Trasformazione dell'IA: agenti più intelligenti, non modelli più grandi, rappresentano la prossima fase.

بالنسبة للمؤسسات التي تسعى لتحقيق ميزة تنافسية من خلال تبني أدوات Intelligenza artificiale، كان النقاش والقرار يدوران بشكل أساسي حول النماذج اللغوية الكبيرة.

كل إصدار جديد يعد بقدرات استدلال أفضل، ودقة أعلى، وميزات تتجاوز ما قدمه سابقه.

لكن مع تزايد قوة النماذج الأساسية وتوفرها على نطاق واسع، لن يكون العامل الحاسم الحقيقي للمؤسسات هو النموذج الذي تختاره، بل مدى فعاليتها في نشر الذكاء الاصطناعي الوكيلي لحل مشكلات الأعمال الحقيقية.

Jay Florence

مهندس حلول في Digital Modus.

في قمة غارتنر للبيانات والتحليلات 2026 الأخيرة، كانت رسالة المحللين واضحة: نماذج الذكاء الاصطناعي المستقلة أصبحت قديمة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون والمترابطون هم المستقبل. ولكن للحصول على قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي الوكيلي، يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات إعطاء الأولوية “لحالات الاستخدام عالية التكرار ومنخفضة التعقيد، وتطبيق الضوابط الوقائية، ورفع مستوى مهارات القوى العاملة”.

أود أن أضيف إلى هذا البيان أن المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي للمؤسسات لا تتعلق بالوصول إلى أكبر نموذج، بل ببناء وكلاء أفضل.

هذا يعني تجاوز رؤية الذكاء الاصطناعي كمجرد روبوت محادثة آخر، والتعامل معه كقدرة تشغيلية يمكنها دعم الموظفين، وأتمتة المهام المتكررة، وتحقيق الكفاءة في جميع أنحاء المؤسسة.

أكبر فرصة للذكاء الاصطناعي ليست في المحادثة

بالنسبة للكثيرين، لا يزال الذكاء الاصطناعي يعني طرح سؤال على ChatGPT وتلقي إجابة. هذا بالتأكيد أحد تطبيقاته، وقد لعبت الواجهات المحادثية دورًا مهمًا في جعل الذكاء الاصطناعي متاحًا. لكن هذا لا يمثل سوى جزء صغير مما هو ممكن تحقيقه.

تركز بعض من أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلي قيمة على العمليات التشغيلية بدلاً من المحادثة. على سبيل المثال، في التعليم العالي، يساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي الطلاب في التعامل مع خدمات الدعم من خلال الإجابة على الأسئلة الروتينية حول التسجيل، ومرافق الحرم الجامعي، O الإجراءات الإدارية، مما يحرر الموظفين للتعامل مع المشكلات الأكثر تعقيدًا.

في قطاع النقل، يمكن للوكلاء دمج معلومات الجداول الزمنية، وخيارات السفر اللاحقة، ودعم العملاء في تفاعل واحد، مما يوفر على المستخدمين عناء البحث عبر خدمات متعددة.

في مجالات أخرى، تستخدم المؤسسات وكلاء الذكاء الاصطناعي لتأهيل استفسارات المبيعات، وتلخيص الوثائق المعقدة، واستخلاص المعلومات من العقود. وهي مهام كانت تتطلب في السابق ساعات من الجهد اليدوي.

القاسم المشترك ليس فقط أن هؤلاء الوكلاء يمكنهم الإجابة على الأسئلة، بل إنهم يزيلون الأعباء الإدارية ويمكّنون الأشخاص من التركيز على العمل الذي يتطلب الحكم والخبرة والتفاعل البشري.

الوكلاء الأفضل تبدأ بمشكلات أفضل

من أكبر المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي الوكيلي هو اعتقاد المنظمات بضرورة البدء بتحديد المكان الذي ترغب في نشر وكيل ذكاء اصطناعي فيه.

في الواقع، بالنسبة للمنظمات التي تسعى لتطوير عروضها في مجال الذكاء الاصطناعي، يجب ألا يكون السؤال الأول: “أين يمكننا نشر الذكاء الاصطناعي؟” بل يجب أن يكون: “ما هي المشكلة التجارية التي نحاول حلها؟”

البدء بالتقنية غالبًا ما يدفع المنظمات إلى بناء وكلاء يقدمون قيمة ضئيلة لأنهم يقومون بأتمتة العملية الخاطئة. المنظمات التي تحقق أقوى العوائد هي تلك التي تحدد نقاط الضعف التشغيلية أولاً، في المجالات التي يقضي فيها الموظفون وقتًا طويلاً في المهام الإدارية المتكررة، O البحث عن المعلومات، O نقل البيانات يدويًا بين الأنظمة.

عندما تُفهم هذه التحديات بوضوح، يصبح الذكاء الاصطناعي الوكيلي أداة تشغيلية فعالة بدلاً من أن يكون مجرد تقنية تبحث عن حالة استخدام.

أهمية التنفيذ تتجاوز أهمية النموذج

تتطور نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة اليوم بوتيرة استثنائية. فهي تصبح أكثر قدرة وسرعة وفعالية من حيث التكلفة بشكل متزايد، مما يعني أن الميزة التنافسية آخذة في التحول.

من غير المرجح أن تتفوق المنظمات على منافسيها لمجرد اختيارها نموذجًا أساسيًا واحدًا على آخر. بدلاً من ذلك، سيعتمد النجاح بشكل متزايد على كل ما يحيط بالنموذج.

جودة البيانات هي أحد أكبر عوامل التمايز. وكيل الذكاء الاصطناعي لا يكون جيدًا إلا بقدر المعلومات التي يستند إليها. فالوثائق المتناقضة، O السياسات غير المتسقة، O الإدارة الضعيفة للمعرفة، تقلل حتمًا من جودة المخرجات.

Ingegneria dei reclami هي قدرة أخرى غالبًا ما يتم التغاضي عنها. فتصميم الوكيل ليس مجرد مسألة إعطائه تعليمات وتوقع نتائج متسقة. المطالبات المصممة جيدًا تضع حدودًا واضحة، وتحدد مسؤوليات الوكيل، وتضمن بقاءه مركزًا على هدفه المنشود.

الأمر نفسه ينطبق على الحوكمة. لا ينبغي للوكيل الجيد أن يجيب على كل سؤال يُطرح عليه. بل يجب أن يفهم دوره، ويعرف متى يرفض الطلبات التي تقع خارج نطاق صلاحياته، ويعمل فقط بالمعلومات والأذونات التي يحتاجها حقًا. تطبيق مبدأ “أقل الامتيازات” (least privilege) ليس مجرد ممارسة أمنية جيدة، بل يحسن الكفاءة أيضًا عن طريق تقليل المعالجة غير الضرورية ويحافظ على التكاليف تحت السيطرة.

في نهاية المطاف، جودة التنفيذ أهم بكثير من حجم النموذج الأساسي.

الثقة تُبنى بالتكرار، لا بالطموح

من الأخطاء الشائعة الأخرى افتراض أن الذكاء الاصطناعي الوكيل يجب أن يُنشر عبر برامج تحول واسعة النطاق. لكن، في الواقع، العكس هو الصحيح عادةً.

تميل المؤسسات التي تحقق نتائج ذات مغزى إلى البدء بحالة استخدام محددة بدقة تُقدم قيمة قابلة للقياس. هذا يُرسّخ الثقة بين الموظفين، ويُظهر عائد الاستثمار، ويُتيح فرصة لتحسين الحوكمة قبل التوسع في سير عمل أكثر تعقيدًا.

يجب التعامل مع الذكاء الاصطناعي الوكيل كمنتج يتطور بمرور الوقت، وليس كمشروع يكتمل يوم الإطلاق. ومع ذلك، فإن هذا يُغير أيضًا طريقة تعامل المؤسسات مع الاختبار.

صُممت البرمجيات التقليدية لتقديم مخرجات متطابقة في كل مرة. أما وكلاء الذكاء الاصطناعي فهم احتماليون بطبيعتهم، مما يعني أن الاتساق يصبح بنفس أهمية الوظائف. وبالتالي، يصبح الاختبار المستمر والمراقبة والتحسين جزءًا لا يتجزأ من النشر الناجح.

وبنفس الأهمية، يجب أن يكون الموظفون جزءًا من هذه الرحلة. فبناء الثقة لا يتعلق بالكشف عن وكيل ذكاء اصطناعي بمجرد اكتماله، بل يتعلق بإشراك الفرق طوال عملية التطوير، ومساعدتهم على فهم كيفية اتخاذ القرارات، وأين توجد الضوابط الوقائية، وكيف تهدف التكنولوجيا إلى تعزيز خبراتهم لا استبدالها.

وكلاء أفضل سيُحددون المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي

من الحتمي أن تستمر صناعة الذكاء الاصطناعي في إنتاج نماذج أساسية أسرع وأقل تكلفة وأكثر قدرة. لكن ما ليس حتميًا هو ما إذا كانت المؤسسات ستتمكن من تحويل تلك القدرات إلى قيمة تجارية ذات مغزى.

لن يُفوز بسباق الذكاء الاصطناعي القادم من يمتلكون أكبر نموذج. بل سيفوز به من يبنون وكلاء موثوقين ومحكومين جيدًا قادرين على حل المشكلات التشغيلية الحقيقية.