شейн إيليناك، الرئيس التنفيذي للproducts في كاليكس – سلسلة المقابلات

شейн إيليناك يخدم كأول مسؤول للproducts في كاليكس، حيث يقود الرؤية الاستراتيجية والتنفيذ منصة الشركة الرائدة في الصناعة وحلول السحابية. مع التركيز على تمكين مزودي خدمات الاتصالات من تبسيط أعمالهم وتقديم تجارب ممتازة للمشتركين، ي監督 شейн دورة حياة المنتج بأكملها – من التصميم إلى التنفيذ الرائد في السوق.

تحت قيادته، عززت كاليكس موقعها كرواد في صناعة الاتصالات السريعة، حيث تقدم باستمرار أدوات مبتكرة تمكن المزودين من المنافسة والفوز.

كاليكس هي شركة تكنولوجيا أمريكية توفر منصات سحابية وبرمجيات وخدمات إدارة مصممة لمزودي خدمات الاتصالات السريعة. تقوم العرض الرئيسي حول منصة الاتصالات السريعة المتمكنة بالذكاء الاصطناعي التي تدمج البنية التحتية السحابية والبيانات والنظم الشبكية لمساعدة المزودين على تبسيط العمليات وتحسين التفاعل مع العملاء وتقديم تجارب رقمية أكثر شخصنة. من خلال تمكين هؤلاء المزودين من الانتقال من خدمات الاتصال الأساسية إلى مزودي تجارب كاملة، تساعد كاليكس على نمو الإيرادات وزيادة ولاء المشتركين ودعم التحول الرقمي للمجتمعات من خلال خدمات الاتصالات السريعة الأكثر تقدمًا ومتناولًا.

مسيرتك المهنية تمتد لأكثر من ثلاثة عقود عبر الهندسة والشبكات ومنصات السحابية والقيادة الكبيرة للمنتجات. كيف شكلت تلك الخبرات منظورك حول ما يلزم لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل حقيقة داخل الشركات بدلاً من البقاء تجربة جانبية؟

بدأت في الاتصالات التقليدية والشبكات، حيث كان اللعبة كلها مسار البيانات وثباته على نطاق واسع. إذا لم تتمكن من تقديم خدمة نظيفة وموثوقة، فإن كل ما تبنيه فوق ذلك لا يهم حقًا. في ذلك الوقت، كان الهاتف على جدار المطبخ، والأسلاك الداخلية لم تتحرك أبدًا، وطالما كان هناك نغمة، كل شيء كان على ما يرام.

الاتصالات السريعة والإنترنت أ改变 ذلك. فجأة، لم يكن الأمر فقط “هل هو مشغل؟” بل أصبح إيثيرنت ووي فاي وأطفال على أجهزة ألعاب وتبلت، وأنت على مكالمة زوم تعاونية على جدول بيانات سحابي، وحركة دائمة – أجهزة داخل المنزل، في الفناء الخلفي، في مباراة كرة قدم، في مقهى. أصبحت تجربة المشترك أكثر تعقيدًا من حالة ثنائية بسيطة، وأصبحت عالم مزودي الخدمة ديناميكيًا للغاية. في ذلك العالم، لم يكن من الممكن النظر إلى البيانات من الخلف – المخازن التقليدية للبيانات والتقرير التاريخي بعد شهر – فقط. عليك جمع البيانات، وفهم التجربة، وتوليد رؤى في الوقت الفعلي لأن المشتركين يتوقعون الآن حل المشكلات بشكل استباقي، وليس في ساعات أو أيام.

ذلك التطور شكل كيف أفكر في الذكاء الاصطناعي. يريد معظم الناس وضع الذكاء الاصطناعي “في الأعلى”، بنفس الطريقة التي يضعون فيها الذكاء التجاري أو السحابية على رأس بيانات موجودة. تجربتي تقول إن عليك التفكير بشكل أعمق من ذلك وتصميمه لتحقيق رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي والقدرة على اتخاذ إجراءات في الوقت المناسب.

من أجل المشتركين، ومع ذلك، لم تتغير التوقعات كثيرًا في letzten 25 عامًا. لا يزالون يريدون اتصالاً آمنًا ومدروسًا يبدو بسيطًا مثل نغمة الهاتف – يريدون كل شيء “يعمل” دون التفكير في جميع الطبقات والتعقيدات، وي้องการونه في كل مكان في حياتهم. مسيرتي في الاتصالات السريعة جعلتني مرتاحًا للغاية مع ذلك التناقض: تبني أنظمة معقدة للغاية لتبسيط كل ذلك وتقديم تجربة بسيطة رائعة على الحافة. هذا بالضبط كيف أفكر في الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بعمل حقيقي داخل أي عمل، سواء كان الاتصالات السريعة أو غيرها.

في كاليكس، غالبًا ما تؤكد على أن الذكاء الاصطناعي التشغيلي يتم بناؤه وليس شراؤه. ما هي أكثر الأخطاء شيوعًا التي يرتكبها المنظمات عند محاولة إضافة الذكاء الاصطناعي دون إعادة التفكير في كيفية تدفق العمل عبر الشركة؟

من وجهة نظري، إنه أقل حول “المنشأة مقابل الشراء” وأكثر حول ما إذا كنت قد توقفت عن النظر إلى كل chồng التكنولوجيا. قرر العديد من الشركات أن الذكاء الاصطناعي كان ببساطة استخدام بعض واجهات برمجة التطبيقات للحصول على الوصول إلى نموذج لغة كبير، وربطه بكومة مع غلاف، وشراء رموز – ثم لديك استراتيجية ذكاء اصطناعي. هذا ليس كيفية عمل ذلك.

نحن كثيرون نتعامل مع التكنولوجيا بدلاً من النتيجة. لقد رأينا هذا الفيلم من قبل. عندما ظهرت أجهزة الكمبيوتر الشخصية، أراد الجميع مناقشة ما إذا كان لديك 286 أو 386، وكيفية عمل نظام التشغيل، وما كان نظام التشغيل. اليوم، لا أحد يستطيع أن يقول لك مواصفات جهاز الكمبيوتر المحمول أو الهاتف، ولا أحد يهتم حتى يتوقف عن القيام بما يحتاجه.

خطأ آخر كبير هو محاولة تثبيت الذكاء الاصطناعي على ما لديك بالفعل دون سؤال ماذا يفعل ذلك للهيكل التكنولوجي، ونموذج الأمان، والتكاليف. الذكاء الاصطناعي هو تكنولوجيا أساسية، وليس تحديث ميزة متزايدة. عندما تعامل معه كتحديث متزايد، تنتهي به إلى بيانات رديئة، ومشاكل أمان، وهلوسات، وتكاليف غير منضبطة، أو الكثير من النشاط الذي لا يحل مشكلة لأحد.

أخيرًا، لا يمكنك تجاهل السياق وأهمية الخبرة الرأسية. الإجراء كله يتعلق بالسياق، ويتغير ذلك السياق عبر الاتصالات المالية والرعاية الصحية. في كاليكس، بدأنا بخبرة عميقة في صناعة واحدة وبنينا منصة رأسية حولها. لقد فهمنا بالفعل البيانات والرؤى والتدفقات والسياق، لذلك يمكن أن تعكس الكومة ذلك الواقع. معظم الشركات تعرف صناعتها الرأسية جيدًا. الفرصة هي ترميز تلك المعرفة في كومة تكنولوجيا رأسية بدلاً من الاعتماد على طبقة أفقية رقيقة ونموذج ذكاء اصطناعي عام، ثم محاولة خياطة كل شيء معًا. الأعمال هي حول النتائج، وليس النماذج. السؤال الحقيقي هو كيف تساعد هذه التكنولوجيا على تقديم تلك النتائج بالطريقة التي تعمل بها.

لقد حددت هيكلًا من خمس طبقات للذكاء الاصطناعي التشغيلي يتضمن البيانات والمعرفة والتنسيق والثقة والإجراء. لماذا من المهم فصل هذه الطبقات بشكل صريح، وأي طبقة يغفل عنها المؤسسات أكثر أو يتجاوزها بالكامل؟

منذ فترة طويلة، كانت الكومة بسيطة للغاية: بيانات، رؤى، لوحات، تدفقات، أشخاص. بنينا مخازن بيانات، وضعنا ذكاءً تجاريًا فوقها، خلقنا محركات تدفق، وسلمنا العمل الصعب للبشر. في عالم وكالات، ذلك لا يحتمل. تحتاج إلى بيانات، ومعرفة، وتنسيق، وثقة، وإجراء لأن كل طبقة تقوم بوظيفة متميزة.

الجزء المرئي الذي يريد الجميع الحديث عنه هو طبقة الإجراء – الوكالات. ذلك هو الجزء الظاهر من الجبل الجليدي. ما يحدد ما إذا كنت تستطيع कभًا السماح للوكالات بالتأثير على أنظمة حقيقية هو كل “الأشياء المملة” تحت الخط – خطوط أنابيب البيانات وبيانات نظيفة، وطبقة المعرفة التي توفر السياق، والتنسيق الذي ينسق التدفقات الديناميكية، ونموذج الثقة الذي يقرر ما يجب السماح به في المقام الأول. عندما غرقت تيتانيك، لم يكن الجزء الصغير الذي يمكن رؤيته هو الذي أغرقه؛ بل كان الكتلة الهائلة من الجليد تحت السطح. الذكاء الاصطناعي التشغيلي هو نفس الشيء. البلاط تحت السطح هو ما يجعله ينجح أو يفشل.

تاريخيًا، لم نتعامل مع التنسيق والثقة كطبقات منفصلة لأن البشر قاموا بأغلب ذلك العمل. التنسيق يعني مديرين وطوابير تذاكر؛ الثقة تعني أسماء مستخدمين وكلمات مرور. الآن عليك أن تثق بالكيانات – الوكالات – للقيام بأشياء، وعليك تنسيق العديد من الوكالات في الوقت الفعلي حول بيانات ديناميكية. هذا مشكلة تصميم مختلفة تمامًا، وهو السبب في أن تلك الطبقات تحتاج إلى أن تكون صريحة.

الطبقة التي يغفل عنها معظم الناس هي الثقة. يعتقد الكثير من المنظمات أنهم يتعاملون مع الثقة لأن لديهم ضوابط الوصول – من يمكنه تسجيل الدخول إلى نظام معين. لكن الثقة الحقيقية في عالم وكالات هي ليس “هل يمكن لهذا المستخدم الوصول إلى هذا النظام؟” بل “هل الإجراء المحدد مناسب لهذا الفرد أو هذه الوكالة في هذا الوقت؟” هذا سؤال الحوكمة، وليس سؤال التحكم في الوصول. إذا لم تقم بتحديد هذه الطبقة بشكل صريح، ستتعثر في أرض العرض، لأنك لن تكون على استعداد कभًا للسماح للوكالات بالقيام بعمل حقيقي في الإنتاج.

الوضوح والقابلية للتدقيق والتراجع هي أمور أساسية في تصميم أنظمة تتم فيها القرارات التلقائية. كيف يمكنك تصميم الأنظمة بحيث تبقى القرارات التلقائية قابلة للرصد والقابلية للتدقيق والتراجع، مع الحفاظ على السرعة الكافية لتسليم القيمة التجارية؟

عليك أن تبدأ من منظور ثقة من الصفر. السؤال الأول ليس “هل يمكن لهذه الوكالة تقنيًا القيام بذلك؟” السؤال الأول هو “هل يجب على هذه الوكالة، من behalf هذا الشخص، محاولة القيام بذلك على الإطلاق؟” إذا كان الجواب لا، فلا تتقدم.

إذا كان الجواب نعم، فإنك تتحرك إلى حواجز المراقبة: القابلية للتدقيق، والقابلية للتعقب، والاحتياج إلى إنسان في الحلقة. نموذجنا يعتمد على طبقة ثقة تعمل قليلاً مثل شرطي مرور في بداية كل互одействة: من أنت، وماذا تفعل، ولماذا تفعل ذلك؟ ذلك يلغي الكثير من مشاكل الأمان، لأنك لا تسمح للوكالات بالتحرك والقيام بأشياء ثم آمل أن تلاحظها بعد ذلك.

البديل هو إطلاق الوكالات ثم رفع إنذار إذا ذهبت وقمت بفعل شيء سيئ. أنت تفترض أنك تستطيع رؤيته، واكتشافه، وتحديده، وإيقافه في الوقت الفعلي، بمعدل ومدى تشغيل تلك الأنظمة. ذلك مشكلة صعبة للغاية، وهو السبب في أن العديد من الناس يجدون صعوبة – هم يحاولون البحث عن ممثلين سيئين في الوقت الفعلي بدلاً من منع الإجراءات السيئة من البداية.

على رأس ذلك، أضفنا بوابات طبقات. حتى لو كانت الوكالة تعمل من behalf الشخص الصحيح، نحن لا نزال ننظر إلى الجلسة والمحتوى – هل يحاولون تسميم نموذج، أو إساءة استخدام واجهة برمجة تطبيقات، أو دفع شيء خارج السياسة؟ كل ذلك مغلف في قابلية المراقبة الكاملة لذلك يمكنك تدقيق ما حدث وتراجعه إذا كنت بحاجة إلى ذلك. هذا هو كيف تتحرك بسرعة وتنام بسلام.

الكثير من الشركات تنجح في توليد رؤى ذكاء اصطناعي ولكنها ت투اجه صعوبة في ترجمة تلك الرؤى إلى إجراءات. ما القرارات التصميمية التي سمحت لكاليكس بالدفع المباشر للذكاء الاصطناعي إلى سير العمل اليومي عبر التسويق والعمليات ودعم العملاء؟

قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي نجم العرض، كنا في كاليكس مهتمين جدًا بسؤال واحد: ما يجعل رؤية حقيقية قابلة للتنفيذ لفرد حقيقي في وظيفة حقيقية؟ منذ عام 2018، كنا نعمل مع مزودي خدمات الاتصالات السريعة لفهم كيفية عمل شخصيات مختلفة – ماذا يفعل مسوق في صباح الثلاثاء، ماذا يفعل فريق العمليات عندما يصدر إنذار، ماذا يفعل فريق الدعم عندما يتصل المشترك بفرط في الغضب. ذلك أجبرنا على أن نصبح واضحين جدًا حول أي رؤى مهمة لمن، في أي سياق، وما يبدو “إجراء جيد”.

عندما جاء الذكاء الاصطناعي الوكيل، لم نكن نبدأ من الصفر. لقد كنا بالفعل نمتج رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي مرتبطة بشخصيات وعمليات معينة. سؤال التصميم أصبح: مع أداة مختلفة وكومة تكنولوجيا مختلفة، كيف ستربط تلك العمليات نفسها في عالم ذكاء اصطناعي وكيل، بدلاً من محاولة اختراع كل ذلك من الصفر؟

عندما تقترن هذه المعرفة الشخصية العميقة بالذكاء الاصطناعي الوكيل، يمكنك بناء عمليات ديناميكية فوق بيانات ديناميكية. الوكالات يمكنها تحديد، في الوقت الفعلي، أي خطوات وأي شخصيات يجب أن تكون مشاركة بناءً على ما يحدث، بدلاً من إجبارك على تحديد مئات من التدفقات الصلبة في خدمات صغيرة. بالنسبة لمعظم الشركات، المشكلة الصعبة الآن هي محاولة اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي بناءً على السياق ثم تصميم التدفقات الصحيحة حول ذلك. بالنسبة لنا، كانت تلك المشكلة بالفعل في مكانها؛ كنا نعمل على رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي ومرتبطة بشخصيات منذ سنوات. الذكاء الاصطناعي الوكيل هو مجرد مجموعة أدوات جديدة فوق تلك القاعدة.

رؤيتك للمنصة تشمل توافق الوكالة إلى الوكالة والأنظمة الذكية المتعددة. كيف يتغير هذا النهج طريقة تعاون أدوات المؤسسة مقارنةً بالتكاملات النقطية التقليدية؟

إذا نظرت إلى العشرين عامًا الماضية، كان النمط الافتراضي هو “شراء أدوات سحابية كثيرة وربطها معًا حول مخزن بيانات”. كل نظام جديد يعني تكامل نقطي آخر، وخط أنابيب بيانات آخر، ومكان آخر للتحقق من الحقيقة. في عالم وكالات، ذلك لا يمتد. تريد البيانات أن تبقى حيث تنتمي والوكالات تتحدث مع بعضها البعض عبر واجهات محددة جيدًا.

ذلك هو السبب في حديثنا عن لمس النظام في طبقتين: MCP في طبقة المعرفة، ووكالة إلى وكالة في طبقات التنسيق والثقة. MCP هو كيف تكتشف الوكالات وتستخدم الأدوات والبيانات دون تكامل مخصص جديد كل مرة. وكالة إلى وكالة هو كيف تنسق الوكالات العمل مع بعضها البعض تحت حواجز واضحة.

مرة واحدة تحصل عليها، ي停止 التعاون عن الظهور ككومة من الموصلات الهشة ويبدأ في الظهور كشبكة من المتخصصين الذين يمكنهم التحرك بشكل ديناميكي حول العمل الحقيقي. هنا يأتي تمثيل مصفوفة أيزنهاور. ليس كل شيء متساوٍ في العاجلة والأهمية. بعض العمل حقيقيًا وعاجلًا وأهم، وبعضه مهم لكن يمكن جدولته، وبعضه فقط يحتاج إلى الانتهاء، وبعضه هو ضوضاء. مع تنسيق وكالة إلى وكالة يجلس على طبقة ثقة وتنسيق، يمكنك معاملة تلك الفئات بشكل مختلف على نطاق واسع: الوكالات يمكنها التحرك حول المشاكل العاجلة والأهمة، وتحديد الأولويات أو جدولة الأهمة ولكن غير العاجلة، وايقاف العمل غير الهام من إعاقة كل شيء آخر. ذلك هو عالم مختلف تمامًا عن “إضافة موصل آخر وأمل أن يفرغ الطابور”. أنت ترى عمليات ديناميكية موثوقة ومدروسة حول أحداث وبيانات ديناميكية، بدلاً من تشابك من التكاملات النقطية حيث كل شيء يصرخ بنفس الأولوية.

مرة واحدة يتم السماح للوكالات بالعمل بشكل مستقل، تصبح الحوكمة تحديًا سريعًا. كيف توازن بين السرعة والمساءلة والرقابة البشرية عندما تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي باتخاذ أو تنفيذ قرارات على نطاق واسع؟

الخطأ الذي أراه هو أن الناس يعتقدون أنهم يمكن أن يثبتوا الذكاء الاصطناعي الوكيل على ما لديهم ويحاولون “توازن” السرعة والمساءلة والرقابة البشرية بعد ذلك. لا يمكنك ذلك. عليك أن تبدأ بالاعتراف بأن هذا هو مشكلة كومة تكنولوجيا رأسية، وبناء طبقة ثقة وطبقة تنسيق. بدون تلك الطبقات، يتحول إلى فوضى – كل شيء يأتي أولاً أو يصرخ بأعلى صوت.

مرة أخرى، إنه مصفوفة أيزنهاور: ليس كل عمل متساوٍ. الثقة والتنسيق هو كيف تطبق ذلك في عالم وكالات. لا تريد كل وكالة تعامل كل مهمة كإطفاء حريق؛ تريد النظام ليعرف ما هو حقًا عاجل، ما يمكن جدولته، وما يجب التعامل معه بهدوء في الخلفية.

ثم هناك “الضيق على السمنة”. معظم الشركات يخطئون في التفكير في أن التأثير الأكبر من الذكاء الاصطناعي يأتي من البقاء عريضًا. أنت أفضل بكثير إذا اخترت شريحة رأسية ضيقة – حالة استخدام واحدة ملموسة، مجموعة واحدة من التدفقات – وَبَنيت الثقة والتنسيق الذي تحتاجه هناك أولاً. احصل على شريحة أضيق في الرأس، احصل عليها بشكل صحيح، وابقِ البشر في الحلقة في الأطراف، ثم توسع. هذا هو كيف تتحرك بسرعة، تظل مسؤولاً، وتتجنب خلق فوضى لا تستطيع فكها لاحقًا.

من خبرتك في قيادة فرق المنتجات والهندسة الكبيرة على مستوى العالم، ما هي التحولات الثقافية والتنظيمية المطلوبة لكي يصبح الذكاء الاصطناعي قدرة مؤسسية دائمة بدلاً من مجموعة من المشاريع المنفصلة؟

معظم المؤسسات لا لديها “مشكلة ذكاء اصطناعي”؛ لديها مشكلة معرفة وعمليات. التحول الأول هو التوقف عن اللعب مع حلول النقطة والانتقال من مخازن البيانات إلى مخزن معرفة موزع يمكن الجميع رؤيته والعمل عليه.只要 تعيش المعرفة في السيلو والذكاء الاصطناعي هو الكراميل على رأس كل سيلو، ستحصل على مشاريع، لا تحول.

من هناك، عليك أن تكون على استعداد لمواجهة المشاكل الأصعب في ترتيب معين. الخطوة الأولى هي فصل الهستيريا عن الواقع وتبني ما يعمل، وليس ما هو أشد صخبًا في تغذيتك. الخطوة الثانية هي إعادة بناء طبقة المعرفة بحيث يمكنك تحويل البيانات إلى سياق موزع بدلاً من تقرير آخر مدفون في نظام. الخطوة الثالثة هي إعادة التفكير في العمليات حول تلك المعرفة وطبقة ثقة حقيقية – معظم العمل اليوم منظم حول أشخاص ومهارات وسيلو معرفة محلية. إذا لم تتغير ذلك، ستكون الوكالات مجرد أداة أخرى تدور حول نفس العوائق القديمة.

فقط بعد ذلك تحصل على التحول الثقافي، وهو غالبًا ما يكون الأصعب. تحتاج إلى ثقافة حيث الناس لا يقلقون بشكل أساسي من فقدان وظائفهم أو أدواتهم أو هويتهم، ولكنهم متحمسون حقًا للعمل مع قدرات جديدة. ذلك مشكلة إدارة التغيير، وليس مشكلة تكنولوجيا. يبدو وكأنه القيادة الموزعة الحقيقية: الناس في الطرف الحاد من الرمح يفهمون العمليات، يشعر بالسلامة لتحديد الاحتكاك، ويتحمسون لجعل الوكالات تعمل عليه.

نظرًا إلى ما وراء الاتصالات السريعة والاتصالات، ما هي الصناعات التي تعتقد أنها أفضل موضع لتبني الذكاء الاصطناعي التشغيلي القائم على الوكالات بعد ذلك، وما هي الشروط التي تجعلها جاهزة؟

لا أفكر في هذا كاختيار الفائزين حسب تسمية الصناعة؛ أفكر في مصطلح الأنماط.几乎 كل رأس يعاني من تحدي أساسي نفسه: بنوا سيلو بيانات وسيلو وظيفي بدلاً من وجهة نظر واحدة عبر ثلاث دورات حياة – العملاء، والموظفين، والمنتجات. الذين على استعداد للنظر في ذلك، والاعتراف بأنهم لا يمتلكون طبقة معرفة حقيقية، وإصلاحها، هم الذين على استعداد.

من هناك، الشروط تبدو متشابهة بغض النظر عما إذا كنت في الرعاية الصحية أو التكنولوجيا المالية أو التجزئة أو البنية التحتية الحيوية. تحتاج إلى عمليات معقدة حيث الناس مشغولون، ونقاط احتكاك حقيقية يمكن تسميتها، وبيانات جودة عالية لتقديم سياق للوكالات. إذا كنت تستطيع خريطة العمليات الحالية، وترى أين يتباطأ العمل أو يتراكم، وفهم أي التسللات تسبب تأخيرات، ثم يدعم ذلك بمخزن معرفة موزع، يصبح الذكاء الاصطناعي الوكيل أداة رائعة.

في ذلك العالم، “جاهزية الصناعة” يأتي xuống إلى القيادة. هل قادة الشركة على استعداد للانتقال بعيدًا عن أدوات التسويق واللوحات الأفقية الرقيقة، والاستثمار في كومة تكنولوجيا رأسية – تحويل البيانات إلى معرفة، وترميز تلك المعرفة، ووضع إطارات تنسيق وثقة في مكانها، وإجراء محادثات صريحة حول أين يوجد العائد الحقيقي على الاستثمار؟ أي شركة في أي صناعة تقوم بذلك العمل جاهزة للذكاء الاصطناعي التشغيلي القائم على الوكالات؛ تلك التي لا تفعل ذلك ستظل تضيف أداة أخرى إلى كومة صاخبة.

كما تتطور شركة الذكاء الاصطناعي المؤسسية نحو بيئات متعددة الوكالات ومتعددة السحابية، ماذا يبدو جيدًا هيكل الذكاء الاصطناعي بعد خمس سنوات، وما هي المبادئ التي يجب على القادة الالتزام بها اليوم لتجنب إعادة بناء أنظمتهم لاحقًا؟

خمس سنوات من الآن، الجزء المثير من الذكاء الاصطناعي لن يكون الوكالات أو النماذج الفردية؛ سيكون التدفقات الوكيلة التي تمكنها وتقدم القيمة التجارية التي تقدمها تلك التدفقات. الوكالات نفسها ستأتي وتذهب. الطبقات تحتها – البيانات، والمعرفة، والتنسيق، والثقة، والإجراء – ستستمر في التطور، ولكن الحاجة إليها لن تختفي.

ذلك هو السبب في أنني أكثر تركيزًا على الهيكل التكنولوجي من أي أداة معينة. نحن نتحرك من مخازن البيانات إلى مخازن معرفة موزعة، من التكاملات النقطية الهشة إلى كومات مفتوحة ومدروسة. في ذلك العالم، سيكون لديك وكالات تعمل في سحابية مختلفة، وتتصل بمصادر معرفة مختلفة، وتنسق العمل عبر واجهات محددة جيدًا – MCP في طبقة المعرفة، ووكالة إلى وكالة في طبقات التنسيق والثقة. كما تتحسن التكنولوجيا، تريد أن تكون قادرًا على استبدال قطع أفضل في تلك الطبقات دون إعادة بناء كل شيء كل مرة.

لذلك، المبادئ للقادة بسيطة. لا تبني بشكل منفرد. صمم لطبقات بحيث يمكن للبيانات والمعرفة والتنسيق والثقة والإجراء أن تتطور بشكل مستقل. صمم لتدفقات، وليس ميزات، بحيث تكون واضحًا حول أي العمليات المهمة وما يبدو “جيد” في دورات حياة العملاء والموظفين والمنتجات. وتصميم للحوكمة على مستوى الوكالة: افترض ثقة من الصفر افتراضيًا، حدد “بطاقات وكالة” واضحة، واستخدم التنسيق لتحديد ما هو عاجل، وما هو مهم، وما يحتاج فقط إلى الانتهاء. إذا فعلت ذلك، يمكنك السماح للتكنولوجيا بالتغير – كما تفعل دائمًا – دون القلق المستمر حول إعادة البناء.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا كاليكس.