وكيلك للذكاء الاصطناعي يعرف كل شيء — ولا يفهم شيئًا

«ينبغي أن ننضم إلى والديّ في رحلتهما إلى أيرلندا» — هذه العبارة التي تبدو بريئة بعثت قشعريرة في جسدي.

أنا وزوجتي نسافر كثيرًا، ونعرف ما نحب. أما والدا زوجتي فنادرًا ما يسافران أبعد من بضع مئات من الأميال عن منزلهما، ولم يغادرا البلاد معًا سوى مرة واحدة فقط، لحضور زفافنا.

وفوق ذلك كله، كانت الرحلة هدية عيد الميلاد من حماي إلى حماتي كي تزور عائلتها، ربما للمرة الأخيرة.

كنت أستطيع وصف ما ستؤول إليه هذه الرحلة بكلمة واحدة: كارثة. كيف سنوفق بين تجارب وتوقعات شديدة الاختلاف لنحظى برحلة رائعة، أو على الأقل لا نكره بعضنا بعضًا في نهايتها؟

ومثل أي مولع بالتقنية يحترم نفسه، لجأت إلى التكنولوجيا، وتحديدًا إلى الذكاء الاصطناعي.

لكنني لم أتوقع أن تجربتي الصغيرة في بناء تطبيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتخطيط رحلة عائلية بأسلوب «البرمجة بالمحادثة» أو vibe coding ستعلمني تقريبًا كل ما أحتاج إلى معرفته عن تطبيق الذكاء الاصطناعي في تقنية المعلومات بالمؤسسات.

كلما أطعمت الذكاء الاصطناعي بالمعلومات، ازداد غباءً

تتبع معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات نمطًا متوقعًا. تبدأ المؤسسات بإعطاء الوكيل مجموعة من التعليمات وربطه بمصدر للمعلومات، سواء أكان إطارًا للتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG، أي Retrieval-Augmented Generation)، أم قاعدة معرفة قائمة، أم حتى خادم MCP. ثم تضيف نموذجًا لغويًا كبيرًا وتتركه يؤدي عمله.

المشكلة أن النماذج اللغوية الكبيرة غبية في جوهرها. فهي لا تعرف كيف ترتب أولويات كل المعلومات المتاحة لها، ولذلك تميل إلى التعامل مع كل جزء من السياق بالوزن نفسه. لا بد أن يضيف الإنسان طبقة من انتقاء المعلومات وتنظيمها، ليعلم النموذج ما المهم وما غير المهم. ومن دون هذا الانتقاء والتنظيم، تحصل على ذكاء اصطناعي يعرف كل شيء ولا يفهم شيئًا.

ثلاثة أنواع من الذاكرة تهم فعلًا

يعني انتقاء المعلومات وتنظيمها بفاعلية للذكاء الاصطناعي المؤسسي الاستفادة القصوى من ثلاثة أنواع محددة من الذاكرة.

أولها الذاكرة المؤسسية، وقد تبدو في البداية أساسية جدًا. عندما يقول أحدهم «الخدمات المالية»، يعرف الوكيل أنه يقصد قسم الخدمات المالية في الشركة، لا القطاع بأكمله. وتتكون من ذلك معرفة مؤسسية دائمة تضم تعريفات وتفضيلات وأعرافًا لا تتغير كثيرًا. وحين تتسع لتشمل المعرفة بالأولويات الاستراتيجية والمبادرات الرئيسية وديناميكيات المؤسسة، تصبح مصدرًا غنيًا للسياق المؤسسي.

يليها سجل الإجراءات، الذي يركز على القرارات والمهام والأحداث المهمة. فعند تقديم تذكرة خدمة أو نشر نظام، يتعرف الوكيل إلى ذلك الإجراء ويسجله في سجل الإجراءات. ويصبح هذا سجلًا تاريخيًا يربط أجزاء السياق المؤسسي بعضها ببعض.

وأخيرًا هناك سياق المحادثة قصير الأجل. فكر فيه بوصفه التفاعل المتتابع لحظة بلحظة مع الوكيل. وهو مفيد في وقته، لكنه يميل إلى فقدان صلته سريعًا.

تُنشئ هذه الأنواع الثلاثة معًا نظام الترجيح الذي تفتقر إليه نماذج الذكاء الاصطناعي العامة. فعندما يشرح شخص للوكيل طبيعة العمل، فإنه يصنف كل هذه الذاكرة ويرتب أولوياتها وينتقي المعلومات المهمة. وهذا يشكل جوهر ما ينبغي أن يقدمه الذكاء الاصطناعي: ليس مجرد بيانات عن المجال، بل قدرة على إصدار الأحكام في ذلك المجال.

كيف تبدو الذاكرة المنتقاة والمنظمة على نطاق واسع؟

لكن يكفي حديثًا عن الإطار؛ كيف يبدو هذا في الممارسة؟ إليكم ما اكتشفناه ونحن نبني هؤلاء الوكلاء بأنفسنا.

من السيناريوهات المعتادة في تقنية المعلومات إرسال تذكرة عطل إلى وكيل مكتب الدعم. لنفترض أن Outlook لا يعمل، فتكتب وصفًا للمشكلة وتنتظر أن يراجعه الوكيل ويقترح إصلاحًا.

لكن حين تعمل الذاكرة المنتقاة والمنظمة لصالحك، فقد تتضمن العملية الأفضل التقاط صورة للشاشة تظهر خطأ Outlook ورفعها إلى الوكيل. عندها يستعين الوكيل (1) بالذاكرة المؤسسية لفهم بيئة عملك، و(2) يراجع سجل الإجراءات بحثًا عن الحوادث ذات الصلة، و(3) يستخدم حكمًا قائمًا على السياق لتقديم حل محدد، لا إجابة عامة فحسب.

والنتيجة وكيل ذكي لا يضطر إلى تخمين الجواب انطلاقًا من لقطة شاشة. بل يستقصي فعلًا، ويفحص كل المعلومات الحالية، ويقدم استجابة أنفع. وقد يمتد عمله حتى إلى تأثير الشبكة أو السرب، فينظر إلى المستخدمين الآخرين في النظام ليرى إن كانت مشكلة Outlook تخصك وحدك أم تشمل المؤسسة بأكملها.

وضع السجل أو الذاكرة في سياقهما هو ما يصنع الفرق. إذا لم تنتقِ ذاكرتك وتنظمها بفاعلية، فستتأخر عن أولئك الذين يفعلون ذلك. لا بد من بنية تعرف كيف تدير هذه البيانات بمرور الوقت، وتفهم ما ينبغي الاحتفاظ به، وما ينبغي إبرازه، وما ينبغي التخلي عنه.

العودة إلى الرحلة

إذًا، كيف غيّر مخطط رحلتي المدعوم بالذكاء الاصطناعي نظرتي إلى الذكاء الاصطناعي في تقنية المعلومات بالمؤسسات؟

بنيت تطبيقًا يؤدي دور مساعد السفر الشخصي لنا، وبدأ بإجراء «مقابلة» مع كل مشارك. أوضحنا جميعًا ما يهمنا في الرحلة: ما لا بد من فعله، وما يمكن الاستغناء عنه. والأهم أنه سألنا عن «السبب»: لماذا كان شيء ما مهمًا لنا، وماذا يعني لنا؟

باستخدام هذه المعلومات، فعل التطبيق شيئين. أولًا، أعد خطة رحلة متوازنة تقدم شيئًا لكل شخص، واستطعنا جميعًا رؤية رغباتنا وتفضيلاتنا ممثلة في الخطة التي أنتجها.

لكن ذلك البرنامج الأول للرحلة كان بالطبع مجرد مسودة. وظلت أسئلة كثيرة بحاجة إلى إجابات.

وهنا حدث السحر الحقيقي. سألنا الوكيل عن فندق أو معلم سياحي أو مسافة قيادة، فجاءت إجاباته غنية بسياق ظروفنا الفريدة: «ستكون رحلة السيارة طويلة على الأطفال، لكن حماي سيحب القلعة والمقهى الفريد المجاور لها، وقد يكون هذا بالضبط المكان المناسب لتحصل زوجتي على جلسة التدليك تلك».

وبفضل هذا الفهم الغني لما كان مهمًا لنا، استطاع مساعدتنا في تخطيط رحلتنا وتنقيحها بطريقة لا أعتقد أنها كانت ممكنة بأي وسيلة أخرى.

وفي إحدى تلك اللحظات الأولى، فهمت ما نحتاج إلى بنائه من أجل عملائنا من المؤسسات: أنظمة ذكية غنية إلى حد كبير بالسياق المؤسسي وسياق المعاملات والسياق الشخصي، بحيث تصبح كل إجابة وكل تفاعل أشبه ببصمة، فريدة تمامًا لتلك اللحظة وذلك التفاعل، فتقدم نوعًا من القيمة لا يمكن ببساطة أن يتحقق بأي طريقة أخرى.