ما هي وكلاء الذكاء الاصطناعي؟ تعريفها، أنواعها، تطبيقاتها للشركات، والمزيد!

تنفق الفرق ما يصل إلى 71٪ من وقتهم في المهام الإدارية وإدخال البيانات يدويًا. ولكن ماذا لو وُجدت طريقة لأتمتة جميع أعمالهم المتكررة، ليتمكنوا من التركيز على أداء المهام الأكثر أهمية، وخلق القيمة، وتحقيق عائد استثمار فعلي؟

هذا ما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فعله من أجلك.

ما هي وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

وكلاء الذكاء الاصطناعي هم أنظمة برمجية أو برامج تُنفّذ مهامًا للمستخدم (أو لنظام آخر). يمكن تهيئة هذه الوكلاء لتكون قادرة على التفكير والتخطيط والحفظ وتنفيذ الإجراءات بدرجة معينة من الاستقلالية.

في جوهرها، تتبع وكلاء الذكاء الاصطناعي دورة بسيطة:

• هم رصد بيئتهم،
• جمع البيانات من مصادر مختلفة،
• معالجة المعلومات
• و عمل لتحقيق هدف محدد.

بينما يقوم المستخدمون بتحديد الأهداف، يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتحديد أفضل الخطوات للوصول إليها.

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحقيق كل ذلك بفضل القدرة متعددة الوسائط لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية (LLMs) التي يعتمدون عليها. هذا يعني أن وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون على معالجة معلومات متعددة الوسائط، مثل النصوص والفيديو والصوت والرموز وغيرها، في آنٍ واحد.

يعتقد العديد من الخبراء أن الذكاء الاصطناعي الوكيل، أو وكلاء الذكاء الاصطناعي، هو الرابط بين الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل ChatGPT وGemini) والذكاء الاصطناعي المادي (مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي). بعبارة أخرى، يرتقي وكلاء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي التوليدي خطوةً أبعد من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة.

لماذا يُعدّ وكلاء الذكاء الاصطناعيّون هم الشيء الكبير القادم

تخيل هذا: بريدك الوارد مُنظّم، والمواعيد النهائية سهلة، والمهام الروتينية تُنجز بسهولة. بدلًا من أن تُغرق نفسك في التقارير وطلبات العملاء والتسويات المالية، لديك مساعد ذكي يُبسّط سير العمل، ويُرتّب المهام حسب الأولوية، ويضمن عدم ضياع أي شيء.

مع وجود وكيل ذكاء اصطناعي يعمل معك، تصبح المعلومات في متناول يديك، وتسير العمليات بسلاسة، ويمكنك التركيز على العمل الذي يُحدث تأثيرًا حقيقيًا. يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة، والفهم، والاستدلال، والتكيف، لتتمكن من العمل بذكاء أكبر.

سواء كان مساعدًا افتراضيًا يقوم بصياغة التقارير، أو محللًا ماليًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يقوم بمطابقة الحسابات، أو وكيل خدمة عملاء ذكي يحل الاستفسارات، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي لديهم القدرة على تحويل الطريقة التي تتفاعل بها مع التكنولوجيا.

في الواقع، ماكينزي وتشير التقارير إلى أن وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون على أتمتة ما يصل إلى 70% من ساعات عمل القوى العاملة العالمية.

بفضل التأثير المذهل مثل هذا، لا تستطيع الشركات التي تستثمر في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي اكتساب ميزة تنافسية فحسب، بل وتحصد أيضًا فوائد كبيرة من حيث الكفاءة والتكلفة.

وكلاء الذكاء الاصطناعي مقابل نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية (والوكلاء الأذكياء)

تخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أغراضًا مختلفة في تطبيقات المؤسسات. ورغم استفادة كليهما من الذكاء الاصطناعي، إلا أنهما يختلفان من حيث قدراتهما وقدرتهما على التكيف وآليات اتخاذ القرارات. إليك كيفية ذلك:

النماذج الثابتة مقابل العوامل التكيفية

عادةً ما تكون نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية ثابتة. فهي تعتمد على خوارزميات مُدرَّبة مسبقًا، وتتطلب تدخلًا بشريًا لتحسينها بمرور الوقت. تُحلِّل هذه النماذج البيانات وتُقدِّم رؤىً ثاقبة، لكنها لا تُغيِّر سلوكها ديناميكيًا.

بالمقارنة، تتميز وكلاء الذكاء الاصطناعي بقدرتهم على التكيف. فهم يتعلمون باستمرار من المدخلات الجديدة ويتفاعلون مع بيئتهم لتحقيق أهداف محددة.

الأتمتة القائمة على القواعد مقابل اتخاذ القرارات المستقلة

تتبع الأتمتة القائمة على القواعد، والتي غالبًا ما ترتبط بنماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، منطقًا صارمًا قائمًا على الشرط. وتعمل بكفاءة في بيئات منظمة حيث تغطي القواعد المحددة مسبقًا جميع السيناريوهات المحتملة.

وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلونلكنهم يعملون خارج القواعد الثابتة. فهم يقيّمون المواقف بشكل ديناميكي، ويتعلمون من تجارب الماضي، ويتخذون قرارات مستقلة.

مثال: روبوت المحادثة مقابل المساعد الافتراضي المستقل

نموذج الذكاء الاصطناعي (روبوت الدردشة)

يوفر روبوت محادثة لخدمة العملاء، قائم على قواعد محددة، إجابات نصية بناءً على كلمات رئيسية محددة مسبقًا. إذا لم يكن السؤال ضمن إجاباته المبرمجة، يُحيله إلى موظف خدمة عملاء.

وكيل الذكاء الاصطناعي (مساعد افتراضي مستقل)

يفهم المساعد الافتراضي المُدعّم ببرامج الذكاء الاصطناعي النية، ويجمع المعلومات من مصادر مُختلفة، ويتعلم من التفاعلات السابقة، ويُقدّم استجابات سياقية. إذا واجه مشكلة مُعقّدة، يُحدّد ما إذا كان عليه مُحاولة حلّها بنفسه أو تصعيدها إلى مُختصّ.

هل وكلاء الذكاء الاصطناعي هم نفس الوكلاء الأذكياء؟

الشروط عملاء أذكياء و وكلاء منظمة العفو الدولية غالبًا ما تُستخدم المصطلحات بالتبادل، ولكن لكل منها معانٍ مختلفة. في حين أن جميع وكلاء الذكاء الاصطناعي وكلاء أذكياء، إلا أن ليس كل الوكلاء الأذكياء يعتمدون على الذكاء الاصطناعي.

عملاء أذكياء

العميل الذكي هو أي نظام يدرك بيئته ويتخذ إجراءات لتحقيق أهداف محددة. يمكن أن تكون هذه العملاء برمجية (مثل برامج زحف محركات البحث، وأنظمة الأتمتة القائمة على القواعد) أو عتادية (مثل المكانس الكهربائية الروبوتية).

تتبع الوكلاء الأذكياء قواعد محددة مسبقًا، وقد تتضمن أو لا تتضمن تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي. وتشمل عادةً ما يلي:

• أجهزة الاستشعار أو مدخلات البيانات لإدراك البيئة
• آليات اتخاذ القرار استنادًا إلى القواعد أو المنطق
• المحركات أو المخرجات للتفاعل مع البيئة

وكلاء الذكاء الاصطناعي

وكلاء الذكاء الاصطناعي هم مجموعة فرعية من الوكلاء الأذكياء الذين يستخدمون تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، لتحسين عملية اتخاذ القرارات. يستطيع هؤلاء الوكلاء التعلم من البيانات، والتكيف مع مرور الوقت، والتعامل مع بيئات معقدة وديناميكية.

بخلاف الوكلاء الأذكياء القائمين على القواعد، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين أدائهم دون برمجة صريحة لجميع السيناريوهات المحتملة. تُستخدم هذه الوكلاء في المجالات التي ينطوي فيها اتخاذ القرار على عدم اليقين أو التحسين أو التعرف على الأنماط.

 

كيف تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي

تختلف وكلاء الذكاء الاصطناعي في تعقيدهم. يتبع بعضهم قواعد واضحة، بينما يستفيد آخرون من التعلم الآلي لتحسين عملية اتخاذ القرارات بمرور الوقت.

إن قدرتهم على العمل بشكل مستمر، والتكيف مع الظروف الجديدة، وتبسيط العمليات تجعلهم قيمين في مختلف الصناعات، من معالجة وثائق الرهن العقاريو أتمتة الحسابات الدائنة (AP). وما بعد ذلك (مزيد من التفاصيل حول تطبيقاتها في العالم الحقيقي لاحقًا).

دعونا نلقي نظرة على الخطوات التي يتبعها وكيل الذكاء الاصطناعي عادةً لتحقيق أهدافه:

الإدراك (جمع البيانات)

يجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي البيانات من بيئتهم عبر آليات إدخال أو مستشعرات متنوعة. تساعدهم هذه البيانات على فهم الوضع الحالي والسياق الذي يعملون فيه.

على سبيل المثال:

• Chatbots تلقي مدخلات المستخدم عبر النص أو الصوت، مما يسمح لهم بفهم استفسارات المستخدم ونواياه.
• الروبوتات استخدام الكاميرات والميكروفونات وأجهزة الاستشعار الأخرى لإدراك محيطهم، مما يتيح لهم التنقل والتفاعل مع الأشياء.
• وكلاء منظمة العفو الدولية الوصول قواعد البيانات, واجهات برمجة التطبيقات، وتدفقات البيانات في الوقت الحقيقي لمراقبة حالات النظام أو اتجاهات السوق.

ترشد هذه البيانات تفكير الوكيل وأفعاله اللاحقة.

المعالجة والاستدلال

يقوم الوكيل بعد ذلك بمعالجة البيانات المجمعة لاتخاذ القرارات. تتضمن هذه المرحلة عدة خطوات، منها:

• تحليل الأداء:تفسير البيانات المُجمّعة لاستخلاص رؤى ثاقبة. على سبيل المثال، يُحلّل روبوت المحادثة مُدخلات المستخدم لتحديد الغرض من الاستعلام.
• تخطيط الرحلة:وضع سلسلة من الإجراءات لتحقيق الهدف المنشود. قد يشمل ذلك تحديد أهداف فرعية وتحديد المسار الأمثل للعمل.
• صنع القراراختيار الإجراء الأمثل بناءً على مرحلتي التحليل والتخطيط. تستخدم هذه العملية نماذج التعلم الآلي (ML) أو قواعد مُحددة مسبقًا لتقييم النتائج المحتملة.

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المتقدمين استخدام خوارزميات متطورة لإجراء تفكير معقد، مما يمكنهم من التعامل مع مهام متعددة والتكيف مع البيئات الديناميكية.

تنفيذ الإجراء

بعد تحديد مسار العمل المناسب، يُنفّذ العميل المهام المُختارة للتأثير على بيئته. ومن الأمثلة على ذلك:

• Chatbots الرد على استفسارات المستخدمين بالمعلومات أو المساعدة ذات الصلة.
• الروبوتات التلاعب بالأشياء أو نقلها إلى أماكن محددة بناءً على أهدافها.
• وكلاء منظمة العفو الدولية أتمتة العمليات مثل إدخال البيانات، ومراقبة النظام، أو معالجة المعاملات.

تعتمد فعالية وكيل الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على قدرته على تنفيذ هذه الإجراءات بدقة وكفاءة.

التعلم والتكيف

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعلم من المدخلات والنتائج السابقة وتكييف سلوكهم مع مرور الوقت. تتضمن عملية التعلم هذه ما يلي:

• تكامل ردود الفعل: دمج نتائج الإجراءات السابقة لتحسين عملية اتخاذ القرارات المستقبلية. على سبيل المثال، إذا لم تُرضِ استجابة روبوت المحادثة المستخدم، فيمكنه تعديل نهجه في التفاعلات اللاحقة.
• تحديث النموذج: تحسين الخوارزميات الأساسية بشكل مستمر استنادًا إلى البيانات الجديدة، مما يعزز أداء الوكيل ودقته.
• التكيف مع البيئة: تعديل الاستراتيجيات لتتوافق مع الظروف أو الأهداف البيئية المتغيرة.

من خلال التعلم والتكيف، يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة بمرور الوقت، مما يؤدي إلى زيادة الاستقلالية والموثوقية.

التقنيات التي تدعم وكلاء الذكاء الاصطناعي

يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على تقنيات متعددة للعمل بفعالية في بيئات المؤسسات. دعونا نناقش بإيجاز بعضًا من أهمها:

التعلم الآلي والتعلم العميق

تسمح هذه التقنيات لوكلاء الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات والتعرف على الأنماط واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

التعلم المعزز (RL)

يتيح التعلم التعزيزي لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعلم عن طريق التجربة والخطأ، وتحسين أفعالهم لتحقيق أهداف محددة.

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

تساعد نماذج LLM، مثل النماذج المستندة إلى GPT، وكلاء الذكاء الاصطناعي على فهم وتوليد استجابات تشبه الإنسان.

أنظمة متعددة الوكلاء (MAS)

يتضمن MAS وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين يعملون معًا لتحقيق هدف مشترك، غالبًا في بيئات موزعة.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

تمكن تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وكلاء الذكاء الاصطناعي من فهم اللغة البشرية ومعالجتها والاستجابة لها.

الرسوم البيانية المعرفية والذكاء الاصطناعي الرمزي

تسمح هذه التقنيات لوكلاء الذكاء الاصطناعي بتخزين واسترجاع المعرفة المنظمة، مما يؤدي إلى تحسين قدراتهم على التفكير.

أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي (مع أمثلة)

بما أن الذكاء الاصطناعي الوكيل مجال حديث نسبيًا، فمن المتوقع ظهور أنواع أكثر من وكلاء الذكاء الاصطناعي مع ازدياد استخداماته في مجالات مختلفة. يوجد حاليًا سبعة أنواع شائعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي:

عوامل رد الفعل البسيطة

تعتبر هذه الوكلاء الذكاء الاصطناعي هي الأبسط، حيث أنها تتخذ القرارات بناءً على مدخلاتها الحالية من خلال الاستجابة الفورية لبيئتها دون الحاجة إلى أي عمليات تعلم أو ذاكرة.

تتبع عوامل الاستجابة البسيطة قواعد محددة مسبقًا تُحدد كيفية استجابتها للمدخلات المختلفة. ورغم أنها ليست الأكثر تطورًا، إلا أن أسلوبها المباشر يُسهّل تنفيذها.

على سبيل المثال: يمكن لفريق التمويل إعداد وكيل رد فعل بسيط للتحقق من صحة الفاتورة والذي يمكنه رفض أي فواتير تفتقر إلى تفاصيل رئيسية مثل معرف الضريبة ورقم الفاتورة وما إلى ذلك تلقائيًا. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي العمل مع برنامج استخراج بيانات الفواتير للتحقق من صحة الفواتير ومعالجتها تلقائيًا.

وكلاء الانعكاس القائمين على النموذج

إن وكلاء الذكاء الاصطناعي المنعكس القائم على النموذج أكثر تقدمًا من وكلاء المنعكس البسيطين من حيث أنهم يعتمدون على نموذج داخلي للبيئة، والذي يتم تحديثه عندما يتلقون معلومات جديدة، والمعروفة باسم الإدراكات.

تُستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي عادةً في بيئات لا تتوافر فيها جميع المعلومات بسهولة. ويعتمد اتخاذ قراراتهم على نموذجهم الداخلي، وإدراكاتهم الجديدة من مصادر الإدخال، وخوارزمية أو مجموعة قواعد، لتحديد أفضل مسار للعمل.

على سبيل المثال: يمكن للمؤسسات الاستفادة من وكلاء الذكاء الاصطناعي للعمل كموظفين في مجال تكنولوجيا المعلومات مساعدين افتراضيين الذي يمكنه اكتشاف ما إذا كان المستخدم يبلغ عن سرعات بطيئة للشبكة، والتحقق من سجلات انقطاع الخدمة الأخيرة، والتوصية بخطوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

الوكلاء القائمون على الهدف

كما يوحي الاسم، صُممت برامج الذكاء الاصطناعي القائمة على الأهداف لتحقيق أهداف محددة. ويتم ذلك من خلال تقييم نتائج أفعالها. بمعنى آخر، تُصمم هذه البرامج تسلسل الإجراءات اللازمة لتحقيق الهدف المنشود من خلال خوارزميات البحث والتخطيط.

يختلف الوكلاء القائمون على الهدف عن الوكلاء المنعكسين في أنه بدلاً من الاستجابة للمدخلات، فإنهم يقومون بالتخطيط الاستراتيجي والتنفيذ لأداء مهمة.

على سبيل المثال: يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي المتكامل مع إدارة علاقات العملاء تحليل قائمة العملاء المحتملين، والنظر في التفاعلات السابقة، وتصنيف العملاء المحتملين بناءً على احتمالية التحويل، ثم تصميم وتنفيذ استراتيجية تواصل مخصصة لكل عميل محتمل.

وكلاء يعتمدون على المرافق

تُطوّر وكلاء الذكاء الاصطناعي القائمون على المنفعة عملية اتخاذ القرار من خلال تحديد هدف مُحدد وتحسين النتيجة بناءً على دالة المنفعة. تُساعد هذه الدالة الوكيل على تقييم الإجراءات المُمكنة المُختلفة واختيار الإجراء الذي يُحقق أقصى فائدة مُتوقعة.

تُعد هذه العوامل مفيدة بشكل خاص عندما توجد طرق متعددة لتحقيق هدف ما، ولكن بعض النتائج تكون أكثر استحسانًا من غيرها.

على سبيل المثال: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد تحسين عمليات الشراء والتوزيع بناءً على متغيرات متعددة، مثل التكلفة ووقت التسليم وتقلبات الطلب. ويمكن لوكيل خدمات المرافق تقييم أسعار الموردين وتوقعات الطلب الفورية وتكاليف النقل لتحديد الطريقة الأكثر فعالية من حيث التكلفة لتلبية الطلبات.

وكلاء التعلم

يُحسّن وكلاء التعلم أداءهم باستمرار مع مرور الوقت من خلال التعلم من التجارب السابقة. ويعتمدون على تقنيات مثل التعلم المعزز، والتعلم المُشرف، والتعلم غير المُشرف لتحسين عملية اتخاذ القرارات لديهم. موجه الذكاء الاصطناعي (التعليمات، أو إدخال البيانات، أو إعداد البيئة) يساعد في توجيه عملية التعلم لديهم.

على عكس وكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين الذين يعملون على أساس قواعد أو نماذج محددة مسبقًا، يتكيف وكلاء التعلم من خلال تحديد الأنماط وتحليل التعليقات وتحسين استراتيجياتهم.

على سبيل المثال: يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المتعلم في كشف الاحتيال. يستطيع الوكيل التعلم من محاولات الاحتيال السابقة وأنماط إنفاق العملاء. عند اكتشاف معاملات مشبوهة (مثل سحب مبالغ كبيرة من موقع غير مألوف)، يُكيّف نماذج تقييم المخاطر الخاصة به بمرور الوقت لتقليل النتائج الإيجابية الخاطئة.

الوكلاء الهرميون

تُبنى وكلاء الذكاء الاصطناعي الهرمي في طبقات، حيث تُوجِّه عملية اتخاذ القرارات عالية المستوى المهام ذات المستوى الأدنى. تُقسِّم هذه الوكلاء المشكلات المعقدة إلى مهام فرعية أصغر، مما يسمح باتخاذ قرارات معيارية وقابلة للتطوير.

من خلال استخدام نهج هرمي، يمكن لهؤلاء الوكلاء إدارة المهام بكفاءة أكبر، مما يضمن تنفيذ الإجراءات الأكثر بساطة على المستويات الأدنى بينما يحدث تخطيط أكثر استراتيجية على المستويات الأعلى.

على سبيل المثال: يمكن استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الهرمي في أنظمة الموارد البشرية لمسح السير الذاتية، وتصنيف المتقدمين، وجدولة المقابلات، وأتمتة وثائق التوظيف. يتولى أحد مستويات الذكاء الاصطناعي فحص المتقدمين، ويدير مستوى آخر تنسيق المقابلات، ويضمن مستوى ثالث الامتثال لسياسات التوظيف.

أنظمة متعددة الوكلاء

تتضمن أنظمة الوكلاء المتعددين وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين يعملون معًا، سواءً بشكل تعاوني أو تنافسي، لتحقيق هدف مشترك. يتواصل هؤلاء الوكلاء وينسقون، بل ويتفاوضون أحيانًا لاتخاذ قرارات جماعية. تُستخدم أنظمة الوكلاء المتعددين في بيئات تتطلب تفاعل وكلاء مستقلين متعددين لحل المشكلات المعقدة بكفاءة.

على سبيل المثال: يُمكن لنظام متعدد الوكلاء للمؤسسات تقييم المخاطر باستمرار عبر مختلف الإدارات (المالية، والامتثال، والأمن السيبراني) وتوفير رؤى آنية. يُمكن لنظام الذكاء الاصطناعي لإدارة مخاطر الشركات، المُكوّن من عدة وكلاء، مراقبة عوامل الخطر المختلفة:

• يقوم أحد وكلاء الذكاء الاصطناعي بالبحث عن المخالفات المالية.
• وكيل آخر يراقب تحديثات الامتثال التنظيمي.
• يكتشف وكيل الأمن السيبراني التهديدات الأمنية المحتملة.

يمكن لهؤلاء الوكلاء الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي التعاون وتنبيه صناع القرار بشأن السيناريوهات عالية المخاطر، مما يضمن إدارة المخاطر بشكل استباقي.

التطبيقات الواقعية لوكلاء الذكاء الاصطناعي

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إحداث تحولات جذرية في الصناعات من خلال أتمتة سير العمل المعقدة، وتحسين عملية اتخاذ القرارات، وتمكين الشركات من العمل بكفاءة أكبر. دعونا نلقي نظرة على بعض حالات الاستخدام الواقعية الشائعة التي يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يُسهموا فيها:

خدمة العملاء: روبوتات الدردشة الذكية والمساعدون الافتراضيون

يُحسّن المساعدون الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي دعم العملاء من خلال معالجة الاستفسارات، وحل المشكلات، وتصعيد الحالات المعقدة عند الحاجة. وعلى عكس برامج الدردشة الآلية البسيطة، يتعلم هؤلاء المساعدون باستمرار من التفاعلات لتحسين استجاباتهم.

على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي المصرفي مساعدة العملاء في التحقق من الأرصدة، والاعتراض على المعاملات، وحتى تقديم المشورة المالية الشخصية.

الرعاية الصحية: وكلاء الذكاء الاصطناعي للتشخيص ومراقبة المرضى

يدعم وكلاء الذكاء الاصطناعي مقدمي الرعاية الصحية من خلال تحليل بيانات المرضى ومراقبة العلامات الحيوية والمساعدة في التشخيص.

على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية تحليل أعراض المرضى، والمقارنة بين قواعد البيانات الطبية، واقتراح التشخيصات المحتملة، مما يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أسرع.

التمويل: التداول الخوارزمي وكشف الاحتيال

تستخدم المؤسسات المالية وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحليل السوق في الوقت الفعلي وتنفيذ التداول ومنع الاحتيال.

ومن الأمثلة الجيدة على ذلك كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في التداول تقييم اتجاهات السوق وتنفيذ الصفقات بناءً على التحليل في الوقت الفعلي وضبط استراتيجياتها بشكل ديناميكي لتحسين الربحية.

التصنيع: الروبوتات وأتمتة العمليات

تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على تبسيط عمليات التصنيع وتحسين جداول الإنتاج وضمان مراقبة الجودة.

على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية مراقبة أجهزة استشعار الآلات، واكتشاف الأعطال المحتملة قبل حدوثها، وجدولة الصيانة الوقائية تلقائيًا.

التسويق والمبيعات: التخصيص والخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي

يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بتحليل تفضيلات العملاء وسلوكهم لتقديم توصيات مخصصة.

على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي في مجال التسويق عبر البريد الإلكتروني تحديد أفضل وقت وتنسيق ورسالة للتواصل مع العملاء استنادًا إلى بيانات المشاركة.

الأمن السيبراني: اكتشاف التهديدات والاستجابة الآلية

يكتشف وكلاء الذكاء الاصطناعي التهديدات السيبرانية في الوقت الفعلي ويستجيبون بشكل مستقل للتخفيف من المخاطر.

على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني مراقبة حركة الشبكة، وتحديد الأنشطة المشبوهة، وعزل الأجهزة المعرضة للخطر تلقائيًا لمنع الخروقات.

كيفية بناء وتدريب وكيل الذكاء الاصطناعي

هناك عدة طرق لبناء وكيل ذكاء اصطناعي. يمكنك تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي داخليًا من خلال منصات قائمة على الكود أو منخفضة الكود، أو الاستعانة بمصادر خارجية لتطويرهم، أو شراء حلول جاهزة.

شراء وكلاء الذكاء الاصطناعي المُجهّزين مسبقًا

الطريقة الأولى لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي هي عدم بناء أي وكيل على الإطلاق، بل شراء وكيل. لكن مشكلة شراء وكيل ذكاء اصطناعي جاهز هي أنه مُدرّب على بيانات عامة. بناء وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يعني إمكانية تدريبه على بيانات مؤسستك لتحسين الأداء.

الاستعانة بمصادر خارجية لتطوير وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك

يمكنك أيضًا الاستعانة بمصادر خارجية لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي، ولكن هذا النهج ينطوي أيضًا على تحدياته الخاصة. على سبيل المثال، سيتعين عليك مشاركة بيانات سرية والخوض في جولات متعددة من النقاش والتواصل حتى تتمكن من إنجاز المهمة على أكمل وجه.

بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بك

نهج الترميز

إذا اخترت التطوير الداخلي، فسيتعين عليك الاستثمار في عشرات الموارد (علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومطوري البرامج) ذوي الخبرة في أطر عمل التعلم الآلي مثل TensorFlow وPyTorch، ومكتبات معالجة اللغة الطبيعية مثل spaCy وNLTK، وأدوات النشر مثل Kubernetes وDocker.

استخدام حل السحب والإفلات المرئي

الطريقة الأخيرة والأفضل هي استخدام منصة مرئية مثل Asteraمنشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي. يتيح لك هذا النهج بناء وكلاء ذكاء اصطناعي بخبرة محدودة في الذكاء الاصطناعي ومعرفة تقنية محدودة، وذلك بالاستفادة من واجهة السحب والإفلات.

معرفة المزيد عن العوامل الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار عند بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

Astera منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي الخاص بك، مدعوم ببياناتك

Astera يُعدّ مُنشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي أسرع طريقة لبناء واختبار ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المُدرَّبين على بياناتك. Asteraيمكن للمستخدمين الفنيين وغير الفنيين نشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية معقدة.

هنا لماذا Astera هو أفضل رهان لك إذا كنت تبحث عن منصة مرئية لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي:

• بناء عملاء الذكاء الاصطناعي بسرعات تفوق سرعة الصوت: بدافع Asteraيمكنك تحويل أفكارك إلى أدوات ذكاء اصطناعي خلال ساعات. مع برمجة بسيطة، كل ما تحتاجه هو بياناتك، وأنت جاهز للانطلاق!
• الذكاء الاصطناعي المُدرَّب على بياناتك: قم بالاتصال ببرنامج LLM الذي تختاره (OpenAI، Anthropic، Mistral، Llama)، وقم بتدريبه على بيانات مؤسستك، واجعل وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك جاهزًا للنشر (محليًا، أو في السحابة، أو هجينًا!)
• جاهز للمشاريع منذ البداية: صُممت منصتنا لضمان المرونة والأمان والتوسع. شغّل وكلاء في بيئتك وتحكم بشكل كامل ببياناتك طوال العملية.
• إنشاء وكيل الذكاء الاصطناعي للجميع: مكّن فرقك وحوّل خبراء الأعمال والبيانات إلى رواد في مجال الذكاء الاصطناعي. قلّل الاعتماد على الفرق الفنية لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي على نطاق واسع لجميع الوظائف تقريبًا!
• التكرار والتحسين مع المرونة: أنشئ واختبر وحسّن متغيرات متعددة في بيئة سحب وإفلات بسيطة. حسّن توجيهات الذكاء الاصطناعي، وقيّم الأداء، وحسّن باستمرار دون الحاجة للبدء من الصفر في كل مرة.

مستعد لرؤية مستقبل وكلاء منظمة العفو الدولية? ابق على تواصل معنا لتعلم المزيد.