البيانات – وليس الذكاء الاصطناعي – هي المفتاح

أصبح الذكاء الاصطناعي راسخاً بعمق في عالم الأعمال إلى درجة أن التقنية أثرت، بصورة أو بأخرى، في كل عملية تقريباً. وعند النظر تحديداً إلى استخدام الذكاء الاصطناعي، نرى المؤسسات تتبنى أشكالاً أحدث منه للابتكار وتطوير أنظمتها القائمة. وفي الواقع، وجد استطلاع حديث لقادة تقنية المعلومات أن 98% منهم إما يستخدمون بالفعل الذكاء الاصطناعي الوكيلي لتنسيق حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو يخططون لاستخدامه في المستقبل القريب.

وسط التدفق الكبير لأدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي التي ظهرت خلال السنوات القليلة الماضية، أصبحت وكلاء الذكاء الاصطناعي سريعاً من أكثر التقنيات رواجاً. فهي تساعد المؤسسات في شتى المهام، من تحسين تجربة العملاء ودعمهم إلى أتمتة العمليات الداخلية أو تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المستخدمة حالياً. لكن توسيع فوائد الوكلاء، والذكاء الاصطناعي عموماً، لتشمل المؤسسة بأكملها لا يخلو من الصعوبات.

إن سبب معاناة مؤسسات كثيرة عند توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي، ووكلائه بصفة خاصة، يرتبط بالثقة لا بالتقنية. فالوكلاء يعملون بطبيعتهم عبر أنظمة متعددة، ويرجح أن تعتمد تلك الأنظمة على بيانات بالغة الحساسية، سواء كانت كميات ضخمة من بيانات العملاء أو معلومات طبية أو بيانات مصرفية ومالية. وهنا تكمن المشكلة: إدخال كميات هائلة من البيانات إلى أي نموذج ذكاء اصطناعي من دون بنية مناسبة لخصوصية البيانات وأمنها يعرّض المؤسسات لمخاطر كبيرة.

مهما كانت مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي، فإنها لا تكون ذات قيمة إلا إذا أمكن الوثوق بالبيانات التي دُرّب عليها. ولا يقتصر الأمر على التأكد من حماية البيانات. ففي حالة وكلاء الذكاء الاصطناعي تحديداً، تتمتع النماذج بقدر كبير من الاستقلالية في طريقة عملها. ولذلك، من الضروري لبناء الثقة أن تكون مجهزة بفهم واضح لمن يحق له الوصول إلى البيانات، ومتى يجوز الوصول إليها، وكيف يتم ذلك.

ومع ذلك، ليست معالجة تعقيدات خصوصية البيانات مستحيلة. فمن خلال سياسات البيانات المناسبة، وحوكمة البيانات الوصفية، وواجهات برمجة التطبيقات، وأطر التفويض المؤسسية، يستطيع قادة تقنية المعلومات ضمان أن تكون البيانات التي تغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة وجديرة بالثقة.

لنلقِ نظرة أكثر تفصيلاً.

التعامل مع خصوصية البيانات والحاجة إلى توسيع الذكاء الاصطناعي

أحد الأهداف العامة لدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في المؤسسة هو تبسيط سير العمل عبر العمليات والأنظمة. لكن تنفيذ ذلك من دون ضوابط قد يكشف بيانات حساسة من غير قصد. وفي وقت تتطور فيه اختراقات البيانات والهجمات الضارة باستمرار، يمكن لأي بيانات تنكشف أو يصل إليها مستخدمون غير مصرح لهم أن تتسبب في كارثة، ليس لمبادرة الذكاء الاصطناعي وحدها بل للمؤسسة كلها. ووفقاً لشركة IBM، تجاوز متوسط تكلفة اختراق البيانات أربعة ملايين دولار في عام 2025. ويتسارع تبني الذكاء الاصطناعي، فيما تُترك الحوكمة والأمن أحياناً خلف الركب مع سعي قادة المؤسسات إلى مزيد من الابتكار والرؤى الأعمق وفرص النمو الجديدة. ومع ذلك، تتطور السياسات والمتطلبات التنظيمية بالتزامن مع ارتفاع معدلات التبني لضمان بقاء البيانات آمنة.

بدءاً من اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ووصولاً إلى قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) والسياسات الراسخة منذ مدة مثل HIPAA، تفرض التعقيدات التنظيمية تحدياً كبيراً أمام توسيع نطاق وكلاء الذكاء الاصطناعي. فالأدوات التي تحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات تزيد المخاطر إذا تُركت من دون رقابة. ومع امتداد نماذج الذكاء الاصطناعي عبر الأنظمة الداخلية المختلفة، غالباً ما يجري نقل البيانات الحساسة والوصول إليها. وتولي الجهات التنظيمية حول العالم أهمية متزايدة للخصوصية والحوكمة الفعالة والأمن المتين في كل ما يتعلق بالبيانات.

وتذهب سياسات أحدث مثل قانون المرونة التشغيلية الرقمية (DORA)، وهو مجموعة قواعد لإدارة مخاطر تقنية المعلومات والاتصالات لدى شركات الخدمات المالية العاملة في الاتحاد الأوروبي، إلى اشتراط تصنيف حوادث التقنية والإبلاغ عنها صراحة، بما في ذلك الحوادث التي تمس سرية البيانات أو سلامتها أو توافرها. ورغم أن التركيز الأساسي لهذه السياسة هو المرونة التشغيلية، فإن آثارها تمتد إلى تبني الذكاء الاصطناعي أيضاً. فكلما اعتمدت مبادرات الذكاء الاصطناعي، ومنها الوكلاء، على البيانات على نطاق المؤسسة، ازداد خطر الوصول غير المصرح به. وإذا أدى مشروع ذكاء اصطناعي إلى فقدان البيانات أو كشفها، فستصبح لوائح من هذا النوع ذات صلة مباشرة.

ومع ارتفاع حجم المخاطر، ينبغي للمؤسسات ألا تغفل مدى أهمية الأمن والحوكمة والتحكم في الوصول إلى البيانات.

بناء الأساس الذي يغذي وكلاء الذكاء الاصطناعي

تحتاج المؤسسات إلى بناء أساس يرتكز على حوكمة فعالة، مع ضوابط صارمة وقواعد قابلة للتنفيذ تحدد ما يستطيع الوكلاء فعله وما لا يستطيعون فعله. وفي صميم هذا الأساس تقع حوكمة البيانات: السياسات والمعايير والهياكل العليا التي تدير كيفية استخدام البيانات بمسؤولية في أنحاء المؤسسة. وتضمن هذه السياسات ألا يتجاوز الوكلاء أدوارهم، سواء عبر الوصول إلى مجموعات بيانات محظورة أو بدء عمليات من دون إشراف بشري.

ينبغي أن يبدأ تطبيق سياسة متينة لحوكمة البيانات بعدة عناصر رئيسية، تشمل المساءلة والملكية، وجودة البيانات واتساقها، والأمن والخصوصية، والامتثال وقابلية التدقيق، والشفافية وإمكانية التتبع.

وباستخدام هذه العناصر قاعدةً للحوكمة، يكتسب قادة المؤسسات سيطرة أكبر على اتخاذ القرار، وثقة أوسع ببياناتهم، وقدرة على خفض المخاطر التنظيمية الناتجة عن صوامع البيانات. ويتم ذلك من خلال قدرات مثل إدارة البيانات الوصفية، وتصنيف البيانات، وتتبع أصلها ومسارها، بما يعزز الشفافية والرؤية بشأن الأشخاص أو أدوات الذكاء الاصطناعي المسموح لها بالوصول. وتتيح كل آلية من هذه الآليات للمؤسسة تتبع مصدر البيانات، وكيفية تدفقها، والتحولات التي تطرأ عليها.

التقنية مهمة، لكن الثقة هي الأساس

كلما ظهر نموذج جديد للذكاء الاصطناعي أو ابتكار جديد، يتسارع تبنيه. لكن كل مبادرة للذكاء الاصطناعي تصاحبها مخاطر، وقد لا تكون دائماً في الموضع المتوقع. فالتحديات التقنية التي تعيق تبني أدوات جديدة ليست دائماً السبب وراء بطء دمج الذكاء الاصطناعي؛ إذ يرجع الأمر في كثير من الأحيان إلى البيانات، ولا سيما الثقة بها والمخاوف المرتبطة بخصوصيتها. ولأن الذكاء الاصطناعي يتحرك بسرعة كبيرة، قد يصعب أحياناً ضمان مواكبة ضوابط الوصول وحوكمة البيانات وتتبع أصلها ومتطلبات الامتثال لهذه الوتيرة.

الحوكمة عنصر مهم من عناصر الثقة، لكنها تحتاج كذلك إلى عمليات تقييم فعالة. ولا تزال هناك فجوة كبيرة في التقييمات المعيارية، خصوصاً في الذكاء الاصطناعي الوكيلي، رغم أنها ضرورية لإثبات أن الأنظمة تتصرف بموثوقية وأمان.

سواء كان الهدف تحسين أداء الأنظمة الداخلية، أو رفع كفاءة اكتشاف الاحتيال، أو جعل تجربة العملاء أكثر سلاسة، فإن أفضل وكلاء الذكاء الاصطناعي وأفضل مبادراته عموماً تُبنى جميعها على أساس من البيانات الموثوقة والخصوصية والأمن.