الذكاء الاصطناعي الذاتي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي: الاختلافات الجوهرية والاستقلالية

رغم الترابط بين تقنيات الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن الاختلاف الأساسي بينهما يكمن في مستوى الاستقلالية والغرض من كل منهما. فالنماذج التي تنشئ المحتوى قائمة بطبيعتها على رد الفعل (تفاعلية)؛ إذ تنتظر توجيهًا محددًا من المستخدم، وتنفذ دورة استدلال واحدة، ثم تنشئ مخرجًا محددًا ليتخذ المستخدم البشري إجراءً بناءً عليه. أما الذكاء الاصطناعي القائم على برامج الوكلاء (الذاتي)، فهو استباقي وقائم على الأهداف. فعندما يحدد له المستخدم هدفًا عامًا، يعمل باستقلالية ويتكيف مع بيئته. وينفذ بصورة متكررة دورات استدلال متتابعة للتخطيط واستخدام الأدوات الخارجية واتخاذ القرارات وتنفيذ مسارات عمل متعددة الخطوات بصورة مستقلة حتى تكتمل المهمة العامة، ولا يصعّد الأمر إلى العنصر البشري إلا عندما يتطلب الأمر قرارًا يتجاوز نطاق الصلاحيات المحددة له.

استثمرت المؤسسات بكثافة في روبوتات المحادثة وأدوات إنشاء المحتوى المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة. ولا شك أن صياغة رسالة بريد إلكتروني أو إنشاء تعليمات برمجية أمر ذو قيمة، إلا أن هذه المخرجات لا تزال تتطلب من الأشخاص أو عمليات الأتمتة اتخاذ الإجراء التالي لها. وهذا تحديدًا ما تفعله برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي، إذ تجمع بين التحليل والذاكرة واستخدام الأدوات والتنفيذ. ويشرح هذا الدليل كيفية عمل كل تقنية، والمجالات التي تحقق فيها كل منهما قيمة، وكيف تكمل إحداها الأخرى، وكيف يمكن للمؤسسات نشرها بمسؤولية على نطاق واسع.

الدروس المستفادة الرئيسية

• مستويات الاستقلالية: يستجيب الذكاء الاصطناعي التوليدي للتوجيهات لإنشاء المحتوى، بينما تخطط برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي بصورة استباقية لمسارات عمل متعددة الخطوات وتنفذها لتحقيق أهداف محددة.
• القيمة التشغيلية: في حين يعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاجية العاملين في مجال المعرفة، تتيح الأنظمة الذاتية أتمتة العمليات من البداية إلى النهاية واتخاذ القرارات بصورة مستقلة.
• التآزُر: تجمع أكثر البنى المعمارية المؤسسية فعالية بين التقنيتين، فتستخدم النماذج التوليدية للتحليل وإنشاء المحتوى ضمن إطار ذاتي للتنفيذ.
• الحوكمة: يتطلب الانتقال إلى مسارات العمل الذاتية تطبيق ضوابط صارمة لعمليات برامج الوكلاء (AgentOps)، بما في ذلك الموافقات الخاضعة للتدخل البشري والصلاحيات المستندة إلى الأدوار لإدارة المخاطر التشغيلية.

تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي: منشئ محتوى قائم على رد الفعل

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نظام قائم على رد الفعل ينشئ محتوى جديدًا، مثل النصوص أو الصور أو التعليمات البرمجية، استنادًا إلى توجيهات بشرية محددة. وهو أحد فروع الذكاء الاصطناعي القائم على التطورات في مجال التعلُّم العميق والمجال الأوسع نطاقًا وهو تعلُّم الآلة (ML).

وهذه التقنية تفاعلية في جوهرها. إذ يقدم المستخدم توجيهًا ما، وينفذ النموذج عملية استدلال، وينشئ مخرجًا، ثم ينتظر التعليمات التالية. وحتى الأنظمة المتطورة للغاية منها تعتمد على البشر لتحديد الخطوة التالية.

تعتمد معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديثة على النماذج الأساسية، ولا سيما النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). وتتعلم هذه النماذج الأنماط الإحصائية من مجموعات هائلة من البيانات، وتنشئ الاستجابات من خلال التنبؤ بالتسلسلات المحتملة للكلمات أو الرموز المميزة أو غيرها من تنسيقات المخرجات.

ويجعل هذا التصميم الذكاء الاصطناعي التوليدي مفيدًا للغاية في:

• صياغة التقارير ورسائل البريد الإلكتروني
• تلخيص الوثائق الطويلة
• إنشاء التعليمات البرمجية
• إنشاء المحتوى التسويقي
• ترجمة النصوص
• إجابة الأسئلة

مع ذلك، يفتقر الذكاء الاصطناعي التوليدي بطبيعته إلى القدرة على التصرف باستقلالية. فهو لا يراقب الأنظمة بصورة مستقلة، ولا يحدد المهام التي تتطلب الاهتمام، ولا ينفذ إجراءات على مستوى تطبيقات المؤسسة. وتتمثل المسؤولية الأساسية للنموذج في إنشاء المعلومات، لا تحقيق الأهداف التشغيلية.

وهذا التمييز مهم. فالذكاء الاصطناعي التوليدي يعزز الإنتاجية من خلال تسريع إنشاء المحتوى والأعمال المعرفية، لكنه يظل معتمدًا على التوجيه البشري أو أطر الأتمتة الخارجية لتحويل المخرجات التي ينشئها إلى نتائج أعمال قابلة للقياس.

تعرّف على كيفية إسهام الذكاء الاصطناعي التوليدي في إعادة تشكيل العمل اليومي، بدءًا من إنشاء المحتوى وتلخيصه وصولًا إلى إنشاء التعليمات البرمجية، وكيف يؤدي الجمع بينه وبين الأتمتة إلى إنشاء "حلقة فعالة" قابلة للتوسع تحقق قيمة للأعمال.

تعريف الذكاء الاصطناعي الذاتي: المنفِّذ الاستباقي

برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي أنظمة استباقية قائمة على الأهداف تجمع بين التحليل والذاكرة واستخدام الأدوات لتنفيذ مسارات عمل متعددة الخطوات بصورة مستقلة. وتمثل البنية المعمارية القائمة على برامج الوكلاء نهجًا قائمًا على الأهداف يحقق الأهداف من خلال هذا التنفيذ.

وعلى عكس الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يستجيب للتوجيهات كل على حدة، تعمل هذه الأنظمة باستقلالية. إذ يحدد المستخدم هدفًا، ثم يقيّم النظام الذاتي المعلومات المتاحة، ويحدد الإجراءات المطلوبة، ويتفاعل مع الأدوات المعتمَدة، ويتقدم نحو إتمام المهمة من خلال دورات استدلال متكررة.

ولفهم التعليمات والسياق، تستفيد العديد من الأنظمة الذاتية من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ويتيح ذلك للمستخدمين التعبير عن أهداف الأعمال باستخدام اللغة الطبيعية بدلًا من الاعتماد على منطق برمجي صارم.

تتبع البنية النموذجية لمسار العمل الذاتي نمط الإدراك والتخطيط والتنفيذ:

1. رصد المعلومات المتاحة
2. تحليل الهدف
3. وضع خطة
4. استخدام الأدوات أو الأنظمة المعتمَدة
5. تقييم النتائج
6. تعديل الإجراءات حسب الحاجة

تقلل هذه العملية الحاجة إلى تقديم توجيهات بشرية مستمرة. فبدلًا من الحاجة إلى تعليمات في كل خطوة، يقيّم برنامج الوكيل مدى التقدم ويحدد الإجراءات التالية المناسبة ضمن حدود الحوكمة المحددة.

غالبًا ما تتطلب التطبيقات على مستوى المؤسسات قدرات متطورة على التحليل. وتوضح حلول مثل محرك تحليل العمليات من Automation Anywhere كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الذاتي تحليل السيناريوهات التشغيلية المعقدة، وتقييم السياق، ودعم اتخاذ القرارات على مستوى مسارات العمل المؤسسية.

وفي حين تركز بعض التعريفات على السلوك المؤتمت، فإن عمليات النشر الناجحة على مستوى المؤسسات توازِن بين قدرة برامج الوكلاء على المبادرة من جهة، والحوكمة والإشراف والضوابط التشغيلية المحددة من جهة أخرى. وتكون النتيجة نظامًا قادرًا على تنفيذ المهام المعقدة مع الحفاظ على التوافق مع سياسات الأعمال ومتطلبات الامتثال.

يستعرض آدي كوروغانتي، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي والتطوير في Automation Anywhere، الدروس المستفادة من 3.5 مليار عملية تنفيذ لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، بما في ذلك دور محرك تحليل العمليات والرسوم البيانية السياقية في التمييز بين التقدم الفعلي في مجال الذكاء الاصطناعي الذاتي والمبالغات المحيطة به.

الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي التوليدي

يكمن الاختلاف الأساسي بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي التوليدي في مستوى الاستقلالية؛ فالذكاء الاصطناعي التوليدي يستجيب للتوجيهات بإنشاء المحتوى، بينما تسعى النماذج الذاتية إلى تحقيق الأهداف من خلال تنفيذ الإجراءات. فالأول قائم على رد الفعل (تفاعلي) في المقام الأول، بينما يعمل الآخر من خلال التخطيط ومسارات العمل الموجهة نحو التنفيذ.

ويساعد فهم هذا الاختلاف قادة تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات على تحديد الموضع المناسب لكل تقنية ضمن استراتيجية أوسع نطاقًا للأتمتة.

مقارنة التعقيد التشغيلي والمخاطر

من الاختلافات الرئيسية الأخرى تعقيد المهام. فالذكاء الاصطناعي التوليدي يقدم أداءً متميزًا للغاية عندما يكون الهدف إنشاء مخرج محدد. فعلى سبيل المثال، تتطلب صياغة مسودة سياسة أو تلخيص عقد معيّن قدرات لغوية كبيرة، لكنها لا تتطلب سوى قدر محدود نسبيًا من التنسيق التشغيلي.

أما الذكاء الاصطناعي الذاتي، فيتعامل مع الحالات التي تنطوي على قرارات متعددة وظروف متغيرة وتفاعلات مع أنظمة المؤسسة. ويمكن لبرنامج الوكيل جمع المعلومات من عدة مصادر، ومقارنة النتائج، واختيار الإجراءات المناسبة وفقًا لقواعد الأعمال.

تختلف أيضًا طبيعة المخاطر المرتبطة بكل منهما؛ فالذكاء الاصطناعي التوليدي ينطوي بصورة أساسية على مخاطر معلوماتية، بما في ذلك هلوسة الذكاء الاصطناعي والمعلومات غير الدقيقة والمخرجات المتحيزة. أما الذكاء الاصطناعي الذاتي، فينطوي على مخاطر تشغيلية لأن الإجراءات التي ينفذها قد تؤثر في الأنظمة القائمة بالفعل أو مسارات العمل أو العملاء أو بيانات الأعمال.

من ثم، ينبغي النظر إلى مفهوم التنفيذ المستقل من منظور مؤسسي. فالهدف ليس تحقيق استقلالية غير مقيدة، بل تسعى المؤسسات إلى تنفيذ خاضع للرقابة ومدعوم بالحوكمة والقابلية للمراقبة وحدود الموافقة والضوابط الأمنية.

وعندما يقيّم قادة المؤسسات الذكاء الاصطناعي الذاتي مقارنةً بالذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنهم غالبًا ما يلجؤون إلى منصات مثل Automation Anywhere لسد الفجوة بينهما، إذ تدمج Automation Anywhere الذكاء الاصطناعي التوليدي مع التحليل والتنفيذ الذاتيَّين، ما يساعد الشركات على الانتقال من صياغة المحتوى إلى إتمام تنفيذ المهام متعددة الخطوات ضمن مسارات عمل خاضعة للحوكمة.

مع نضج الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي، تكشف المقارنة بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي التوليدي أنهما يعالجان مشكلات مختلفة. فالذكاء الاصطناعي التوليدي يسرّع إنشاء المعرفة؛ بينما تساعد برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحويل تلك المعرفة إلى إجراءات للأعمال.

أوجه التكامل بين الأنظمة التوليدية والأنظمة الذاتية

تعمل الأنظمة التوليدية والأنظمة الذاتية معًا من خلال الجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء المحتوى وأطر التخطيط والذاكرة وتنفيذ المهام التي تستخدمها برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومن المفاهيم الخاطئة الشائعة أن المؤسسات يجب أن تختار بين التقنيتين؛ بينما هما في الواقع متكاملتان إلى حد كبير.

وفقًا لمؤسسة McKinsey، يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي القدرة على تحقيق قيمة سنوية للشركات تصل إلى 4.4 تريليونات دولار. وتستخدم معظم البنى المعمارية المتقدمة هذه النماذج في التحليل وإنشاء المحتوى، بينما يتولى برنامج الوكيل التخطيط والذاكرة والتفاعل مع الأدوات وإدارة الأهداف، ولا يلجأ إلى النموذج إلا عند الحاجة إلى مخرجات قائمة على اللغة.

لنأخذ مسار عمل إلحاق العملاء مثالًا. يتلقى برنامج الوكيل هدفًا يتعلق بالإلحاق، ويجمع معلومات العميل من أنظمة المؤسسة المعتمدة. وخلال هذه العملية، قد يستعين بنموذج توليدي من أجل:

• صياغة رسالة ترحيب عبر البريد الإلكتروني
• تلخيص معلومات الحساب
• شرح وثائق المنتج
• إنشاء المراسلات مع العملاء

بعد ذلك، يواصل برنامج الوكيل تنفيذ الخطوات التالية في مسار العمل وفقًا لمتطلبات الأعمال.

يتزايد اعتماد مبادرات الأتمتة على الأصول المتخصصة للذكاء الاصطناعي، مثل نماذج عمليات الذكاء الاصطناعي التوليدي، التي تتيح للمؤسسات دمج قدرات إنشاء المحتوى في سيناريوهات أتمتة أوسع نطاقًا.

ومن التقنيات المهمة الأخرى التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، الذي يربط النماذج اللغوية بمصادر معرفة خارجية، ما يساعد الأنظمة على استرجاع المعلومات ذات الصلة قبل إنشاء الاستجابات. ويسد هذا النهج الفجوة بين بيانات التدريب الساكنة والمعرفة الديناميكية للمؤسسة.

من المهم عدم الخلط بين برامج الوكلاء والتنسيق. فالتنسيق يتولى تنسيق عمل برامج الوكلاء وتقنيات الأتمتة ومصادر المعلومات والمشاركين من البشر. أما برامج الوكلاء، فتسهم بقدرات التحليل وتنفيذ المهام ضمن هذا الإطار التشغيلي الأوسع نطاقًا.

نتيجةً لذلك، تستفيد المؤسسات من نقاط القوة في النهجَين: إذ ينتج الذكاء الاصطناعي التوليدي محتوى عالي الجودة، بينما يساعد الذكاء الاصطناعي الذاتي على دفع العمل إلى الأمام من خلال اتخاذ القرارات بصورة منظمة والتنفيذ الخاضع للضوابط.

حالات استخدام واقعية: تقييم موردي الذكاء الاصطناعي الذاتي وأدواته

توضح حالات الاستخدام الواقعية لتقييم موردي الذكاء الاصطناعي الذاتي وأدواته أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتفوق في تجميع المحتوى، بينما تتفوق الأنظمة الذاتية في التنفيذ الديناميكي للمهام على مستوى المؤسسة. وتعتمد استراتيجية الذكاء الاصطناعي الأكثر فاعلية على نتيجة الأعمال المطلوب تحقيقها.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

يُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مثاليًا عندما يكون الهدف الأساسي إنشاء المعلومات أو تحويلها أو تجميعها.

• تستخدم فرق التسويق الذكاء الاصطناعي التوليدي لصياغة محتوى الحملات الترويجية، وإنشاء أوصاف المنتجات وإعداد منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وتطويع الرسائل لتناسب فئات الجمهور المختلفة. فبدلًا من البدء من الصفر، يبدأ الموظفون بمسودة أولية ثم ينقحونها حسب الحاجة.
• تستخدم إدارات الشؤون القانونية والامتثال الذكاء الاصطناعي التوليدي لتلخيص العقود الطويلة، وتحديد البنود الرئيسية، وتلخيص الوثائق التنظيمية المعقدة وتحويلها إلى رؤى يسهل استيعابها. وتظل المراجعة البشرية ضرورية لأن التفسيرات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي قد تنطوي على حالات سهو أو نقص في الدقة.
• تستخدم فرق تطوير البرمجيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء التعليمات البرمجية النمطية، وشرح التطبيقات القديمة، وإعداد وثائق واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وتسريع مهام البرمجة الروتينية. ويظل المطورون مسؤولين عن التحقق من الوظائف ومتطلبات الأمان والقرارات المتعلقة بالبنية المعمارية.
• تستخدم وحدات خدمة العملاء الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء الردود المقترحة وملخصات قواعد المعرفة ووثائق الدعم، ويقيّم موظفو الخدمة هذه التوصيات قبل التواصل مع العملاء.
• تستفيد فرق الأبحاث والعمليات أيضًا من أتمتة إنشاء التقارير وملخصات الاجتماعات والسرد القائم على البيانات.

في جميع هذه السيناريوهات، يظل النمط واحدًا: ينشئ النظام المحتوى، بينما يتولى البشر مراجعته واعتماده وتنقيحه وتحديد الإجراءات اللاحقة. وتعزز هذه التقنية إنتاجية الأعمال المعرفية، لكنها لا تنفذ عمليات الأعمال بصورة مستقلة.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الذاتي

يحقق الذكاء الاصطناعي الذاتي قيمة ملموسة عندما تحتاج المؤسسات إلى التنفيذ الديناميكي ودعم اتخاذ القرارات والتكيف على مستوى أنظمة متعددة.

• تستخدم عمليات أتمتة سلسلة التوريد برامج الوكلاء لمراقبة أوضاع المخزون، وتحليل حالات التعطل، وجمع المعلومات من مصادر البيانات المعتمَدة، وتقييم الخيارات المتاحة، ودعم الاستجابات المنسقة. وتظل الأطراف المعنية من البشر مسؤولة عن الموافقات الرئيسية والقرارات المتعلقة بالسياسات.
• تستخدم عمليات الأمن السيبراني برامج الوكلاء لتحليل التنبيهات، وربط المعلومات الواردة من أدوات متعددة، وترتيب الحوادث حسب الأولوية، وجمع الأدلة، وإطلاق مسارات عمل المعالجة المعتمدة وفقًا لسياسات الحوكمة في المؤسسة.
• تستخدم إدارات خدمة العملاء الذكاء الاصطناعي الذاتي لتصنيف المشكلات، وجمع معلومات الحسابات، وتحديد مسارات التوجيه، وتنسيق أنشطة حل المشكلات على مستوى أنظمة المؤسسة.

وتشمل حالات الاستخدام الإضافية دعم المشتريات، ومعالجة المطالبات، وتنسيق عمليات الإلحاق، والتحقيقات المتعلقة بالامتثال، ومعالجة الاستثناءات. ولا تتمثل السمة المميِّزة لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي الذاتي في إنشاء المحتوى، بل في القدرة على تقييم الظروف، واتخاذ القرارات الواعية بالسياق، والتفاعل مع الأدوات، والتقدم نحو تحقيق الأهداف التشغيلية ضمن ضوابط الأعمال المعمول بها.

مع ذلك، فليس كل مسار عمل يحتاج إلى برنامج وكيل؛ إذ تظل الأتمتة الحتمية الأداة المناسبة للأعمال المستقرة كبيرة الحجم والقائمة على القواعد، فهي سريعة ويمكن التنبؤ بنتائجها ومنخفضة تكلفة التشغيل. ويكملها الذكاء الاصطناعي الذاتي في الحالات التي يصعب فيها التنبؤ، مثل تغيُّر الواجهات أو تراكم الاستثناءات أو الحاجة إلى اتخاذ قرار يتطلب الموازنة بين خيارات لا تستطيع مجموعة ثابتة من القواعد توقعها.

الحوكمة والسلامة وإدارة المخاطر

تتطلب الحوكمة والأمان وإدارة المخاطر للذكاء الاصطناعي في المؤسسات الحد من المخاطر المعلوماتية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي والسيطرة على المخاطر التشغيلية الناتجة عن برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلة. ويفرض تبنّي الذكاء الاصطناعي في المؤسسات مسؤوليات كبيرة تتعلق بالحوكمة.

في حالة الذكاء الاصطناعي التوليدي، يتمثل الشاغل الأساسي في المخاطر المعلوماتية. فقد تنتج النماذج هلوسة أو معلومات غير دقيقة من الناحية الواقعية أو مخرجات متحيزة أو استنتاجات غير مدعومة. ولذلك، تحتاج المؤسسات إلى عمليات للتحقق ومصادر معرفة معتمدة وإجراءات مراجعة بشرية.

أما في حالة الذكاء الاصطناعي الذاتي، فيتحول الشاغل الأساسي إلى المخاطر التشغيلية. ونظرًا إلى قدرة برامج الوكلاء على التفاعل مع أنظمة الأعمال، فقد تؤثر الإجراءات التي لا تخضع لحوكمة سليمة على المعاملات أو السجلات أو العملاء أو التزامات الامتثال. وفي بعض الحالات، يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ إجراءات غير مصرح بها على الأنظمة العاملة بالفعل.

إرساء عمليات برامج الوكلاء (AgentOps) والضوابط المؤسسية

هنا تكتسب عمليات برامج الوكلاء (AgentOps) أهمية بالغة. فتشمل عمليات برامج الوكلاء الممارسات التشغيلية والضوابط الرقابية وأطر الحوكمة وعمليات إدارة دورة الحياة المستخدمة للإشراف على برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج.

ثمة عدة ضوابط لها أهمية خاصة للحفاظ على ثقة المؤسسات وامتثالها، ومنها:

• حدود الموافقة الخاضعة للتدخل البشري الخاصة بالإجراءات الحساسة
• التسجيل التفصيلي لمصدر البيانات وتسلسلها لضمان القابلية للتدقيق
• الصلاحيات المستندة إلى الأدوار والضوابط الصارمة للوصول إلى الأدوات
• المراقبة المستمرة والقابلية للمراقبة
• آليات إنفاذ السياسات
• مسارات عمل إدارة الاستثناءات

ينبغي ألا تعتمد الحوكمة على جودة النماذج وحدها. فحتى النماذج ذات القدرات العالية تحتاج ضوابط وقائية وإشرافًا وضوابط تشغيلية عند التفاعل مع أنظمة المؤسسة. وينبغي أيضًا أن تضع المؤسسات هياكل واضحة للمساءلة تحدد المسؤول عن سلوك برامج الوكلاء ومراقبة الأداء واعتماد التغييرات ومراجعة الاستثناءات.

والهدف من ذلك تحقيق ثقة عملية. إذ يحتاج قادة المؤسسات إلى وضوح بشأن كيفية اتخاذ القرارات، والأدوات التي يتم الوصول إليها، والإجراءات التي يتم تنفيذها، والحالات التي تتطلب تدخلًا بشريًا. وتحوِّل الحوكمة القوية الذكاء الاصطناعي حينئذٍ من قدرة تجريبية إلى مكون موثوق به في عمليات المؤسسة.

التحول إلى المؤسسة الذاتية مع Automation Anywhere

يتطلب التحول إلى المؤسسة الذاتية مع Automation Anywhere تجاوز روبوتات الدردشة الأساسية ونشر برامج وكلاء مستقلة تنفذ مسارات العمل المعقدة القائمة على الأهداف. وتبدأ العديد من المؤسسات رحلتها مع الذكاء الاصطناعي باستخدام الذكاء الاصطناعي الحِواري وأدوات إنشاء المحتوى. أما المرحلة التالية، فهي تحويل الرؤى الناتجة إلى نتائج تشغيلية من خلال التنفيذ الخاضع للضوابط.

يشكل فهم الفروق الدقيقة بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي التوليدي أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات، وتوفر Automation Anywhere البنية المعمارية الموحدة اللازمة للاستفادة من كليهما. فمن خلال الاستفادة من نظام الأتمتة الذاتية للعمليات من Automation Anywhere، يمكن للشركات نشر برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي التي تستخدم النماذج التوليدية بأمان في التحليل مع الالتزام الصارم بحوكمة المؤسسات.

صُمم نظام الأتمتة الذاتية للعمليات من Automation Anywhere لسد هذه الفجوة من خلال الجمع بين التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي وقدرات الأتمتة المؤسسية وضوابط الحوكمة والوضوح التشغيلي. وبدلًا من التعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره تقنية مستقلة، تدعم المنصة بيئات تعمل فيها برامج الوكلاء وتقنيات الأتمتة وتطبيقات الأعمال ومصادر البيانات والكوادر البشرية معًا لتحقيق نتائج الأعمال.

يمكن للمؤسسات التي تسعى إلى تطوير برامج وكلاء مستقلة ونشرها استخدام AI Agent Studio لإنشاء قدرات برامج الوكلاء واختبارها وإدارتها مع الحفاظ على متطلبات حوكمة المؤسسات. وعند الجمع بينه وبين محرك تحليل العمليات، يمكن للمؤسسات دعم سيناريوهات اتخاذ القرارات المعقدة التي تتطلب التحليل والإشراف البشري والتنسيق بين عمليات الأتمتة وواجهات برمجة التطبيقات والوثائق وبرامج الوكلاء الأخرى. والأهم من ذلك أن هذه القدرات تعمل جنبًا إلى جنب مع ضوابط الحوكمة وآليات التدقيق وأطر الأمان التي صممتها Automation Anywhere لعمليات النشر على مستوى المؤسسات.

تتمثل هنا القيمة العملية ببساطة في أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يساعد على إنشاء المعلومات، بينما يساعد الذكاء الاصطناعي الذاتي على دفع العمل إلى الأمام. وتحتاج المؤسسات إلى القدرتين كلتيهما للعمل ضمن بيئة أتمتة خاضعة للضوابط. أما بالنسبة إلى القادة الذين يقيّمون المرحلة التالية من تبنّي الذكاء الاصطناعي، فينبغي التركيز على أفضل السبل لنشر هذه التقنيات لتحقيق نتائج أعمال قابلة للقياس وشفافية تشغيلية وحوكمة على نطاق واسع.

للتعرف على كيفية مساعدة Automation Anywhere في تحويل العمليات القائمة على رد الفعل إلى مسارات عمل قائمة على الأهداف، احجز عرضًا توضيحيًا لاستكشاف قدرات الأتمتة الذاتية التي توفرها المنصة مباشرةً.

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي التوليدي؟

ينشئ الذكاء الاصطناعي التوليدي المحتوى استجابةً للتوجيهات ثم يتوقف. أما الذكاء الاصطناعي الذاتي، فيسعى إلى تحقيق الأهداف من خلال التخطيط واستخدام الأدوات والتحليل وتنفيذ مسارات العمل متعددة الخطوات، ما يقلل الحاجة إلى التوجيه البشري المستمر مع عمله في إطار ضوابط الحوكمة.

ما الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يكمن الاختلاف الأساسي في مستوى الاستقلالية؛ فالذكاء الاصطناعي التوليدي يتطلب تقديم توجيه لكل مهمة، بينما يخطط الذكاء الاصطناعي الذاتي للإجراءات، ويصل إلى الأدوات المعتمَدة، ويحتفظ بالسياق، وينفذ مسارات عمل متعددة الخطوات لتحقيق هدف محدد.

كيف يحسّن الذكاء الاصطناعي الذاتي عملية اتخاذ القرارات مقارنةً بالذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يقيّم الذكاء الاصطناعي الذاتي السياق اللحظي، ويجمع المعلومات من مصادر متعددة، ويعدّل الخطط ديناميكيًا، ويتخذ الإجراءات المعتمدة. أما الذكاء الاصطناعي التوليدي، فيقدم المعلومات والتوصيات، ويترك اتخاذ القرارات والتنفيذ للبشر أو الأنظمة الخارجية.

هل يُعتبر ChatGPT ذكاءً اصطناعيًا توليديًا أم ذاتيًا، ولماذا؟

يُعد ChatGPT في الأساس ذكاءً اصطناعيًا توليديًا لأنه يستجيب للتوجيهات وينشئ مخرجات نصية. وقد يمارس، عند ربطه بالأدوات أو إمكانات تصفح الويب أو أطر التنفيذ، بعض السلوكيات الذاتية المحدودة، إلا أن أساسه يظل توليديًا.

هل يمكنك شرح الفرق بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والذكاء الاصطناعي التوليدي بأمثلة واقعية؟

يصوغ الذكاء الاصطناعي التوليدي رسالة متابعة إلى أحد العملاء عندما يُطلب منه ذلك. أما الذكاء الاصطناعي الذاتي، فيحدد فرصة مبيعات غير نشطة، ويجمع المعلومات السياقية ذات الصلة، ويصوغ رسالة متابعة مخصصة ليعتمدها مندوب المبيعات ويرسلها، ثم يحدّث سجل فرص المبيعات تلقائيًا.

ما وجه اختلاف الذكاء الاصطناعي الذاتي عن الذكاء الاصطناعي التوليدي من حيث الاستقلالية؟

يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بقدر ضئيل من الاستقلالية لأنه يتوقف بعد إنشاء المحتوى. أما الذكاء الاصطناعي الذاتي، فيفهم الأهداف ويراقب التقدم ويقيّم الإجراءات باستمرار من خلال دورات منظمة للإدراك والتخطيط والتنفيذ حتى تتحقق الأهداف.

ما الاختلافات الجوهرية بين الذكاء الاصطناعي الذاتي المستقل ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تحتفظ الأنظمة الذاتية بالذاكرة، وتتتبَّع مدى التقدم نحو تحقيق الأهداف، وتستخدم الأدوات الخارجية، وتصحح مسارها ذاتيًا من خلال دورات تنفيذ متكررة. أما نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، فتركز على التنبؤ بالمحتوى وإنشائه استنادًا إلى الأنماط التي تعلمتها أثناء التدريب.