القطاع العام الأمريكي ينهي "تجربة" الذكاء الاصطناعي، ويعجل في إدخال قوة العمل الوكيلة

تقوم المؤسسات العامة الأمريكية الآن باعتبار الذكاء الاصطناعي (AI) ليس كتقنية مستقبلية فحسب، بل كأداة جاهزة للاستخدام الفوري يمكنها تخفيف عبء العمل على الفور. في ظل توقف نمو القوى العاملة، تتزايد الطلبات الإدارية، بالإضافة إلى الأنظمة القديمة والتنظيمات الصارمة، ويبرز الذكاء الاصطناعي كوسيلة رئيسية لزيادة الإنتاجية وتحقيق الحداثة.

مؤخرًا، تتعامل جوجل كلاود مع هذا الاتجاه من خلال “Gemini for Government”. ويتركز جوهرها على وضع الذكاء الاصطناعي كمنصة لا تقتصر على الوظائف المساعدة فحسب، بل تعمل على رفع إنتاجية الأعمال في المؤسسات العامة وتحسين بيئة تكنولوجيا المعلومات القديمة.

وقد أكد هذا التغيير في بودكاست “App Dev Angle” من The Cube Research، حيث أدلى كريس هاين، المدير الفني العام للقطاع العام في جوجل، بتصريحاته. وأشار هاين إلى أن دمج الذكاء الاصطناعي في الأعمال الفعلية للمؤسسات العامة يُظهر ما يُعرف بـ"العمالة الوكيلة (Agentic Workforce)". وشرح أن الذكاء الاصطناعي يتجه نحو أن يصبح “جزءًا ذا قيمة في الفريق” بدلاً من استبدال المنظمة.

تجاوز مرحلة روبوتات الدردشة، وتطور إلى مساعدة الموظفين الحكوميين

خلال العامين الماضيين، غالبًا ما كانت مبادرات الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي تقتصر على مشاريع تجريبية، أو إثبات المفهوم، أو روبوتات الدردشة. ومع ذلك، في القطاع العام، أصبح هذا الاتجاه أكثر واقعية. نظرًا للحاجة إلى إنجاز المزيد من الأعمال بعدد أقل من الموظفين، يتم الترويج بشكل متزايد لدمج الذكاء الاصطناعي تدريجيًا في سير العمل الحالي لزيادة الإنتاجية.

على سبيل المثال، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في معالجة الوثائق الإدارية، واسترجاع المعلومات، وأتمتة الأعمال الداخلية، وغيرها من المهام المتكررة والمستهلكة للوقت، مما يعزز كفاءة الموظفين الحكوميين اليومية. ويمكن اعتبار ذلك شكلًا مبكرًا من “العمالة الوكيلة الذكية”، وهي بنية يتخذ فيها الإنسان القرار النهائي، بينما يتدخل الذكاء الاصطناعي كمساعد فعلي في العمل.

كما تدعم السوق هذه الرؤية. وفقًا لبيانات The Cube Research، يواجه 46.5% من المؤسسات ضغطًا لتطوير التطبيقات بسرعة أكبر مقارنة قبل ثلاث سنوات. ومع ذلك، فإن توسع القوى العاملة لا يواكب هذا المعدل. ونتيجة لذلك، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي كبديل واعد لسد الفجوة بشكل فعال.

مركزية الذكاء الاصطناعي في المؤسسات العامة ليست في الأداء، بل في “الامتثال”

في القطاع الخاص، غالبًا ما تكون الابتكارات سباقة على التنظيم، لكن المؤسسات العامة تختلف. فشهادات الأمان، ومواقع تخزين البيانات، وحماية المعلومات الشخصية، والامتثال التنظيمي ليست عوامل ثانوية، بل هي نقطة الانطلاق. عند إدخال الذكاء الاصطناعي، لا يُنظر أولاً إلى الأداء، بل إلى “ما إذا كان في بيئة مسموح بها”.

توضح جوجل أن استجابتها لهذه المتطلبات كانت من خلال دمج آليات التحكم داخل منصة السحابة نفسها، بدلاً من عزل وظائف الذكاء الاصطناعي في منطقة مغلقة منفصلة. وبهذه الطريقة، يمكن للمؤسسات تلبية متطلبات التنظيمات مثل خطة إدارة المخاطر والتفويض الفيدرالي “FedRAMP” ومعايير وزارة الدفاع الأمريكية، مع الاستفادة من أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي.

وليس هذا الأمر حكوميًا فحسب. فمع تزايد الطلبات من الاتحاد الأوروبي (EU) بموجب “قانون المرونة السيبرانية” وغيرها من التشريعات التي تتطلب أن تكون البرمجيات والذكاء الاصطناعي متوافقة مع التنظيمات منذ مرحلة التصميم، بدأ المطورون في القطاع الخاص يواجهون ضغوطًا مماثلة. وهذا يعني أن المتغيرات التي تحدد سرعة انتشار الذكاء الاصطناعي تتجه من التقنية ذاتها إلى “الامتثال الداخلي”.

تحول تحديث الأنظمة القديمة من مشروع لمرة واحدة إلى عمل مستدام

تغيرت طرق تحديث الأنظمة القديمة، التي تعتبر من أمراض تكنولوجيا المعلومات في الحكومات، مع إدخال الذكاء الاصطناعي. لا تزال العديد من المؤسسات تستخدم أنظمة أساسية تم بناؤها منذ عقود، وغالبًا ما كانت تحاول استبدالها دفعة واحدة كمشروع كبير.

لكن الآن، يُركز على استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تطوير الكود، وتنظيفه تدريجيًا، وإضافة التوثيق، وتحسين سير العمل. والأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي بدأ يُستخدم لإعادة بناء الأنظمة الأساسية القديمة مثل COBOL، التي طال أمدها وصعب تحويلها.

وهذا يتوافق مع تحول في المفهوم، حيث يُنظر إلى الحداثة على أنها عملية مستمرة تتطلب إدارة مستدامة، وليس مشروعًا له نهاية محددة. في مجال تطوير التطبيقات، لم تعد الحداثة هدفًا في نقطة زمنية معينة، بل مبدأ عملياتي مستمر.

حق الاختيار غير المقيد بالذكاء الاصطناعي الواحد يزداد أهمية

تتجنب المؤسسات العامة الاعتماد طويل الأمد على مزود واحد للذكاء الاصطناعي أو نموذج واحد فقط. وأكد هاين أن القيمة الأساسية للحكومة تكمن في “الاختيارية (optionality)”، أي حق الاختيار. ويعتقد أنه يجب أن يكون بمقدور المؤسسات اختيار نماذج مختلفة بناءً على الأداء، والتكلفة، والأمان، والحالات الاستخدامية، لمواجهة سوق الذكاء الاصطناعي سريع التغير.

توفر منصات مثل Vertex AI من جوجل، التي تقدم نماذج مفتوحة الوزن ونماذج متطورة، استجابة لهذا الطلب. وهو أمر مهم للمطورين أيضًا، حيث قد لا تكون التطبيقات مرتبطة بنموذج واحد فقط، بل مصممة للتفاعل مع عدة نماذج.

توسيع النشر على الحافة… الذكاء الاصطناعي لم يعد مقتصرًا على السحابة

لم تعد أعباء العمل في الذكاء الاصطناعي تقتصر على السحابة المركزية، وهو تغيير مهم. ففي المواقع العامة، بسبب التأخير، وانقطاع الشبكة، وقيود بيئة التشغيل، غالبًا لا يكون الاستدلال على الخوادم المركزية مناسبًا. لذلك، تتزايد الحاجة إلى “الذكاء الاصطناعي على الحافة” الذي يُنشر ويُعدل في البيئة الميدانية أو الموزعة.

لكن هذا يفرض تحديات جديدة على فرق التطوير وفرق إدارة المنصات، إذ يتعين عليهم إدارة دورة حياة النماذج، والحوكمة، وعمليات النشر بين البيئة المركزية والحافة. وفي النهاية، يتحول الذكاء الاصطناعي من خدمة سحابية بسيطة إلى طبقة معمارية تمتد عبر بيئة التطبيق بأكملها.

تُظهر توجهات القطاع العام الأمريكي صورة مختلفة عن الاعتقاد السائد بأن “الحكومة تتأخر عن القطاع الخاص في تبني الذكاء الاصطناعي”. فبسبب محدودية الموارد وعبء تشغيل الخدمات الأساسية، يُعتقد أن المؤسسات العامة تتقدم بشكل أسرع في نشر الذكاء الاصطناعي لزيادة الإنتاجية وتحديث الأنظمة. وعلى الرغم من أن “العمالة الوكيلة الذكية” لا تزال نموذجًا في تطور، وليست مفهومًا ناضجًا مكتملًا، فإن الذكاء الاصطناعي يتجاوز مجرد إضافة وظائف، ليصبح جزءًا من القوى العاملة والمنصات والبنى البرمجية ذاتها، وهو أمر يبدو واضحًا.

ملاحظات TP AI: يستند هذا الملخص إلى نموذج لغة TokenPost.ai، وقد يتضمن إغفالًا للمحتوى الأصلي أو معلومات غير دقيقة.