إيلان سادي، رئيس قسم جين إيه آي وبيانات في أمدوكس – سلسلة مقابلات

إيلان سادي، رئيس قسم جين إيه آي وبيانات في أمدوكس، يbring أكثر من عقدين من الخبرة في القيادة داخل نفس المنظمة، حيث بدأ من المبتدئين الفنيين كبرمجي ومدرب مشروع إلى الإشراف على التسليم العالمي على نطاق واسع، واستراتيجية المنتج، والابتكار. على مدار مسيرته، قاد أقسام حيوية تشمل إدارة الإيرادات، والأنظمة الرقمية والدعم التجاري، ومبادرات الشبكة المفتوحة، وبلغت ذروتها في قيادته لقسم تي موبايل قبل أن ينتقل إلى منصبه الحالي الذي يركز على الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات. يعكس مساره المهني خبرة عميقة في مجال الاتصالات، ولا سيما في أنظمة الفواتير المعقدة، و منصات تجربة العملاء، والتحولات المؤسسية الكبيرة، مما يجعله في طليعة تحول أمدوكس نحو العمليات التي تقودها الذكاء الاصطناعي ومنصات البيانات الجيل التالي.

أمدوكس هي شركة برمجيات وخدمات متعددة الجنسيات تختص في الحلول للمزودين الخدمات الاتصالات والوسائط والخدمات الرقمية، وتساعدهم في إدارة كل شيء من الفواتير والعلاقات مع العملاء إلى عمليات الشبكة والتحول الرقمي. تأسست في عام 1982 وتعمل في أكثر من 90 دولة، تطورت الشركة إلى مورد بنيوي رئيسي لمشغلي الاتصالات، وتقدم منصات أصلية في السحابة، وادوات تحليلات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات أتمتة تمكن من تسليم الخدمات بكفاءة أكبر وتجارب العملاء المخصصة. التركيز المتزايد على الذكاء الاصطناعي التوليدي ومنصات البيانات يعكس تحولًا أوسع في الصناعة نحو الشبكات الذكية المحددة بالبرمجيات والأنظمة الإيكولوجية الرقمية الكاملة.

لقد قمت بإنفاق أكثر من عقدين في أمدوكس، وترقيت من مطور إلى قيادة قسم جين إيه آي والبيانات، وقمت في السابق بالإشراف على واحدة من الشراكات الاستراتيجية الأكثر أهمية للشركة مع تي موبايل. كيف شكلت هذه الرحلة منظورك حول ما يلزم فعلاً لنقل الذكاء الاصطناعي من التجربة إلى الإنتاج على نطاق الاتصالات؟

ما تعلمته على مر السنين هو أن نقل الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج على نطاق الاتصالات ليس في الأساس مشكلة نموذج. إنه مشكلة عمليات. تحتاج إلى أسس بيانات صحيحة، وتكامل قوي في الأنظمة الحالية، ومساءلة واضحة، وفرق تعرف كيف تعمل الذكاء الاصطناعي كجزء من العمليات التجارية اليومية. إذا كان أي من هذه القطع ناقصًا، يمكن أن تبدو التجارب مثيرة للإعجاب ولكنها لا تتسع.

مساري في أمدوكس أعطاني تعرضًا لجميع جوانب المعادلة، من الهندسة إلى تسليم العملاء إلى شراكات مشغلي الاتصالات الكبيرة. هذه الخبرة شكلت وجهة نظري أن النجاح يأتي من الجمع بين التميز الفني و_discipline التنفيذ. في مجال الاتصالات، يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي عبر بيئات معقدة، ودعم مستويات الخدمة الحقيقية، وتقديم نتائج قابلة للقياس. هذا يتطلب عقلية إنتاج منذ اليوم الأول.

في المؤتمر العالمي للاتصالات المتنقلة (MWC)، كان هناك إشارة واضحة إلى أن شركات الاتصالات تستثمر بشكل كبير في تجارب الذكاء الاصطناعي ولكنها تكافح لتشغيلها. من وجهة نظرك، ما هي أكبر العوائق التي تمنع المشغلين من الانتقال بعيدًا عن التجربة اليوم؟

أرى واحدة من أكبر العوائق هي التجزئة. معظم المشغلين لديهم بيانات قيمة وحالات استخدام قوية، ولكن بيئاتهم منقسمة عبر مجموعة واسعة من الأنظمة والفرق والبائعين – مما يجعل من الصعب ربط مخرجات الذكاء الاصطناعي بالعمليات الحقيقية. هذا صحيح بشكل خاص عندما تمتد هذه العمليات عبر الشبكة والرعاية الزبونانية والعمليات التجارية. وبالتالي، يبقى الذكاء الاصطناعي غالبًا حلًا محليًا بدلاً من أن يصبح جزءًا من نموذج التشغيل.

علاوة على ذلك، هناك عائق آخر الذي شهده هو الثقة – المشغلون في النهاية يحتاجون إلى موثوقية، وحوكمة، وضوابط واضحة قبل أن يتمكنوا من دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الحيوية. على سبيل المثال، إذا لم يتمكنوا من شرح سبب اتخاذ وكيل الذكاء الاصطناعي لقرار أو فرض سياسات حوله، فإن هذه التكنولوجيا ستظل في مسار التجربة. التقدم يتطلب إطارًا يجمع بين الأتمتة والرصدية والقابلية للفحص والإشراف البشري.

تضع أمدوكس نظام أوس كـ “نظام تشغيل وكيلي”. كيف تعرف الذكاء الاصطناعي الوكيلي في سياق الاتصالات، وكيف يختلف بشكل أساسي عن النهج السابق للآليّة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟

في مجال الاتصالات، يشير الذكاء الاصطناعي الوكيلي تحديدًا إلى التكنولوجيا التي يمكنها فهم الأهداف، وتخطيط المهام، وأداء الإجراءات عبر أنظمة متعددة، والتكيف بناءً على النتائج. بدلاً من مجرد توليد المحتوى أو التنبؤ بالنتائج، يمكن للوكلاء تنفيذ سير العمل من النهاية إلى النهاية. هم قادرون على التفكير في السياق، والتعاون مع وكلاء آخرين، والعمل في حدود الحوكمة لإكمال مهام تشغيلية حقيقية.

هذا يختلف بشكل أساسي عن الأتمتة السابقة، التي كانت في الغالب قاعدة قواعد وثابتة. كانت الأتمتة التقليدية تعمل جيدًا للمهام المتكررة في بيئات مستقرة، لكنها كافحت مع التعقيد والاستثناءات. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيلي التعامل مع الحالات الديناميكية، والتعلم من التغذية الراجعة، والتنسيق عبر المجالات.

لقد وصفتم مستقبلًا لعمليات الاتصالات الأصلية التي تقودها الذكاء الاصطناعي. ماذا يبدو ذلك في الممارسة، وكيف بعيد عنا عن الشبكات الكاملة الأوتوماتيكية؟

تشبه عمليات الاتصالات الأصلية التي تقودها الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الذي يدمج في قلب كيفية تشغيل الأعمال – وليس فقط إضافته من الأعلى. في الممارسة، يبدو ذلك كعمليات ضمان الخدمة التي تكتشف وتحل المشاكل قبل أن يلاحظها العملاء، وعمليات رعاية العملاء التي تكون مخصصة ومتقدمة، وعمليات الشبكة التي تحسن باستمرار الأداء بناءً على الظروف في الوقت الفعلي. المفتاح هو أن الذكاء الاصطناعي يدمج في القرارات والتنفيذ، وليس فقط في التحليلات.

لم نصل بعد إلى الشبكات الكاملة الأوتوماتيكية، وينبغي لنا أن نكون واقعيين بذلك. السنوات القليلة القادمة ستكون حول الاستقلال التدريجي، حيث يأتمت مشغلو الاتصالات عمليات أكثر تعقيدًا مع الحفاظ على السيطرة البشرية على القرارات ذات التأثير الكبير. سيتطلب الاستقلال الكامل معايير أقوى، وتناسقًا أوسع، ومواصلة التحسين في الموثوقية والحوكمة.

كانت أنظمة الاتصالات تاريخيًا متجزئة عبر طبقات دعم العمليات (OSS) وطبقات دعم الأعمال (BSS)، مما جعل الأتمتة من النهاية إلى النهاية صعبة. كيف يساعد الهيكل الوكيلي في توحيد هذه المجالات وتمكين سير العمل العابرة للوظائف؟

يساعد الهيكل الوكيلي من خلال إدخال طبقة تنسيق يمكنها العمل عبر OSS وBSS دون إجبار استبدال نظام كامل. يمكن للوكلاء الاتصال بالمنصات الحالية من خلال واجهات برمجة التطبيقات، وفهم سياق هدف الأعمال، ثم تنسيق التسلسل الصحيح من الإجراءات عبر أنظمة الشبكة والخدمة والعميل. هذا يسمح للمشغلين بتأتمتة سير العمل التي كانت تتعطل في السابق عند حدود المجال.

على سبيل المثال، إذا كان هناك مشكلة شبكية تؤثر على عميل مؤسسي ذي قيمة عالية، يمكن لنظام وكيلي أن يرتبط بالعطل، ويقيم التأثير، ويؤدي خطوات الإصلاح، ويحديث تدفق الاتصال بالعميل بالتوازي. هذا النوع من التنفيذ العابر للوظائف صعب مع الأتمتة التقليدية لأن كل مجال يعمل بشكل منفصل. تساعد سير العمل الوكيلية على إغلاق هذا الفجوة.

أحد الجوانب المثيرة للاهتمام في الأنظمة الوكيلية هو التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والمشغلين البشر. أين ترى التوازن يقع بين الأتمتة والإشراف البشري في بيئات الاتصالات؟

سيتوقف التوازن بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والمشغلين البشر دائمًا على حالة الاستخدام المحددة، ولكن سيكون في الغالب بقيادة بشرية ومدعومة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل المنظور. وكلاء الذكاء الاصطناعي ممتازون في السرعة والنطاق والتعرف على الأنماط، بينما يجلب المشغلون البشر الحكم والمساءلة والسياق. الهدف ليس إزالة الأشخاص من الحلقة. إنه السماح للأشخاص بالتركيز على القرارات التي تتطلب الخبرة بينما يتعامل الذكاء الاصطناعي مع العبء التشغيلي الثقيل.

هناك الكثير من الدعاية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولكن مشغلي الاتصالات في النهاية يركزون على عائد الاستثمار. ما هي أهم المقاييس التي يجب على مشغلي خدمات الاتصالات تتبعها لتحديد ما إذا كانت عمليات الذكاء الاصطناعي تسلّم قيمة فعلية؟

ينبغي على المشغلين تتبع المقاييس التي ترتبط مباشرة بالنتائج التجارية، وليس الأداء الفني فقط. على جانب العميل، تشمل هذه المقاييس حل المشكلة عند الاتصال الأول، ومتوسط وقت التعامل، وتقليل نسبة الهجرة، ورضا العملاء. على جانب الشبكة، تشمل هذه المقاييس متوسط وقت الكشف ومتوسط وقت الحل، ومتاحة الخدمة، والكفاءة التشغيلية.

من المهم أيضًا قياس Độتبنّي والموثوقية. إذا تم نشر الوكلاء ولكن الفرق لا تثق بهم، لن تظهر القيمة. يجب على مشغلي خدمات الاتصالات تتبع مدى قبول توصيات الوكلاء، ومدى نجاح إكمال سير العمل، ومدى الحاجة إلى تدخل بشري. يأتي عائد الاستثمار من التأثير التشغيلي المستدام، وليس من نتائج التجربة المعزولة.

يؤكد نظام أوس على سير العمل المتعددة الوكلاء التي يمكنها تنفيذ عمليات نهاية إلى نهاية معقدة عبر بيئات الاتصالات. كيف تضمن التنسيق والموثوقية والحوكمة عند عمل العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل متزامن عبر الأنظمة الحيوية؟

يبدأ التنسيق مع نموذج تنسيق واضح. في بيئة متعددة الوكلاء، يجب أن يكون لكل وكيل حدود واضحة ومتطلبات نجاح. طبقة تنسيق مركزية تدير تسلسل المهام، و حل النزاعات، و تتبع الحالة بحيث لا يعمل الوكلاء عكس بعضهم البعض. هذا يجعل سير العمل قابلة للتوقيع حتى عندما تمتد عبر العديد من الأنظمة.

الموثوقية والحوكمة تتطلب ضوابط قوية بالتصميم. هذا يشمل فرض السياسات، وسجلات التدقيق، وشرح سلوك الوكيل، ومراقبة الوقت الفعلي. كما يعني ذلك وجود آليات تعويض بحيث يمكن لسير العمل أن تتوقف أو تنتقل أو ترجع بأمان إذا حدث شيء غير متوقع. في الأنظمة الحيوية للاتصالات، الحوكمة هي أكثر من مجرد إضافة – إنها متطلب أساسي.

في إعلان最近 عن نظام أوس، وضعت أمدوكس الذكاء الاصطناعي التوليدي كتطور من “القدرة الجانبية” إلى طبقة تشغيلية أساسية متضمنة في العمليات التجارية والشبكات والعملاء. ما تغير في العامين إلى أربعة وعشرين شهرًا الماضيين يجعل هذا التحول ممكنًا اليوم؟

نضجت عدة أمور في نفس الوقت. تحسنت نماذج الأساس بشكل كبير في جودة العقلانية واداة الاستخدام، مما جعلهم أكثر قدرة في سير العمل المؤسسية. في نفس الوقت، تحسنت البيئة المحيطة بها، بما في ذلك إطارات التنسيق، وأدوات الرصدية، وضوابط الحوكمة. هذا جعل من الممكن الانتقال من حالات استخدام معزولة إلى سير عمل تشغيلية منسقة.

التغيير الكبير الآخر هو الاستعداد التنظيمي. يمتلك المشغلون الآن أولويات أوضح حول الذكاء الاصطناعي، وضغطًا أقوى لتقديم نتائج قابلة للقياس. لم يعودوا يجرّبون فقط من أجل التعلم. إنهم يبحثون عن منصات يمكنها توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر الوظائف مع الأمان والسيطرة. هذا التحول في النضج على كلا الجانبين التكنولوجي والعملي هو ما يجعل هذه اللحظة مختلفة.

إذا كان نظام أوس يمثل نقطة تحول نحو عمليات الاتصالات الأصلية التي تقودها الذكاء الاصطناعي، ما هو الشكل التالي؟ هل نحن متوجهون نحو شبكات الاتصالات الكاملة الأوتوماتيكية، وما هي التحديات التي لا تزال بحاجة إلى الحل قبل أن يصبح ذلك حقيقة؟

المرحلة التالية هي عن توسيع نطاق من الأتمتة المعزولة إلى الاستقلال المنسق عبر المؤسسة. قد نشهد المزيد من سير العمل المتعددة الوكلاء التي تصل بين رعاية العملاء وعمليات الخدمة وفرق الشبكة في الوقت الفعلي. قد يتحرك المشغلون من عمليات phảnاعية إلى نماذج تنبؤية ومتقدمة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المخاطر في وقت مبكر وتنفيذ الإصلاحات قبل أن تتفاقم المشاكل.

الشبكات الكاملة الأوتوماتيكية هي هدف بعيد المدى، nhưng لا تزال هناك تحديات هامة بحاجة إلى الحل. نحن بحاجة إلى تناسق أوسع عبر بيئات البائعين، ومعايير حوكمة أكثر متانة، ومواصلة التقدم في الموثوقية والقابلية للشرح. الأكثر أهمية، يحتاج القطاع إلى الثقة بأن الأنظمة الأوتوماتيكية يمكنها الأداء بأمان في ظروف العالم الحقيقي. المسار الأمامي سيكون تدريجيًا، مع ضوابط واضحة في كل خطوة. شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يجب أن يزوروا أمدوكس.