إعلان ServiceNow الجديد عن البيانات لا يدور، في جوهره، حول بناء روبوت دردشة أكثر براعة. الفكرة الأهم هي معالجة المشكلة التي تجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي في الشركات عاجزين عن إنجاز العمل فعلاً: نقص السياق المؤسسي الحي، وتشتت البيانات، وصعوبة معرفة ما يُسمح للوكيل بفعله.
في مايو 2026، وخلال حدث Knowledge 2026 السنوي لعملاء الشركة وشركائها، أعلنت ServiceNow عن أساس بيانات لحظي يضم Context Engine وAutonomous Data Analytics وWorkflow Data Fabric، بهدف تزويد الذكاء الاصطناعي الذاتي ببيانات مؤسسية حية ومحكومة عبر المؤسسة [5].
المشكلة الحقيقية: الوكيل الذكي لا يعمل في فراغ
تسوّق ServiceNow وكلاء الذكاء الاصطناعي لديها باعتبارهم قادرين على العمل ذاتياً عبر مجالات مثل تقنية المعلومات، وخدمة العملاء، والموارد البشرية، ومناطق أخرى من الأعمال [1]. لكن هذا النوع من الاستقلالية لا ينجح بمجرد أن يعرف النموذج كيف يكتب رداً جيداً.
كي يتصرف الوكيل داخل مؤسسة، عليه أن يعرف أشياء عملية جداً: ما الحالة النشطة الآن؟ ما الذي تغيّر في سير العمل؟ أي قاعدة تنطبق على هذا الطلب؟ وأي نظام يحمل السجل المعتمد؟ من دون هذه الصورة الكاملة، قد ينتج الوكيل إجابة تبدو منطقية، لكنه لا يستطيع اتخاذ الخطوة الصحيحة التالية.
هنا تحاول ServiceNow وضع يدها على الجرح. في كثير من المؤسسات، لا تعيش البيانات في مكان واحد؛ بل تتوزع بين تطبيقات وأقسام ومخازن بيانات وسلاسل موافقات. وقد وصفت CXO Insight تحديثات منصة ServiceNow في Knowledge 2026 بأنها محاولة لإخراج الشركات من «فوضى الذكاء الاصطناعي» عبر سير العمل والأنظمة والأقسام [3].
من مساعد يجيب إلى وكيل ينفذ
التحول الذي تريده ServiceNow هو الانتقال من ذكاء اصطناعي يقدّم إجابة إلى ذكاء اصطناعي ينجز عملاً. نقلت TechTarget عن رؤية ServiceNow أن معظم الذكاء الاصطناعي المؤسسي يتوقف عند «الإجابة أو النتيجة أو الرؤية»، بينما تريد الشركة الدفع نحو عمل ذاتي شامل من البداية إلى النهاية [7].
هذا يفسر لماذا تصبح البيانات والحوكمة والتكامل مع سير العمل بنفس أهمية النموذج نفسه. روبوت الدردشة يستطيع أن يجيب من وثيقة ثابتة. أما وكيل المؤسسة الذاتي فيحتاج إلى معرفة ما إذا كان مخولاً بالتصرف، وما البيانات الأحدث، وما الخطوة التالية في الإجراء، وأي نظام يجب تحديثه بعد التنفيذ.
ولهذا تصف ServiceNow إعلانها باعتباره أساساً لاستخدام «ذكاء مؤسسي حي ومحكوم» يمكّن الوكلاء من العمل، لا الاكتفاء بالاقتراح [5].
ما الذي تضيفه ServiceNow بالضبط؟
تسمي ServiceNow ثلاث قدرات بيانات رئيسية في هذا الإطلاق [5]:
- Context Engine: جزء من الأساس الجديد لتوفير السياق للوكلاء بالاعتماد على ذكاء مؤسسي حي ومحكوم [
5].
- Autonomous Data Analytics: قدرة موجهة للتحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي فوق بيانات المؤسسة ضمن الأساس نفسه [
5].
- Workflow Data Fabric: طبقة تصفها ServiceNow بأنها تمنح الذكاء الاصطناعي الذاتي البيانات المحكومة التي يحتاجها للعمل عبر المؤسسة [
5].
المغزى ليس مجرد تجميع البيانات من أجل التقارير. الفكرة هي جعل البيانات قابلة للاستخدام داخل سير العمل نفسه، حيث يستطيع الوكيل أن يفهم، وينسق، وينفذ. كما تشير مواد ServiceNow حول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى AI Agent Fabric، حيث يمكن لوكلاء ServiceNow ووكلاء أطراف ثالثة التواصل، بينما يحصل الوكلاء على السياق من أدوات وبيانات وأنظمة خارجية عبر بروتوكولات مثل A2A وMCP [1].
لماذا هذه ليست مشكلة تقنية فقط؟
الخطر في الوكيل الذاتي ليس أن يعطي إجابة خاطئة فحسب، بل أن ينفذ إجراءً خاطئاً. في بيئة مؤسسية، قد يعني ذلك تحديث سجل غير مناسب، أو تمرير طلب دون موافقة، أو استخدام بيانات لا ينبغي له الوصول إليها.
لذلك ليست الحوكمة ملاحظة جانبية في هذا النوع من المنتجات. تغطيات استراتيجية ServiceNow للقوى العاملة الذاتية شددت على تنفيذ العمل داخل سير عمل محكوم، وعلى ضرورة تتبع ما يفعله الوكلاء وما البيانات التي يستخدمونها [6][
8]. كما أن إرشادات تنفيذ سير العمل الوكيلية على ServiceNow تؤكد أهمية الأهداف الواضحة، وضوابط إشراك الإنسان عند الحاجة، وأطر التدقيق [
2].
بعبارة أبسط: السؤال ليس «هل يستطيع الوكيل أن يفعل ذلك؟» فقط، بل «هل ينبغي له أن يفعل ذلك؟ ومن يراجع؟ وما الأثر المسجل بعد التنفيذ؟».
ما الذي يجب أن تختبره المؤسسات قبل الشراء؟
الإعلان يشرح الاتجاه الاستراتيجي، لكنه لا يلغي الأسئلة العملية. على فرق التقنية والعمليات والمخاطر أن تختبر ما يحدث على أرض الواقع، لا ما يبدو جيداً في العرض التوضيحي. أهم الأسئلة:
- ما الأنظمة ومصادر البيانات التي يمكن للأساس الجديد الوصول إليها فعلياً؟
- ما مدى حداثة البيانات «اللحظية» في الحالة العملية التي تهم المؤسسة؟
- كيف تُفرض الصلاحيات والموافقات والاستثناءات؟
- ماذا يُظهر سجل التدقيق بعد أن يتخذ الوكيل إجراءً؟
- هل يستطيع الوكلاء تحديث أنظمة السجل المعتمدة، أم يكتفون بالتوصية؟
- متى ينتقل القرار إلى الإنسان بسبب انخفاض الثقة أو ارتفاع المخاطر أو وجود سياسة داخلية؟
هذه الأسئلة هي التي تحدد ما إذا كانت المنصة ستصبح طبقة تنفيذ حقيقية، أم مجرد واجهة جديدة فوق أنظمة مجزأة.
الخلاصة
تحاول ServiceNow معالجة فجوة التنفيذ في الذكاء الاصطناعي المؤسسي. فالوكلاء الذاتيون لا يستطيعون إكمال العمل بثقة إذا افتقروا إلى سياق حي، ووصول محكوم إلى البيانات، وتكامل مع سير العمل الذي تجري داخله العمليات اليومية. أساس البيانات الجديد هو محاولة من ServiceNow لربط البيانات والقرارات والتنفيذ تحت ضوابط مؤسسية واحدة، بحيث يصبح الذكاء الاصطناعي قادراً على العمل داخل المؤسسة لا على الكلام عنها فقط [5].
