خبير: غياب «بنية البيانات التحتية» السبب الخفي وراء فشل وكلاء الذكاء الاصطناعي

• نيلز زيليماكر: إخفاق الوكلاء الذكيين ليس خطأ تكنولوجياً بل يعود لعدم جاهزية البيانات داخل المؤسسات.

• طفرة "الوكلاء المستقلين" تتطلب ثورة في تصنيف وفهرسة البيانات والتحول نحو تكنولوجيا الـ "Data Mesh".

حذّر نيلز زيليماكر، المدير التكنولوجي العالمي (Global CTO) لشركة الاستشارات والتحول الرقمي الشهيرة "Xebia"، الشركات من الاندفاع نحو تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) دون تهيئة بنية تحتية قوية وموثوقة للبيانات، مؤكداً أن نجاح وتسارع الأنظمة الذكية المستقلة يعتمد بالدرجة الأولى على مدى جاهزية البيانات للاستهلاك الآلي.

وأشار زيليماكر، في مقابلة حصرية مع شبكة AI News على هامش فعاليات معرض AI & Big Data Expo 2026، إلى أن "عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي" (Agentic AI Era) الذي يشهده عام 2026، يفرض على المؤسسات إعادة النظر جذرياً في طريقة إدارة وتأمين تدفق معلوماتها.

الخطأ ليس خطأ "الوكيل".. بل خطأ التأسيس

وأوضح المدير التقني لـ Xebia أن الكثير من الشركات بدأت تلاحظ تعثر أو ارتكاب وكلاء الذكاء الاصطناعي لأخطاء عند دمجها في العمليات التشغيلية، وعقّب على ذلك قائلاً: "هذه الأخطاء ليست بالضرورة خطأ الوكيل الذكي نفسه، بل هي خطأ بنيتك التحتية التأسيسية التي لم تكن مستعدة ومجهزة لاستيعاب متطلبات الذكاء الاصطناعي".

وأضاف أن الأنظمة التقليدية صُممت لكي يقرأها البشر، بينما يحتاج الوكيل الذكي المستقل إلى بيانات مهيكلة، ومحدثة، ومتاحة بشكل فوري ليتخذ قرارات صائبة نيابة عن الموظفين.

"فهرسة البيانات" تتغير قواعدها في عصر الذكاء الاصطناعي

وسلط التقرير الضوء على مفهوم فهرسة وتصنيف البيانات (Data Cataloguing) كأحد أكثر المجالات التي تحتاج إلى تطوير عاجل. ورغم أن الفهرسة ليست مفهوماً جديداً في عالم تكنولوجيا المعلومات، إلا أن "قواعد اللعبة تغيرت تماماً" مع ظهور الوكلاء.

ففي السابق، كان يكفي تصنيف البيانات لكي يجدها محلل البيانات البشري، أما اليوم، يجب أن تكون هذه الفهارس ديناميكية ومفهومة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)؛ بحيث يستطيع الوكيل معرفة أين تقع البيانات، وما هي صلاحيات الوصول إليها، ومدى دقتها وموثوقيتها في جزء من الثانية.

خارطة طريق من التجربة إلى الإنتاج الفعلي

واستجابةً لهذه الفجوة، يستعرض التقرير الحلول التسريعية  لمساعدة الشركات على الانتقال من مرحلة "المشاريع التجريبية المؤقتة" إلى مرحلة "الإنتاج الموسع"، وتتضمن:

• بناء بنية بيانات مدمجة (Agentic Data Foundation): إعادة تصميم معمارية البيانات وتطبيق أنظمة الحوكمة والسيادة لضمان وصول الوكلاء للمعلومات الصحيحة في الوقت المناسب وبطريقة أخلاقية وآمنة.

• تبني استراتيجيات (Data Mesh): اللامركزية في إدارة البيانات لتمكين الأقسام المختلفة (كالمالية أو الموارد البشرية) من تطوير وإتاحة بياناتها كـ "منتجات" جاهزة للذكاء الاصطناعي دون خلق اختناقات مركزية.

• منصة الإدارة الشاملة (GenAI OS): بيئة تشغيلية سحابية تتيح للمؤسسات نشر وإدارة وحوكمة مجموعة من الوكلاء الذكيين الذين ينسقون العمليات المعقدة فيما بينهم بأعلى معايير الأمان والامتثال التنظيمي.

واختتم زيليماكر اللقاء بالتأكيد على أن عام 2026 هو عام "الوكلاء العاملين في بيئات الإنتاج الفعلية"، وأن التميز التنافسي لن يكون للشركات التي تملك أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي، بل لتلك التي تمتلك البيانات الأكثر تنظيماً ونقاءً وأماناً.