء ملخصات وتوصيات.
أخيرًا، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على سياق المؤسسة نفسه. يستمد هذا السياق من السياسات الداخلية، وعقود العملاء، ووثائق المنتجات، والتذاكر السابقة، وتقارير الحوادث، ولوحات المعلومات المالية، وإرشادات الموارد البشرية، وأطر الامتثال، أو أي اعتبارات داخلية أخرى. ويتم توفير هذه المعلومات في الغالب من خلال أساليب مثل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، حيث يسترجع النظام معلومات داخلية موثوقة ويستخدمها لتطوير مخرجاته وتحسينها.
أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي
لم تُصمم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتكون حلاً واحداً يناسب الجميع. تحتاج المؤسسات المختلفة إلى أنظمة مختلفة بناءً على مستويات الاستقلالية، ومدى تعقيد الأنظمة، والمخاطر الإجمالية المرتبطة بها. فيما يلي بعض أكثر أنواع أنظمة الذكاء الاصطناعي شيوعاً في المؤسسات:
العوامل التفاعلية
تُعرف هذه الأنظمة أيضًا باسم الأنظمة القائمة على القواعد، وهي أنظمة تفاعلية تستجيب لمحفزات محددة وتتخذ إجراءات فورية دون الحاجة إلى تخطيط مُطوّل. تُستخدم هذه الأنظمة غالبًا في الحالات التي تتطلب تفاعلات متكررة مع العملاء، مثل حل شكاوى العملاء عبر الإنترنت، حيث يمكن لكلمات مفتاحية محددة أن تساعد النظام في تصنيف الاستفسار، وتحديد أولويته المناسبة، وتوجيهه وفقًا لذلك.
تم تحسين هذه العوامل للمهام السريعة والمتكررة حيث يكون مسار القرار بسيطًا وعادة ما يكون خطيًا.
الوكلاء القائمون على المهام
تُعرف هذه الوكلاء أيضًا باسم وكلاء التنفيذ أحاديي الهدف، وهي مصممة لإنجاز هدف محدد واحد. قد يشمل ذلك إنشاء تقرير، أو تلخيص محاضر الاجتماعات، أو إعداد بريد إلكتروني للمتابعة مع العميل. عمومًا، تُقسّم هذه الوكلاء الهدف المحدد إلى مهام أصغر، مثل البحث عن البيانات، والرجوع إلى الوثائق، وكتابة المخرجات، مع الالتزام بالنطاق المحدد مسبقًا.
تُعد هذه البرامج مثالية للحالات التي تتطلب تقليل العبء اليدوي الزائد، ولكن دون إلغاء الحاجة إلى إبقاء البشر على اطلاع للمراجعة والموافقة.
وكلاء التخطيط
تُعرف هذه الأنظمة أيضاً باسم أنظمة الاستدلال متعددة الخطوات، وهي أنظمة مصممة لتتجاوز الأنظمة القائمة على المهام بخطوة، وذلك من خلال إنشاء خطة منظمة تتطلب حل المشكلات على مراحل متعددة وإجراء تعديلات عند توفر معلومات جديدة. مع ذلك، يتمثل أحد أهم عيوبها في أنها، نظراً لملاءمتها لاتخاذ القرارات المستقلة، تتطلب ضوابط وآليات مراجعة أكثر صرامة فيما يتعلق بالتفسير والموثوقية.
تكمن قيمة هذه العوامل في تنفيذ سير العمل المعقد حيث يتطلب اتخاذ القرار وعيًا ديناميكيًا بالسياق والتسلسل والمنطق الشرطي.
وكلاء متعاونون
تُعرف هذه الأنظمة أيضًا باسم أنظمة متعددة الوكلاء أو فرق الوكلاء، وتتألف من وكلاء متخصصين يعملون بتناغم تام، ويؤدون أدوارًا مختلفة، مثل البحث والتحقق واتخاذ القرارات والتنفيذ. عادةً، يقوم أحد الوكلاء بجمع المعلومات، بينما يقوم آخر بتقييم المخاطر، ويتولى الثالث تنفيذ الإجراءات المعتمدة. يتيح هذا النهج للمؤسسات توسيع نطاق وظائفها مع تجنب إرهاق وكيل واحد بمسؤوليات سير عمل كثيرة.
تُعد هذه الوكلاء مثالية في الحالات التي تتوقع فيها المنظمة عمليات نقل بيانات واردة وصادرة واسعة النطاق تتطلب اتخاذ قرارات وتنفيذها بشكل متسق، مع الاستفادة من الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات الأخرى.
الوكلاء المستقلون
تُعدّ الأنظمة المستقلة أنظمةً تتمتع بدرجة عالية من الاستقلالية، وتعمل دون تدخل بشري مباشر. فهي لا تقتصر على تنظيم سير العمل فحسب، بل تُنفّذه بالكامل. بعبارة أخرى، تستطيع هذه الأنظمة أتمتة مسارات الشراء بالكامل، أو إجراء مراقبة مستمرة للمخاطر المتعلقة بالأصول المالية في الميزانية العمومية، أو اتخاذ إجراءات تلقائية ضمن خطة الاستجابة للحوادث بناءً على تقييمها لحالة اختراق محتملة.
تُعدّ المخاطر المرتبطة باستخدام هذه الأنظمة عالية للغاية، إذ تؤثر على النتائج دون مراجعة بشرية في كل خطوة. ولذلك، لا تستخدمها المؤسسات إلا بعد وضع ضوابط صارمة، مثل ضوابط السياسات، والموافقات، والمراقبة المستمرة، وهياكل المساءلة الواضحة.
فوائد وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
تتمثل الفوائد الرئيسية التي توفرها أنظمة الذكاء الاصطناعي فيما يلي:
زيادة الكفاءة التشغيلية على نطاق واسع
تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي بقدرة فائقة على التعامل مع المهام المتكررة والمستهلكة للوقت والتي تتطلب تنسيقًا متزامنًا بين مختلف الأقسام. صحيح أن البشر قادرون على القيام بذلك أيضًا، لكن ليس بنفس الكفاءة. فمن خلال جمع البيانات بشكل مستقل، وتنسيق سير العمل، وتنفيذ الإجراءات، تستطيع هذه الأنظمة تقليل التدخل اليدوي وتحسين الخدمة والأداء في جميع المجالات التي تُطبّق فيها.
صُممت أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية لتجميع وتحليل المعلومات من مصادر متعددة في الوقت الفعلي، مما يتيح تقديم رؤى فورية كانت تستغرق ساعات أو أيامًا من العمل اليدوي. وتكتسب هذه التطبيقات أهمية خاصة في بيئات مثل عمليات الأمن، والامتثال، والمالية، ودعم العملاء، حيث تُعد السرعة بنفس أهمية الفعالية والدقة.
توسيع نطاق الوصول إلى المعرفة
تتشتت معارف معظم المؤسسات وتنتشر عبر مئات وآلاف الوثائق والأنظمة والمستودعات المختلفة. تتيح وكلاء الذكاء الاصطناعي مركزة هذه المعارف وتضمن تفعيلها عمليًا من خلال إتاحتها في أي وقت وأي مكان. وهذا يمكّن المؤسسات من توسيع نطاق خبراتها عبر الفرق والمواقع الجغرافية، وتقليل الاعتماد على عدد قليل من الأفراد، مع تحسين اتساق تطبيق السياسات.
تحسين الإنتاجية والتجربة
عندما يتم تفويض المهام الروتينية وأتمتتها، يستطيع الموظفون التركيز على أنشطة ذات قيمة أعلى، مثل وضع الاستراتيجيات والابتكار والتفاعل مع العملاء. في هذه الحالة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تكون متعاونة رقميًا من خلال إعداد المسودات وتلخيص البيانات وتنفيذ المهام الخلفية، وغيرها. ونتيجة لذلك، لا تتحسن الإنتاجية فحسب، بل ينخفض الإرهاق الوظيفي بشكل ملحوظ، مما يؤدي إلى زيادة رضا الموظفين والاحتفاظ بهم.
تحديات وكلاء الذكاء الاصطناعي في المؤسسات
إن المزايا التي توفرها أنظمة الذكاء الاصطناعي مغرية. ومع ذلك، من المهم إدراك وجود تحديات تقنية وتشغيلية وحوكمية جديدة مصاحبة لاستخدامها.
وتشمل هذه:
الوصول غير المنضبط إلى البيانات وكشفها
ببساطة، يُعدّ هذا أسوأ كابوس لأي مؤسسة. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الوصول إلى كميات هائلة من بيانات المؤسسة لمواصلة عملها على النحو الأمثل. ولكن، في غياب الضوابط المناسبة، ستقوم هذه الأنظمة باسترجاع البيانات الحساسة ومعالجتها، وربما كشفها. وهذا لا يثير قضايا تنظيمية فحسب، بل سيؤدي أيضاً إلى كارثة في العلاقات العامة. علاوة على ذلك، مع حجم البيانات الهائل في أي مؤسسة، يصبح من الصعب إدارتها مع تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة متعددة.
انعدام الشفافية وعدم القدرة على التفسير
مع تزايد أهمية دور الوكلاء في عملية صنع القرار، بات من الصعب فهم أسباب حدوث نتيجة معينة. ولا تزال العديد من المؤسسات تعاني من محدودية الشفافية في فهم منطق الوكلاء، واستخدام البيانات، ومسارات التنفيذ، إذ يُقوّض غياب الشفافية الثقة ويخلق تحديات تتعلق بعمليات التدقيق والتحقيقات والتقييمات التنظيمية.
المخاطر الأمنية
مع ازدياد استخدام المؤسسات لأنظمة الذكاء الاصطناعي، تتسع رقعة الهجمات الإلكترونية نتيجةً لإضافة نقاط تكامل جديدة إلى جانب واجهات برمجة التطبيقات وسير العمل الآلي. وقد يستغل المهاجمون المحتملون أساليب مثل حقن البرامج الضارة، وتسميم البيانات، وغيرها من الطرق للتلاعب بسلوكيات هذه الأنظمة. وبالتالي، عندما تتخذ هذه الأنظمة أي إجراء، كتحديث النظام أو تشغيل سير العمل، قد يكون تأثير هذا التلاعب بالغ الخطورة وغير متوقع.
فجوة الحوكمة والامتثال والمساءلة
تُطبّق معظم المؤسسات أنظمة الذكاء الاصطناعي دون وضع سياسات واضحة لتحديد المسؤوليات والمساءلة. وهذا يثير تساؤلات جوهرية، مثل: من المسؤول في نهاية المطاف عن قرارات هذه الأنظمة؟ وكيف تتم مراجعة الإجراءات والموافقة عليها أو رفضها؟ وتبقى هذه التساؤلات دون إجابة حتى يتم اعتماد هذه السياسات، مما يؤدي إلى مخاطر تتعلق بالامتثال وتوترات داخلية بين أقسام تقنية المعلومات والشؤون القانونية والأمن والأعمال.
أفضل الممارسات لإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
لا يقتصر نجاح نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي على القدرات التقنية فحسب، بل يتطلب أيضاً مراعاة الجوانب التقنية. فالذين يستغلون هذه الأنظمة على أكمل وجه هم من ينظرون إليها كأنظمة مؤسسية متكاملة، لا مجرد تجارب. ويتحقق ذلك من خلال تبني الممارسات التالية:
تطبيق سياسة الخصوصية
لا يُسمح للموظفين بالوصول إلا إلى البيانات والأنظمة الضرورية لإنجاز مهامهم الموكلة إليهم. ومن خلال تبني مبدأ أقل الامتيازات، تستطيع المؤسسات الاستفادة من نظام تحكم بالوصول قائم على الأدوار ومراعٍ للسياق، وتطبيقه، مما يمنع تجاوز الصلاحيات على جميع المستويات. تُقيّد الصلاحيات لضمان تقليل التعرض غير المقصود للبيانات، والحد من نطاق الهجمات المحتملة قدر الإمكان.
إنشاء حواجز حماية واضحة
يجب أن يكون لدى المؤسسة وضوح تام بشأن صلاحيات وكلائها قبل نشرهم. ويشمل ذلك وضع قيود على كيفية الوصول إلى البيانات الحساسة واستخدامها، والإجراءات المحظورة صراحةً، وآليات المراجعة البشرية. تضمن هذه الضوابط أن يعمل الوكلاء ضمن حدود مقبولة من المخاطر مع استمرارهم في تقديم القيمة المرجوة.
الحفاظ على الرؤية الكاملة
يجب أن تكون جميع إجراءات الوكلاء قابلة للتتبع بشكل كامل. ويمكن تحقيق ذلك على أفضل وجه من خلال تسجيل شامل لعمليات الوصول إلى البيانات، وخطوات الاستدلال، واستخدام الأدوات، ومنطق توليد المخرجات. كما أن هذه الإجراءات ضرورية لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها، وعمليات التدقيق، وإعداد التقارير الأخرى المتعلقة بالامتثال وفقًا للوائح المختلفة. علاوة على ذلك، تعزز هذه الشفافية الثقة في جميع أنحاء المؤسسة، وتتيح استجابة أسرع في حال حدوث أي مشكلة.
تبنى HITL
يضمن وجود عنصر بشري في عملية اتخاذ القرار (HITL) مراجعةً وموافقةً بشريةً دائمة. ليس من الضروري أن تكون جميع القرارات مستقلةً تمامًا، ويتيح هذا النهج للمؤسسات تحقيق التوازن بين الكفاءة والمساءلة، لا سيما خلال المرحلة الأولى من التبني. ويمكن للمؤسسات زيادة استقلالية موظفيها تدريجيًا مع ازدياد ثقتهم وتحكمهم.
مراقبة سلوك الموظفين وتحسينه باستمرار
لا يُفترض أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية أنظمةً تُفعّل وتُترك دون مراقبة. يجب مراقبة الأداء والمخرجات وإشارات المخاطر باستمرار للكشف عن أي انحراف أو أخطاء أو سوء استخدام. تُعدّ حلقات التغذية الراجعة ضرورية لتحسين جميع التوجيهات والسياسات والضوابط المستخدمة لإدارة هذه الأنظمة مع التحسين المستمر، وضمان توافق استخدام الأنظمة مع أهداف العمل ومتطلبات الامتثال.
كيف Securiti يساعد
أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية واقعاً لا مفر منه. لا تكتفي معظم المؤسسات بإدراك هذه الحقيقة، بل تحرص بشدة على الاستفادة القصوى منها لرفع كفاءة عملياتها وفعالية تنفيذها. مع ذلك، فإن هذا الحماس مقيد بمخاوف أمنية وتنظيمية .
تتطلب هذه الأنظمة، شأنها شأن جميع قدرات الذكاء الاصطناعي العام ، الوصول إلى كميات هائلة من البيانات وتعتمد عليها. وهذا يطرح تحديات متعددة. وهنا تكمن المشكلة. Securiti يمكن أن يساعد.
Securiti يُعد Gencore AI حلاً شاملاً لبناء أنظمة GenAI آمنة وعالية الجودة للمؤسسات .
يتكون حل المؤسسة هذا من عدة مكونات يمكن استخدامها بشكل جماعي لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة من البداية إلى النهاية وللتعامل مع التزامات وتحديات أمن بيانات الذكاء الاصطناعي عبر حالات استخدام مختلفة.
وتشمل هذه الميزات جدران الحماية الواعية بالسياق، وتصفية المدخلات/المخرجات على مستوى موجه الأوامر، بالإضافة إلى اكتشاف البيانات وتصنيفها وتقسيمها إلى فئات باستخدام DSPM مما يتيح الحماية بناءً على مستوى التهديد. ويمثل هذا تحولاً هاماً من نهج أمن البيانات التفاعلي إلى إدارة أمن البيانات الاستباقية الملائمة لسياق الذكاء الاصطناعي، مع ضمان استمرار المؤسسة في الاستفادة القصوى من موارد بياناتها دون التضحية بالأداء أو الفعالية.
اطلب عرضًا تجريبيًا اليوم لمعرفة المزيد حول كيفية Securiti يمكن أن يساعد مؤسستك على الاستفادة من وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي ونشرهم بأمان.
الأسئلة الشائعة حول وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
فيما يلي بعض الأسئلة الشائعة المتعلقة بوكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات:
