كيف يمكن للمؤسسات أن تنقل معارفها وأنظمتها من أجل الذكاء الاصطناعي

نظرًا لأن اعتماد AGENIC AI يتسارع عبر الصناعات ، يواجه قادة المؤسسات تحديًا حاسماً: إعداد المعرفة والأنظمة اليوم لخدمة العملاء التي تعمل بالنيابة عن الذكاء الاصطناعي.

إن دمج المعرفة الموزعة ، وضمان دقة المعلومات ، والمعماريين من عوامل الذكاء الاصطناعى ، ليسوا مجرد تمارين فنية – فهي ضرورات استراتيجية لأي منظمة تسعى إلى المضي قدمًا في عصر الذكاء الاصطناعى التوليدي والوكيل.

توفر هذه المقالة خمس خطوات رئيسية لإعادة مقاومة المستقبل لعصر AI Agentic AI.

1. الأساس: جودة المعرفة والملكية

في قلب أي نظام فعال من الذكاء الاصطناعي يكمن أحد الأصول: المعرفة التنظيمية. ومع ذلك ، مع نمو المؤسسات ، فإن امتداد المعرفة أيضًا – مرقا عبر الإدارات والأدوات والتنسيقات. الأول – ويمكن القول أنه أصعب خطوة – هو توحيد هذه المعرفة في مصدر موحد ودقيق ويمكن الوصول إليه.

إنها ليست وظيفة لمرة واحدة. لا يتعلق الأمر بتناول هذه المعلومات مرة واحدة فقط ثم توزيعها على العملاء ، على سبيل المثال ، عندما نتحدث عن خدمة العملاء. من الصلة بشكل خاص الحفاظ على تحديثه والتفكير في المعرفة كشيء يحتاج إلى الحفاظ عليه.

الإجراءات الرئيسية للمؤسسات:

التجميع والتحقق من صحة: توظيف تقنيات مثل Azure AI Search لتوحيد البيانات ، ولكن تأكد من التحقق من كل جزء من المعلومات وخالية من التعارضات أو المحتوى الذي عفا عليه الزمن.

تعيين الملكية: اجعل خبراء الموضوع مسؤولين عن الدقة المستمرة. يجب الحفاظ على المعرفة بشكل مستمر ، وليس مجرد استيراد.

أتمتة عند الإمكان: استخدم الأدوات للكشف تلقائيًا من الغموض والبيانات القديمة والتناقضات ، ولكن دائمًا ما يكون لها مساءلة بشرية واضحة.

2. التكامل: سد الصوامع التقنية

حتى المعرفة ذات الجودة العالية غير مجدية إذا كانت محاصرة في صوامع أو ضائعة في الترجمة بين الأنظمة. التكامل الفني هو شرط أساسي لنجاح العوامل الذكاء الاصطناعي. يجب أن يركز القادة على كل من التجميع والمزامنة في الوقت الفعلي في جميع مستودعات المعرفة ، مما يضمن قابلية التشغيل البيني السلس مع عوامل الذكاء الاصطناعي.

أفضل الممارسات:

مزامنة التغييرات في الوقت الحقيقي: يجب أن تنعكس أي تحديثات للمعرفة على الفور عبر جميع الأنظمة التي تغذي الذكاء الاصطناعي.

الاستعداد للتعدد: يجب على المؤسسات التعامل مع أنواع الملفات المتنوعة – النص ، والصور داخل PDFs ، وحتى المراجع الخارجية – التي تؤثر على الموثوقية الواقعية للاستجابات.

تصميم التوافق: تأكد من أن آليات التكامل تعمل ليس فقط للتجميع ولكن للاستخدام النشط من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعى ، مما يقلل من الاحتكاك بين المنصات القديمة والمنصات الحديثة.

3. استرجاع الدقة: من دلاء المجال إلى الإنسان في الحلقة

لا يزدهر Agencic AI على الحجم الهائل من المعرفة ، ولكن على دقة استرجاعه وتطبيقه. وهذا يتطلب استراتيجية واضحة لفصل المجال – تحديد “الدلاء” المعرفة المحددة – وعمليات ضمان الجودة القوية.

مع أنظمة Augleic AI ، من الأفضل تقسيم المجالات إلى دلاء ذات صلة … حدد المجالات المختلفة التي يجب معالجتها والتأكد من أن المتخصصين متاحون لاسترجاع المعرفة المعني. ضمان الجودة المناسب ، على سبيل المثال ، مناهج الإنسان الداخلي ، أمر ضروري.

ماذا يعني هذا:

تحديد النطاق والحد منه: عن طريق تضييق مجالات المعرفة ، تجعل المنظمات مراقبة الجودة مع تحسين دقة الاسترجاع.

الإشراف على الإنسان: يجب أن يشارك خبراء الموضوع في مراجعة الاستجابات ، خاصةً عندما تتفاعل الذكاء الاصطناعي مع استعلامات غامضة أو معقدة.

تصميم المحادثة الذكية: بناء أنظمة الوكيل التي توضح طلبات المستخدم ، وتوجيه الاستعلامات إلى قاعدة المعرفة الصحيحة.

4. سياق على “التدريب”: النموذج الجديد للوكيل الذكاء الاصطناعى

على عكس الاعتقاد الشائع ، فإن التحدي الأساسي في نشر AIC AI لم يعد “التدريب” التقليدي للنماذج. بدلاً من ذلك ، يتعلق الأمر بتوفير السياق الصحيح ، برعاية وتنظيم سلالة جديدة من المهنيين: Agent Architects والمهندسون الدعائيون.

ما الذي يتغير:

التحول من تدريب ML إلى هندسة السياق: لا يتعلق الأمر بنماذج صقلها ، والمزيد حول تعليم السياق والإرشادات التي يحتاجها وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى القيام بها.

ظهور الهندسة الفريدة: هناك حاجة متزايدة للخبراء الذين يمكنهم تصميم مطالبات فعالة ، ومواكبة تغيير معايير النموذج الأساسي ، وترجمة احتياجات العمل إلى إرشادات عملية لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

استخدم تعريف الحالة: يتطلب وكلاء الذكاء الاصطناعى الفعالين بيانات حالة استخدام واضحة ، مستمدة من نقاط ألم العملاء الحقيقية – وليس تحليل التحليلات المحادثة من أنظمة IVR التي عفا عليها الزمن.

5. التكامل القديم والمعايير المفتوحة: مقاومة المستقبلية المكدس

تظل العديد من المؤسسات مقترنة من خلال البنية التحتية القديمة. لا يتطلب تحول الذكاء الاصطناعى الناجح التحديث الفني فحسب ، بل يتطلب أيضًا التوافق مع المعايير المفتوحة التي تمكن من التعاون بين الوكيل والموضوع وتوافق النظام عبر النظام.

الإجراءات الرئيسية للمؤسسات:

تقييم وتحديث: تحديد أي الأنظمة القديمة تعيق التكامل وتحديد أولويات جعلها في متناولها.

اعتماد المعايير المفتوحة: الاستثمار في البروتوكولات الناشئة التي تسهل التواصل بين الوكلاء والتعاون والتوسع في المستقبل.

conclusion

بالنسبة لتلك المؤسسات التوجيهية تجاه العميل الذكاء الاصطناعي ، فإن الإعداد يعني أكثر بكثير من اعتماد أحدث نموذج أو منصة. إنه يتطلب استراتيجية شاملة: دمج المعرفة الدقيقة والحفاظ عليها ، وتحطيم الصوامع التقنية ، وتنظيم استرجاع دقيق ، واحتضان التخصصات الجديدة للسياق والهندسة الفورية. من خلال التصرف الآن ، يمكن للقادة ضمان عدم تقديم وكلاء الذكاء الاصطناعى في الغد فقط على وعدهم ، ولكنهم يفعلون ذلك بدقة وموثوقية وخفة الحركة التي يطلبها عملاء اليوم – ومؤسسات الغد -.

لقد عرضنا أفضل chatbot منظمة العفو الدولية للأعمال.

This article was produced as part of the TechRadarpro Expert Insights channel where we showcase the best and brightest minds in today’s technology industry. The views expressed here are those of the author and not necessarily those of TechRadarpro or Future PLC. If you’re interested in contributing, find out more here: