وفقًا لشركة Databricks، يشهد عالم الذكاء الاصطناعي المؤسسي تحولًا جذريًا نحو أنظمة الوكلاء الذكية، حيث تتبنى الشركات بشكل متزايد مسارات عمل آلية وقادرة على التخطيط والتنفيذ الذاتي. بعد فترة من الوعود الكبيرة التي لم تتحقق بالكامل في الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي غالبًا ما اقتصرت على روبوتات المحادثة البسيطة والتجارب المحدودة، يبدو أن السوق قد تجاوز هذه المرحلة، متجهًا نحو تطبيقات أكثر عمقًا وفاعلية.
تحول نحو أنظمة الوكلاء الذكية
تشير القياسات الحديثة لشركة Databricks، بناءً على بيانات من أكثر من 20 ألف مؤسسة، بما في ذلك 60% من شركات Fortune 500، إلى هذا التحول السريع. لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة لاسترجاع المعلومات، بل أصبح بنية تحتية قادرة على التخطيط وتنفيذ سير العمل بشكل مستقل. هذا التطور يمثل إعادة توزيع كبيرة للموارد الهندسية، حيث يزداد الاعتماد على هذه الأنظمة الذكية.
فمنذ يونيو إلى أكتوبر 2025، شهدت منصة Databricks زيادة مذهلة بنسبة 327% في استخدام سير العمل متعدد الوكلاء. هذه الزيادة الكبيرة تؤكد أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد تقنية إضافية، بل أصبح مكونًا أساسيًا في بنية الأنظمة المؤسسية.
“الوكيل المشرف” يقود الاعتماد المؤسسي
يقود هذا النمو مفهوم “الوكيل المشرف” (Supervisor Agent). بدلاً من الاعتماد على نموذج واحد للتعامل مع جميع الطلبات، يعمل الوكيل المشرف كمنسق مركزي. يقوم بتحليل الاستعلامات المعقدة، وتقسيمها إلى مهام أصغر، ثم يفوض هذه المهام إلى وكلاء فرعيين متخصصين أو أدوات محددة.
منذ إطلاقه في يوليو 2025، أصبح الوكيل المشرف حالة الاستخدام الرائدة لأنظمة الوكلاء، حيث يمثل 37% من إجمالي الاستخدام بحلول أكتوبر. هذا النمط يعكس الهياكل التنظيمية البشرية، حيث لا يقوم المدير بتنفيذ جميع المهام بنفسه، بل يضمن توزيعها وتنفيذها بكفاءة من قبل الفريق. وبالمثل، يدير الوكيل المشرف عمليات فهم النية والامتثال قبل توجيه العمل إلى الأدوات المتخصصة.
تبني واسع النطاق عبر مختلف القطاعات
على الرغم من أن شركات التكنولوجيا هي في طليعة هذا الاعتماد، حيث تقوم ببناء أنظمة متعددة الوكلاء بأربعة أضعاف تقريبًا مقارنة بأي صناعة أخرى، إلا أن الفوائد تمتد عبر جميع القطاعات. على سبيل المثال، يمكن لشركة خدمات مالية استخدام نظام متعدد الوكلاء للتعامل مع استرجاع المستندات والامتثال التنظيمي في وقت واحد، مما يوفر استجابة سريعة ودقيقة للعميل دون الحاجة إلى تدخل بشري. هذا يساهم في تحسين تجربة العملاء وزيادة الكفاءة التشغيلية.
الضغط على البنية التحتية التقليدية للبيانات
مع تزايد قدرة الوكلاء على الانتقال من مجرد الإجابة على الأسئلة إلى تنفيذ المهام المعقدة، تواجه البنية التحتية التقليدية للبيانات تحديات جديدة. قواعد بيانات معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) التقليدية مصممة للتعامل مع تفاعلات المستخدمين السريعة والمعاملات المتوقعة والتغييرات المحدودة في الهيكل. لكن سير العمل القائم على الوكلاء يتطلب مرونة وقدرة أكبر على التكيف.
وكلاء الذكاء الاصطناعي يقومون الآن بإنشاء أنماط قراءة وكتابة مستمرة وعالية التردد، وغالبًا ما يقومون بإنشاء وتدمير البيئات البرمجية بشكل متكرر لاختبار التعليمات البرمجية أو تشغيل السيناريوهات المختلفة. يظهر حجم هذه الأتمتة في بيانات القياس عن بعد: قبل عامين، كانت عمليات الذكاء الاصطناعي تمثل 0.1% فقط من إجمالي عمليات قواعد البيانات، بينما اليوم، وصلت هذه النسبة إلى 80%.
علاوة على ذلك، يتم الآن إنشاء 97% من بيئات اختبار وتطوير قواعد البيانات بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي. هذه القدرة تسمح للمطورين و”مبرمجي الحيوية” (Bio-programmers) بتدوير البيئات بسرعة فائقة، في ثوانٍ بدلاً من ساعات. ومنذ المعاينة العامة لتطبيقات Databricks، تم إنشاء أكثر من 50,000 تطبيق للبيانات والذكاء الاصطناعي، بمعدل نمو مذهل بلغ 250% خلال الأشهر الستة الماضية.
استراتيجيات النماذج المتعددة
لا يزال الاعتماد على مورد واحد للنماذج يمثل خطرًا محتملاً على الشركات. لذلك، تتبنى المؤسسات بشكل متزايد استراتيجيات النماذج المتعددة (Multi-model strategies) لتخفيف هذا الخطر. بحلول أكتوبر 2025، كانت 78% من الشركات تستخدم عائلتين أو أكثر من عائلات نماذج اللغات الكبيرة (LLM) مثل ChatGPT وClaude وLlama وGemini.
يزداد هذا النهج تعقيدًا، حيث ارتفعت نسبة الشركات التي تستخدم ثلاث عائلات نموذجية أو أكثر من 36% إلى 59% بين أغسطس وأكتوبر 2025. هذا التنوع يسمح للفرق الهندسية بتوجيه المهام الأبسط إلى نماذج أصغر وأكثر فعالية من حيث التكلفة، مع الاحتفاظ بالنماذج الأكبر والأكثر قوة للمهام المعقدة.
تتصدر شركات البيع بالتجزئة هذا الاتجاه، حيث يستخدم 83% منها عائلتين نموذجيتين أو أكثر لتحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة. أصبحت المنصة الموحدة القادرة على دمج العديد من النماذج الخاصة والمفتوحة المصدر شرطًا أساسيًا لمجموعة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الحديثة.
الأداء في الوقت الفعلي وأهمية الحوكمة
على عكس معالجة البيانات الضخمة التقليدية التي تعتمد على الدفعات، يعمل الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء بشكل أساسي في الوقت الفعلي. تشير التقارير إلى أن 96% من جميع طلبات الاستدلال تتم معالجتها في الوقت الفعلي.
هذا الأمر بالغ الأهمية في القطاعات التي يعتمد فيها زمن الاستجابة بشكل مباشر على القيمة، مثل التكنولوجيا، حيث تتم معالجة 32 طلبًا في الوقت الفعلي لكل طلب دفعة واحدة. وفي قطاع الرعاية الصحية وعلوم الحياة، حيث قد تتضمن التطبيقات مراقبة المرضى أو دعم القرارات السريرية، تبلغ النسبة 13 إلى واحد. هذا يسلط الضوء على الحاجة إلى بنية تحتية قادرة على التعامل مع حجم كبير من حركة المرور في الوقت الفعلي دون التأثير على تجربة المستخدم.
ربما تكون النتيجة غير المتوقعة هي العلاقة الإيجابية بين الحوكمة وسرعة النشر. المؤسسات التي تستخدم أدوات حوكمة الذكاء الاصطناعي تطلق أكثر من 12 مرة من مشاريع الذكاء الاصطناعي في الإنتاج مقارنة بتلك التي لا تستخدمها. وبالمثل، تحقق الشركات التي تستخدم أدوات التقييم لضمان جودة النموذج زيادة في عمليات النشر بنسبة تقارب ستة أضعاف.
توفر الحوكمة الضمانات اللازمة، مثل تحديد كيفية استخدام البيانات ووضع حدود للمعدلات، مما يمنح أصحاب المصلحة الثقة اللازمة للموافقة على النشر. بدون هذه الضوابط، غالبًا ما تتعثر المشاريع في مرحلة إثبات المفهوم بسبب المخاطر الأمنية أو المتعلقة بالامتثال.
أتمتة المهام الروتينية: القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي الوكيل
على الرغم من أن الوكلاء المستقلين قد يثيرون تصورات عن القدرات المستقبلية، إلا أن القيمة الحالية للذكاء الاصطناعي الوكيل تكمن في أتمتة المهام الروتينية والعادية والضرورية. تختلف أهم حالات الاستخدام حسب القطاع، ولكنها تركز بشكل عام على حل مشكلات عملية محددة:
- التصنيع والسيارات: 35% من حالات الاستخدام تركز على الصيانة التنبؤية.
- الرعاية الصحية وعلوم الحياة: 23% من حالات الاستخدام تتضمن تجميع الأدبيات الطبية.
- السلع الاستهلاكية والتجزئة: 14% من حالات الاستخدام مخصصة لتحليل معلومات السوق.
بالإضافة إلى ذلك، فإن 40% من أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي تتناول اهتمامات العملاء العملية مثل دعم العملاء والاستجابة لطلباتهم وتأهيلهم. هذه التطبيقات تؤدي إلى تحقيق كفاءة ملموسة وبناء القدرات التنظيمية اللازمة لسير العمل الوكيل الأكثر تقدمًا.
في الختام، يشهد الذكاء الاصطناعي المؤسسي تحولًا كبيرًا نحو أنظمة الوكلاء الذكية. لتحقيق أقصى استفادة من هذا التحول، يجب على الشركات التركيز على الدقة الهندسية، واعتماد استراتيجيات النماذج المتعددة، وتطبيق أطر حوكمة قوية. هذا النهج سيسمح لهم بتحويل الذكاء الاصطناعي من مجرد تجربة إلى واقع تشغيلي ملموس، وتحقيق ميزة تنافسية مستدامة.