أليس من الآمن أن نقول إن فكرة “استبدال مكتب الاستجابة/الخدمة للاستفسارات الأولية بالذكاء الاصطناعي” أصبحت الآن فكرة شائعة؟ في الواقع، ما أريد أن أفعله واضح. نريد تقليل وقت الانتظار، وتقليل العبء على المشغل، وتقليل عدد الموظفين، وتحسين جودة الاستجابة. وليس هناك اعتراض على هذا الغرض.

من الأخطاء الشائعة أن “دع RAG تأكل كل شيء” غالبًا ما يتم اختيارها كطريقة. لقد اختبرت شخصيًا تكوينًا يُدخل السجلات السابقة، ومواقع الويكي الداخلية، وسجل الدردشة مرة واحدة، لكن ما حصلت عليه لم يكن الكفاءة المتوقعة، بل إنتاجًا ضخمًا لإجابات تبدو غير ضرورية.

الاستنتاج واضح. الاستبدال الجزئي ممكن، ولكن استبدال SD بدون تصميم عملية المعرفة ينطوي على احتمال كبير للفشل. ومعظم حالات الفشل ليست بسبب أخطاء في اختيار النموذج. إن جودة البيانات المدخلة وتصميم المسؤوليات التشغيلية غير كافية.

في مجال مكتب الخدمة، تكون الإجابات الصحيحة وقابلية التدقيق مطلوبة في نفس الوقت. ومن أجل تحقيق هذين الهدفين، فإن الطريقة الوحيدة لتحقيقهما هي الحصول في نهاية المطاف على “المعرفة الرسمية المعتمدة والصحيحة للمنظمة”.

##الخلاصة أولا

  • حتى إذا قمت بإدخال السجل السابق بأكمله، إذا كانت الجودة منخفضة، فسوف يبحث ببساطة عن البيانات المهملة بسرعة عالية ويعيد إجابات تشبه القمامة.
  • حتى لو كانت جميع المعلومات داخل المنظمة مدخلة، إذا كانت الحدود بين الرسمية وغير الرسمية غامضة، فإنها تصبح أداة لتبرير الإجابات غير الصحيحة دون افتراض السياق أو القواعد الرسمية للمنظمة.
  • الهيكل الذي يجيب فقط بعبارات عامة يتعارض مع قواعد المنظمة ولا يمكن استخدامه في الميدان.
  • الحل الحقيقي هو تشغيل حلقة KCS (الخدمة المرتكزة على المعرفة) بمساعدة الذكاء الاصطناعي وتوضيح جودة المصدر المرجعي والشخص المسؤول.
  • لا يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي الذي لا يمكنه الرجوع إلى المعرفة الرسمية المعتمدة في إنتاج مكاتب الخدمة.

لماذا يفشل خيار “وضع كل شيء في الوقت الحالي”؟

1. سجلات المراسلات السابقة ليست معرفة في المقام الأول.

تتم كتابة العديد من سجلات الاستفسار لإغلاق التذاكر في الميدان. وفي حين أن هذا في حد ذاته صحيح لأغراض العمل، إلا أنه غالبًا ما يكون غير كافٍ كمعرفة قابلة لإعادة الاستخدام.

  • المعلومات المطلوبة مفقودة (الجهاز المستخدم، السلطة، مسار الاتصال، اختلاف البيئة).
  • الهدف هو إكمال التذكرة، وفي الحالات القصوى قد تنتهي بـ “إتمام المراسلات”. غير مخصص لإعادة الاستخدام.
  • خليط من الاختصارات والعامية، ويعتمد على المعرفة الضمنية للشخص المسؤول.
  • لا يتم فصل السبب الجذري والحل المؤقت.

إذا تم إرسال سجل في هذه الحالة إلى RAG، حتى لو كان البحث ناجحًا، فلن تكون الإجابة دقيقة. وذلك لأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكمل بشكل معقول المستندات الغامضة أو غير المفهومة حتى عندما يقرأها البشر، مما يؤدي إلى خلق إجابات وهمية غير واقعية. وهذا يخلق موقفا مزعجا حيث تكون الإجابة سريعة ولكن المشكلة لم يتم حلها. حتى لو كنت تعتقد أن المطالبة سيئة وحاولت ضبطها بأقصى ما تستطيع، فمن المحتمل أن ينتهي الأمر بلا جدوى. على الأقل حدث لي.

2. يؤدي الإدخال الكامل للمعلومات الداخلية إلى “التخفيف الرسمي”

يعد التكوين الذي يسمح للمستخدمين بقراءة “جميع مواقع الويكي الداخلية” و"جميع خوادم الملفات" و"جميع سجلات الدردشة" شاملاً للوهلة الأولى. إلا أن هذا في الواقع يشبه ترتيب المعلومات بدرجات مختلفة من الموثوقية على نفس شاشة البحث.

عادةً ما يحدث ما يلي:

  • يتم البحث في الإجراءات الرسمية (الموافقة) والمذكرات الشخصية (غير الموافقة) في نفس العمود
  • بقاء الإجراءات المتقادمة وتتعارض مع أحدث الإجراءات
  • يتم اقتباس المعرفة المؤقتة بشكل خاطئ على أنها إجراء دائم
  • يحدث الانعكاس عندما يكون تاريخ ووقت تحديث المقالة جديدًا ولكن المحتوى قديم.

RAG جيد في “العثور على المستندات”. ومع ذلك، يجب إنشاء نظام منفصل للتأكد من صحة الوثيقة للمؤسسة.

3. لا يمكن استخدام التعميمات دون معرفة القواعد التنظيمية حتى لو كانت صحيحة.

غالبًا ما تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لا تتمتع بالمعرفة الرسمية الكافية إجابات صحيحة من الناحية الفنية ولكنها غير مجدية من الناحية التشغيلية.

  • منح امتيازات المسؤول المحلي
  • الاسترخاء المؤقت لإعدادات الأمان
  • استخدام السحابة الخارجية حسب تقدير الفرد
  • الوصول المباشر إلى البيانات متعددة الوظائف

حتى لو أعاد الذكاء الاصطناعي حلاً عامًا، فسيكون من المستحيل تنفيذه إذا كان ينتهك القواعد التنظيمية. وفي هذه اللحظة، يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي في مكتب الخدمة أداة تبرر انتهاك القواعد. لا يمكن استخدامه كحل لمشاكل العمل.

أمثلة على الأعطال التي تحدث في الموقع

مثال الفشل 1: التوجيه الخاطئ بسبب فشل اتصال VPN

  • العَرَض: “غير قادر على الاتصال بشبكة VPN من المنزل”
  • إجابة الذكاء الاصطناعي: “الرجاء تهيئة إعدادات شبكة نظام التشغيل وإعادة التشغيل.”
  • فعلي: السبب هو إبطال الشهادة من جانب البنية التحتية للمصادقة، ولا يمكن حلها من جانب المستخدم.

لماذا استيقظت؟ وذلك لأن السجلات السابقة كانت تحتوي على العديد من “الأعطال المؤقتة للأجهزة الشخصية”، وانجذب الذكاء الاصطناعي إليها. علاوة على ذلك، فإن إجراء “عزل حالات الفشل في جانب الخدمة” كان ضعيفًا من حيث المعرفة الرسمية، لذلك لم يتم تصنيفه كمرشح أعلى. بالإضافة إلى ذلك، فإن السياق التنظيمي لـ ``هل من الممكن للمستخدمين إعادة تعيين إعدادات NW دون إذن؟’’ لم يتم أخذه في الاعتبار في الإجابة.

مثال الفشل 2: اقتراح مخالفة الأنظمة في التطبيقات البرمجية

  • العَرَض: “أريد استخدام أدوات التحليل”
  • إجابة الذكاء الاصطناعي: “قم بتنزيل الإصدار التجريبي بنفسك وابدأ في استخدامه.”
  • من الناحية العملية: تعتبر المشتريات وإدارة التراخيص والفحص المستمر ضرورية للمؤسسات.

لماذا استيقظت؟ وذلك لأن مستندات تدفق المشتريات الرسمية قد تم دفنها بالرجوع إلى المقالات العامة الخارجية والمذكرات الشخصية. وهذا مثال نموذجي لعدم القدرة على الفصل بين “ما يمكن عمله” و"ما يجوز فعله".

مثال الفشل 3: نفس السؤال، تتغير الإجابة في كل مرة

  • العَرَض: “ما هي خطوات إعداد إعادة توجيه البريد الإلكتروني؟”
  • إجابة الذكاء الاصطناعي: يعتمد على اليوم
  • الفعلي: تتواجد صفحة إجراء العملية القديمة وصفحة الإجراء الجديد

لماذا استيقظت؟ وذلك لأنه لم تكن هناك بيانات وصفية تشير إلى “الإصدار الصالح” (تاريخ البدء الصالح، تاريخ الإلغاء، الموافقة)، وتباينت الإجابات في تصنيفات البحث. عندما يتم خلط رسائل البريد الإلكتروني الشخصية ومقتطفات الدردشة، يزداد احتمال حصول تفسير غير رسمي على مرتبة أعلى عن طريق الصدفة.

إذًا ما يجب فعله: قم بتشغيل حلقة KCS بمساعدة الذكاء الاصطناعي

الحل الحقيقي ليس استبدال KCS بالذكاء الاصطناعي. تسريع KCS باستخدام الذكاء الاصطناعي.

ما هو KCS؟

KCS (الخدمة التي تركز على المعرفة) هي مفهوم تشغيلي يسجل المعرفة المتولدة في مجال الاستجابة للاستعلام، ويعيد استخدامها، ويستمر في تحسينها. الشيء المهم ليس “كتابة مستند بعد حل المشكلة”، بل تضمين تحديث المعرفة في عملية حل المشكلة نفسها. السبب وراء إعادة تقييم KCS في عصر RAG بسيط: جودة وجهة البحث تحدد إلى حد كبير جودة الإجابات.

القصة القصيرة: قصة قديمة ولكنها مؤثرة.

KCS هي فكرة بدأت في عام 1992، وهي أقدم بكثير من الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن السبب وراء فعاليته حاليًا هو أن القضايا على أرض الواقع لم تتغير بشكل أساسي.

  • هناك سجل، ولكن لا أستطيع قراءته.
  • هناك وثيقة، ولكن لا أعرف الرواية الرسمية.
  • لم يتم تحديثه والعفن

عندما تقوم بتضمين جيل الذكاء الاصطناعي، تميل هذه الأشياء الثلاثة إلى التضخيم بدلاً من الاختفاء. ولهذا السبب فمن المنطقي العودة إلى قالب KCS العادي ولكن غير القابل للكسر قبل الميزات الجديدة البراقة.

الحد الأدنى من التكوين لعملية KCS

  • الالتقاط: هيكلة وتسجيل الأعراض والأسباب والتدابير المضادة والشروط المطبقة عند الرد على الاستفسارات.
  • الهيكل: أنشئ قالبًا واجعل الظروف البيئية والنطاق المستهدف والمحظورات عناصر إلزامية.
  • إعادة الاستخدام: ارجع إلى الاستفسار التالي وقدم الإجابة وعنوان URL الأساسي كمجموعة
  • التحسين: عكس الاختلافات في التشغيل الفعلي والاستمرار في تصحيح الكلمات الغامضة والإجراءات القديمة

حلقة الإنتاج: رعاية إجابات الذكاء الاصطناعي بالمعرفة الرسمية

في الميدان، من الواقعي توسيع نطاق التطبيق تدريجيًا في الحلقة التالية.

  1. يسأل المستخدم الذكاء الاصطناعي أولاً
  2. إذا لم يحل الذكاء الاصطناعي المشكلة، فقم بالتصعيد إلى مكتب الخدمة (SD)
  3. تحويل سجلات مراسلات SD إلى معرفة باستخدام قوالب مناسبة للقراءة بواسطة الذكاء الاصطناعي
  4. قم بإضافة المعرفة الرسمية المعتمدة والمراجعة فقط إلى مصادر البيانات المرجعية للذكاء الاصطناعي
  5. يزداد معدل الاستجابة الأولية للذكاء الاصطناعي ومعدل الإجابة الصحيحة مع الاستفسارات المماثلة

النقطة الأساسية في هذه الحلقة هي تراكم المعرفة التي يمكن استخدامها للحصول على “الموافقة” أو الإجابات الرسمية، بدلاً من “الكمية”. جعل “المعلومات المعتمدة” فقط، وليس “المعلومات المسجلة”، مصدر بيانات الذكاء الاصطناعي. إذا تم كسر هذا، فإن نطاق الإجابات سوف يتوسع، ولكن لن يتم توسيع الدقة.

المناطق التي يمكن تركها للذكاء الاصطناعي

  • تجميع الاستعلامات المتشابهة
  • إنشاء مسودة الإجابات (مع الأدلة)
  • قم بالإشارة إلى العناصر المفقودة (“نظام التشغيل المستهدف غير معروف”، “لم يتم ذكر متطلبات السلطة الأساسية”، وما إلى ذلك)
  • عرض المرشحين لدمج المعرفة المكررة

المجالات التي يجب أن يكون الإنسان مسؤولاً فيها

  • الحكم الرسمي/غير الرسمي
  • الموافقة على الإجراءات وقرار إلغائها
  • السماح بمعالجة الاستثناءات
  • إدارة انتهاء المعرفة

حتى لو حاولت ترك هذا الأمر للذكاء الاصطناعي، فلن يتمكن الذكاء الاصطناعي من الاستجابة بشكل صحيح.

نقاط عملية

وينبغي أن تؤخذ النقاط التالية في الاعتبار في الممارسة العملية.

الجانب التشغيلي المعرفي

  • تحديد من سيقوم بإنشاء ونشر أي نوع من المعرفة الرسمية ومتى، واتخاذ قرار بشأن نظام الإنشاء وضمان الجودة.
  • تحديد من يمكنه عرض المعرفة واتخاذ قرار بشأن ضوابط الوصول.

جانب الذكاء الاصطناعي

  • إرشاد الطلاب بشكل واضح لتقديم الأساس المنطقي لإجاباتهم في الموجه.
  • لا تسمح باستخدام مصادر غير رسمية/غير مصرح بها في توليد الإجابات.

تحسين العملية

  • تحديد وسائل جمع الإجابات غير الصحيحة للذكاء الاصطناعي ودمج توليد المعرفة للتحسين في العمليات العادية.

قد تبدو هذه النقاط الثلاث مجردة، لكنها تُحدث فرقًا عند تنفيذها. فالفرق التي تقرر “من سيكون المسؤول” أولاً تتحسن بسرعة، في حين أن الفرق التي لا تتخذ قرارات بشكل متكرر ترتكب نفس الأخطاء.

الجواب على “هل يمكن استبداله؟”

إذا سألتني ما إذا كان يمكن استبدال مكتب الخدمة بنسبة 100% بوكيل الذكاء الاصطناعي، فإن الإجابة الحالية هي “لا”. ومع ذلك، إذا قمت بتقسيم أنواع الاستفسارات وإنشاء عملية توضح مسؤوليات المعرفة، يمكن استبدال عرض الإجابات الأولية والإرشادات الثابتة والإجراءات القياسية بالكامل.

بمعنى آخر، النقطة المطروحة ليست ذكاء الذكاء الاصطناعي نفسه.

  • ما هي المعرفة التي يجب اعتمادها كرسمية؟
  • من يضمن الجودة؟
  • من سيوقفك عندما تخطئ؟

فقط المنظمات التي يمكنها تصميم هذه النقاط الثلاث ستكون قادرة على تحويل وكلاء الذكاء الاصطناعي من “مجرد أداة للدردشة السريعة” إلى “قوة أعمال”. وعلى العكس من ذلك، فإن المنظمة التي ليس لديها عملية معرفة رسمية معتمدة لن تكون قادرة على إنشاء جودة مكتب الخدمة، بغض النظر عن مدى تطور النموذج.

ملخص

إن فكرة “إذا قمت بتضمين جميع السجلات، فسوف تصبح أكثر ذكاءً” هي فكرة وهم. السبب الحقيقي وراء توقف الذكاء الاصطناعي في مكتب الخدمة ليس مقدار المعرفة، بل الافتقار إلى إدارة المعرفة.

ما يتعين علينا القيام به الآن ليس الأتمتة الكاملة. هذه عملية بسيطة تستخدم مساعدة الذكاء الاصطناعي لتشغيل حلقة KCS وتنمية المعرفة الرسمية.

وعندما تبدأ المنظمات في قبول هذا التواضع، تتغير جودة استجاباتها بشكل واضح. عند استخدام الذكاء الاصطناعي في مكتب الخدمة، تكون الأولوية القصوى هي نفسها دائمًا. ** التطوير المستمر للمعرفة الرسمية المعتمدة والصحيحة مؤسسيًا. **

المواد المرجعية