الركيزة 4: التكنولوجيا والبيانات

توفر التكنولوجيا والبيانات الأساس الذي يحتاج إليه الوكلاء للعمل بشكل موثوق وآمن وعلى نطاق واسع.

مع انتقال المؤسسات من الإصدارات التجريبية الصغيرة إلى نشر المؤسسات للوكلاء، أصبحت الخيارات التقنية غير المخطط لها والوصول المجزأ إلى البيانات بسرعة عوامل مقيدة. بدون بنية واضحة ومعايير وإدارة دورة الحياة، من الصعب التحكم في حلول الذكاء الاصطناعي، ومن الصعب تشغيلها، ومحفورة بالمخاطر لتوسيع نطاقها.

تركز هذه الركيزة على كيفية بناء المؤسسات للأسس التقنية والبيانات المطلوبة لدعم اعتماد الذكاء الاصطناعي المستمر من التطوير والنشر إلى المراقبة والتحسين المستمر.

لماذا التكنولوجيا والبيانات مهمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي

الوكلاء فعالون فقط مثل التكنولوجيا وأسس البيانات التي يعتمدون عليها. يحد التكامل الضعيف أو الوصول غير المتسق إلى البيانات أو البنى الهشة مما يمكن للوكلاء القيام به ويمنعهم من العمل بشكل موثوق عبر الأنظمة.

للعمل بفعالية، يجب على الوكلاء القيام بما يلي بشكل موثوق:

  • فهم سياق سير العمل (حالة العملية والتبعيات وقواعد العمل).
  • استرداد المعلومات الصحيحة في اللحظة المناسبة.
  • اتخاذ إجراءات عبر الأنظمة باستخدام عمليات تكامل آمنة وقابلة للتدقيق.

بدون التكنولوجيا القوية وأسس البيانات:

  • قد يظل الوكلاء مقتصرين على الأسئلة والأجوبة أو المهام ذات الخطوة الواحدة.
  • يصبح كل وكيل جديد جهدا هندسيا مخصصا.
  • تزداد المخاطر والنفقات التشغيلية وعدم التناسق بشكل أسرع من قيمة الأعمال.

مع وجود الأسس الناضجة، يمكنك إعادة استخدام العوامل وإنشاءها وتنسيقها عبر العمليات. يمكن للفرق التركيز على تصميم سير العمل وتحقيق القيمة بدلا من إعادة بناء السباكة.

كيف يبدو النضج العالي

عند النضج العالي، تعمل المؤسسة مع نظام أساسي قوي للذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.

وتشمل الخصائص ما يلي:

  • بنية الوكيل الموحدة والأنظمة الأساسية. يتم إنشاء الوكلاء على الأنظمة الأساسية المعتمدة باستخدام بنيات المراجع المشتركة والقوالب والأنماط.
  • دورة حياة التطوير المدارة المؤتمتة. التطوير والاختبار وفصل بيئة الإنتاج والتحكم بالمصادر وCI/CD والموافقات والتراجع هي معايير لجميع وكلاء الإنتاج.
  • الوصول إلى البيانات المُدارة بشكل آمن وتكاملها. يستخدم الوكلاء الموصلات المعتمدة والهويات المدارة ومصادر البيانات المحكومة، مما يلغي الوصول الظلي وامتداد بيانات الاعتماد.
  • المخزون الصريح للأنظمة والتكاملات. الأنظمة وواجهات برمجة التطبيقات والأدوات التي يتفاعل معها وكلاء يتم جردها ومملوكة ومعاملتها كأصول معمارية مشتركة.
  • المكونات القابلة لإعادة الاستخدام. يتم إنشاء الإجراءات الشائعة وسير العمل والتكاملات مرة واحدة وإعادة استخدامها لتمكين تنفيذ متعدد الخطوات عبر النظام.
  • إمكانية المراقبة والتقييم المضمنة. يتم التقاط الاستخدام والجودة والسلامة والأداء تلقائيا ومراجعتها باستمرار.

عند النضج العالي، يمكنك تحديث معايير البنية مع ظهور أنماط عامل جديدة (على سبيل المثال، التزامن متعدد العوامل). تقوم الفرق الموحدة ببناء ونشر العوامل بسرعة دون اختناقات مركزية لأن حواجز الحماية مضمنة حسب التصميم.

كيفية قراءة جدول النضج

يوضح الجدول كيفية تطور التكنولوجيا وقدرات البيانات عبر خمسة مستويات نضج.

لكل مستوى، لاحظ:

  • حالة التكنولوجيا والبيانات: خصائص تقنية يمكن ملاحظتها.
  • فرصة التقدم: مجالات التركيز العملية التي تمكن المرحلة التالية.

قد تعمل المؤسسات على مستويات مختلفة عبر الأنظمة الأساسية أو المجالات. استخدم الجدول لتحديد النمط المهيمن وتحديد أولويات التحسينات التي تزيل قيود التحجيم.

التكنولوجيا ونضج البيانات

المستوى حالة التكنولوجيا والبيانات فرصة التقدم
100: أولي
  • عمل الوكيل استكشافي ومجزأ.
  • تجرب فرق العمل الأوامر أو العوامل المساعدة خفيفة الوزن دون وجود خطة محددة للتقنية.
  • الوصول إلى البيانات غير مخطط له، وغالبا ما يقتصر على المستندات في استدعاءات النظام Microsoft 365 أو المباشرة دون استراتيجية استرداد متسقة.
  • لا يوجد وضوح حول وقت استخدام عوامل SaaS مقابل بناء عوامل مخصصة، ولا أساس بيانات مشترك للوكلاء للتعقل.
  • لا يوجد نظام أساسي متسق أو إدارة دورة حياة التطبيق (ALM) أو معايير التكامل.
  • تقوم الفرق بإنشاء وكلاء كإثباتات معزولة للمفهوم بدون بنية قياسية.
  • الحلول هشة وغير مستندة ويصعب إعادة استخدامها أو توسيع نطاقها.
  • تحديد خطة تقنية أولية.
  • اعتماد مجموعة صغيرة من الأنظمة الأساسية المعتمدة. على سبيل المثال، Agent Builder في Microsoft 365 Copilot هو الافتراضي للوكلاء السريعين المستندين إلى المعرفة في Microsoft 365؛ Copilot Studio هو المعيار للوكلاء الذين يحتاجون إلى مهام سير العمل والتكامل وإدارة دورة حياة المؤسسة.
  • جرد مواقع تواجد البيانات ذات الصلة، مثل Microsoft 365 أو الأنظمة التشغيلية، وتوثيق ثغرات الاتصال.
200: قابل للتكرار
  • تبدأ الفرق في التقارب على مجموعة صغيرة من الأنظمة الأساسية (على سبيل المثال، منشئ العامل أو Copilot Studio)، ولكن الخيارات غير متسقة ومحركها تفضيل الفريق بدلا من ملاءمة حالة الاستخدام.
  • يتم إعداد البيانات جزئيا: Microsoft 365 يمكن الوصول إلى المحتوى، ولكن تظل بيانات الأعمال المنظمة منعزلة عبر الأنظمة ذات الموصلات المحدودة المعتمدة أو المتوفرة.
  • يعتمد الوكلاء على عمليات الاسترداد الأساسية أو عمليات تكامل النقاط، ما يحد من الموثوقية وإعادة الاستخدام.
  • قد يكون الفصل بين بيئات التطوير والاختبار موجودًا، ولكن يظل نظام إدارة دورة الحياة (ALM) والقياسات عن بعد غير متسقة.
  • يتم استخدام التحكم بالإصدار بشكل غير متناسق، والوثائق خفيفة الوزن.
  • تستند الأنماط إلى تجربة الفريق الفردية بدلا من إرشادات المؤسسة.
  • توحيد مكان إنشاء العوامل: استخدم Agent Builder أو Copilot Studio عمدا استنادا إلى النطاق والتعقيد.
  • تحديد البنيات المرجعية وأنماط التكامل.
  • توحيد ممارسات ALM وإدخال القياسات عن بُعد الأساسية.
  • إنشاء قوالب حلول قياسية وموصلات معتمدة وتدفقات CI/CD أساسية لتعزيز التناسق وتقليل إعادة العمل.
300: تعريف
  • توجد خطة تقنية موثقة.
  • تميز المؤسسة باستمرار بين عوامل SaaS،عوامل Copilot Studio، ومسارات بناء أكثر تقدماً.
  • تتبع بنية البيانات نمطا واضحا: Microsoft 365 لمحتوى التعاون Fabric OneLake لبيانات الأعمال الموحدة.
  • يتم تنظيم البيانات باستخدام بنية الميدالية، مما يتيح للوكلاء إستجابات تستند إلى المصادر الموثوقة.
  • توثق المؤسسة مكان تواجد البيانات الهامة وكيفية وصول الوكلاء إليها.
  • يتم تعريف الأنظمة الأساسية القياسية والبنى المرجعية وأنماط التكامل وإعادة استخدامها.
  • تُنشأ ممارسات إدارة دورة حياة التطبيقات خصيصًا لوكلاء الإنتاج.
  • تستخدم الفرق إطار عمل تصميم منظم لتخطيط تطوير العامل.
  • تعزيز قابلية التوسع والأمان وإمكانية الملاحظة.
  • تضمين المراقبة والتسجيل والتقييم في البنية القياسية وضمان تحكم أنماط الوصول إلى البيانات بالكامل.
  • التحقق من صحة احتياجات عامل واحد مقابل احتياجات متعددة العوامل من خلال التجارب المنظمة.
  • قم بتوسيع مجموعات البيانات والمصادقة لها للمجالات عالية القيمة.
400: قادر
  • تعتبر أسس التكنولوجيا والبيانات على مستوى المؤسسة.
  • هناك رؤية واضحة للأنظمة وواجهات برمجة التطبيقات والبيانات المستخدمة عبر مهام سير العمل.
  • تعد أنماط الوصول الآمن حسب التصميم، وبيانات تتبع الاستخدام المركزية، والتقييمات التلقائية قياسية.
  • عمليات التوزيع آلية وموثوقة.
  • توفر المراقبة المركزية وبيانات تتبع الاستخدام رؤية لسلوك العامل وأدائه عبر المؤسسة.
  • استخدم Copilot Studio للوكلاء الموجهين للعملية، Microsoft Foundry للسيناريوهات المتقدمة عند الحاجة.
  • التحول من التنفيذ المركزي إلى التسليم الموحد.
  • تضمين حواجز الحماية في الأنظمة الأساسية، وتوسيع الخدمة الذاتية بأمان، وتطوير المعايير لدعم استقلالية أعلى وأنماط وكيل جديدة.
  • تقييم القدرات والأنماط الجديدة ودمجها في المعايير حيث تضيف قيمة.
500: فعال
  • تتطور أسس التكنولوجيا والبيانات باستمرار استنادًا إلى التليمترية وأنماط الوكلاء الناشئة.
  • يتم الاحتفاظ بنماذج بيانات سير العمل والتكاملات بنشاط كأصول مؤسسة مشتركة.
  • تقوم الفرق المتحدة بالبناء بشكل مستقل بينما تفرض حواجز الحماية الجودة بشكل افتراضي.
  • تدير المؤسسة منصة ذكاء الاصطناعي ناضجة ومحسنة.
  • تدعم البنية السيناريوهات المعقدة متعددة العوامل والتطوير الموحد على نطاق واسع.
  • يتم تضمين التحسين المستمر للمعايير التقنية في نموذج التشغيل.
  • الحفاظ على التميز من خلال المراجعة المعمارية المستمرة والتجريب ومشاركة المعرفة.
  • استثمر في تطور النظام الأساسي للبقاء متقدما على أنماط ومتطلبات الذكاء الاصطناعي الناشئة.

أنماط مضادة شائعة

شاهد هذه العلامات على أن التكنولوجيا وأسس البيانات قد تحد من اعتماد وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

المستوى 100 – الأولي: "التجربة المستندة إلى العرض التوضيحي"

  • تنشئ Microsoft Teams وكلاء بالْكامل باستخدام مطالْبات بدون دمج الْبيانات الْحقيقية أو الْإجراءات. ينشئ هذا النهج عروضًا تجريبية مثيرة للإعجاب لكنها لا تستطيع الاستمرار في مهام سير العمل الحقيقية أو التعامل مع الحالات غير الاعتيادية.
  • تتجاوز الفرق الموصلات والحوكمة المناسبة "لجعلها تعمل فقط"، مما يؤدي إلى مخاطر الأمان والتوافق والموثوقية.
  • يتم تشغيل الوكلاء من حسابات شخصية أو مستأجرين للاختبار دون وجود مالك محدد أو دورة حياة واضحة أو مسار نحو الإنتاج.
  • تنقل الفرق التعليمات البرمجية الاختبارية أو التكوينات مباشرة إلى الإنتاج دون خطط إدارة دورة حياة التطبيقات أو اختبار أو استراتيجيات تراجع.

المستوى 200 – قابل للتكرار: "هندسة الأبطال"

  • تعيد الفرق تنفيذ الموصلات إلى نفس الأنظمة بشكل مستقل، مما يؤدي إلى الازدواجية وعدم الاتساق.
  • فقط عدد قليل من الأفراد يفهمون كيف تعمل الأنظمة حقا، والوثائق متفرقة أو قديمة.
  • لدى بعض العوامل بيئات تطوير واختبار وإنتاج. والبعض الآخر لا. الترقية إلى الإنتاج يدوية وعرضة للخطأ.
  • يعتمد التقدم على مهندسين محددين بدلا من أنماط قابلة لإعادة الاستخدام والخدمات المشتركة.
  • تفهم الفرق بعض تبعيات البيانات، ولكنها ليست كافية لتمكين التنفيذ الشامل.

المستوى 300 – معرف: "العملية عبر التمكين"

  • تنطبق متطلبات البنية الثقيلة على العوامل البسيطة، ما يؤدي إلى إبطاء التسليم وإحباط الفرق.
  • توجد البنيات والمعايير المرجعية ولكنها غير مضمنة في القوالب أو الأدوات.
  • تعمل الأنماط مع الإصدارات التجريبية ولكن لا يتم التحقق من صحتها على نطاق واسع، أو عبر المجالات، أو تحت الحمل.
  • تتخذ مجموعة صغيرة جميع القرارات، ما يحد من معدل النقل، ويسبب الإحباط، ويتسبب في فك ارتباط الفرق.

المستوى 400 – قادر: "مستقر ولكن بطيء"

  • الأنظمة الأساسية صلبة، ولكن لا يمكن إلا لعدد قليل من الفرق بناء أو توزيع الوكلاء.
  • توجد لوحات المعلومات، ولكن الرؤى لا تدفع قرارات تحديد الأولويات أو التحسين أو الإيقاف.
  • تقوم الفرق بتقييد العوامل بإحكام حتى عندما تظهر البيانات أنها يمكنها القيام بالمزيد بأمان.
  • ينصب التركيز على ضبط العوامل الموجودة بدلا من تمكين الأنماط أو القدرات الجديدة.

الْمستوى 500 – فعالْ: "الْنضج الْراضي"

  • تعتبر الفرق المنصات والمعايير مكتملة، على الرغم من تطور أنماط الوكلاء بسرعة.
  • توجد حواجز حماية ولكن لا يتم تحديثها، ما يؤدي إلى التباعد وعدم التناسق بمرور الوقت.
  • ترفض الفرق التنسيق متعدد العوامل أو الاستقلالية الأعلى أو أنماط التنفيذ الجديدة على أنها "عمل مستقبلي".
  • مع تزايد قدرة الوكلاء، لا تقوم الفرق بتحديث عناصر التحكم والتقييمات بنفس الوتيرة.

استخدام هذه الركيزة في الممارسة العملية

التكنولوجيا والبيانات هي أدوات تمكين.

مع نضوج اعتمادك:

  • يجب أن تقلل الدقة التقنية من الاحتكاك، وعدم إبطاء الفرق.
  • يجب أن تسرع المعايير من التجريب وإعادة الاستخدام الآمنين.
  • يجب أن يرشد الْقياس عن بعد للنظام الْأساسي الْحوكمة والْعمليات وتحقيق الْقيمة.

تسمح أسس التكنولوجيا والبيانات القوية للمؤسسات بتوسيع نطاق وكلاء الذكاء الاصطناعي بثقة لأن الموثوقية والأمان والتحكم تدعم الابتكار.

الخطوة التالية

تستكشف المقالة التالية كيفية تعزيز الجاهزية التنظيمية والثقافة لاعتماد وكيل الذكاء الاصطناعي بنجاح.

الركيزة 6: التنظيم والثقافة

  • Last updated on