أخبار ar.wedoany.com، أصبح التحول في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) محوراً رئيسياً في استراتيجيات الشركات، لكن فعالية التطبيقات العملية لا تزال موضع تساؤل. تشير التحليلات إلى أن مجرد نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent) داخل المؤسسة لا يؤدي بالضرورة إلى رفع الإنتاجية على مستوى الشركة بأكملها، والسبب هو أن بيانات المؤسسة موزعة عبر أنظمة متعددة، مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسة (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، والبرامج الجماعية، وأدوات التعاون، وأنظمة إدارة المستندات، ومنصات المراسلة الفورية. وإذا لم يتم تنظيم هذه البيانات في شكل يمكن للذكاء الاصطناعي قراءته، فلن يتمكن من الوصول إلى سير العمل الفعلي.
تقوم شركات أدوات التعاون بتعديل استراتيجياتها لهذا الغرض، ولا يقتصر التوجه على مجرد إضافة وظائف ذكاء اصطناعي إلى الأدوات، بل تحويل بيانات التعاون والتواصل والمستندات والأهداف المتراكمة داخل المؤسسة إلى أساس عمل يمكن للذكاء الاصطناعي فهمه وتنفيذه. بعد أن حظيت وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent) بالاهتمام، ظهرت في مجال البرمجيات كخدمة (SaaS) نظرية أزمة "SaaSpocalypse"، والتي تفيد بأن تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي قد يهدد نموذج الربحية لصناعة البرمجيات الحالية. بدأت شركات SaaS في وضع استراتيجيات تستهدف الاحتياجات الجديدة للمؤسسات، ويتمحور جوهرها حول دعم الشركات التي تتردد في تطبيق منهجيات الذكاء الاصطناعي. تواجه المؤسسات أولاً مشكلة "الانتشار" عند إدخال الذكاء الاصطناعي. أشار شين سيونغ يونغ، رئيس فريق استراتيجية الأعمال الرقمية AX في LG CNS، خلال فعالية "Flow AX Festa 2026"، إلى أنه غالباً ما يسمع من العملاء أنهم أدخلوا الذكاء الاصطناعي لكنهم لم يتمكنوا من نشره. يتحول الذكاء الاصطناعي من مجرد أداة روبوت محادثة بسيطة للأعمال إلى كيان ينفذ المهام، لكن بالنسبة لبيئة العمل الفعلية، فإن إعادة تصميم أساليب العمل تمثل تحدياً أكبر. كما لا يمكن تجاهل قضايا الأمان والحوكمة، فقد يستخدم الموظفون خدمات ذكاء اصطناعي خارجية عبر أجهزتهم الشخصية ويدخلون معلومات الشركة، مما يخلق مشكلة "الذكاء الاصطناعي الخفي" (Shadow AI). وفي الوقت نفسه، تؤدي اللوائح الأمنية الصارمة بشكل مفرط إلى تقييد نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي. كما أن ربط الأنظمة القديمة يمثل تحدياً، فإذا لم يتمكن الذكاء الاصطناعي من الاتصال بأنظمة العمل الفعلية مثل ERP وCRM، فسيظل معدل استخدامه محدوداً. وأضاف شين سيونغ يونغ أن الخدمات العالمية للذكاء الاصطناعي غالباً ما تشهد انخفاضاً في معدل الاستخدام بسبب عدم قدرتها على الاتصال بالأنظمة القديمة، وإذا لم يتمكن الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى أنظمة الأعمال الأساسية، فلن يحقق فوائد للعمل الفعلي.
يشير الخبراء إلى أنه بدون أساس بيانات قوي، فإن مجرد إضافة الذكاء الاصطناعي لا يحقق فائدة تذكر. فإذا لم تكن هناك بيانات عمل متراكمة من التحول الرقمي (Digital Transformation, DX)، فلن يكون لدى الذكاء الاصطناعي ما يتعلمه أو يحكم عليه. قال سونغ يونغ بوم، ممثل شركة Timeinout، إنه بدون بيانات عمل ناتجة عن التحول الرقمي، فإن الذكاء الاصطناعي يظل مجرد هيكل فارغ بدون مواد تعليمية. يجب حفظ سجلات المشاريع والمستندات والمحادثات والجداول الزمنية والأهداف واستجابات العملاء كوحدات عمل، مع تحديد العلاقات بين البيانات لضمان ترابطها. لا ينبغي أن يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على توليد الردود، بل يجب أن يكون قادراً أيضاً على تنفيذ المهام الفعلية، مثل إنشاء المهام، وتعيين المسؤولين، وكتابة التقارير، وإدارة الجداول الزمنية، والتفاعل مع الأنظمة الخارجية. تمثل هذه السلسلة من العمليات فرصة لأدوات التعاون. أشار يو مين هو، رئيس قسم تطوير الذكاء الاصطناعي في Madrascheck، إلى أنه بناءً على بيانات العمل الداخلية لـ Flow فقط، يصل حجم بيانات شهر واحد إلى حوالي مليون رمز (token). وحتى إذا أصبح الذكاء الاصطناعي أفضل وأسرع في الأداء، فإنه سيظل يتطلب تكاليف مقابلة، لذلك لا يمكن إسناد جميع الأمور إليه.
أكدت شركة Madrascheck، مطورة أداة التعاون Flow، خلال فعالية AX Festa على "تحول Flow إلى وكيل عمل ذكي". قال لي هاك جون، ممثل Madrascheck، إن عصر أدوات التعاون التي تكتفي بتجميع البيانات بينما يقوم البشر بالعمل قد انتهى، وأعمال أدوات التعاون لم تعد فعالة. تتمثل استراتيجية Flow في ربط بيانات التعاون والتواصل والمشاريع والجداول الزمنية والمعرفة والمستندات والأهداف والتقارير، التي تراكمت لدى أكثر من 5000 عميل على مدى السنوات العشر الماضية، بمحرك الذكاء الاصطناعي الخاص بها "Repattern AI". بناءً على ذلك، قدمت الشركة "وكيل ماتي" (Mate Agent) التنفيذي، و"وكيل سمارت" (Smart Agent) القائم على إدارة المهام عبر الحوار، و"وكيل استشاري" (Consulting Agent) لتحليل أساليب العمل واقتراح استراتيجيات تطبيق الذكاء الاصطناعي، و"وكيل أتمتة" (Automation Agent) لأتمتة المهام المتكررة باستخدام اللغة الطبيعية. يمكن للمستخدمين تعيين وكيل الذكاء الاصطناعي كمسؤول عن المشروع، حيث يقوم الوكيل بتضييق نطاق العمل من خلال طرح أسئلة إضافية، ثم إرفاق النتائج كمستندات أو ملفات PDF. عززت Flow أيضاً الاتصال بالذكاء الاصطناعي الخارجي، حيث أتاحت مركز المطورين وواجهات برمجة التطبيقات المفتوحة وخادم بروتوكول سياق النموذج (MCP)، مما يسمح للشركات العميلة بربط وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بها بأنظمتها الداخلية. يمكن لـ Claude أو ChatGPT البحث في سير عمل Flow، ثم ربط النتائج مرة أخرى بتنفيذ المهام في واجهة Flow الفعلية. حققت Flow أيضاً تفاعلاً ثنائي الاتجاه مع أدوات العمل الحالية مثل Microsoft Teams وGoogle Workspace وSlack وJira وSalesforce. قال لي هاك جون إنه في الماضي، كانت SaaS تقترض الواجهات، أما الآن، فقيمتها تنشأ كمنصة تقترض النهاية الخلفية (Backend). في عصر الذكاء الاصطناعي، أصبحت الحدود المهنية غير واضحة، وستختفي المناصب المتفرقة، ولن يبقى سوى بناة الحلول الذين يعالجون مشاكل العملاء.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
