مقدمة

في عصرٍ تُعدّ فيه الاستقلالية والدقة مفتاحَي النجاح، تتحوّل معظم الشركات إلى أنظمة ذكية تعمل وتُفكّر باستقلالية. ويُعتبر الطلب على الأنظمة المستقلة أكبر من الطلب على الأنظمة التي تتطلب تدخلاً يدوياً. يُبرز هذا التوجه أهمية أن تكون وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر استقلاليةً أثناء أداء أي عملية بكفاءة.

في ضوء هذا السيناريو، يُعدّ الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) أحد الأطر الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، إذ يُحدث نقلة نوعية في آفاق العمليات التجارية. فهو يعمل باستقلالية، ويتخذ قرارات مدروسة، ويؤدي المهام وفقًا لذلك. ويتماشى هذا مع هدف المملكة العربية السعودية في إطار رؤية 2030، التي تدعم هدفها الرئيسي المتمثل في التحول الرقمي الحيوي، كما تُعزز الإنتاجية.

تشرح المدونة Agentic AI وكيفية عمله ولماذا يعد دمجه مفيدًا للشركات من حيث الكفاءة والابتكار.

الذكاء الاصطناعي الوكيل: نظرة عامة

يشمل الذكاء الاصطناعي الوكيل ثلاثة جوانب رئيسية: اتخاذ القرارات، والنهج المُركّز على الأهداف، وأتمتة المهام. يتفاعل مع بيئة الشركة المتعلقة بالعمليات وسير العمل، مُجريًا التعديلات اللازمة، ومُوفرًا المنطق المناسب لاتخاذ إجراءات تتماشى مع أهداف الشركة، وبالتالي يتكامل مع سير عملها. هذا يُشير إلى أن الذكاء الاصطناعي الوكيل يتمتع بميزتين أساسيتين، تُركزان على الكفاءة والقدرة على التكيف.

لقد تجاوزت تقنية الذكاء الاصطناعي الوكيل المفهوم التقليدي، إذ لا تركز فقط على تحليل البيانات، بل تُسهّل أيضًا اتخاذ قرارات مدروسة. وبالتالي، تُحسّن سير العمل في جميع العمليات التجارية، وتمتلك القدرة على إيجاد الحل الأمثل لأي مشكلة قد تطرأ في عملياتها.

العملية الأساسية وراء الذكاء الاصطناعي الوكيل

جمع البيانات

الخطوة الأولى في الذكاء الاصطناعي الوكيل هي جمع البيانات وفهم عمليات الأعمال. يجمع الذكاء الاصطناعي البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وأدوات الاتصال، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وقواعد البيانات، والمستندات، ومدخلات المستخدمين، والبيئات اللحظية، وآراء العملاء. من الناحية الفنية، تُعدّ بعض أفضل أدوات الاستفادة، مثل Talend وSalesforce، قابلة للتطبيق بشكل أساسي لإدارة بيانات العملاء. ومن خلال دمج البيانات المُستلَمة وتحليلها، يُمكن فهم التحليلات الإضافية بشكل واضح.

تحليل البيانات واتخاذ القرار

بعد جمع البيانات، يُقيّم Agentic AI جميع المعلومات بشكل منهجي باستخدام أدوات التعلم الآلي وآليات الاستدلال، ويُطبّق قواعد العمل لاستخلاص رؤى مُحتملة. وفي هذا السياق، تُستخدم أدوات مثل أي منصة AutoML لتحليل البيانات المُعقدة، مما يُمكّن من اتخاذ قرارات مُستنيرة بناءً عليها. يتمتع النظام بالقدرة على تقييم مُختلف الخيارات المُتعلقة بتغييرات الاستراتيجية أو تغييرات سير العمل، بناءً على الأداء السابق والحالي. تتوافق هذه المرحلة من عملية اتخاذ القرار مع أهداف المؤسسة، مما يُبرز أهمية الملاءمة التشغيلية، وليس فقط التحليل التنبئي.

بدء الإجراءات الاستراتيجية

في المرحلة الثالثة، يقترح الذكاء الاصطناعي الوكيل إجراءات محددة تتعلق بالمهام المقترحة، مثل تحسين سير العمل أو بدء استجابة تلقائية. تستند هذه الإجراءات إلى رؤى البيانات الفورية، مما يُمثل ميزة رئيسية لاتخاذ قرارات مدروسة. في هذه المرحلة، تُستخدم أدوات مثل UiPath، وهي منصة أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، بشكل أساسي لأتمتة المهام المتكررة، مما يؤدي إلى حل أكثر فعالية لأي عبء عمل روتيني. يركز هذا النهج على تنفيذ القرارات بسرعة وتبسيط سير العمل. وبالتالي، لن تتأثر إنتاجية العمل، ويمكن للفرق التركيز على أنشطة أخرى، مثل إطلاق منتج أو وضع خطة لدخول السوق.

تقييم تعليقات المستخدمين

بعد إتمام جميع عمليات الأتمتة المُخصصة، يُقدم الذكاء الاصطناعي الوكيل خطوةً إضافيةً بتحليل العمليات والسلوكيات الروتينية والملاحظات لتحسين خدماته. يُراقب بيئة العمل آنيًا، وبناءً عليه، تُطبّق التغييرات. هنا، تُستخدم أدوات مثل ميداليا، وهي منصة لإدارة العملاء، لجمع الملاحظات من مختلف منصات التواصل الاجتماعي أو من خلال الاستبيانات. وبالتالي، يُساعد ذلك في فهم التغييرات التي تحدث في بيئة العمل، مُركزًا على كونها عملية تعلم مستمرة، وكذلك في التنبؤ بالنتائج المستقبلية لتحسين العمليات، مُسلّطًا الضوء على التطور المُستمر لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

حالات الاستخدام الرئيسية للذكاء الاصطناعي الوكيل في عمليات المؤسسة

قطاع الرعاية الصحية:

جدولة المواعيد تلقائيًا: يُدير الذكاء الاصطناعي كل موعد بناءً على الفترات الزمنية المتاحة. كما يُرسل تذكيرات للمرضى تلقائيًا في حال حدوث أي تغيير، مثل عدم توافر الطبيب، ويُحدد موعدًا جديدًا بناءً على ذلك.
تبسيط عمليات الفوترة: تُقيّم الفواتير بانتظام باستخدام ترميز دقيق، وتُعالَج جميع المطالبات بكفاءة أكبر. يُسهم هذا الإجراء في تقليل الأخطاء البشرية، مما يُجنّب أي انقطاع في دورات الإيرادات.
المراقبة المستمرة لبيانات المريض: يقوم Agentic AI بإجراء تحليل مستمر لبيانات المريض مع تحديثات في الوقت الفعلي، مما يتيح له إبلاغ الفريق الطبي على الفور في حالة حدوث خطأ.

قطاع التجزئة والتجارة الإلكترونية:

إدارة المخزون: في المرحلة الأولية، يحدد Agentic AI ما إذا كان هناك احتياج للمخزون، ويتحقق ذلك من خلال بيانات المبيعات التاريخية والطلب في السوق، وبالتالي تجنب التخزين الزائد.
استراتيجيات ديناميكية للتسعير: بناءً على تحليل المنافسين، تقوم Agentic AI بتطوير استراتيجيات تسعير تعمل على تحسين تسعير المنتجات وسلوك المستخدم والطلب في السوق لزيادة المبيعات.
خدمة مخصصة للعملاء: بناءً على تاريخ مشتريات كل عميل، يتم تقديم توصيات مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتهم، مما يعزز تجربة التسوق.

القطاع المالي والمصرفي:

الكشف عن الاحتيال: تقوم Agentic AI بتقييم كل معاملة لتحديد أي ممارسات غير أخلاقية، مما يسمح باتخاذ إجراءات فورية.
تصبح الموافقات على القروض تلقائية: يتم تقييم درجات الائتمان وعوامل الخطر وبيانات الدخل تلقائيًا، لتبسيط عملية معالجة القروض بشكل أسرع.
توثيق الامتثال: يتم إجراء تحليل البيانات التنظيمية قبل إنشاء تقارير الامتثال لضمان تقديمها في الوقت المناسب وتقليل احتمالية مخاطر التدقيق.

قطاع التصنيع:

الصيانة على أساس يومي: تتنبأ Agentic AI، بمساعدة بيانات إنترنت الأشياء، بالحاجة إلى الصيانة قبل حدوث أي خطأ، وبالتالي تقليل فرصة الإصلاح وتكاليف التوقف عن العمل.
تعزيز إدارة سلسلة التوريد: تحليل أداء البائعين والخدمات اللوجستية ومتطلبات المخزون لتبسيط عمليات التوزيع والشراء.
فحص الجودة: يتم فحص كل منتج للتأكد من الجودة لتحديد أي مشاكل في مرحلة مبكرة، وبالتالي منع حدوث أي انقطاع في الإنتاجية.

قطاع الاتصالات:

تحسين الشبكات: يتم تحديد أنماط التحميل لكل شبكة من خلال Agentic AI، ويتم منع الازدحام من خلال إعادة تخصيص النطاق الترددي.
إدارة عرض النطاق الترددي: يُقيّم Agentic AI عرض النطاق الترددي بالتركيز على أنشطة الأعمال الحيوية، مستفيدًا من البيانات الفورية. على سبيل المثال، إذا كان من المقرر عقد مؤتمر ذي أولوية عالية مع عميل، فسيتم زيادة عرض النطاق الترددي لضمان اتصال مستمر.
حل مشكلات العملاء: تتم مراجعة التعليقات الواردة من المستخدمين وبيانات النظام، ومن خلال Agentic AI، يتم تقييم التنبؤات المبكرة المتعلقة بالمشكلات المحتملة ومعالجتها وفقًا لذلك.

قطاع النقل والخدمات اللوجستية:

تحسين مسارات التسليم: لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تحديد مواعيد تسليم جميع الطرود فحسب، بل يُحدد أيضًا أفضل مسارات التوزيع بناءً على حالة الطقس وحركة المرور. هذا يُسهم في تقليل الوقت وتكاليف الوقود.
أتمتة عمليات المستودعات: يُمكن أتمتة جدولة إدارة المخزون، بما في ذلك استلام الطلبات، وتتبع التوافر، ونقل البضائع، والتسليم، من خلال الذكاء الاصطناعي الوكيل. هذا يجعل إدارة الخدمات اللوجستية أكثر دقة وكفاءة من الطريقة التقليدية.
إدارة الأسطول: تحدد Agentic AI الظروف المثالية لنقل السيارة، وأداء السائق، والطرق الفعالة، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية.

قم بتحديث أنظمتك مع SquareOne

تُطوّر سكوير ون باستمرار المجال الرقمي من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي، وسير العمل الذكي، وغيرها من الحلول المتعلقة بالبيانات. تُقدّم سكوير ون مجموعةً من الخدمات، تشمل البيانات الضخمة، وأتمتة سير العمل، وأطر عمل أخرى للذكاء الاصطناعي. بالتعاون مع Korea.ai، الشركة الرائدة في مجال حلول الذكاء الاصطناعي الوكيل، تُقدّم سكوير ون تقنية ذكاء اصطناعي وكيل متطورة، تُحسّن أداء الأعمال وتُتيح اتخاذ قرارات أكثر استنارة.

خاتمة

يُمثل الذكاء الاصطناعي الوكيل تحولاً جذرياً في عمليات الأعمال من خلال الجمع بين أهم عنصرين: الدقة والاستقلالية. يُحدث الذكاء الاصطناعي الوكيل ثورةً في المشهد الرقمي بفضل قدرته على اتخاذ القرارات السريعة وتقنيات الأتمتة، التي ساعدت المؤسسات على تحسين مواردها وتحقيق أهدافها. هذا يُسهم في خفض التكاليف العامة، ويعزز كفاءة سير العمل، ويُحسّن تجربة العملاء. بالنسبة للمؤسسات التي تسعى إلى التفوق على منافسيها، يُوفر الذكاء الاصطناعي الوكيل إطاراً جديداً لتحقيق التميز في العمليات، كما يُسهم في تعزيز الابتكار.

تواصل مع خبرائنا اليوم!