أخبار ar.wedoany.com، أعلن آندي غوتمانز، نائب الرئيس والمدير العام لقسم بيانات السحابة في جوجل كلاود، خلال قمة جوجل كلاود في لندن مؤخراً، أن عصر العوامل الذكية قد دخل مرحلة الإنتاج، وأن قطاع الاتصالات أصبح من أبرز مجالات التطبيق. يتمتع غوتمانز بخبرة تمتد لنحو ثلاثين عاماً في مجال البرمجيات مفتوحة المصدر والبنية التحتية للمؤسسات، حيث شارك في تأسيس لغة PHP، وأسس شركة Zend Technologies وباعها، وقاد أعمال التحليلات في أمازون ويب سيرفيسز (AWS).
أوضح غوتمانز أن جوجل كلاود تتعاون مع مشغلين مثل فودافون وفيريزون، من خلال بناء توائم رقمية للشبكات، والاستفادة من العوامل الذكية لدفع عمليات التشغيل الذاتي للشبكات. وأشار إلى أن الميزة الرئيسية تكمن في الجمع بين قدرات منصة البيانات، ورسم الخرائط البيانية، والبحث النصي الكامل، والبيانات الجغرافية المكانية، مع الذكاء الاصطناعي وتنسيق العوامل الذكية. يمكن لجوجل كلاود إدخال مجموعات بيانات متميزة مثل بيانات الخرائط ومحرك الأرض (Earth Engine)، مما يحقق تكاملاً مع قدرات الذكاء الاصطناعي والعوامل الذكية.
أشار غوتمانز إلى أن المؤسسات تواجه بشكل عام تحدياً يتمثل في فوضى الأصول البياناتية قبل نشر الذكاء الاصطناعي. فقد لجأ أحد العملاء إلى جوجل كلاود حاملاً 20 ألف جدول قاعدة بيانات، لكنه وجد صعوبة في إدارة البيانات يدوياً بسبب قيود التكلفة البشرية. يستخدم كتالوج المعرفة (Knowledge Catalog) من جوجل العوامل الذكية لإثراء البيانات ووضعها في سياقها تلقائياً، من خلال تحليل سجلات الاستعلام لتحديد العلاقات، وبناء معرفة منظمة يمكن للعوامل الذكية الأخرى تشغيلها، مما يقلص المسافة من البيانات الأولية إلى تفعيل العوامل الذكية بشكل كبير.
فيما يتعلق بالبيانات غير المهيكلة التي تصل نسبة غير المفهرسة منها إلى 90%، يمكن لبحيرة المستودعات غير المحدودة (Borderless Lakehouse) من جوجل توسيع نطاق تفعيل العوامل الذكية ليشمل AWS وAzure والأنظمة المحلية وتطبيقات SaaS مثل Salesforce وServiceNow. يرى غوتمانز أن العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل في الانتقال من المرحلة التجريبية إلى الإنتاج، والسبب الرئيسي هو أن نطاقها واسع جداً. وينصح المؤسسات بالبدء بحالات استخدام محددة ومؤشرات نجاح واضحة، وبناء الثقة أولاً قبل التفكير في التوسع.
ذكر غوتمانز أن ظهور بنية التحقق من العوامل الذكية يعد اتجاهاً تنموياً لافتاً. تقوم هذه العوامل الذكية بضمان جودة العوامل الأخرى، على سبيل المثال من خلال تصويت عدة عوامل ذكية على جودة الإجابات. قبل عام، لم تكن قدرات الاستدلال للنماذج الأساسية كافية لدعم هذه البنية، بينما أعادت جوجل كتابة جميع عواملها الذكية من الطرف الأول للاستفادة من هذه القدرة. حالياً، يمكن للعوامل الذكية المستقلة تنفيذ المهام نيابة عن المستخدمين، حيث يمكن لكل مساهم مستقل أن يمتلك فريقاً من العوامل الذكية تعمل بالتوازي.
فيما يتعلق بحدود الثقة، شبه غوتمانز الأمر بـ Waymo مشيراً إلى أن الاستقلالية الكاملة هي طيف. اعتاد المشغلون على السماح للعوامل الذكية بمعالجة قرارات تصعيد دعم العملاء بشكل مستقل، لكنهم لا يزالون يحتفظون بالمشاركة البشرية في الالتزامات المالية الكبيرة. وضرب مثالاً: إذا كان الطلب بقيمة 50 ألف جنيه إسترليني، فلا يوجد سبب يمنع العامل الذكي من تنفيذه؛ أما إذا كان الطلب بقيمة 20 مليون جنيه إسترليني، فعادة ما يُفضل إشراك العنصر البشري. وأوضح بوضوح أن الاتجاه هو نحو مزيد من الاستقلالية وليس أقل، وأن السؤال الرئيسي للمؤسسات الآن ليس ما إذا كانت ستبدأ، بل من أين تبدأ.
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
