معظم الشركات لا تعرف كم عاملة ذكاء اصطناعي تُشغّل

اسأل أي بنك عن عدد الخوادم التي يُشغّلها وستحصل على إجابة دقيقة. اسأله عن عدد عوامل الذكاء الاصطناعي التي تعمل لديه، وستحصل — كما وصفه الرئيس التنفيذي لـ Dataiku هذا الأسبوع — على هزّة كتفين أو مجرد تخمين. أقل من واحدة من كل خمس مؤسسات تحتفظ بقائمة كاملة ومحدّثة لأنظمة الذكاء الاصطناعي لديها، وفق أبحاث IBM. أطلقت Dataiku هذا الأسبوع منتجاً مستقلاً لمعالجة هذه المشكلة تحديداً.

حجم الفجوة لافت للنظر. تُقدّر Gartner أن شركة Fortune 500 نموذجية ستُشغّل أكثر من 150,000 عاملة ذكاء اصطناعي بحلول 2028، مقارنةً بأقل من 15 في عام 2025. وكشف استطلاع OutSystems أن 96 بالمئة من الشركات تستخدم عوامل الذكاء الاصطناعي فعلاً، لكن 12 بالمئة فقط منها تمتلك طريقة مركزية لإدارتها. هذا يعني نمواً بمقدار 10,000 ضعف في ثلاث سنوات دون بنية تحتية كافية لإدارتها.

يتصل منتج Dataiku الجديد، Agent Management، بتسع منصات مؤسسية كبرى — منها AWS Bedrock وGoogle Vertex وSalesforce Agentforce وMicrosoft Copilot Studio — ويبني جرداً موحداً عبر جميعها. الفكرة الجوهرية: معظم أدوات مراقبة العوامل تكتفي بالتحقق من أنها تعمل. أما Dataiku فتقيس أيضاً هل تؤدي العاملة عملها فعلاً — من خلال مقاييس أعمال كالتكلفة لكل مهمة والجودة والقيمة المُضافة.

إذا كنت تبني عوامل ذكاء اصطناعي أو تنشرها، فتتبّعها كما تتبّع أي نظام إنتاجي آخر: من يمتلك كل عاملة، وما البيانات التي يمكنها الوصول إليها، وما تكلفتها، وهل نتائجها جيدة. هذا النظام يُطبَّق دائماً على الخوادم وقواعد البيانات، ويجب أن يُطبَّق على العوامل أيضاً. اعرف ما لديك قبل أن تُوسّعه. الأدوات اللازمة متاحة الآن — ولم يعد هناك مبرر وجيه للعمل في الظلام.