لويز دومينغوس، الرئيس التنفيذي للتقنية ومدير البحث والتطوير في ميتل – سلسلة المقابلات

لويز دومينغوس، الرئيس التنفيذي للتقنية ومدير البحث والتطوير في ميتل، بنى مسيرة مهنية متميزة امتدت لأكثر من عقدين. وهو معروف بمنهجه المبتكر وخبرته الفنية العميقة، وقد قدم لويز باستمرار حلولاً عالية الجودة في مجال الاتصالات التجارية ونظم مراكز الاتصال وإدارة الشبكات وخدمات السحابة.

في منصبه الحالي في ميتل، يحدد لويز الاتجاه الاستراتيجي للتقنية، مع التركيز على الابتكار والموثوقية. وهو يؤدي دورًا رئيسيًا في تقديم تقنيات حديثة وضمان أن تظل محفظة الشركة في طليعة الصناعة. قبل انضمامه إلى ميتل، شغل لويز منصب الرئيس التنفيذي للتقنية والمنتجات في يونيفاي، حيث قام بتدبير محفظة المنتجات بأكملها وتطوير عروض السحابة المبتكرة.

ميتل هي شركة رائدة عالميًا في مجال الاتصالات التجارية، وتوفر مجموعة شاملة من الحلول التي تمكن المنظمات من الاتصال والتعاون مع العملاء بشكل أكثر فعالية. وتقدم ميتل كل شيء من الأنظمة الموجودة على الموقع إلى منصات الاتصالات السحابية، وتوفر منتجات موثوقة ومرنة ومبتكرة تلبى احتياجات الأعمال من جميع الأحجام. مع التركيز على التكامل السلس والالتزام بتجارب المستخدم عالية الجودة، تساعد ميتل الشركات على البقاء على اتصال وتنافس في بيئات العمل التي تتطور بسرعة.

ما هي أكبر العقبات التي تطرحها الأنظمة القديمة على الشركات اليوم؟

تعمل العديد من الشركات على أنظمة قديمة مثل نظام 交换 الخاص بالفرع (PBX) ونظم مراكز الاتصال وأدوات التعاون المتناثرة. يمكن أن يؤدي استخدام أدوات قديمة مثل هذه إلى نقص في التكامل والتشغيل البيني، حيث تعمل مع архيتكتشر مغلقة وتنقص واجهات برمجة التطبيقات (SW) المناسبة. هذا يجعل دمج حلول حديثة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي ومنصات CRM وتطبيقات السحابة أكثر صعوبة.

عندما تستخدم المنظمات أدوات قديمة ومتناثرة، يمكن أن تتأثر تجربة المستخدم (UX) والانتاجية، حيث لا يتم تطبيق تطبيقات البرامج على وضع العمل الحديث والمodes المرنة – عن بعد أو في المكتب أو على الهاتف – ولا توفر القدرات متعددة القنوات. بالإضافة إلى ذلك، عندما يتم استخدام أنظمة قديمة كثيرة، تزداد المخاطر الأمنية، مما يؤدي إلى زيادة الضعف وثغرات الامتثال بسبب تطور لوائح حماية البيانات مثل GDPR. وأخيرًا، تسبب هذه الأدوات القديمة أيضًا في زيادة تكاليف صيانة المنتج وخدمة أو تشغيل، مما يزيد من التكلفة الإجمالية للملكية.

كيف تؤثر هذه العوائق في الاتصالات على قدرة المنظمة على تنفيذ حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل فعال؟

تعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على توافر البيانات في الوقت الفعلي والتشغيل السلس عبر قنوات متعددة وآليات التutomatisation. ومع ذلك، تميل الأنظمة القديمة إلى تخزين البيانات في صيغ ملكية داخلية لا يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إليها أو استخلاصها، مما يضر ب潜ENTIAL الحقيقي للذكاء الاصطناعي ويمكن أن يؤدي في بعض الحالات إلى التجزئة. للعمل بشكل صحيح، يتطلب الذكاء الاصطناعي كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.由于 هيكل البيانات في الأنظمة القديمة لا يتوافق مع هذا النهج، فإن هذه الأنظمة تقيد قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل المحادثات واستخراج القيمة التجارية وتخصيص نشاط الاتصال.

علاوة على ذلك، تعتمد العديد من التطبيقات المدارة بالذكاء الاصطناعي، مثل تحليل المزاج والكلام إلى النص، على التحليلات في الوقت الفعلي. غالبًا ما تفتقر البنية التحتية القديمة إلى القدرة على المعالجة والاتصال في الوقت الفعلي اللازم لهذه التطبيقات، مما يؤدي إلى التأخير والعدم فعالية داخل الأعمال. يتطلب التautomatisation الحقيقي المدارة بالذكاء الاصطناعي – مثل المساعدين الافتراضيين وautomatisation سير العمل – التكامل العميق مع منصات الاتصالات. تُشكل الأنظمة القديمة المعتادة مع دعم API قديم أو مفقود عقبات وعراقيل أمام التكامل وتهدف من قدرات التautomatisation.

يمكن أن تساعد معالجة هذه العوائق في الاتصالات المنظمات على解锁 الإمكانات الكاملة للحلول المدارة بالذكاء الاصطناعي، مما يحسن الكفاءة وصنع القرار وتجربة المستخدم.

كيف تتعامل ميتل مع تحديث أنظمة الاتصالات للشركات الكبيرة التي تنتقل من الأنظمة القديمة؟

تتبع ميتل نهجًا استراتيجيًا هجينًا لتحديث أدوات الاتصالات الموحدة (UC)، مما يساعد الشركات على الانتقال من الأنظمة القديمة. بدلاً من التغيير الشامل، تدعو ميتل إلى حلول هجينة تتكون من تطبيقات على الموقع وتطبيقات سحابية خاصة و عامة مع تشغيل بيني. هذا النموذج الهجين يدمج البنية التحتية الهاتفية ومعدات البوابة/الشبكة على حافة الشبكة، وتطبيقات UC، وتطبيقات التعاون السحابية، مما يسمح للشركات بالتحديث في自己的 إيقاع.

كجزء من دورها كمنسق حلول، تركز ميتل على إنشاء التكاملات والخدمات عبر جميع التطبيقات المثبتة على العملاء. وتتضمن المبادئ الرئيسية التي توجيه هذا النهج ما يلي:

• توزيع السحابة الهجين – بدلاً من نهج استبدال كامل، تحتفظ ميتل وتحديث الأنظمة القديمة على الموقع وPBX/UC/مراكز الاتصال السحابية الخاصة مع دمج أدوات التعاون الحديثة في السحابة العامة، مما يضمن للشركات التطور دون انقطاع كبير.
• واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وواجهات برمجة التطبيقات الخاصة (SDKs) – تعمل ميتل باستمرار على تحديث وواجهات برمجة التطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات الخاصة لتجسير الفجوة بين الأنظمة القديمة والتطبيقات الحديثة في بيئات التعاون وCRM وERP. هذه المرونة تسمح للأعمال بالانتقال تدريجيًا إلى خدمات جديدة دون إحداث انقطاع كبير في عملياتها اليومية.
• دمج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة القديمة – تعمل ميتل على تحسين منصات الاتصالات الحالية بالقدرات المدارة بالذكاء الاصطناعي مثل البريد الصوتي المرئي والمساعدين الافتراضيين والترجمة في الوقت الفعلي. تعمل هذه الوظائف مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) السحابية وتستفيد أيضًا من نماذج اللغة الصغيرة (SLMs) التي يمكن تشغيلها دون استثمار كبير في البنية التحتية أو الترقيات.
• تحديثات الأمان والامتثال – تضع ميتل الأمان والامتثال في مقدمة أولوياتها، وتطبق معايير الأمان مثل التشفير من النهاية إلى النهاية وتشفير البيانات في حالة الراحة. وتؤكد على جميع منتجاتها لامتثالها للوائح أحدثها في صناعات معينة والقوانين واللوائح الإقليمية.

ما هي التطورات الرئيسية التالية في أنظمة الاتصالات الموحدة المدارة بالذكاء الاصطناعي؟

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحويل أنظمة الاتصالات الموحدة من خلال تحسين الكفاءة وautomatisation المهام وتحسين الاتصالات التجارية. كما يتم استخدامه لتعزيز الأمان. تُسهم الأمور مثل مصادقة المستخدم بالبصمة الصوتية وتقييمات الضعف المستمرة ومراجعة أمان النظام في اتخاذ إجراءات حماية أقوى للمنظمات.

في الوقت نفسه، تتوسع المساعدات الافتراضية والذكاء الاصطناعي. تعمل المنظمات على تحسين هذه المساعدين المدارة بالذكاء الاصطناعي بقدرات متعددة الوسائط لدعم مختلف وظائف الاتصال، بما في ذلك معالجة الاستفسارات المعقدة وautomatisation الاستجابات ومساعدة جدولة المعلومات واسترجاع المعلومات.

يتم أيضًا دفع التطورات في القدرات الصوتية إلى النص والترجمة اللغوية الفورية في الوقت الفعلي وتحليل المزاج. وتفيد هذه التحسينات من مراكز الاتصال من خلال تحسين إنتاجية الموظفين وتحسين رضا المستخدم بشكل عام.

علاوة على ذلك، يزداد استخدام الذكاء الاصطناعي العام (GenAI) لإدارة المحتوى، حيث يتم دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتوليد تقارير تحليلية وملخصات وسجلات قانونية ومتوافقة، إلخ. سنستمر في رؤية المزيد من تبني الذكاء الاصطناعي لدفع مساحة الاتصالات الموحدة، حيث تستخدم المنظمات نماذج اللغة المدارة بالذكاء الاصطناعي لتنظيم المعرفة وتبادلها وتحسين التعاون وتحسين مشاركة البيانات عبر المنظمات.

كيف تستعد ميتل لظهور المساعدين الافتراضيين المدارة بالذكاء الاصطناعي وautomatisation التحليلات التنبؤية في الاتصالات في مكان العمل؟

بدأت ميتل رحلتها في الذكاء الاصطناعي قبل سنوات عديدة من ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وستستمر في دمج القدرات المدارة بالذكاء الاصطناعي في منتجاتها وشراكات التكنولوجيا، حيثما كان ذلك مناسبًا. كما تقدم ميتل قدرات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل المكالمات والاجتماعات وتحليل النظام والتقارير التنبؤية وautomatisation سير العمل منخفض الرمز / بدون رمز، مما يسهل تطبيقات الاتصالات الموحدة ومراكز الاتصال.

كيف تستفيد ميتل من الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتحسين الاتصالات والتعاون للشركات؟

تستفيد ميتل من الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتحسين تجربة الاتصالات والتعاون بشكل عام داخل المنظمة. كما ذُكر سابقًا، تدمج ميتل قدرات الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة في منتجاتها، مستفيدة من تحليل الكلام والنص المتقدم (خاصة NLP والكلام إلى النص)، والمساعدين الافتراضيين الذكيين مع ذاكرة السياق وautomatisation المهام. كما تقدم ميتل حلًا للخدمة الذاتية ودعم العملاء من خلال الذكاء الاصطناعي، مع دمج قاعدة معرفة العملاء عبر عملية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. تُحسن هذه التكنولوجيات الاتصالات في الوقت الفعلي، وتحسن تفاعلات العملاء، وتضمن أمان النظام، وتوفر مراقبة ودعم فعالين وبكفاءة منخفضة التكلفة على مدار 24/7.

ما هي أكبر التحديات في دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في أنظمة الاتصالات للشركات، وكيف تتعامل ميتل معها؟

توجد بعض التحديات عند دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في أنظمة الاتصالات للشركات، بما في ذلك الخصوصية والأمان والاتساق والاحتياج إلى دمج الذكاء الاصطناعي المرن. كمنظمة عالمية، فإن مخاوف الخصوصية وامتثال اللوائح (GDPR والقانون الأوروبي للذكاء الاصطناعي) هي أولوياتنا العليا. لذلك، نقوم بالتأكد من أن حلول الذكاء الاصطناعي تحمي بيانات العملاء على مدار الوقت. من أجل تعزيز الأمان، تبتكر ميتل استخدام نماذج اللغة الصغيرة (SLMs) المثبتة على حافة شبكة العميل لتحديد وتحديد البيانات التي يمكن أن تكون معرضة للخطر في السحابة العامة. في بيئات السحابة الهجينة، من الضروري أن تتمتع جميع المنتجات بالواجهات المناسبة لدمج الذكاء الاصطناعي بأمان. وقد قامت ميتل بتحديث منتجاتها لتمكين دمج الذكاء الاصطناعي عبر الموقع والاستضافة الخاصة والخاصة وال عامة. كما نقوم بتطوير قدرات إنشاء سير العمل المرنة التي ستسمح بمقاربة “جلب نموذج اللغة الخاص بك” (BYO-LLM) لتجنب حبس البائع.

تتطلب استجابات نماذج اللغة الكبيرة في الوقت الفعلي للاتصال في الوقت الفعلي لأدوات التعاون مثل الصوت والفيديو، مما يخلق تحديات في البنية التحتية. ترى ميتل رؤية الاعتماد على الذكاء الاصطناعي على الحافة لمعالجة الاتصالات في الوقت الفعلي وتقليل التأخير من أجل تجربة طبيعية وتفاعل مع المساعدين الافتراضيين. أخيرًا، تعمل ميتل على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن تعديلها لصناعات محددة مثل الرعاية الصحية والمالية والضيافة، مما يضمن الذكاء الاصطناعي المدارة بالذكاء الاصطناعي أكثر صلة verticallly ودراية بالسياق.

ما التطبيقات التي أنت أكثر حماسًا لها داخل منظومة ميتل فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي وprocessing اللغة الطبيعية؟

نظرًا للعائد على الاستثمار القابل للقياس والفوري، فإن مركز الاتصال في ميتل هو المنطقة الأكثر إثارة فيما يتعلق بالحلول المدارة بالذكاء الاصطناعي واللغة الطبيعية. يمكن للمساعدين الافتراضيين المدارة بالذكاء الاصطناعي مع التفاعل الصوتي والكلامية التعامل مع استفسارات العملاء وجمع المعلومات قبل تسليمها إلى وكيل حي، مما يقلل من العبء ويحسن أوقات الاستجابة. تُحسن الميزات مثل تسجيل المكالمات مع الترجمة والتلخيص للامتثال وتحليل المزاج لرضا العملاء وتدريب الوكيل عمليات التشغيل.

كيف يجب على الشركات التعامل مع الاعتبارات الأخلاقية للتفاعلات المدارة بالذكاء الاصطناعي في مكان العمل؟

يحول الذكاء الاصطناعي بشكل كبير الاتصالات والتعاون في مكان العمل، مما يطرح تجارب جديدة للمستخدم والعميل. ومع ذلك، لا تأتي هذه التغييرات بدون تحديات أخلاقية. يجب أن يتم معالجة الاعتبارات الأخلاقية باستمرار في كل مرحلة من مراحل تنفيذ الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات متنوعة لتجنب التحيز وضمان اتخاذ القرارات العادلة. واحدة من أكبر القضايا المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هي الشفافية والوضوح، مما يتطلب شروط واضحة وشرح استخدام الذكاء الاصطناعي. يجب أن يوسع استخدام الذكاء الاصطناعي تعزيز وتأهيل الإنسان، ولكنه لا ي替زه.

علاوة على ذلك، يجب أن يتم النظر في الأمان ومنع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي لحماية ضد عمليات التزوير والتحكم في بيانات المستخدمين وأدلة الاعتماد.

ما هي الخطوات التي يمكن أن تتخذها المنظمات لضمان انتقال سلس للموظفين مع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومية؟

يجب على المنظمات اتخاذ خطوات لتعزيز تبني الثقة والإنتاجية لضمان انتقال سلس إلى حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. الخطوة الأولى للمنظمات هي إنشاء سياسات الذكاء الاصطناعي والحوكمة المؤسسية لتحديد دور الذكاء الاصطناعي داخل الشركة والالتزام بها. يجب على القيادة أيضًا التأكيد على رسائل الدعوة والدعاية لتبني الذكاء الاصطناعي وتقديم تدريب لجميع الموظفين على كيفية عمل الذكاء الاصطناعي وقيوده وكيفية استخدامه بشكل فعال.

في الوقت نفسه، يجب على المنظمات تقديم أدوات التعاون المدارة بالذكاء الاصطناعي وأطر التكامل التي تمكن الموظفين من المساعدة المدارة بالذكاء الاصطناعي لتحسين عملية اتخاذ القرار مع الحفاظ على الإشراف البشري. يجب على القيادة أيضًا معالجة القضايا الأخلاقية وضمانات الوظيفة وتقديم قنوات لجمع تعليقات الموظفين وقياس القيمة الزائدة التي يطرحها الذكاء الاصطناعي.

من خلال القيام بكل هذه الأشياء في وقت مبكر من عملية تبني الذكاء الاصطناعي، سيشعر الموظفون بالثقة في استخدام الأدوات، وسترى المنظمات عائدًا أسرع على استثماراتها.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في معرفة المزيد في زيارة ميتل.