أتاح الذكاء الاصطناعي للفرق تنفيذ أفكار كانت تُناقَش سابقًا دون أن تتحول إلى واقع. ففي الواقع، يقول 75% من موظفي المؤسسات إن الذكاء الاصطناعي ساعدهم على إنجاز مهام لم يكن بإمكانهم تنفيذها من قبل. ولا يقتصر هذا الأثر على الفرق التقنية فقط؛ إذ نسمع الأمر نفسه من مختلف الإدارات. لقد تغيّرت طريقة إنجاز العمل، وبدأت المؤسسات تشعر بهذا التحوّل على نطاق واسع وبآثار ملموسة.
لقد رأينا هذا الأثر يتحقق عمليًا لدى أكثر من مليون شركة خلال السنوات القليلة الماضية. فعلى سبيل المثال، تمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي لدى إحدى كبرى شركات التصنيع من تقليص أعمال تحسين الإنتاج من ستة أسابيع إلى يوم واحد فقط. وفي شركة استثمار عالمية، جرى استخدام الوكلاء عبر عملية المبيعات بالكامل، ما أتاح لفرق المبيعات توفير أكثر من 90% من وقتهم لقضائه مع العملاء. وفي قطاع الطاقة، ساعد الوكلاء إحدى الشركات الكبرى على زيادة الإنتاج بما يصل إلى 5%، وهو ما أضاف أكثر من مليار دولار في إيرادات إضافية.
يحدث هذا اليوم لدى قادة الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، ومعه تتزايد الضغوط على الآخرين للحاق بالركب. غير أن ما يعيق التقدّم ليس مستوى ذكاء النماذج، بل الطريقة التي تُبنى بها الوكلاء وتُشغَّل داخل المؤسسات.
اليوم، نُقدّم Frontier، وهي منصة جديدة تساعد المؤسسات على بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي ونشرهم وإدارتهم ليؤدّوا أعمالًا حقيقية. تمنح Frontier الوكلاء المهارات نفسها التي يحتاجها الأفراد للنجاح في العمل: سياقًا مشتركًا، وتهيئة منظّمة، وتعلّمًا عمليًا قائمًا على التغذية الراجعة، وصلاحيات وحدودًا واضحة. وبهذا، تتمكّن الفرق من تجاوز حالات الاستخدام المعزولة، والانتقال إلى زملاء عمل بالذكاء الاصطناعي يعملون بانسجام عبر مختلف أقسام المؤسسة.
تعد HP(يفتح في نافذة جديدة)، وIntuit(يفتح في نافذة جديدة)، وOracle(يفتح في نافذة جديدة)، وState Farm(يفتح في نافذة جديدة)، وThermo Fisher(يفتح في نافذة جديدة)، وUber(يفتح في نافذة جديدة) من أوائل الجهات التي اعتمدت Frontier. كما بدأ عشرات العملاء الحاليين، ومنهم BBVA(يفتح في نافذة جديدة)، وCisco(يفتح في نافذة جديدة)، وT-Mobile(يفتح في نافذة جديدة)، بتجربة نهج Frontier بالفعل، لتشغيل بعض أكثر أعمال الذكاء الاصطناعي تعقيدًا وقيمةً لديهم.
“يساعدنا التعاون مع OpenAI على تزويد آلاف وكلاء وموظفي State Farm بأدوات أفضل لخدمة عملائنا. ومن خلال الجمع بين منصة Frontier وخبرات النشر لدى OpenAI وبين فرقنا، نُسرّع قدراتنا في الذكاء الاصطناعي ونكتشف طرقًا جديدة لمساعدة الملايين على التخطيط للمستقبل، وحماية ما يهمّهم أكثر، والتعافي بسرعة أكبر عند حدوث ما هو غير متوقع.“
تواجه الشركات بالفعل عبئًا متزايدًا نتيجة الأنظمة غير المترابطة وتشتّت الحوكمة عبر السُحب ومنصّات البيانات والتطبيقات. وقد جعل الذكاء الاصطناعي هذا التشتّت أكثر وضوحًا، وفي كثير من الحالات أكثر حدّة. ومع انتشار نشر الوكلاء في كل مكان، بات كل وكيل معزولًا عمّا يمكنه رؤيته أو تنفيذه. وبدلًا من أن يضيف كل وكيل جديد قيمة، قد يزيد التعقيد لأنه يفتقر إلى السياق الكافي لأداء المهمة بكفاءة.
ومع ازدياد قدرات الوكلاء، اتّسعت الفجوة بين ما تستطيع النماذج إنجازه وما يمكن للفرق نشره فعليًا. ولا تنبع هذه الفجوة من التكنولوجيا وحدها؛ إذ ما تزال الفرق تبني المعرفة اللازمة للانتقال بالوكلاء من تجارب أولية إلى عمل حقيقي بالوتيرة نفسها التي يتسارع بها تطوّر الذكاء الاصطناعي. ففي OpenAI وحدها، يُطلق تحديث جديد تقريبًا كل ثلاثة أيام، وهذه الوتيرة آخذة في التسارع. 1 ومواكبة ذلك تتطلّب موازنة دقيقة بين الضبط والتجربة. وهي معادلة يصعب إتقانها.
تشعر المؤسسات اليوم بضغط متزايد لإيجاد حلول لهذه التحديات، إذ تتّسع الفجوة بسرعة بين الجهات الرائدة مبكرًا في تبنّي الذكاء الاصطناعي وبين سائر المؤسسات الأخرى.
تعلّمنا أن الفرق لا تحتاج فقط إلى أدوات أفضل تعالج أجزاءً منفصلة من المشكلة، بل تحتاج إلى دعمٍ يمكّنها من إدخال الوكلاء إلى بيئة الإنتاج عبر نهج متكامل يشمل البناء والنشر والإدارة من البداية إلى النهاية.
وانطلقنا في ذلك من فهم كيفية توسّع المؤسسات في إدارة الأفراد أصلًا. فهي تنشئ عمليات توظيف وتهيئة واضحة، وتنقل المعرفة المؤسسية واللغة الداخلية، وتتيح التعلّم عبر التجربة وتحسين الأداء من خلال التغذية الراجعة، كما تمنح الوصول إلى الأنظمة المناسبة وتضع حدودًا واضحة للصلاحيات. وزملاء العمل بالذكاء الاصطناعي يحتاجون إلى المقومات نفسها.
لكي يعمل زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي بفاعلية حقيقية، هناك عناصر أساسية لا بدّ من توفّرها:
- فهم كيفية إنجاز العمل فعليًا عبر الأنظمة المختلفة، لا كما يُفترض نظريًا.
- إمكانية الوصول إلى الحاسوب والأدوات اللازمة للتخطيط والتنفيذ وحل المشكلات الواقعية.
- معايير واضحة للجودة، بحيث يتحسّن الأداء مع تغيّر طبيعة العمل وتطوّره.
- هوية وصلاحيات وحدود واضحة يمكن للفرق الوثوق بها والتحكّم فيها.
ويجب أن يعمل كل ذلك عبر عدد كبير من الأنظمة، وغالبًا عبر سُحب متعددة. تتكامل Frontier مع الأنظمة التي تمتلكها الفرق بالفعل، من دون فرض الانتقال إلى منصّة جديدة. يمكنك جمع بياناتك الحالية وحلول الذكاء الاصطناعي حيث توجد، ودمج التطبيقات التي تستخدمها اليوم، وذلك بالاعتماد على معايير مفتوحة. وهذا يعني لا صيغ وتنسيقات جديدة ولا الحاجة إلى التخلّي عن الوكلاء أو التطبيقات التي سبق نشرها.
وتكمن القوة الحقيقية لهذا النهج في أن زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي يصبحون متاحين ومفيدين عبر أي واجهة، لا محصورين خلف واجهة واحدة أو تطبيق بعينه. فهم يتعاونون مع الأشخاص حيثما يتم إنجاز العمل، سواء عبر التفاعل مع ChatGPT، أو من خلال سير العمل باستخدام Atlas، أو داخل تطبيقات الأعمال القائمة. وينطبق ذلك سواء طُوِّر الوكلاء داخليًا، أو جرى الحصول عليهم من OpenAI، أو دُمجوا من مورّدين آخرين تستخدمهم المؤسسة بالفعل.
يعرف كل موظف فعّال كيف تعمل المؤسسة، وأين توجد المعلومات، وما الذي يميّز القرارات الجيّدة.
وتقوم Frontier بربط مستودعات البيانات المعزولة، وأنظمة إدارة علاقات العملاء، وأدوات التذاكر، والتطبيقات الداخلية، لتمنح زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي سياقًا موحّدًا للأعمال. وبهذا، يفهمون تدفّق المعلومات، ونقاط اتخاذ القرار، والنتائج ذات الأهمية. وتتحوّل Frontier إلى طبقة سياق موحّدة للمؤسسة يمكن لجميع زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي الرجوع إليها للعمل والتواصل بفعالية.
بعد توفّر السياق المشترك، يحتاج الوكلاء إلى القدرة على إنجاز العمل فعليًا.
ويمكن للفرق في مختلف أنحاء المؤسسة، التقنية وغير التقنية، استخدام Frontier لاستقطاب زملاء عمل بالذكاء الاصطناعي يتولّون العديد من المهام التي يؤديها الأشخاص بالفعل على الحاسوب. تمنح Frontier زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي القدرة على الاستدلال على البيانات وإنجاز مهام معقّدة، مثل التعامل مع الملفات، وتشغيل الشيفرة، واستخدام الأدوات، وذلك ضمن بيئة تنفيذ موثوقة ومفتوحة للوكلاء. ومع استمرار عملهم، يبنون ذاكرة تشغيلية تحوّل التفاعلات السابقة إلى سياق مفيد، ما يُحسّن الأداء بمرور الوقت.
بمجرد نشرهم، يمكن لزملاء العمل بالذكاء الاصطناعي العمل عبر البيئات المحلية، وبنى السحابة المؤسسية، وبيئات التشغيل المستضافة لدى OpenAI، من دون إجبار الفرق على إعادة ابتكار أساليب العمل القائمة. وللمهام الحسّاسة للوقت، تُعطي Frontier أولوية للوصول منخفض الكمون إلى نماذج OpenAI، لضمان بقاء الاستجابات سريعة ومتّسقة.
لكي يظلّ الوكلاء مفيدين بمرور الوقت، عليهم أن يتعلّموا من الخبرة تمامًا كما يفعل البشر.
وتوفّر آليات التقييم والتحسين المدمجة رؤية واضحة لكلٍ من المديرين وزملاء العمل بالذكاء الاصطناعي حول ما ينجح وما لا ينجح، بحيث تتحسّن السلوكيات الصحيحة مع الوقت. ومع تراكم الخبرة، يتعلّم زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي ما الذي يمثّل الجودة الحقيقية، ويصبحون أكثر كفاءة في إنجاز الأعمال الأكثر أهمية.
وهكذا ينتقل الوكلاء من عروض تجريبية مبهرة إلى زملاء عمل موثوقين يمكن الاعتماد عليهم.
تضمن Frontier عمل زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي ضمن حدود واضحة. فلكل زميل عمل هوية مستقلة، مع صلاحيات صريحة وضوابط حماية محدّدة، ما يتيح استخدامهم بثقة في البيئات الحسّاسة والخاضعة للتنظيم. وتأتي عناصر الأمن والحوكمة على مستوى المؤسسات مدمجتين افتراضيًا، بحيث تتمكّن الفرق من التوسّع دون فقدان السيطرة.
إن سدّ فجوة الفرص لا يقتصر على كونه تحديًا تقنيًا فحسب.
فعلى مدى سنوات، عملنا عن كثب مع مؤسسات كبرى على عمليات نشر معقّدة للذكاء الاصطناعي، ما أتاح لنا فهمًا واضحًا لما ينجح وما لا ينجح. واليوم، نساعد الفرق على تطبيق هذه الدروس لمعالجة أصعب تحدياتها.
ولهذا، نقرن مهندسي OpenAI Forward Deployed (FDEs) بفرقكم، للعمل جنبًا إلى جنب من أجل تطوير أفضل الممارسات اللازمة لبناء الوكلاء وتشغيلهم في بيئة الإنتاج بكفاءة وموثوقية.
كما يوفّر مهندسو OpenAI Forward Deployed (FDEs) للفرق قناة اتصال مباشرة مع أبحاث OpenAI. فمع نشر الوكلاء، لا نتعلّم فقط كيفية تحسين الأنظمة المحيطة بالنموذج لديكم، بل نفهم أيضًا كيف ينبغي أن تتطوّر النماذج نفسها لتصبح أكثر فاعلية لخدمة أعمالكم. وتُسهم حلقة التغذية الراجعة هذه، من مشكلة العمل، إلى النشر، ثم إلى البحث والعودة مجددًا، في تسريع التقدّم لدى الطرفين على حدّ سواء.
تحدّي العمل
فشلت ملايين اختبارات الأجهزة، واضطرّ المهندسون إلى قضاء آلاف الساعات سنويًا، نحو نصف وقتهم تقريبًا، في البحث اليدوي عن الأسباب عبر تفحّص السجلات والوثائق والشيفرة البرمجية.
ما قمنا بحله
قلّصنا زمن تحديد السبب الجذري من نحو 4 ساعات لكل عطل إلى بضع دقائق، ما سرّع عمليات استكشاف الأخطاء ومعالجتها.
كيف تعمل هذه الميزة
يجمع زملاء العمل بالذكاء الاصطناعي سجلات المحاكاة والوثائق الداخلية وسير العمل والشيفرة البرمجية، ثم يجرون تحقيقًا متكاملًا من البداية إلى النهاية لتحديد السبب الجذري الأكثر ترجيحًا والخطوات التالية الموصى بها.
النتيجة
انخفض زمن تصحيح الأخطاء من ساعات إلى دقائق، ما وفّر آلاف ساعات العمل الهندسي سنويًا وسرّع وتيرة التطوير.
يعمل الذكاء الاصطناعي بأفضل صورة داخل المؤسسات عندما تتعاون المنصة والتطبيقات بسلاسة. وبما أن Frontier مبنية على معايير مفتوحة، يمكن لفرق البرمجيات التكامل بسهولة وبناء وكلاء يستفيدون من السياق المشترك نفسه.
وتكتسب هذه النقطة أهمية خاصة لأن العديد من تطبيقات الوكلاء تفشل لسبب بسيط: غياب السياق. فالبيانات موزّعة عبر أنظمة متعددة، والصلاحيات معقّدة، وكل عملية تكامل تتحوّل إلى مشروع منفصل. تُسهّل Frontier وصول التطبيقات إلى سياق الأعمال الذي تحتاجه—مع الضوابط المناسبة—لتعمل داخل سير عمل حقيقي منذ اليوم الأول. وبالنسبة للمؤسسات، يعني ذلك إطلاقًا أسرع دون دورات تكامل طويلة في كل مرة.
نحن نعمل أيضًا مع مجموعة صغيرة من شركاء Frontier—وهم مطوّرون متمرّسون في الذكاء الاصطناعي مثل Abridge(يفتح في نافذة جديدة)، وClay(يفتح في نافذة جديدة)، وAmbience(يفتح في نافذة جديدة)، وDecagon(يفتح في نافذة جديدة)، وHarvey(يفتح في نافذة جديدة)، وSierra(يفتح في نافذة جديدة)—الذين يلتزمون بالتعمّق مع Frontier. وسيعمل هؤلاء عن كثب مع OpenAI لفهم احتياجات العملاء، وتصميم الحلول، ودعم عمليات النشر. ومع مرور الوقت، سنوسّع البرنامج ونرحّب بمزيد من المطوّرين الذين يركّزون على الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
لم يعد السؤال اليوم ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيغيّر طريقة إنجاز العمل، بل مدى سرعة تمكّن مؤسستك من تحويل الوكلاء إلى ميزة حقيقية.
تتوفّر Frontier حاليًا لعدد محدود من العملاء، على أن تتوسّع الإتاحة بشكل أوسع خلال الأشهر المقبلة. وإذا رغبت في استكشاف العمل معنا، يُرجى التواصل مع فريق OpenAI لديك.
