ترفع Maisa 25 مليون دولار لتمكين العمال الرقميين الموثوقين والشفافين

تعاني الذكاء الاصطناعي في الشركات من فشل يصل إلى 95٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي. لكن Maisa، التي تجمع بين فالنسيا وسان فرانسيسكو، تعمل على هندسة المساءلة في الأتمتة. بعد جولة تمويل البذرة بقيمة 25 مليون دولار بقيادة Creandum مع دعم من Forgepoint Capital وNFX وVillage Global، Maisa على وشك تحويل سير عمل الذكاء الاصطناعي مع أتمتة العمليات الوكيلية التي يمكن تدقيقها مثل الذكاء.

داخل المحرك: KPU و Chain-of-Work — بناء الثقة من الصفر

في قلب منصة Maisa يوجد وحدة معالجة المعرفة (KPU) — وهي هندسة جديدة تتصور منطق الذكاء الاصطناعي. وتتضمن KPU:

• محرك المنطق، مدعوم بموديل لغة كبير، يخطط سير عمل متعدد الخطوات.
• محرك التنفيذ الذي ينفذ هذه الخطط ويغذي النتائج مرة أخرى للتعيين مرة أخرى.
• نافذة السياق الافتراضية التي تسهل تدفق المعلومات، وتركز النموذج فقط على البيانات ذات الصلة لتخفيف الوهم.

الجاذبية في KPU تكمن في كيفية إعادة تشكيل دور موديل اللغة الكبيرة. بدلاً من العمل كمولد نص احتمالي، يتم التعامل مع الموديل كعنصر داخل إطار حسابي منضبط. KPU يدير المنطق مثل نظام تشغيل، ويكسر المشكلات إلى خطوات قابلة للتدقيق، ويتأكد من أن كل عمل يمكن التحقق منه. هذا الهيكل يحول نموذجًا غير شفاف إلى نظام منطقي قابل للتنبؤ، حيث يمكن الكشف عن الأخطاء وتصحيحها ومنعها من التكاثر.

Maisa Studio في العمل: وكلاء بدون كود جذرهم في الشفافية

باستخدام KPU و Chain-of-Work، Maisa Studio يتيح لمطوري المواطنين — الموظفين غير التقنيين — نشر وكلاء رقميين باستخدام تعليمات لغة بسيطة. من خلال HALP (المعالجة المعززة بالذكاء الاصطناعي)، يتفاعل النظام لتوضيح النية، وبناء سير العمل، وتكامل عبر مئات من واجهات برمجة التطبيقات، وبدء التعلم بشكل ديناميكي — كل ذلك بدون مطورين أو مجموعات بيانات.

لماذا يهم — رؤية للذكاء الاصطناعي الذي يمكن الثقة والتحكم به

Maisa لا تقدم فقط أتمتة — بل تقدم ذكاء اصطناعي مسؤول يدمج الثقة من خلال الهندسة. في الصناعات التي تثقلها التنظيمات والغموض والمخاطر العالية — المالية والرعاية الصحية والطاقة — القدرة على تتبع كل قرار أتمتة هو أمر بالغ الأهمية. Chain-of-Work يتيح للأعمال فحص وتدقيق وتصديق منطق الذكاء الاصطناعي في أي خطوة، مما يعني أن المنظمين والفرق الداخلية لا يحتاجون إلى تخمين كيف تم التوصل إلى الاستنتاجات. بدلاً من ذلك، يمكنهم التحقق بدقة.

في غضون ذلك، تصميم KPU يثبط بشكل منهجي الوهم عن طريق عزل المنطق من ضوضاء البيانات وهيكلة التنفيذ. هذه الموثوقية تُلغي عدم التنبؤ الذي غالبًا ما يجعله الشركات حذرين من الذكاء الاصطناعي. بدلاً من إنتاج مخرجات غامضة، وكلاء Maisa يقدمون نتائج منطقية وقابلة للتنبؤ ومستمرة.

إذا نظرنا إلى الأمام، تمثل هذه المنصة تحولًا جوهريًا: يصبح الذكاء الاصطناعي شريكًا موثوقًا به — شريكًا منطقيًا، ويمكن تتبع أفعاله، ويمكن تحسين “عمليته الفكرية” ومراقبتها. نظرًا لأن نظام Maisa غير معتمد على النماذج، فإن المنظمات تحتفظ بالمرونة لتبني نماذج أقوى في المستقبل — دون فقدان صرامة وإشراف إطار KPU. هذه المرونة تضع الأسس للنشر المستدام والقابل للتطوير عبر احتياجات الشركات المتطورة.

باختصار، Maisa تقدم مخططًا للذكاء الاصطناعي الذي ليس فقط قويًا — بل مسؤولًا ومتينًا. في عالم حيث يفشل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي في التسليم، تضع هذه التكنولوجيا مسارًا نادرًا إلى الأمام — تجمع بين الابتكار والنزاهة.