تتجه الشركات إلى استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لتنفيذ مهام متعددة الخطوات، من تحليل المستندات إلى تنسيق سير العمل والرد على الطلبات الداخلية. لكن اتساع قدرة هذه الأنظمة على جمع البيانات لا يعني بالضرورة أنها تفهم المؤسسة التي تعمل داخلها، وهو ما يجعل المعرفة المؤسسية أحد أهم شروط الانتقال من التجارب المحدودة إلى الاستخدام العملي.
تفاصيل الخبر
الفارق بين البيانات والمعرفة يقع في السياق. فقد يعرف النظام أن عقدًا ما يتضمن موعدًا أو قيمة مالية، لكنه قد لا يعرف ما إذا كان العقد نافذًا، أو أي إدارة تملك صلاحية تعديله، أو كيف تنسجم بنوده مع سياسات الشركة. هذه التفاصيل لا تظهر دائمًا في شكل معلومات منظمة، بل تكون موزعة بين قواعد داخلية، وسجلات قديمة، وخبرات تراكمية لدى الموظفين.
وتحتاج الوكلاء إلى هذا الفهم كي يربطوا بين مصادر مختلفة بدل التعامل مع كل ملف أو قاعدة بيانات بمعزل عن غيرها. فعند تلقي طلب من موظف، لا يكفي العثور على إجابة مشابهة؛ ينبغي للنظام أن يحدد النسخة المعتمدة من السياسة، ويفهم حدود الصلاحيات، ويميز بين المعلومات العامة والاستثناءات الخاصة بوحدة أعمال أو سوق معين.
يتطلب بناء هذه القدرة طبقة تنظيمية وتقنية تجمع المعرفة المؤسسية وتربطها بالأنظمة التي يستخدمها الموظفون يوميًا. ويشمل ذلك توحيد المصطلحات، وتحديد ملكية المحتوى، وتسجيل تاريخ تحديثه، وضبط مستويات الوصول إليه. كما تحتاج المؤسسات إلى آليات تتيح للوكلاء إظهار مصدر استنتاجاتهم وطلب مراجعة بشرية عندما تكون المعلومات ناقصة أو متعارضة.
وتزداد أهمية هذا العمل مع انتقال الذكاء الاصطناعي من إنتاج النصوص إلى تنفيذ الإجراءات. فالوكيل الذي يكتب مسودة يمكن تصحيح أخطائه بسهولة نسبية، أما الوكيل الذي يغير سجلًا أو يرسل طلب شراء أو يوجّه قرارًا تشغيليًا فيحتاج إلى معرفة دقيقة بالسياسات والآثار المترتبة على كل خطوة. لذلك تصبح جودة المعرفة وسلامة التحكم فيها جزءًا من إدارة المخاطر، لا مجرد مسألة لتحسين دقة الإجابات.
وتواجه الشركات في هذا المسار عقبات عملية، أبرزها تشتت المعلومات بين البريد الإلكتروني والملفات وقواعد البيانات ومنصات العمل، إضافة إلى اختلاف تعريفات المصطلحات بين الإدارات. كما أن المعرفة الضمنية، التي يحملها موظفون ذوو خبرة من دون أن تكون موثقة، قد يصعب تحويلها إلى مادة يمكن للأنظمة البحث فيها والاستناد إليها.
ولا يعني ربط الوكلاء بالمعرفة الداخلية منحهم وصولًا مفتوحًا إلى كل شيء. فالتصميم الآمن يفترض فصل الصلاحيات، وتقييد الوصول بحسب الدور، ومراجعة العمليات الحساسة، والاحتفاظ بسجل يوضح ما قرأه النظام وما الذي استند إليه قبل اتخاذ أي إجراء. ومن دون هذه الضوابط قد تتحول زيادة السياق إلى توسع في نطاق الخطأ أو كشف لمعلومات لا يحق للنظام استخدامها.
ومن المرجح أن يصبح التحدي التالي أمام المؤسسات هو بناء بنية معرفة قابلة للتحديث والتدقيق، لا إطلاق نموذج جديد كلما ظهرت مشكلة. وستقاس قيمة وكلاء الذكاء الاصطناعي بقدرتهم على العمل ضمن قواعد المؤسسة وفهم أولوياتها والتعامل مع الاستثناءات، بقدر ما تقاس بقدرتهم على إنتاج إجابات سريعة. وفي هذا الإطار، قد يكون تنظيم المعرفة الداخلية هو العامل الحاسم في تحديد ما إذا كانت مشاريع الذكاء الاصطناعي ستبقى تجارب تجريبية أم تتحول إلى أدوات تشغيلية موثوقة.
العودة إلى جميع الأخبار
