فيجاي راياباتي، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Atomicwork – سلسلة المقابلات

Atomicwork هي شركة ذكاء اصطناعي للمؤسسات تبني منصة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات ذات طابع وكيل تساعد الموظفين على حل المشكلات التقنية، وأتمتة مهام الدعم الروتينية، والوصول إلى المعرفة المؤسسية عبر الذكاء الاصطناعي. تجمع منصتها بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وإمكانيات ITSM الحديثة للتعامل مع طلبات الخدمة، وتشخيص المشكلات، وتنظيم سير العمل عبر أنظمة المؤسسة، وتقليل العبء على فرق تكنولوجيا المعلومات. يستخدم العملاء Atomicwork لتقديم دعم أسرع للموظفين مع تحسين الكفاءة التشغيلية عبر تكنولوجيا المعلومات وعمليات الأعمال.

قمت سابقًا بتأسيس Minjar، وبنيت أعمال إدارة السحابة المؤسسية الخاصة بها، ثم قادت العملية في Nutanix بعد الاستحواذ. ما الدروس التي تعلمتها من بناء، بيع، ودمج شركة برمجيات مؤسسية أقنعتك بتأسيس Atomicwork في عام 2022 وإعادة بناء إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات من الصفر لعصر الذكاء الاصطناعي؟

في Minjar، بنينا برنامجًا يمكنه خفض فاتورة السحابة لشركة بنسبة الثلث من خلال الأتمتة. أحب العملاء التوصيات. ثم كانوا ينتظرونها لمدة ربعين. استغرق الأمر مني بعض الوقت لفهم السبب، وكان الجواب غير تقني. عندما تقوم الأتمتة بإجراء ما وتخطئ، لا يوجد أحد يتحمل المسؤولية. لا تشتري المؤسسات البرامج أو النتائج فقط. إنها تشتري شخصًا يتحمل المسؤولية عنها. البرنامج الذي لا يوجد له مكان في مخطط المنظمة لا يحصل على السلطة، مهما كان جيدًا.

علمتني عملية الاستحواذ درسًا أكثر تحديدًا. يتم شراء المنتجات الفردية. تُبنى أنظمة السجلات عليها. يمكنك أن تكون المنتج الأفضل وما زلت تقضي حياتك في التحايل حول من يملك سير العمل.

جمعت سنوات العمل في Nutanix بين الاثنين. رأيت تكنولوجيا المعلومات تشتري إدارة الخدمات للتحكم ويختبرها الموظفون كاستمارة وطابور. أدركت أيضًا أن التذكرة لم تكن المنتج أبداً. بل كان سجل التدقيق هو المنتج. لهذا السبب صمدت ITSM لمدة أربعين عامًا رغم كره الناس لها، ولأن لا أحد يستطيع إزالتها.

لذا لم يكن السؤال في عام 2022 ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يستطيع إنجاز العمل. بل كان ما إذا كان بإمكانك إعطاء الذكاء الاصطناعي مكانًا في مخطط المنظمة. لا تستطيع منصات ITSM التقليدية ذلك، لأن شخصًا بشريًا يُعيَّن في مركز نموذج البيانات وكل اتفاقية مستوى خدمة، وموافقة، وتقرير يعتمد على هذا الافتراض. عندما تضيف الذكاء الاصطناعي ستحصل على نموذج أسرع.

بنينا للجواب الآخر حيث يقدم الذكاء الاصطناعي قوة عمل هجينة وليس مجرد برنامج. الزملاء الذكاء الاصطناعي يقومون بالعمل، وتديرهم تكنولوجيا المعلومات كما تدير الموارد البشرية الأشخاص. لا تقوم بتكوين زميل ذكاء اصطناعي. تقوم بتوظيفه في دور، وتراجع عمله، وتلغي توظيفه إذا لم يؤدِّ مهمته. هذا هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي كميزة والذكاء الاصطناعي كقوة عمل.

تصف Atomicwork زملاء الذكاء الاصطناعي كأنظمة تمتلك أدوارًا وظيفية محددة وتُنجز العمل من البداية إلى النهاية، بدلاً من مجرد الإجابة على الأسئلة أو تنفيذ مهام معزولة. ما القدرات التقنية التي تميز زميل ذكاء اصطناعي حقيقي عن روبوت محادثة أو مساعد طيار أو أداة أتمتة تقليدية، وأين يجب أن تنتهي استقلاليته؟

يجيب روبوت المحادثة على سؤال، ويساعد المساعد الطيار شخصًا في إكمال مهمة، لكن لا أحد منهما مسؤول عن إتمام العمل حتى النهاية. زميل الذكاء الاصطناعي مختلف لأنه يُعطى دورًا محددًا ويتوقع منه تقديم نتيجة. سواء كان ذلك في فرز الحوادث، أو توفير الوصول، أو إلحاق الموظفين، فإنه يواصل العمل عبر كل خطوة للوصول إلى الهدف بدلاً من التوقف بعد الخطوة الأولى.

هذا يتطلب أكثر من نموذج قادر. يحتاج زميل الذكاء الاصطناعي إلى هوية، وصلاحيات مناسبة، والوصول إلى الأدوات المعتمدة، وسياق تنظيمي، وميزانية، وحدود تشغيلية واضحة ودوره. يجب أن يعمل عبر أنظمة الأعمال، ويفهم متى (ومن) يطلب الموافقة ويترك سجل تدقيق خلف كل إجراء. لهذا السبب ركزنا بشدة على المنصة المحيطة بالنموذج. يعتمد الذكاء الاصطناعي الموثوق على التنسيق، والحوكمة، والتنفيذ بقدر ما يعتمد على الذكاء.

لا ينبغي أن تكون الاستقلالية غير محدودة. يجب أن يعمل زميل الذكاء الاصطناعي ضمن مسؤوليات دوره الوظيفي، بينما يظل الأشخاص مشاركين كلما أثر العمل على الأنظمة الحساسة أو تضمن تبعات قانونية أو مالية أو توظيفية.

تتيح منصتكم لزملاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين التعاون عبر إدارة الحوادث، وتوفير الوصول، وإلحاق الموظفين، وعمليات تكنولوجيا المعلومات. كيف يقسم هؤلاء الزملاء المسؤوليات، ويتشاركون السياق، ويتعافون عندما يتخذ أحدهم قرارًا غير صحيح قد يؤثر على سير العمل بأكمله؟

نحن لا نعتقد أن زميل ذكاء اصطناعي واحد يجب أن يحاول القيام بكل وظيفة. تقوم مؤسسات تكنولوجيا المعلومات بالفعل بفصل المسؤوليات عبر فرق مختلفة لأن كل دور له أهداف وصلاحيات وخبرات مختلفة. طبقنا هذا التفكير نفسه على زملاء الذكاء الاصطناعي، ولهذا أطلقنا زملاء ذكاء اصطناعي معتمدين يتخصصون في مجالات تشغيل تكنولوجيا المعلومات المختلفة.

يمتلك كل زميل وظيفة محددة مع مشاركة نفس سياق المؤسسة. عندما ينشئ موظف تذكرة في Atomicwork، يضمن التوجيه الذكي توجيهها إلى زميل الذكاء الاصطناعي المناسب الذي يعمل على الطلب و(حسب الطلب) يعيد توجيهها إلى زميل آخر، أو ينشئ تذاكر فرعية لزملاء الذكاء الاصطناعي لحل المشكلة بشكل متوازي (على سبيل المثال، يمكن تقسيم تذكرة الإلحاق إلى أنشطة يمكن العمل عليها في وقت واحد) أو يصعدها إلى إنسان. مع انتقال العمل من زميل إلى آخر، تنتقل المعلومات ذات الصلة معه عبر التذكرة (نظام السجل)، إلى جانب الوصول إلى الأنظمة ذات الصلة مثل مكتب الخدمة، ومنصات الهوية، وأنظمة الموارد البشرية، وأدوات التعاون. يتيح هذا السياق المشترك لكل زميل اتخاذ قرارات بناءً على ما حدث بالفعل بدلاً من البدء من الصفر.

تدعم Atomicwork أطر وكلاء ونماذج مختلفة من مزودين مثل OpenAI و Anthropic و Google. كيف تحدد أي نموذج يجب أن يتولى الاسترجاع، والتفكير، والتخطيط، والتنفيذ، وكيف يمكن للمؤسسات الحفاظ على سلوك متسق مع استمرار تغير النماذج الأساسية؟

النماذج المختلفة تتقن أنواعًا مختلفة من العمل. كان تركيزنا على بناء منصة يمكنها الاستفادة من التقدم دون إجبار العملاء على إعادة تصميم سير العمل في كل مرة يتغير فيها النموذج. يوفر السياق المؤسسي، والتنسيق، والهوية، وتطبيق السياسات، والقياسات، والتقييم الثبات الذي تحتاجه المؤسسات في بيئة الإنتاج، بغض النظر عن النموذج المتقدم الذي يعمل في الخلفية.

ناقشنا علنًا دعم مزودي النماذج المتعددين إلى جانب أطر التقييم والحوكمة، لكننا لم نصف منطق التوجيه الذي يحدد أي نموذج يتولى الاسترجاع أو التفكير أو التخطيط أو التنفيذ. كما أننا لم نشارك عملية التحقق التي نستخدمها عندما يطلق المزودون نماذج وتحديثات جديدة.

قد يواجه وكيل ذكاء اصطناعي مؤسسي وثائق متضاربة، سجلات تكوين غير مكتملة، معرفة قديمة، وصلاحيات مختلفة عبر الأنظمة. كيف يحدد طبقة السياق الشامل في Atomicwork أي المعلومات موثوقة وحديثة قبل السماح للوكيل باتخاذ قرار أو إجراء فعل؟

نادرًا ما توجد المعرفة المؤسسية في مكان واحد. بعضها موجود في الوثائق، وبعضها في أنظمة السجلات، وبعضها داخل الأنشطة اليومية للأعمال. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى كل هذا السياق إذا كان سيصدر قرارات موثوقة.

يجمع السياق الشامل تلك المصادر من خلال دمج المعرفة المؤسسية مع بيانات الأشخاص والشبكة والبنية التحتية والأجهزة من الأنظمة التشغيلية الحية. يمكن لزميل الذكاء الاصطناعي الرجوع إلى معلومات من منصات مثل Confluence أو SharePoint، أو أنظمة إدارة الأجهزة مثل Intune و JAMF، مع فهم ما يحدث في أنظمة مثل Jira أو Workday أو Salesforce أو مزودي الهوية. كما يحترم الصلاحيات الحالية، بحيث لا يصل الأشخاص وزملاء الذكاء الاصطناعي إلا إلى المعلومات التي لديهم تفويض للوصول إليها.

شرحنا كيف يربط السياق الشامل أنظمة المؤسسة ويحافظ على حدود الأمان، لكننا لم نصف كيف يحل المعلومات المتضاربة عندما تختلف المصادر الموثوقة أو كيف يحدد أي مصدر يجب أن يكون له الأولوية. هذه التفاصيل التنفيذية ليست جزءًا من وثائقنا العامة.

يمكن للزميل الذكاء الاصطناعي الشامل دعم الموظفين عبر Microsoft Teams و Slack والبريد الإلكتروني والمتصفح والبوابة ومن خلال الدردشة والصوت والوسائط المرئية. ما القدرات الجديدة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها التي تصبح ممكنة عندما يستطيع الوكيل رؤية وسماع ما يواجهه الموظف، وكيف تمنع كشف محتوى الشاشة أو المحادثات الحساسة؟

يعتمد الدعم التقليدي لتكنولوجيا المعلومات على قدرة الموظفين على وصف المشكلات التقنية بدقة، وغالبًا ما يكون ذلك أصعب جزء في التفاعل. يتيح السياق الصوتي والمرئي للذكاء الاصطناعي رؤية نفس رسالة الخطأ أو التطبيق أو شاشة الإعداد التي ينظر إليها الموظف، مما يجعل من السهل فهم المشكلة وتوجيه الشخص إلى الخطوة التالية دون الحاجة إلى حوار مطول ذهابًا وإيابًا.

تعمل هذه القدرات فقط إذا وثق الموظفون فيها. نؤمن بأن الوصول المرئي يجب أن يتطلب موافقة صريحة ويجب أن يكون المستخدمون على علم دائم عندما يكون نشطًا. يتم حماية المعلومات الحساسة من خلال إخفاء البيانات الشخصية (PII)، والضوابط الإدارية، وسياسات الاحتفاظ المناسبة.

كما أوضحنا أن بيانات العملاء لا تُستخدم لتدريب نماذجنا أو نماذج الأساس التابعة لأطراف ثالثة. يمنح ذلك المؤسسات القدرة على تبني الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط دون التخلي عن السيطرة على بياناتهم.

يمكن نشر Atomicwork جنبًا إلى جنب مع بيئة ServiceNow أو Jira Service Management الحالية دون الحاجة إلى ترحيل فوري. هل تعتبر ذلك في الأساس استراتيجية انتقالية، أم أن العديد من المؤسسات ستعمل بشكل دائم على قوة عمل ذكاء اصطناعي فوق نظام السجلات التقليدي لديها؟

قضت معظم المؤسسات الكبيرة سنوات في بناء عمليات وتكاملات وحوكمة حول منصات مثل ServiceNow و Jira Service Management. إجبارها على استبدال تلك الأنظمة قبل تبني الذكاء الاصطناعي يخلق احتكاكًا غير ضروري.

قمنا ببناء تكاملات Atomicwork مع ServiceNow و Jira Service Management حتى يتمكن العملاء من تحويل تجربة الموظف وتعزيز فرق الخدمة لديهم بزملاء الذكاء الاصطناعي منذ اليوم الأول، دون إزعاج الأنظمة التي يعتمدون عليها بالفعل. يجلب الموصل السياق المتعلق بتكنولوجيا المعلومات للمؤسسة ليستفيد منه زملاء الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على مزامنة ثنائية الاتجاه لوكلاء الخدمة في نظامهم الحالي. لا نعتقد أن المؤسسات يجب أن تختار مسارًا واحدًا في اليوم الأول. الأولوية هي مساعدتهم على تبني الذكاء الاصطناعي وفق جدولهم الزمني.

إعطاء زملاء الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى أنظمة الهوية، وبيانات الموظفين، والبنية التحتية، وتطبيقات الأعمال يطرح مخاطر مثل حقن الأوامر، ومصادر المعرفة الملوثة، والصلاحيات المفرطة، وأخطاء الوكلاء المتسلسلة. ما الضمانات، وحدود الموافقة، وآليات التدقيق الضرورية قبل أن تتمكن المؤسسة من السماح للوكيل بالعمل بشكل مستقل بأمان؟

تُدار زملاء الذكاء الاصطناعي مثل الموظفين ذوي الوصول المميز. لكل زميل دور محدد، وصلاحيات محدودة، وأدوات معتمدة، وحدود إنفاق، وحدود واضحة لما يمكنه القيام به بشكل مستقل. تتطلب الإجراءات الحساسة—وخاصة تلك التي تتعلق بالهوية أو البنية التحتية أو المالية أو الشؤون القانونية أو التوظيف—موافقة بشرية.

تُفحص المهارات والتعليمات قبل نشرها لتحديد المخاطر مثل حقن الأوامر، والتعليمات المخفية، والوصول إلى الاعتمادات، وتسرب البيانات، والإجراءات غير الآمنة. إذا تغيرت أداة بطريقة تزيد من خطرها، يتم تعطيلها تلقائيًا حتى يتم مراجعتها. تساعد الضمانات الإضافية—مثل حدود الإجراءات، ومنع التكرار، وإجراءات الإغلاق الطارئ، وتولي البشر للمهام—في احتواء الأخطاء قبل انتشارها.

كل إجراء يمكن تتبعه: يمكن للمؤسسات رؤية ما الذي أطلق الزميل، وما المعلومات والأدوات التي استخدمها، وأي موافقات تم الحصول عليها، وما النتيجة التي تلت ذلك. يضمن التقييم المستمر، والمراقبة، واختبار الفرق الحمراء أن تظل هذه الضمانات فعّالة مع تطور النماذج والأدوات وبيئات المؤسسة.

استثمرنا بشكل كبير في التقييم، وتطبيق السياسات، والمراقبة، واختبار الفرق الحمراء لأن نشر الذكاء الاصطناعي ليس إلا البداية. تحتاج المؤسسات إلى الثقة بأن هؤلاء الزملاء سيستمرون في التصرف كما هو متوقع مع تطور النماذج وبيئات المؤسسة.

وجد تقرير State of AI in IT 2026 الخاص بـ Atomicwork أن ثلثي المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات يبلّغون عن عوائد إيجابية من استثمارات الذكاء الاصطناعي، بينما فقط منظمة واحدة من كل خمس قد دمجت الذكاء الاصطناعي بالكامل عبر فرق إدارة الخدمات لديها. ما الذي يميز عمليات النشر التي تحقق قيمة تجارية قابلة للقياس عن التجارب التي لا تزال عالقة في مرحلة الاختبار؟

أظهرت معظم المؤسسات بالفعل أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين المهام الفردية. الشركات التي تحقق قيمة تجارية قابلة للقياس تربط الذكاء الاصطناعي بسير عمل تشغيلي كامل بدلاً من استخدامه كمساعد منفرد.

يبدأ ذلك بحل مشكلة تجارية محددة من خلال التفكير بالأدوار، ومنح زملاء الذكاء الاصطناعي الوصول إلى الأنظمة التي يحتاجونها وقياس النتائج المهمة—سواء كانت أوقات حل أسرع، أو خفض تكاليف الدعم، أو تحسين تجربة الموظف. بمجرد أن تثق الفرق بهذه النتائج، يصبح توسيع الذكاء الاصطناعي عبر سير عمل إضافية أسهل بكثير.

وجدت أبحاثنا أيضًا أن الذكاء الاصطناعي المسؤول يظل أحد أعلى الأولويات لقادة تكنولوجيا المعلومات. وهذا منطقي لأن المؤسسات لن تمنح الذكاء الاصطناعي مزيدًا من المسؤولية ما لم تفهم كيف يتوصل إلى القرارات، وتستطيع مراجعة تلك القرارات لاحقًا، وتعرف أن الضوابط المناسبة موجودة.

مع بدء زملاء الذكاء الاصطناعي في حل طلبات الدعم، وإدارة الوصول، وتشخيص الحوادث، وتنسيق سير العمل، كيف سيتغير دور محترفي مكتب الخدمة، وفِرق عمليات تكنولوجيا المعلومات، ومديري المعلومات التنفيذيين؟ ومع النظر إلى المستقبل، هل يمكن أن تصبح تكنولوجيا المعلومات القسم المسؤول عن توظيف، وحوكمة، وقياس القوة الرقمية الكاملة للمؤسسة؟

سيتولى الذكاء الاصطناعي معظم الأعمال التشغيلية المتكررة التي تستهلك مكاتب الخدمة اليوم، مما يتيح للناس قضاء المزيد من الوقت في معالجة الاستثناءات، وتحسين العمليات، وصقل المعرفة التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي.

ستركز فرق عمليات تكنولوجيا المعلومات بشكل متزايد على حوكمة زملاء الذكاء الاصطناعي بدلاً من تنفيذ كل سير عمل يدويًا. سيحددون الصلاحيات، ويربطون الأنظمة، ويراقبون الأداء، ويتأكدون من استمرار تشغيل الذكاء الاصطناعي ضمن السياسات المحددة.

أتوقع أيضًا أن يتوسع دور مدير تقنية المعلومات (CIO). إدارة مئات زملاء الذكاء الاصطناعي تشبه إدارة أي بنية تحتية مؤسسية أخرى. يجب على شخص ما أن يقرر ما يمكن لهذه الزملاء الوصول إليه، وكيفية قياسهم، ومتى يتم تحديثهم، وما إذا كانوا يضيفون قيمة. ستستمر فرق الأعمال في تعريف العمل، بينما تصبح تكنولوجيا المعلومات قسم الموارد البشرية للذكاء الاصطناعي، أي المسؤول عن المنصة، والحوكمة، والضوابط التشغيلية التي تحافظ على تشغيل قوة عمل الذكاء الاصطناعي في المؤسسة بأمان.

شكرًا لكم على هذه المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد ينبغي عليهم زيارة Atomicwork.