كيف تحوّل amber معرفة الشركات المبعثرة إلى ذكاء اصطناعي عملي؟

وينتج عن ذلك عدد من التحديات العملية: صعوبة العثور على المعلومات، وبقاء الخبرات المتراكمة داخل المؤسسة بعيدة عن متناول الموظفين، واستمرار اعتماد العمليات التي تتطلب معرفة متخصصة على العمل اليدوي. وتريد amber أن تجعل هذه الصلات بين مصادر المعلومات مفيدة للذكاء الاصطناعي، بدل أن تبقى كل أداة جزيرة منفصلة عن الأخرى.

ماذا تفعل طبقة AI Data Layer؟

في قلب منصة amber توجد طبقة البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي AI Data Layer. ووفقًا لما أعلنته الشركة وما أوردته التقارير عن جولة التمويل، تربط الطبقة المعرفة الموجودة في:

• رسائل البريد الإلكتروني؛
• وثائق الأعمال؛
• التطبيقات السحابية؛
• الأنظمة الداخلية للشركة.

ولا يقتصر دورها، بحسب وصف الشركة، على فهرسة الملفات أو جعلها قابلة للبحث. فهي تهدف إلى تنظيم المعلومات وإضافة سياق مؤسسي إليها، بما يساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم العلاقة بين أجزاء المعرفة المختلفة قبل استخدامها للإجابة عن الأسئلة أو دعم إنجاز الأعمال.

عمليًا، قد يمنح ذلك الموظف طريقة موحدة للوصول إلى المعلومات الداخلية بدل البحث في كل نظام على حدة. وتشمل الاستخدامات التي تذكرها الشركة الحفاظ على المعرفة المؤسسية، ودعم انضمام الموظفين الجدد، ومساعدة العاملين على العثور على الإجابات، وأتمتة العمليات التي تعتمد بكثافة على المعرفة.

لكن هذه الاستخدامات تمثل أهدافًا للمنصة وليست دليلًا على أن كل تطبيق لها يحقق النتائج نفسها. فإعلانات التمويل المتاحة توضّح اتجاه المنتج ومجالات استخدامه، لكنها لا تقدم مؤشرات أداء مستقلة بشأن دقة الإجابات أو تقليص مدة تأهيل الموظفين أو مستوى أتمتة سير العمل.

من البحث والدردشة إلى تنفيذ المهام استباقيًا

تتطلع amber على المدى الطويل إلى تجاوز النماذج التي لا تبدأ العمل إلا بعد أن يكتب المستخدم سؤالًا أو يطلق مهمة محددة. وتقول الشركة إنها تريد بناء أنظمة تفهم سياق المؤسسة ونية المستخدم، وتتعرف استباقيًا على المهام ذات الصلة، ثم تنفذها بصورة مستقلة في نهاية المطاف.

وتصبح طبقة البيانات مهمة استراتيجيًا لتحقيق هذا الهدف. فلا يستطيع نظام ذكاء اصطناعي التصرف reliably عبر عمليات الأعمال إذا لم يتمكن أولًا من تحديد المعلومات التي تنتمي إلى بعضها، وفهم معناها داخل مؤسسة بعينها، وربطها بطلب المستخدم. لذلك تركز amber على تجهيز معرفة الشركة وتنظيمها وإضافة سياق إليها قبل توظيف الذكاء الاصطناعي في البحث أو المساعدة أو تنفيذ سير العمل.

وتكمن أهمية ذلك للشركات الصغيرة والمتوسطة في أن القيمة المقترحة ليست مجرد إتاحة نموذج أكثر قدرة، بل بناء أساس يجعل المعرفة الموجودة أصلًا داخل الشركة متاحة للذكاء الاصطناعي بطريقة منظمة ومترابطة.

كيف ستستخدم amber مبلغ 7 ملايين يورو؟

تقول الشركة إن التمويل الجديد سيدعم أربع أولويات رئيسية:

1. التوسع في أوروبا، بدءًا من منطقة البنلوكس.
2. توسيع الفريق مع نمو عمليات الشركة.
3. مواصلة تطوير منصة الذكاء الاصطناعي وطبقة AI Data Layer الخاصة بها.
4. تعميق التكامل مع أنظمة الشركات والأعمال.

يوفر التمويل لـ amber موارد إضافية لتنفيذ استراتيجيتها الموجهة إلى الشركات الصغيرة والمتوسطة، والتوسع خارج قاعدة آخن. كما يربط بين أولوياتها القريبة، مثل وصل المعرفة التجارية وتنظيمها، وطموحها الأوسع لبناء ذكاء اصطناعي أكثر استباقية واستقلالية في بيئات العمل.

الخلاصة

تراهن amber على أن التحدي المقبل في ذكاء اصطناعي المؤسسات لا يتعلق بقدرات النماذج وحدها، بل بالمعرفة المبعثرة وغير المترابطة التي تحتاجها هذه النماذج كي تعمل داخل شركة محددة.

وتصمم الشركة طبقة AI Data Layer لربط هذه المعرفة عبر أنظمة الأعمال اليومية وتنظيمها وإضافة السياق المؤسسي إليها. وبعد جمع 7 ملايين يورو من Ventech وNRW.Venture، تستعد amber للتوسع في أوروبا، وتطوير منصتها، والاقتراب من هدفها المتمثل في ذكاء اصطناعي يدعم سير العمل القائم، ثم يبادر لاحقًا إلى تحديد المهام المعتمدة على المعرفة وإنجازها بصورة أكثر استقلالية.