لا يزال الذكاء الاصطناعي يهيمن على عناوين الأعمال. بدءًا من الظهور الأول غير المستقر لـ ChatGPT-5 وحتى إعلانات تبني المؤسسات المبهرة، تم تضمين الذكاء الاصطناعي في كل استراتيجية للشركة. ومع ذلك، خلف العناوين الرئيسية، برزت فجوة متنامية.
وفقًا لتقرير صدر مؤخرًا عن شركة ماكينزي، تستخدم 78% من الشركات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في وظيفة عمل واحدة على الأقل. ومع ذلك، أفاد الكثيرون أيضًا بعدم وجود تأثير كبير على النتيجة النهائية، مما دفع قادة الأعمال إلى التساؤل: “إذا كان الجميع “يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي”، فلماذا لا نرى النتائج؟”
CTO والمؤسس المشارك لشركة Momentum.
الجواب أبسط مما قد يبدو. يتلخص الأمر كله في نوع الذكاء الاصطناعي الذي تنشره هذه الشركات. تقوم معظم أدوات GenAI بإنشاء محتوى ولكنها لا تصل إلى حد التنفيذ الفعلي للمهام.
إن Agent AI، المصمم للعمل بشكل مستقل، يأخذ الأمور خطوة إلى الأمام. بدلاً من مجرد إنتاج المسودات أو الاقتراحات أو التحليلات التي تتطلب متابعة يدوية، تتخذ الأنظمة الوكيلة الإجراءات اللازمة.
فيما يلي أربع طرق أساسية يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي الوكيل لتحقيق الوعد التجاري الذي طال انتظاره للذكاء الاصطناعي.
1. تحويل التبني المتزايد إلى عائد استثمار حقيقي
ولا يزال اعتماد الذكاء الاصطناعي في ارتفاع، حيث ذكرت ماكينزي أن 92% من الشركات تخطط لزيادة استثماراتها على مدى السنوات الثلاث المقبلة؛ ومع ذلك، لا يترجم الحماس دائمًا إلى نتائج ملموسة.
أفادت العديد من الشركات التي طرحت أدوات GenAI أنها لم تشهد زيادة كبيرة في الإنتاجية أو الإيرادات. الفرق يأتي إلى التنفيذ. في حين أن النموذج التوليدي قد يقوم بصياغة تقرير التباين، إلا أن العمل اليدوي الثقيل لا يزال يقع على عاتق المحللين.
وعلى النقيض من ذلك، يستطيع النظام الوكيل إجراء التحليل نفسه، والتوفيق بين الأرقام عبر أنظمة متعددة، ومشاركة النتائج مع صناع القرار.
هذا التحول من التحليل السلبي إلى الحل الاستباقي هو المكان الذي تشهد فيه المؤسسات انخفاضًا في أوقات الدورات ومعدلات خطأ أقل. يوفر Agentic AI عائدًا على الاستثمار من خلال تحويل المعلومات والرؤى مباشرة إلى عمل.
على سبيل المثال، إذا قام الوكيل بأتمتة التسوية لتوفير 25% من الوقت أو تقصير فترة إعداد العميل من أسبوعين إلى يومين، فستكون القيمة واضحة.
تقوم المؤسسات التي تجرب الذكاء الاصطناعي الوكيل بالإبلاغ عن دورات إعداد تقارير أسرع، وتكاليف امتثال أقل، وتحسينات كبيرة في الإنتاجية.
وبمرور الوقت، تضيف هذه المكاسب الإضافية إلى التأثير الحقيقي على المحصلة النهائية، وهو بالضبط ما وعد به المسؤولون التنفيذيون مع GenAI، وما يطالبون به الآن.
2. من الرؤى إلى التنفيذ، مع الثقة المضمنة
ركز جزء كبير من الموجة الأولى من GenAI على إنتاج مخرجات مثل مسودات المستندات أو مجموعات الشرائح أو ملخصات الأبحاث.
مفيد؟ نعم، لكن قادة الأعمال سرعان ما أدركوا أن المزيد من المحتوى لا يعني بالضرورة المزيد من التقدم. لا تزال المخرجات تتطلب من الأشخاص التحقق والتكامل والتصرف.
يتخذ الذكاء الاصطناعي الوكيل نهجًا مختلفًا من خلال التركيز على النتائج. بدلاً من اكتشاف الحالات الشاذة في مجموعة البيانات، يمكنه تشغيل سير العمل للتحقيق فيها وحلها.
قد يعني ذلك اكتشاف الفجوات في خطوط الأنابيب وتشغيل تحديثات إدارة علاقات العملاء (CRM) تلقائيًا في المبيعات. وفي مجال الموارد البشرية، يمكن أن يتضمن ذلك الإشارة إلى مخاطر الاستنزاف وتحفيز سير عمل التوعية.
لكن التنفيذ وحده لا يكفي. الثقة هي أيضا المفتاح. تظل الثقة واحدة من أكبر العوائق التي تحول دون اعتماد الذكاء الاصطناعي. تشير تقارير تومسون رويترز إلى أن 70% من الشركات التي تستخدم GenAI تفتقر إلى سياسات الاستخدام المسؤول، وأن 72% منها لا تقدم أي تدريب خاص بالذكاء الاصطناعي.
وهذه الفجوة محفوفة بالمخاطر بشكل خاص في القطاعات الخاضعة للتنظيم. تم تصميم Agentic AI مع الشفافية في جوهره، حيث يتميز بسجلات التدقيق والوصول المستند إلى الدور وتتبع نسب البيانات، مما يوضح ما تم القيام به ومن قام به ولماذا.
هذه المساءلة تبني ثقة المستخدم. من المرجح أن يتبنى الموظفون الذكاء الاصطناعي عندما يمكنهم الوثوق في كيفية التوصل إلى قرار ومعرفة أن النتائج تلبي معايير المؤسسة.
بالنسبة للقادة، فهو يقلل من مخاطر السمعة والامتثال مع السماح للذكاء الاصطناعي بالتوسع بشكل مسؤول.
3. دمج وتوحيد مكدس التكنولوجيا الخاص بك
لقد أدى الاندفاع نحو تبني الذكاء الاصطناعي إلى ترك العديد من الشركات في نظام بيئي من الأدوات المنفصلة. وجدت دراسة استقصائية أجريت على أكثر من 1000 متخصص في مجال تكنولوجيا المعلومات والأمن أن ما يقرب من نصفهم (49%) يشيرون إلى تداخل الأدوات باعتبارها تحديًا كبيرًا، وأفاد العديد منهم أن الأدوات المتعددة المفككة تعيق الكفاءة وترفع التكاليف.
ويشكل هذا النظام المجزأ عائقًا رئيسيًا أمام استخلاص القيمة من استثمارات الذكاء الاصطناعي. تؤدي العديد من الأنظمة الأساسية والميزات المتداخلة وعمليات التكامل غير المتسقة إلى زيادة التكلفة والتعقيد دون تحسين النتائج.
يقدم Agent AI مسارًا بديلاً. وبدلاً من إضافة أداة أخرى مستقلة، تعمل هذه الأنظمة كنسيج ضام عبر الأنظمة الأساسية الحالية. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل المبني جيدًا ربط إدارة علاقات العملاء (CRM) وبرامج تخطيط موارد المؤسسات (ERP) والموارد البشرية وأدوات التعاون، مما يؤدي إلى إنشاء اتصالات آمنة وكتابة النتائج دون إضافة المزيد من الهشاشة.
وهذا يعني عددًا أقل من الأدوات للتبديل بين المستخدمين واحتكاكًا أقل. بالنسبة للمؤسسات، فهو يدمج إنشاء القيمة في أنظمة أقل وأكثر قدرة. والنتيجة هي ضوضاء أقل وإشارات أقل وضوحًا تدفع تنفيذ الأعمال.
4. من الرؤى لمرة واحدة إلى التنفيذ المستمر
تم تصميم معظم أدوات الذكاء الاصطناعي لمهام لمرة واحدة، مثل إنشاء فقرة، وتلخيص مستند، وكتابة بعض التعليمات البرمجية. لكن العمل المؤسسي هو عملية، وليس مهمة واحدة. هذا هو المكان الذي يتألق فيه الذكاء الاصطناعي الوكيل.
لم يتم تصميم هذه الأنظمة لتبهرك في العرض التوضيحي. لقد تم تصميمها لتعمل بهدوء في الخلفية، وتكتشف متى يجب حدوث إجراء ما ثم تشغيل أفضل مسار عمل تالي دون مطالبة المستخدمين بتسجيل الدخول أو التأكيد أو المطالبة.
على سبيل المثال، بدلاً من إظهار شذوذ في التسعير في لوحة المعلومات، يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل، في هذه الحالة من خلال عملية تنسيق بيانات إيرادات الذكاء الاصطناعي، الإبلاغ عن المشكلة تلقائيًا، وتنبيه قائد المشتريات، وسحب المعايير التاريخية لتبرير التغيير.
في حالة توقف العقد، يقوم النظام بتشغيل إجراءات المتابعة أو التنبيهات القانونية قبل خروج الصفقة عن مسارها. هذه القدرة على الحفاظ على سير العمليات تجعل الذكاء الاصطناعي الوكيل يبدو وكأنه غراء تشغيلي أكثر من كونه حداثة.
أفضل جزء؟ إنه أسرع، والأهم من ذلك، أكثر ذكاءً. في تقرير حالة الذكاء الاصطناعي لعام 2024 الصادر عن شركة ماكينزي، كان مستخدمو الذكاء الاصطناعي الأفضل أداءً أكثر عرضة بنسبة 2.1 مرة لدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي مقارنة بأقرانهم.
تفعل الأنظمة العميلة ذلك على وجه التحديد عن طريق تحويل النية إلى تنفيذ. هذه هي الطريقة التي يقدمون بها قيمة الأعمال عندما تكون الأدوات التوليدية التقليدية غير كافية.
الأفكار النهائية
عندما يتعلق الأمر بمحادثة الذكاء الاصطناعي، يلاحظ قادة الأعمال تحولًا في السرد وما يتوقعونه من التكنولوجيا.
الشركات أقل اهتمامًا بالجاذبية السطحية و”الأدوات السحرية” وأكثر تركيزًا على النتائج. على الرغم من انتشار اعتماد GenAI على نطاق واسع، إلا أن الفجوة بين التوقعات والواقع لا تزال واسعة.
يعمل Agentic AI على تغيير الطريقة التي تستخدم بها الشركات الذكاء الاصطناعي فعليًا. وبدلاً من إضافة المزيد من الضجيج، فإنه يعمل عبر مسارات العمل، ويبني الحواجز التي تحتاجها الشركات، ويربط النتائج بالنتائج التي يمكن للقادة قياسها.
فهو يتخلص من المهام المتكررة والمعرضة للأخطاء، مما يسمح لفرق التمويل والعمليات والاستراتيجية بقضاء المزيد من الوقت في دفع الأعمال إلى الأمام.
بالنسبة للمديرين التنفيذيين الذين شهدوا نصيبهم العادل من دورات التكنولوجيا المبالغ فيها وهي تأتي وتذهب، فالخلاصة هي عدم القبول بالذكاء الاصطناعي الذي يتوقف عند الإنجازات على المستوى السطحي.
تكمن القيمة الحقيقية في الأنظمة التي يمكنها دمج العمليات الحالية، وتنفيذ المهام حتى اكتمالها، وتقديم نتائج يمكنك قياسها.
وهنا بدأ الذكاء الاصطناعي الوكيل في إظهار قيمته ولماذا من المحتمل أن يشكل الموجة التالية من تكنولوجيا المؤسسات.
لقد عرضنا أفضل برامج أتمتة تكنولوجيا المعلومات.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة Expert Insights التابعة لـ TechRadarPro حيث نعرض أفضل وألمع العقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أو Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
التعليقات