لا يبدو أن قطار الذكاء الاصطناعي التوليدي يتباطأ، حيث ارتفع معدل التبني التنظيمي من 33% في عام 2023 إلى 78% بحلول نهاية عام 2024.

في الواقع، تقود الشركات الكبرى الطريق في تبني GenAI، حيث من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي العالمي سنويًا بنسبة 36.6٪ بين 2024 و 2030.

مع ذلك، لا يسير نمو الذكاء الاصطناعي بشكل خطي. فالمؤسسات تستخدم أساليب ذكاء اصطناعي مختلفة، تبعًا لحالات استخدامها الخاصة.

أدى هذا إلى ظهور ثلاثة مناهج بارزة: تطبيقات ماجستير الحقوق، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، ومساعدو الذكاء الاصطناعي. النقاشات حول أيهما أفضل، وكيل الذكاء الاصطناعي مقابل مساعده، أو ماجستير الحقوق مقابل وكيل الذكاء الاصطناعي، تُغفل جوهر الموضوع.

يوفر مصباح السقف Aqara LED TXNUMXM من Aqara LED إمكانات إضاءة ذكية متقدمة تعمل على تحويل مساحتك بسهولة. بفضل توافقه مع Matter ودعم Zigbee XNUMX، يتكامل بسلاسة مع منصات المنزل الذكي مثل HomeKit وAlexa وIFTTT للتحكم السهل. توفر تقنية RGB+IC تأثيرات إضاءة متدرجة والوصول إلى XNUMX مليون لون، مما يتيح لك إنشاء مشاهد إضاءة ديناميكية. تتيح ميزة اللون الأبيض القابل للضبط إجراء تعديلات من XNUMX كلفن إلى XNUMX كلفن لتوفر طيفاً من الإضاءة الدافئة إلى الباردة. وبالإضافة إلى الجدولة الذكية والتحكم الصوتي، يعمل TXNUMXM على تحسين تجربة الإضاءة في أي بيئة. حقيقي السؤال هو: أيهما أفضل بالنسبة لك؟

في هذه المقالة، سنتناول حلول الذكاء الاصطناعي الثلاثة الأكثر شيوعًا، ونقارن بين ميزاتها وحالات استخدامها واعتباراتها للمساعدة في تحديد الخيار الأنسب لاحتياجاتك.

تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي مقابل تطبيقات مساعد الطيار مقابل تطبيقات ماجستير القانون: لمحة عامة

يتخذ الذكاء الاصطناعي، أو الذكاء الاصطناعي التوليدي تحديدًا، أشكالًا مختلفة، كلٌّ منها مصمم لوظائف محددة. الأنواع الثلاثة التالية هي الأكثر شيوعًا، وبعبارة أبسط، إليكم ما تفعله:

• تولد تطبيقات نموذج اللغة الكبير (LLM) استجابات نصية،
• يساعد مساعدو الطيارين ذوي الذكاء الاصطناعي المستخدمين في الوقت الفعلي،
• تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لإكمال المهام.

لست متأكدًا من الحل الأنسب لك؟ إليك مقارنة بين وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومساعدي الطيارين، وتطبيقات إدارة التغيير (LLM) من حيث العوامل الرئيسية (متبوعة بتحليل متعمق للميزات الرئيسية، وحالات الاستخدام، والإيجابيات والسلبيات لكل منها):

الآن دعونا نستكشف كل نهج الذكاء الاصطناعي بالتفصيل:

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟

تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي باستقلالية عالية، حيث ينفذون المهام دون أي إشراف بشري يُذكر. يحللون البيانات، ويتخذون القرارات، وينفذون الإجراءات بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو سلوكيات مكتسبة.

إن الفارق بين وكلاء الذكاء الاصطناعي ومساعدي الذكاء الاصطناعي هو أنه في حين يساعد مساعدو الذكاء الاصطناعي المستخدمين في الوقت الفعلي ويدعمون عملية اتخاذ القرار، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي مصممون للعمل بشكل مستقل، والتعامل مع سير العمل المعقدة والعمليات متعددة الخطوات بأنفسهم.

مزيد من المعلومات: ما هي وكلاء الذكاء الاصطناعي؟ الدليل الشامل للمؤسسات | Astera

الميزات الرئيسية

• تنفيذ المهام بشكل مستقل:يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بأقل تدخل من المستخدم، وأتمتة المهام المتكررة والمبنية على القرار.
• الوعي بالسياق:تعمل هذه الأنظمة على معالجة البيانات التاريخية والبيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات مستنيرة.
• إدارة سير العمل متعدد الخطوات:تتعامل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع المهام المتسلسلة والمترابطة، مما يضمن الكفاءة.
• التكامل مع أنظمة الأعمال:يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاتصال بأدوات المؤسسة وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات لتبسيط العمليات.
• التعلم التكيفي:يتحسن أداء بعض وكلاء الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت من خلال تحليل الأداء السابق وتحسين عمليات اتخاذ القرار الخاصة بهم.

إيجابيات وسلبيات

تُعد وكلاء الذكاء الاصطناعي خيارًا مثاليًا للمؤسسات التي تسعى إلى أتمتة سير العمل المُهيكل واتخاذ القرارات. إلا أن فعاليتها تعتمد على تحديد الأهداف بدقة والمراقبة المستمرة لضمان الأداء الأمثل.

إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي في ساعات بدلاً من أسابيع

Astera يُسهّل عليك بناء الذكاء الاصطناعي. يتيح لك مُنشئنا المرئي تصميم وتطوير ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بسهولة السحب والإفلات، مع مكتبة واسعة من الوظائف، ومجموعة متنوعة من القوالب الجاهزة.

تواصل معنا لمعرفة المزيد.

ما هو مساعد الطيار AI؟

تخيّل مساعدي الطيارين بالذكاء الاصطناعي كمساعدين تفاعليين، يُحسّنون الإنتاجية بالعمل جنبًا إلى جنب مع المستخدمين في الوقت الفعلي. صُممت هذه المساعدين للمساعدة في اتخاذ القرارات، وتبسيط مهام مثل البحث والتحليل، وتقليل العبء المعرفي دون الحاجة إلى السيطرة الكاملة.

إن ما يميز مساعدي الطيارين من الذكاء الاصطناعي عن وكلاء الذكاء الاصطناعي هو أنه على عكس وكلاء الذكاء الاصطناعي، الذين يعملون بشكل مستقل، يتطلب مساعدو الطيارين إدخالاً بشريًا ويقدمون توصيات سياقية أو إرشادات أو أتمتة المهام بناءً على تصرفات المستخدم.

الميزات الرئيسية

• المساعدة في الوقت الحقيقييقترح مساعدو الذكاء الاصطناعي إجراءات، ويقدمون رؤى ثاقبة، ويُؤتمتون المهام الصغيرة أثناء عمل المستخدمين. على سبيل المثال، يساعد مساعدو مايكروسوفت المستخدمين على صياغة رسائل البريد الإلكتروني، وتلخيص الاجتماعات، وإنشاء التقارير داخل تطبيقات Microsoft 365.
• الوعي بالسياقتُحلل هذه الأدوات سلوك المستخدم وسجل المهام لتقديم توصيات مناسبة. في تطوير البرمجيات، يقترح GitHub Copilot إكمالات برمجية بناءً على أسطر برمجية سابقة.
• التعلم التفاعلييُحسّن العديد من مساعدي الطيارين ردودهم بناءً على تعليقات المستخدمين وتفاعلاتهم السابقة. على سبيل المثال، يُصمّم نظام جيميني للذكاء الاصطناعي من جوجل ردودًا في مستندات جوجل وجيميل بناءً على أنماط الاستخدام.
• التكامل السلسيعمل ضمن تطبيقات البرمجيات، مثل بيئات البرمجة، وأنظمة إدارة علاقات العملاء، أو برامج تحرير المستندات. على سبيل المثال، يُساعد Salesforce Einstein Copilot فرق المبيعات من خلال اقتراح عمليات المتابعة وتحليل تفاعلات العملاء.
• الأتمتة الموجهة:يؤتمت أجزاء من سير العمل مع إبقاء المستخدمين متحكمين. في تحليل البيانات، يُساعد Tableau AI في عمليات التصور من خلال اقتراح مخططات ورؤى بناءً على أنماط مجموعات البيانات.

إيجابيات وسلبيات

تُعدّ برامج الذكاء الاصطناعي المساعدة مفيدة في البيئات التي يكون فيها الحكم البشري حاسمًا، لكن المهام المتكررة تؤثر على الإنتاجية. فمن خلال العمل كشريك بدلًا من نظام مستقل، يُمكنها الموازنة بين الأتمتة وتحكم المستخدم.

ما هو تطبيق LLM؟

تطبيقات نموذج اللغة الكبير (LLM) هي أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تُولّد استجابات نصية من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات. تعتمد هذه التطبيقات على نماذج مُدرّبة مسبقًا لفهم اللغة الطبيعية، والإجابة على الأسئلة، وتلخيص المحتوى، والمساعدة في المهام اللغوية.

على عكس وكلاء الذكاء الاصطناعي، الذين يمكنهم تنفيذ الإجراءات بشكل مستقل، أو مساعدي الذكاء الاصطناعي، الذين يقدمون المساعدة في الوقت الفعلي، تركز تطبيقات LLM بشكل أساسي على إنشاء النصوص واسترجاع المعرفة.

الميزات الرئيسية

• توليد النصتُنشئ تطبيقات LLM نصوصًا شبيهة بالنصوص البشرية بناءً على مدخلات المستخدم. ومن الأمثلة على ذلك ChatGPT للذكاء الاصطناعي الحواري، وJasper AI للنصوص التسويقية.
• فهم السياقتُحلل هذه التطبيقات سياق الاستعلام لإنتاج استجابات ذات صلة ومتماسكة. على سبيل المثال، يُنتج تطبيق جيميني للذكاء الاصطناعي من جوجل ملخصات وتوصيات مُراعية للسياق.
• استرجاع المعرفة:يستخرج طلاب الماجستير في القانون المعلومات من بيانات التدريب الخاصة بهم للإجابة على الأسئلة أو تقديم رؤى، كما هو الحال في Perplexity AI، الذي يعزز الاستجابات باستخدام المصادر المذكورة.
• قدرات الوسائط المتعددة:تقوم بعض تطبيقات LLM ليس فقط بمعالجة النصوص ولكن أيضًا الصور وأنواع الوسائط الأخرى (على سبيل المثال، GPT-4 Turbo من OpenAI مع الرؤية).
• التخصيص والضبط الدقيق:تتيح بعض التطبيقات المستندة إلى LLM للشركات تصميم نماذج مخصصة لحالات الاستخدام الخاصة بالمجال، مثل Claude AI من Anthropic للتحليل القانوني والمالي.

إيجابيات وسلبيات

تطبيقات ماجستير الحقوق مفيدة للمؤسسات والأفراد الذين يحتاجون إلى توليد محتوى واسترجاع معلومات بكفاءة. على الرغم من تفوقها في معالجة كميات هائلة من النصوص، إلا أنها تفتقر إلى استقلالية وكلاء الذكاء الاصطناعي وتفاعلية مساعدي الذكاء الاصطناعي.

وكيل الذكاء الاصطناعي مقابل مساعد الطيار مقابل تطبيقات LLM: 5 اختلافات رئيسية

يؤدي وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومساعدو الطيار، وتطبيقات إدارة التعلم (LLM)، أدوارًا مختلفة في الأتمتة، واتخاذ القرارات، وتفاعل المستخدم. فيما يلي تفصيلٌ للاختلافات الجوهرية بينها:

1. الاستقلالية والذكاء

• وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون باستقلالية تامة، ويتعاملون مع سير العمل المعقدة، ويتخذون القرارات، وينفذون المهام دون تدخل بشري مستمر. يتعلمون باستمرار من البيانات، ويتطورون مع مرور الوقت.

على سبيل المثال، وكيل الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني الذي يكتشف التهديدات ويخففها في الوقت الفعلي.

• مساعدو الطيارين بالذكاء الاصطناعي تعمل كأدوات مساعدة، وتتطلب مساهمة المستخدم لاتخاذ القرارات النهائية. وهي تُعزز الإنتاجية بتقديم توصيات بدلاً من التصرف بشكل مستقل.

مثلا, يقترح Microsoft Copilot التعديلات في Word، لكن المستخدم يطبقها.

• تطبيقات LLM تعتمد على الاستعلامات وتفتقر إلى الاستقلالية. تُولّد استجابات نصية، لكنها لا تتخذ أي إجراء أو تُساعد في سير العمل.

على سبيل المثال، يوفر ChatGPT إجابات ولكنه لا يتكامل مع المهام اليومية للمستخدم.

2. تعقيد المهام واتخاذ القرار

• وكلاء الذكاء الاصطناعي إدارة العمليات متعددة الخطوات، وأتمتة عملية اتخاذ القرارات، والتكيف بشكل ديناميكي. فهم يتولون مهامًا بالغة الأهمية، مثل كشف الاحتيال، وإدارة سلسلة التوريد، وأتمتة تكنولوجيا المعلومات.
• مساعدو الطيارين بالذكاء الاصطناعي متخصصون في تعزيز كفاءة المستخدم من خلال المساعدة في إنشاء المستندات أو الترميز أو إدارة CRM ولكنهم لا يقومون بتنفيذ العمليات المعقدة بأنفسهم.
• تطبيقات LLM التركيز على توليد المحتوى واسترجاع المعرفة ولكن يفتقرون إلى القدرة على القيام بإجراءات تتجاوز الاستجابة لاستفسارات المستخدم.

3. نموذج التفاعل ومشاركة المستخدم

• وكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بشكل مستقل، واتخاذ الإجراءات بأقل تدخل من المستخدم. إنها مثالية لأتمتة سير العمل بالكامل، مثل دمج العملاء أو حل مشاكل تكنولوجيا المعلومات.
• مساعدو الطيارين بالذكاء الاصطناعي تعمل كمساعدين تفاعليين، وتقدم اقتراحات مدروسة مع إبقاء المستخدم متحكمًا. مثال: يقترح GitHub Copilot الكود، لكنه لا يكتب البرنامج بأكمله بشكل مستقل.
• تطبيقات LLM تعمل كأدوات مستقلة، وتتطلب من المستخدمين إدخال مطالبات لكل تفاعل. لا تتتبع سير العمل ولا تساعد المستخدمين بشكل استباقي.

4. التعلم والتكيف

• وكلاء الذكاء الاصطناعي الاستفادة من التعلم الآلي لتحسين عملية اتخاذ القرار وتحسين الأداء بمرور الوقت.
• مساعدو الطيارين بالذكاء الاصطناعي قد تتحسن من خلال تعليقات المستخدم ولكنها تعمل عمومًا ضمن معايير محددة مسبقًا.
• تطبيقات LLM تعتمد على التحديثات الدورية ولا تتعلم من التفاعلات المستمرة. تُولّد استجابات بناءً على بيانات تدريب ثابتة.

5. التكامل مع سير عمل الأعمال

• وكلاء الذكاء الاصطناعي يندمج بعمق في أنظمة المؤسسات، ويدير أتمتة شاملة. مثال: روبوت RPA مُدعّم بالذكاء الاصطناعي، يستخرج البيانات من الفواتير ويُحدّث سجلات تخطيط موارد المؤسسات.
• مساعدو الطيارين بالذكاء الاصطناعي يمكن دمجها في بيئات البرامج لمساعدة المستخدمين، ولكنها لا تُفعّل الأتمتة الكاملة. مثال: يقترح Salesforce Einstein Copilot الإجراء الأمثل التالي في عملية البيع.
• تطبيقات LLM تعمل بشكل أساسي كأدوات نصية مستقلة أو واجهات برمجة تطبيقات تعمل على تحسين التطبيقات ولكنها لا تساعد بشكل نشط في سير العمل.

وكلاء الذكاء الاصطناعي مقابل مساعدي الطيارين مقابل تطبيقات LLM: مقارنة بين حالات الاستخدام

إذا كنت تعرف بياناتك، يمكنك بناء الذكاء الاصطناعي الخاص بك

Astera يُمكّن خبراء المجال في جميع المجالات تقريبًا من بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي في ساعات بدلًا من أسابيع. ما عليك سوى السحب والإفلات أو البدء باستخدام قوالبنا لتصميم الوكلاء وتطويرهم ونشرهم بسهولة.

تعرف على المزيد

أسئلة يجب طرحها قبل الاختيار بين وكلاء الذكاء الاصطناعي ومساعدي الطيارين وتطبيقات LLM

يتطلب اختيار نهج الذكاء الاصطناعي المناسب، سواءً كان وكيلًا أو مساعدًا أو تطبيقًا لإدارة الذكاء الاصطناعي، مراعاة عدة عوامل. تشمل هذه العوامل تحليل احتياجات مؤسستك، وتعقيد المهام، ومستوى الأتمتة المطلوب.

فكر في طرح الأسئلة حول العوامل التالية قبل اختيار أحدها:

تعقيد المهمة والاستقلالية

ما مدى تعقيد المهام التي تريد أن يؤديها الذكاء الاصطناعي نيابةً عنك؟ ما مستوى الاستقلالية الذي تبحث عنه؟

على سبيل المثال، تتعامل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع سير العمل المعقدة متعددة الخطوات مع الحد الأدنى من المدخلات، مما يجعلها مثالية للأمن السيبراني وأتمتة خدمة العملاء وتحسين سلسلة التوريد.

من ناحية أخرى، يساعد المساعدون المستخدمين بدلاً من استبدالهم، مما يحسن الإنتاجية في المهام مثل الترميز والنمذجة المالية، في حين أن تطبيقات LLM هي الأفضل لإنشاء المحتوى والبحث والتلخيص ولكنها تفتقر إلى اتخاذ القرارات المستقلة.

التكامل والنشر

ما هي الأنظمة الداخلية و/أو الخارجية التي ستحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التكامل معها وأين تحتاج إلى نشرها؟

ضع في اعتبارك أن الوكلاء يحتاجون إلى تكامل عميق مع أنظمة المؤسسة لتحقيق الأتمتة الكاملة، بينما يُحسّن مساعدو الطيار تطبيقات محددة من خلال رؤى مُعتمدة على الذكاء الاصطناعي. مع ذلك، تُعدّ تطبيقات إدارة دورة حياة البرنامج (LLM) أسهل في النشر عبر واجهات برمجة التطبيقات، ولكنها تُوفر أتمتة محدودة لسير العمل.

التعلم والقدرة على التكيف

ما مدى أهمية قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم والتكيف مع مشروعك؟

على سبيل المثال، يتحسن وكلاء الذكاء الاصطناعي باستمرار من خلال التعلم من التفاعلات، ويقوم مساعدو الطيار بتحسين الاقتراحات استنادًا إلى السياق، وتعتمد تطبيقات LLM على نماذج ثابتة مدربة مسبقًا ما لم يتم ضبطها بدقة.

التكلفة والعائد على الاستثمار

ما هي معايير التكلفة والعائد على الاستثمار التي تفكر فيها؟

على سبيل المثال، يتطلب الوكلاء استثمارًا أكبر لكنهم يُحسّنون الكفاءة إلى أقصى حد. يُحقق مساعدو الطيارين مكاسب إنتاجية سريعة بتكاليف إعداد أقل. تطبيقات إدارة المحتوى (LLM) فعّالة من حيث التكلفة لمهام المحتوى، ولكنها قد تحتاج إلى تخصيص لاستخدامات خاصة بالأعمال.

تناسب الاستراتيجي

كيف يتناسب نهج الذكاء الاصطناعي مع استراتيجية عملك الشاملة؟

وكلاء الذكاء الاصطناعي هم الخيار الأمثل للأتمتة الكاملة. يُجدي مساعدو الطيارين نفعًا عندما يُفترض أن يُساعد الذكاء الاصطناعي بدلًا من أن يُحل محل الخبرة. تُناسب تطبيقات ماجستير الحقوق المهام القائمة على المعرفة دون الحاجة إلى تكامل عميق. يعتمد اختيار النهج الأمثل على الموازنة بين الأتمتة وسهولة الاستخدام وأولويات العمل.

أفكار ختامية

إن مناهج الذكاء الاصطناعي الثلاثة التي ناقشناها لها مزاياها الخاصة، ويعتمد الاختيار على استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بمؤسستك.

بالإضافة إلى ذلك، مع وجود العديد من تطبيقات ماجستير الحقوق وبرامج الذكاء الاصطناعي المساعدة المتاحة للشركات، يكمن التحدي الحقيقي في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي لحالات استخدام فريدة. وهنا يكمن التحدي. Astera يأتي فيها

Astera يُبسّط مُنشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent Builder) أتمتة الذكاء الاصطناعي الوكيلية الشاملة من خلال منصة مرئية تعتمد على السحب والإفلات. يُمكّن هذا المُنشئ الشركات من بناء ونشر حلول أتمتة ذكية داخليًا دون الحاجة إلى خبرة تقنية مُعمّقة أو أسابيع من البرمجة.

بدافع Asteraيمكنك الاتصال ببرنامج الماجستير في القانون الذي تختاره بسهولة للتأكد من حصولك على أفضل ما في العالمين. Astera يوفر المرونة اللازمة لتخصيص الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجاتك.

لماذا تختار Astera لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك؟

• تطوير الذكاء الاصطناعي بدون أكواد:قم ببناء وكلاء الذكاء الاصطناعي دون أي برمجة مكثفة من خلال مطالبات اللغة الطبيعية ووظيفة السحب والإفلات.
• التكامل السلس:تواصل بسهولة مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وقواعد البيانات. استفد AsteraETL من الدرجة المؤسسية لتحقيق التكامل السلس.
• التوافق مع برامج الماجستير في القانون المتعددة:استفد من النماذج مثل GPT وClaude وGemini مع الحفاظ على التحكم في البيانات.
• الانتشار السريع:الانتقال من الفكرة إلى الإنتاج في ساعات، بدلاً من قضاء أسابيع في تطوير المنتجات واختبارها.
• التحسين المستمر:راقب أداء الذكاء الاصطناعي وقم بتحسينه باستخدام ميزات الاختبار والتحقق المضمنة.
• قابل للتطوير وآمن:يمكنك النشر محليًا أو في السحابة مع أمان على مستوى المؤسسة.

حوّل سير عملك باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يتكيف مع احتياجات عملك. مع Astera منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعييمكنك تمكين كل موظف من بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي دون أي خبرة تقنية. أنشئ ذكاءك الاصطناعي بمجرد معرفة بياناتك.

هل أنت مستعد لتشهد مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي؟ تواصل معنا اليوم لمعرفة المزيد!