بناء حلول بحث الذكاء الاصطناعي للمؤسسات مع الاكتشاف والحوكمة
لم يعد الذكاء الاصطناعي المؤسسي مجرد مبادرة مستقبلية. فالمؤسسات تُدمج مساعدي الذكاء الاصطناعي، وأنظمة القيادة الآلية، ونماذج اللغة الضخمة في عملياتها اليومية لتسريع اتخاذ القرارات، وتحسين الإنتاجية، واستخلاص قيمة أكبر من معلومات الأعمال. ومع ذلك، ورغم سرعة تبني هذه التقنيات، لا تزال العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي تواجه صعوبة في تجاوز حالات الاستخدام المنعزلة وتحقيق تأثير شامل على مستوى المؤسسة.
نادراً ما يكمن التحدي في نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه، بل في المعلومات التي يعتمد عليها هذا النموذج.
تتوزع معارف المؤسسة عبر منصات إدارة محتوى المؤسسة (ECM) ، وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وSharePoint، وMicrosoft Exchange، والتخزين السحابي، والبريد الإلكتروني، والعديد من تطبيقات الأعمال. يحتوي كل مستودع على معلومات قيّمة، لكن لا يوفر أي منها رؤية شاملة للمؤسسة. وبدون الوصول إلى معارف مترابطة، ومنظمة، وذات صلة بالسياق، لا يمكن للذكاء الاصطناعي إلا أن ينتج نتائج مجزأة.
لذا، يبدأ بناء مؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي ببنية المعلومات التي تدعم الذكاء الاصطناعي. إطار البحث الموحد هذه البنية الأساسية من خلال ربط معارف المؤسسة، والحفاظ على الحوكمة، وتمكين الاكتشاف الآمن عبر جميع أنظمة الأعمال.
إعادة التفكير في البحث المؤسسي لعصر الذكاء الاصطناعي
صُممت أنظمة البحث المؤسسي التقليدية لمساعدة الموظفين في العثور على المستندات باستخدام الكلمات المفتاحية. أما اليوم، فتحتاج المؤسسات إلى أكثر بكثير من مجرد استرجاع المستندات.
تتوزع المعرفة التجارية عبر أنظمة متخصصة، يخدم كل منها غرضًا مختلفًا. تُخزَّن العقود في إدارة محتوى المؤسسات منصات، وتُستخدم اتصالات العملاء في مايكروسوفت إكستشينج، والسجلات المالية في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات، ووثائق المشاريع عبر منصات التعاون. ورغم أن كل تطبيق يخزن معلومات قيّمة، إلا أنه لا يوفر صورة كاملة عن العمل.
لا يقتصر تأثير هذا المشهد المجزأ على إنتاجية الموظفين فحسب، بل يمتد ليشمل فرق الامتثال التي تواجه صعوبة في استخلاص المعلومات الكاملة أثناء عمليات التدقيق، ويُهدر مستخدمو الأعمال وقتهم في التنقل بين مستودعات متعددة، كما يرث الذكاء الاصطناعي نفس النظرة غير المترابطة لمعرفة المؤسسة. ولكي يتمكن الذكاء الاصطناعي من توليد رؤى موثوقة، يجب أن يصل إلى المعرفة الموثوقة، لا إلى مستودعات معزولة.
بناء إطار عمل للبحث الموحد
يسود اعتقاد شائع بأن تحسين البحث المؤسسي يتطلب نقل جميع محتويات المؤسسة إلى مستودع واحد. في الواقع، عمليات النقل واسعة النطاق مكلفة، ومُعطِّلة، وغالبًا ما تكون غير ضرورية.
يتبنى نهج البحث الموحد الحقيقي مسارًا مختلفًا. فبدلًا من نقل محتوى المؤسسة، يربط إطار عمل البحث الموحد بشكل آمن مستودعات مثل Hyland وSharePoint وOpenText وIBM FileNet وMicrosoft Exchange وDocumentum وغيرها من تطبيقات المؤسسة. تبقى المستندات في أنظمتها الأصلية، بينما تقوم الموصلات بفهرسة المحتوى والبيانات الوصفية وأذونات الأمان الحالية باستمرار لإنشاء طبقة معرفية موحدة.
يستطيع الموظفون البحث في جميع المستودعات المتصلة باستخدام استعلام واحد بلغة طبيعية دون الحاجة إلى معرفة مكان وجود المعلومات. وتبقى الأذونات الحالية سليمة، مما يضمن وصول المستخدمين فقط إلى المعلومات المصرح لهم بالاطلاع عليها.
بدلاً من استبدال التكنولوجيا الحالية، تعمل المؤسسات على تعظيم قيمة في إدارة محتوى المؤسسة مع إنشاء أساس قابل للتطوير للذكاء الاصطناعي المؤسسي.
من خلال شراكتها مع شركة Texter Blue، تساعد SquareOne المؤسسات على تطبيق هذه البنية دون تعطيل أنظمة الأعمال الحالية.
من البحث بالكلمات المفتاحية إلى الذكاء السياقي
إن ربط مستودعات المؤسسة ليس سوى الخطوة الأولى. يجب على الذكاء الاصطناعي أيضاً أن يفهم المعلومات التي يسترجعها.
يعتمد البحث التقليدي على مطابقة الكلمات المفتاحية. أما الذكاء الاصطناعي المؤسسي فيعتمد على المعنى والعلاقات والسياق.
يُتيح البحث الدلالي هذا التحول من خلال تحويل محتوى المؤسسة إلى تمثيلات رياضية تُعرف باسم التضمينات أثناء عملية الفهرسة. فبدلاً من البحث عن الكلمات الدقيقة، يُفسر الذكاء الاصطناعي نية المستخدم ويسترجع المعلومات بناءً على المعنى.
على سبيل المثال، يمكن للموظف الذي يبحث عن اتفاقيات مع عملاء رئيسيين في قطاع التصنيع استرجاع العقود الصحيحة حتى لو لم تظهر تلك الكلمات تحديدًا في المستندات. فالنظام يفهم السياق بدلاً من مطابقة الكلمات المفتاحية.
على عكس البحث التقليدي بالذكاء الاصطناعي، حيث يتم إنشاء التضمينات بعد إرسال الاستعلام، يقوم الفهرسة الدلالية بإعداد المعرفة المؤسسية أثناء استيعاب المحتوى. وهذا يقلل من أوقات الاستجابة، ويخفض تكاليف معالجة الذكاء الاصطناعي، ويوفر معلومات أكثر دقة لتقنية الاسترجاع المعزز (RAG) وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية الأخرى.
إعداد المعرفة المؤسسية قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي
تتوقع العديد من المؤسسات من نموذج اللغة الكبير (LLM) القيام بكل مراحل معالجة المعلومات. في الواقع، إن تكليف نموذج اللغة الكبير باستخراج النصوص، وتصنيف المعلومات، وفهم السياق، وتوليد الاستجابات يزيد من التكلفة، وزمن الاستجابة، والتعقيد.
تُهيئ بنية الذكاء الاصطناعي الفعالة المعرفة المؤسسية قبل وصولها إلى النموذج.
أثناء عملية استيعاب المحتوى، تُحوّل المستندات الممسوحة ضوئيًا إلى نصوص قابلة للبحث باستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR). تُستخرج البيانات الوصفية، وتُنشأ تمثيلات دلالية، وتُحدد المعلومات الحساسة وتُصنف تلقائيًا. عند معالجة طلب ما، يتعامل نظام إدارة التعلم القانوني (LLM) مع معلومات منظمة وغنية بالسياق بدلًا من آلاف المستندات غير المعالجة.
وهذا يسمح للذكاء الاصطناعي بالتركيز على الاستدلال ودعم اتخاذ القرار بدلاً من إعداد المستندات، مما يؤدي إلى استجابات أسرع، واستهلاك أقل للرموز، وأساس قابل للتطوير للذكاء الاصطناعي المؤسسي.
تُمكّن SquareOne و Texter Blue المؤسسات من تطبيق هذا النهج القائم على المعرفة أولاً، مما يضمن أن تكون معلومات المؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي قبل إدخال أي نموذج.
دمج الحوكمة في الذكاء الاصطناعي المؤسسي
لا يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي إلا بقدر ما يمكن الوصول إليه بشكل آمن من معلومات. ومع توسع المؤسسات في استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف وظائفها، لم يعد بالإمكان اعتبار الحوكمة مجرد إجراء امتثال يُنفذ بعد استرجاع المعلومات، بل يجب دمجها في صلب المعرفة نفسها.
لا تكتشف العديد من المؤسسات مكان وجود المعلومات الحساسة إلا عند الاستجابة لعملية تدقيق أو طلب قانوني أو تحقيق تنظيمي. وعندها، يصبح تحديد البيانات الشخصية والسجلات المالية والعقود أو معلومات الأعمال السرية في مستودعات متعددة عمليةً تستغرق وقتاً طويلاً وتنطوي على مخاطر عالية.
تُعالج بنية البحث الموحد الحقيقي هذا التحدي أثناء استيعاب المحتوى. فمع فهرسة محتوى المؤسسة، يُمكن تحديد المعلومات الحساسة وتصنيفها وإثرائها بالبيانات الوصفية تلقائيًا. وبدلًا من الاعتماد على نموذج الذكاء الاصطناعي للتعرف على المعلومات الخاضعة للتنظيم بعد استرجاعها، تعرف المؤسسات مكان وجود البيانات المهمة قبل بدء تفاعلات الذكاء الاصطناعي.
يعزز هذا النهج الذي يركز على الحوكمة الامتثال التنظيمي، ويبسط عملية الاستعداد للتدقيق، ويوفر رؤية أشمل لمنظومة معلومات المؤسسة. والأهم من ذلك، أنه يضمن تشغيل الذكاء الاصطناعي على أساس معرفة موثوقة وخاضعة للحوكمة بدلاً من محتوى غير مُدار منتشر عبر أنظمة منفصلة.
الحفاظ على الأمن دون المساس بإمكانية الوصول
لا ينبغي أبدًا أن يؤدي ربط المستودعات إلى إضعاف سياسات الأمان التي تحميها بالفعل.
يحافظ إطار البحث الموحد على الأذونات وضوابط الوصول المحددة داخل كل نظام متصل. ولا يكتشف الموظفون إلا المعلومات المصرح لهم بالوصول إليها، بغض النظر عن مكان وجود هذا المحتوى. وتبقى نماذج الأمان الحالية دون تغيير، مما يلغي الحاجة إلى إعادة إنشاء هياكل أذونات معقدة عبر منصات متعددة.
وينطبق المبدأ نفسه على الذكاء الاصطناعي المؤسسي. فبدلاً من عرض مستودعات البيانات بأكملها على نموذج لغوي ضخم، يتم استرجاع المعلومات المصرح بها والمناسبة للسياق فقط. كما يمكن تسجيل كل تفاعل ومراجعته، مما يمنح المؤسسات رؤية شاملة لكيفية الوصول إلى المعرفة المؤسسية واستخدامها.
بالنسبة للصناعات الخاضعة لتنظيمات صارمة مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية والحكومة والطاقة، فإن هذا النهج يمكّن من تبني الذكاء الاصطناعي دون المساس بالحوكمة أو الأمن أو الامتثال التنظيمي.
تأمين الذكاء الاصطناعي للمؤسسات في المستقبل
سيستمر الذكاء الاصطناعي المؤسسي في التطور. ستظهر نماذج جديدة وخيارات نشر ومتطلبات تنظيمية، ولكن لا ينبغي إعادة بناء المعرفة المؤسسية في كل مرة تتغير فيها التكنولوجيا.
بنية جاهزة للمستقبل تفصل إدارة المعرفة عن توليد الذكاء الاصطناعي.
بفضل طبقة المعرفة الموحدة التي تُشكّل جوهرها، تستطيع المؤسسات تبني نماذج الذكاء الاصطناعي العامة أو الخاصة أو السيادية مع الحفاظ على قاعدة المعرفة المؤسسية الموثوقة نفسها. يحمي هذا النهج غير المرتبط بنموذج محدد الاستثمارات التقنية الحالية، ويقلل من الاعتماد على مورد واحد، ويمنح المؤسسات المرونة اللازمة لتبني ابتكارات الذكاء الاصطناعي المستقبلية دون الحاجة إلى إعادة هيكلة بنية معلوماتها.
من خلال شراكتها مع Texter Blue، تساعد SquareOne المؤسسات على بناء حلول بحث الذكاء الاصطناعي المؤسسية الآمنة والقابلة للتطوير والمصممة للتطور جنبًا إلى جنب مع الأعمال.
خاتمة
لا يتحدد نجاح الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بقوة نموذج الذكاء الاصطناعي وحده، بل يعتمد على قدرة النموذج على الوصول إلى معارف المؤسسة الكاملة والموثوقة والخاضعة للحوكمة.
إطار البحث الموحد هذا الأساس من خلال ربط إدارة محتوى المؤسسات وتطبيقات الأعمال دون تعطيل الأنظمة الحالية. وبالجمع بين البحث الدلالي، وإعداد المحتوى الذكي، وبنية الحوكمة، تستطيع المؤسسات تحسين اكتشاف المعرفة، وتعزيز الامتثال، وخفض تكاليف معالجة الذكاء الاصطناعي، وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بثقة.
مع ازدياد أهمية الذكاء الاصطناعي في عمليات المؤسسات، ستكون المنظمات التي تستثمر في بنية معرفية مترابطة اليوم في وضع أفضل للتكيف مع التقنيات المستقبلية مع تعظيم قيمة استثماراتها الحالية في إدارة محتوى المؤسسة .
بفضل خبرة SquareOne في تكامل المؤسسات وقدرات البحث الموحد لـ Texter Blue، يمكن للمؤسسات بناء حل بحث ذكي وآمن ومستعد للمستقبل يعتمد على الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، والذي يحول معرفة المؤسسة إلى ميزة تجارية استراتيجية.
هل أنت مستعد لبناء مؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي؟
اكتشف كيف تساعد SquareOne المؤسسات على تطبيق إطار عمل البحث الموحد الذي يوحد المعرفة المؤسسية، ويعزز الحوكمة، ويخلق أساسًا آمنًا للذكاء الاصطناعي المؤسسي.
