تشارك سيتي وفورد وإكسبيريان استراتيجياتها لتوسيع نطاق وكلاء الذكاء الاصطناعي

"لكي تتمكن من الثقة، تحتاج إلى أن ترى ما يجري." هذه المقولة التي تبدو بسيطة تقع في صميم عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الحالية في عالم الأعمال، وفقاً لـ Laura Heisman، كبيرة مسؤولي التسويق في Dynatrace.

"هذا على الأرجح أكبر نقاش يدور بين الجميع في جميع الصناعات. نسمعه من عملائنا كل يوم،" قالت Heisman مؤخراً في جلسة نقاش خلال مؤتمر Fortune Brainstorm Tech. "السؤال الكبير هو: هل يمكنك الوثوق به؟ هل هو صحيح؟ وإذا كان خاطئاً، هل يمكنك إيقافه؟"

مع تفكير الشركات في السماح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بربط سلاسل من المهام المتتالية، كلٌّ منها مبنية على مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي، باتت الثقة أهم من أي وقت مضى. والطريقة الوحيدة لبناء هذه الثقة، وفقاً لـ Heisman وقادة الأعمال الآخرين في الجلسة، هي دمج الرؤية والتحكم في الأنظمة. 

"بالنسبة لنا، الرؤية وإمكانية التتبع ليست اختيارية، بل هي أساسية. إنها الطريقة التي ننظر بها إلى كل قرار،" قال Nikhil Joshi، كبير مسؤولي المعلومات في قسم الأسواق ببنك Citi، العملاق المالي الذي يحرّك تريليونات الدولارات يومياً عبر أكثر من 100 دولة.

أمضى بنك Citi معظم عام 2024 في بناء أساس تكنولوجي مركزي لجميع تطبيقاته ووكلائه، بحسب Joshi. وقد أتاح هذا الأساس للشركة راحة أكبر في إدخال الوكلاء إلى بيئة الإنتاج. 

"هناك طريقة واحدة فقط لنشر وكيل في Citi، وهي من خلال هذا الإطار المركزي،" قال Joshi. "هذا يعني أن كل وكيل مسجَّل عبر هذه العملية، وكل وكيل مُراقَب، وكل وكيل خاضع للتدقيق، وكل وكيل محكوم." 

في وقت يبدو فيه الجميع مندفعاً بأقصى سرعة نحو الذكاء الاصطناعي، قد يرى بعضهم أن النظام التقني التداولي والمركزي لبنك Citi متحفظ جداً. لكن Joshi قال إنه في الواقع يساعدك على التحرك بشكل أسرع على المدى البعيد. "كون الذكاء الاصطناعي متحفظاً ليس تعبيراً سلبياً،" قال.

وافقت Kathleen Peters، كبيرة مسؤولي الابتكار في Experian، على ذلك، وشرحت كيف أنشأت شركة إعداد تقارير الائتمان الاستهلاكي نظاماً لإدارة الوكلاء المختلفين الذين يتم نشرهم، يتتبع مصدر كل وكيل، والموظف البشري الذي أنشأه، والأذونات المحددة للوصول إلى البيانات أو تنفيذ المهام التي يمتلكها كل وكيل.

"عندما يستطيع الجميع في النظام البيئي فهم هذه الأجزاء، تبني الثقة التي تتيح لك التوسع والعمل بسرعة،" قالت Peters.

في صناعة السيارات، حيث يمكن أن يستغرق متوسط وقت طرح سيارة جديدة من التصميم إلى الإنتاج سنوات، تستخدم Ford الذكاء الاصطناعي لتسريع أجزاء معينة من العملية و"الفشل بسرعة"، قال Sammy Omari، المدير التنفيذي لأنظمة مساعدة السائق المتقدمة وترفيه داخل المركبة في شركة Ford Motor Company. 

المفتاح، بحسب Omari، هو وجود الضوابط الصحيحة في مكانها.

على سبيل المثال، قال Omari إن الموظفين من غير المهندسين كالمصممين يمكنهم الآن المساهمة بكود برمجي لميزات السيارات الجديدة التي طُوِّرت من خلال أدوات "vibecoding" المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يسرّع ذلك الوقت اللازم لرؤية شكل الميزة الجديدة في نسخة اختبارية من السيارة، والتخلي عنها بسرعة والمضي قدماً إذا كانت غير واعدة. وإذا ثبت أن الفكرة رابحة، يكتب المهندسون الكود من الصفر، ويدخل هذا الكود في السيارة التي تُشحن إلى المستهلكين. لم يكن vibecoding المصمم سوى إثبات مفهوم أولي. 

"إذن السرعة الفعلية في الوصول إلى السوق ستتسارع،" قال Omari، "لكن عملية ضمان الجودة في النهاية، قبل أن نشحن الشيء فعلياً إلى العميل، لم تتغير بالضرورة."

نُشرت هذه القصة في الأصل على Fortune.com