تتصاعد في صناعة التكنولوجيا رواية مفادها أن وكلاء الذكاء الاصطناعي سيحلّون محل تطبيقات SaaS التقليدية، بحيث يتولون بشكل مستقل إدارة سير العمل للبرمجيات التجارية، مع تقليل الحاجة إلى أنظمة البيانات والبنية التحتية الأساسية. لكن، على الرغم من انتشار استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة في المؤسسات، فإن هذا التصور يعكس فهمًا غير دقيق لكيفية عمل أنظمة الشركات الحقيقي.
الذكاء الاصطناعي لا يبدل البيانات الأساسية، أو البنية التحتية، أو الأنظمة التشغيلية التي تعتمد عليها الشركات. ما يعتمد عليه الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي هو السياق الذي يعمل ضمنه.
فهم القيود الأساسية للذكاء الاصطناعي
على الرغم من تزايد قدرات النماذج، فإن فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على نوعية البيانات والسياق المقدم لها. بدون وجود سياق ملائم وموثوق، قد يؤدي الذكاء الاصطناعي أداءً ضعيفًا في تنفيذ المهام، حيث قد ينتج نتائج غير دقيقة، أو تظهر كأنها واقعية لكنها في الحقيقة غير مكتملة أو مضللة، أو حتى خاطئة تمامًا.
هذه الأخطاء ليست مجرد ثغرات تقنية، بل قد تكون خطيرة للغاية. فخطأ بسيط في تقييم مخاطر الائتمان قد يسمح بمعاملات احتيالية، مما يعرض الشركة لخسائر مالية أو تدقيق تنظيمي. وفي مجال الرعاية الصحية، قد يتبع وكلاء الدعم توصيات غير ملائمة تضر بخصوصية المرضى أو تضعهم على مسار خطير من الناحية الطبية. كذلك، يمكن أن تتسبب نماذج التوقعات الخاطئة في اتخاذ قرارات غير سليمة بشأن سلاسل التوريد، مما يؤدي إلى خسائر كبيرة وسمعة سيئة.
ضرورة وجود إشراف بشري وتوجيه مناسب
بدون سياق دقيق، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتخذ قرارات خاطئة، وما يترتب على ذلك من نتائج سلبية على المؤسسات، سواء كانت خسائر مالية، أو مخالفات تنظيمية، أو أضرار بالسمعة. لذلك، يبقى التدخل البشري ضروريًا لضمان أن تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي موثوقة ودقيقة.
هذا يتطلب من المؤسسات أن تضع استراتيجيات واضحة لتعزيز دور السياق في برمجياتها، وهو ما يُعرف بمفهوم “هندسة السياق”. هذه المقاربة تركز على تزويد أنظمة الذكاء الاصطناعي بالمعلومات الضرورية والفهم الصحيح لبيئة العمل، لضمان اتخاذ قرارات أكثر دقة وملاءمة.
ما هو هندسة السياق ولماذا هي مهمة؟
هندسة السياق تعني تهيئة البيانات، وسير العمل، والبيئة التي يعمل فيها الذكاء الاصطناعي، بحيث يتمكن من فهم النية بدقة، واتخاذ قرارات محسنة، وتقديم نتائج تتوافق مع متطلبات الأعمال. على سبيل المثال، في خدمة العملاء، يحتاج الوكيل الذكي إلى الوصول إلى سجل حساب العميل، وسجلات المعاملات الأخيرة، وأدلة المنتجات، وسياسة استرداد الأموال الحالية، كلها في الوقت نفسه وبالترتيب الصحيح، ليتمكن من تقديم ردود مفيدة وموثوقة.
الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم تعتمد على نماذج قوية، لكنها تفتقر إلى الوصول المستمر إلى السياق التشغيلي الضروري. فهي لا تحل محل الأنظمة الأساسية أو قواعد البيانات، وإنما تعتمد على السياقات التي توفرها هذه الأنظمة.
الابتكار في هندسة السياق
الحل لا يكمن فقط في تحسين النماذج، وإنما في بناء منصة موحدة تدمج البيانات المنظمة وغير المنظمة، وتستطيع استرجاع الإشارات الأكثر صلة عبر الأنظمة المختلفة، مع تزويد المهندسين برؤية واضحة حول كيفية توليد النتائج، حتى يتمكنوا من تحديد الثغرات وتحسين الأداء بثقة.
الأنظمة التي تنجح في تطبيق هندسة السياق بشكل فعال تقضي على الكثير من العقبات المرتبطة بإدارة أدوات متعددة، وتضمن أن تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق في بيئات معقدة ومتغيرة.
الذكاء الاصطناعي كطبقة موثوقة على الأنظمة الحالية
عندما يتم تفعيل هندسة السياق بشكل صحيح، يتحول الذكاء الاصطناعي إلى طبقة قوية وموثوقة تضاف إلى البنية التحتية للشركات، بدلاً من استبدالها. فهي لا تقتصر على تقليل الأخطاء، بل تمكّن المطورين من تصميم سير عمل متعدد المراحل، وتخصيص الوكلاء لمجالات محددة كالطب، والقانون، والخدمات المالية، مع ضمان توافق المخرجات مع معايير الجودة والامتثال.
كما تضمن هذه المقاربة مشاركة الإنسان بشكل مستمر، إذ تتغير متطلبات الأعمال، والتشريعات، واحتياجات المستخدمين، لذلك يجب أن يكون هناك حلقات تغذية راجعة ومراقبة مستمرة لضمان استمرارية التكيف والامتثال.
الخلاصة: السياق هو أساس النجاح
النتيجة الأهم هي أن فهم السياق بشكل صحيح لا يقتصر على تحسين مخرجات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يؤثر بشكل مباشر على قرارات الأعمال، وكفاءتها، ومرونتها. فبفضل هندسة السياق، يمكن للمؤسسات أن ترفع من مستوى أداء فرقها، وتزيد من الاعتمادية، دون الحاجة إلى استبدال الأنظمة الأساسية التي تعتمد عليها.
لقد جربت أكثر من 70 أداة ذكاء اصطناعي، وأدركت أن النجاح يكمن في كيفية تهيئة البيئة التي يعمل فيها الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح وفعّال.