يقول نيتين جاين، نائب رئيس استراتيجية الشركة في Conduent: “هذه هي الطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي”. “ليس كنظرية، وليس كتجربة معملية، ولكن كحل عملي يخلق نتائج أفضل للموظفين والعملاء والأشخاص الذين يخدمونهم.” “هذا هو الغرض من مركز الخبرة لدينا: سد الفجوة بين الإمكانات والأداء وجعل الذكاء الاصطناعي حقيقة.”
تعرض Conduent كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي تأثيرًا ملموسًا من خلال مركز تجربة الذكاء الاصطناعي الجديد، وهو عبارة عن مساحة عملية حيث يمكن للعملاء رؤية كيف يقود الذكاء الاصطناعي النتائج في المشاركة والعمليات.
“هناك الكثير مما يثير الحماس، ولكن في Conduent ينصب تركيزنا على جعل هذه الإثارة حقيقية – طيارون حقيقيون، تنفيذ حقيقي، نتائج حقيقية،” قال Nitin Jain، نائب رئيس استراتيجية الشركة في Conduent، مزود الحلول الذي يقع مقره في Florham Park، نيوجيرسي والذي احتل المرتبة رقم 29 في قائمة CRN’s 2025 Solution Provider 500. “لقد تعاملنا مع الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، حيث استخدمناه لتعزيز الخبرة والكفاءة والجودة لعملائنا وتحسين حياة الملايين من الأشخاص كل يوم.”
وينقسم مركز تجربة الذكاء الاصطناعي، الذي افتتح في المقر الرئيسي للشركة الصيف الماضي، إلى محطات تفاعلية تركز على مشاركة المستخدم النهائي والعمليات الأساسية ووظائف المؤسسات والدعم.
قال جاين لـ CRN: “يتعلق الأمر بتوفير وقت ومساحة مخصصين لإجراء محادثات حقيقية حول الذكاء الاصطناعي”. “الابتكار ليس مجرد ضجة لمدة دقيقتين. نريد أن يأتي العملاء إلى هنا، ويروا ما يجري بالفعل ثم يرسمون لوحة معلومات حول كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بإعادة تصور عمليات أعمالهم.”
تركز إحدى المحطات على مشاركة المستخدم النهائي المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الخدمات الحكومية، حيث يتعامل Conduent مع ملايين المكالمات كل شهر المتعلقة ببرامج مثل SNAP (برنامج المساعدة الغذائية التكميلية)، وWIC (النساء والرضع والأطفال) والتأمين ضد البطالة.
وقال “هذه المكالمات غالبا ما تأتي من كبار السن أو الأشخاص ذوي الإعاقة أو الأفراد الذين لا يتمتعون بالتقنية العالية”. “لذا عليك أن تفكر جيدًا في كيفية تنفيذ الذكاء الاصطناعي.”
وهناك ثلاث إمكانات قيد الإنتاج بالفعل: الاستجابة الصوتية التفاعلية، وأدوات مساعدة الوكيل التي تبحث عن معلومات السياسة وسير العمل ذات الصلة، وضمان الجودة الآلي الذي يراجع كل مكالمة.
وقال: “حتى توفير 20 أو 30 ثانية لكل مكالمة له تأثير هائل على نطاقنا”. “يصبح الذكاء الاصطناعي محرك البحث للوكيل بدلاً من البحث عبر أنظمة متعددة عن الوكيل.”
يستخدم أحد الحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي المبني على Microsoft Azure OpenAI لتوجيه الوكلاء خلال مسارات العمل المعقدة في الوقت الفعلي. “في السابق، كان على الوكلاء البحث في قواعد بيانات متعددة. والآن تأتي الإجابات إليهم على الفور، مما يؤدي إلى تحسين سرعة الحل وتقليل وقت التدريب وتقليل أوقات انتظار المتصلين.”
وخارج نطاق الخدمات الحكومية، يستخدم مركز الخبرة عمليات محاكاة تدريب الوكلاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والترجمة الفورية، وضمان الجودة الآلية. وتسلط محطة أخرى الضوء على حالات الاستخدام مثل المعالجة الذكية للمستندات، واكتشاف الاحتيال، حيث أبلغ Conduent عن زيادة بنسبة 150 بالمائة في إمكانية التتبع، والتحليلات المتقدمة للشركات الطبية.
قال جين: “هذا ليس مجرد طيار”. “هذه حلول حقيقية، وهي قيد الإنتاج بالفعل، وتحدث تأثيرًا حقيقيًا.”
وتركز المحطة النهائية على وظائف المؤسسة، بما في ذلك الموارد البشرية والفوائد داخل الشركة. وقال: “يتوقع الموظفون إجابات فورية عند الطلب. فهم لا يريدون الاتصال والانتظار. إنهم يريدون استخدام اللغة الطبيعية والحصول على الوضوح بسرعة”.
وقال إن أدوات مثل Connie، وهي مساعد المزايا الافتراضية المبني على Microsoft Azure OpenAI، تساعد الموظفين على اتخاذ القرارات المتعلقة بالصحة والمالية والعافية. “كل شيء يعتمد على سياق العميل. هذه هي الطريقة التي تبني بها الثقة”.
يوضح أحد الأمثلة حالة استخدام الموظف الذي يتفاعل مع كوني لتخطيط إجازة الأمومة وتلخيص التغطية وتقدير التكاليف النثرية ومقارنة خيارات الخطة. وقال جاين إن النتيجة كانت تجربة أسرع وأكثر إفادة وأقل إرهاقًا للموظف.
وقال: “سوف يلغي الذكاء الاصطناعي بعض وظائف المستوى الأول”. “لكن تركيزنا لا ينصب على تقليل العمالة – بل على الجودة والكفاءة والتمايز. ويحدث الفوز عندما يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين التجارب، وتعزيز التنفيذ، ومساعدة المؤسسات والأفراد على النمو. وهذا ما نعرضه هنا.”
الموضوع الذي يدور في كل مكان هو التحدي المتمثل في “فجوة الأداء” في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. في حين أن الإثارة حول الذكاء الاصطناعي مرتفعة، فإن العديد من الشركات تكافح للانتقال من المشاريع التجريبية إلى الإنتاج واسع النطاق.
قال: “يعتقد الكثير من الناس أنك تقوم فقط بتطبيق GenAI ويحدث شيء بطريقة سحرية”. “ما تعلمناه هو أن الخبرة في العمليات التجارية أمر ضروري. ولا يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي بشكل فعال إلا عندما تفهم بعمق كيفية إنجاز العمل فعليًا.”
بدلاً من طرح أسئلة مفتوحة على الذكاء الاصطناعي، يحدد مزود الحلول ما يجب أن تراه التكنولوجيا وكيف يجب تصنيف النتائج.
وقال: “نحن لا نسأل الذكاء الاصطناعي فقط عما إذا كان هناك احتيال أو حدث سلبي. بل نخبره بالضبط ما الذي يجب البحث عنه وكيفية تقييمه، وهذا لا يأتي إلا من خلال الخبرة التشغيلية العميقة”. “تقوم معظم الشركات بتصنيف المعلومات وفهرستها وتحليلها. سواء كانت بيانات طبية أو شكاوى من شركات الطيران أو تعليقات تسويقية أو تفاعلات خدمة العملاء، توجد نفس التحديات التشغيلية، وهنا تنطبق هذه الحلول.”
لكن وفقًا لجاين، الأمر كله يتعلق بالتحضير للإنتاج. يمثل نقلها إلى الإنتاج والتعامل مع متطلبات البيانات وتبعيات الشبكة ونماذج الدعم والحوكمة تحديات، وهنا تكمن أهمية المراقبة.
وقال “هذه الأنظمة لا تقوم بتثبيت نفسها”. “أنت بحاجة إلى أشخاص يفهمون العملية والمخاطر والحقائق التشغيلية.”
يرحب مركز تجربة الذكاء الاصطناعي بالعملاء لمشاهدة العروض التوضيحية الواقعية وتبادل الأفكار حول كيفية تنفيذ الذكاء الاصطناعي الفعال في أعمالهم. وقال “هذا هو بيت القصيد”. “نريد أن تفكر الفرق معًا وأن تربط الذكاء الاصطناعي مباشرةً بتحديات أعمالهم.
وأضاف: “هذه هي الطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي”. “ليس كنظرية، وليس كتجربة معملية، ولكن كحل عملي يخلق نتائج أفضل للموظفين والعملاء والأشخاص الذين يخدمونهم. هذا هو الغرض من مركز الخبرة لدينا، وهو سد الفجوة بين الإمكانية والأداء وجعل الذكاء الاصطناعي حقيقة.”
