تتجاوز OpenAI مرحلة روبوتات الدردشة البسيطة لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين يديرون سير عمل رقمي متعدد الخطوات. وقد أطلقت أول هؤلاء الوكلاء تحت اسم ChatGPT Work، وهي إضافة باشتراك قدره 20 دولارًا شهريًا إلى اشتراكها للمستهلكين. وتعد الخدمة بالعمل كمساعد رقمي يسحب البيانات من صناديق البريد الوارد، وSlack، وNotion وأدوات أخرى؛ وهي قدرة قد تعيد تشكيل كيفية قضاء موظفي المعرفة ليومهم.

لماذا التحول نحو الذكاء الاصطناعي "الوكيل" (Agentic AI)

تجيب نماذج اللغات الكبيرة التقليدية على الأسئلة ثم تتوقف. أما "الذكاء الاصطناعي الوكيل" (Agentic AI) فيصف الأنظمة التي تقرر ما يجب فعله ثم تنفذه؛ مثل إرسال رسائل البريد الإلكتروني، أو تحديث جداول البيانات، أو رسم التصاميم في Figma دون أن يضطر الإنسان للنقر على كل زر. ويقول مهندسو OpenAI إن هذه الخطوة الإضافية تحول المساعد الحواري إلى شريك في الإنتاجية، خاصة في المهن التي يستهلك فيها التنقل بين التطبيقات ساعات العمل القابلة للفلترة.

من المطورين إلى المكتب بأكمله

كان النجاح الأكثر وضوحًا للذكاء الاصطناعي الوكيل في هندسة البرمجيات. فقد سمح نموذج Codex من OpenAI للمطورين بوصف ما يريدونه بلغة بسيطة ثم يقوم بتوليد الكود، مما أدى فعليًا إلى تجريد لغة البرمجة المعقدة. وأظهرت دراسة مدعومة من الشركة أنه بينما استخدم كل موظف في OpenAI تقريبًا نموذج Codex، فإن أقل من واحد من كل مائة مشترك خارجي فعل ذلك. ويهدف ChatGPT Work إلى تقديم تجربة "صف ما تحتاجه" ذاتها للمحاسبين والأطباء والمستثمرين وغيرهم من المهنيين غير التقنيين. والهدف هو استبدال واجهات سطر الأوامر والبرامج النصية المخصصة بمطالبة نصية بسيطة يمكنها التنقل في المواقع الإلكترونية القديمة، وسحب البيانات من منتجات SaaS المتباينة، وربط النتائج معًا.

مخاوف الخصوصية والتحكم

لكي يكون الوكيل مفيدًا، يجب أن يرى نفس المعلومات التي يراها الإنسان: رسائل البريد الإلكتروني الخاصة، وسلاسل الرسائل الفورية، والمستندات الداخلية، وملفات التصميم. ويحذر النقاد من أن منح الذكاء الاصطناعي هذا المستوى من الرؤية يخلق سطح هجوم جديدًا؛ حيث يمكن لنموذج مخترق أن يسرب بيانات سرية، وقد لا يفهم المستخدمون تمامًا كيفية استخدام معلوماتهم لإنشاء رد. ويقر فريق OpenAI بالمخاطر، لكنه يقول إن المقايضة لا مفر منها؛ فبدون التكامل العميق، لن يتمكن الوكيل من إكمال المهام التي يطلبها المستخدمون.

الضغط التنافسي من المتخصصين في قطاعات محددة

ليست OpenAI اللاعب الوحيد الذي يراهن على الوكلاء المستقلين. فقد أطلقت شركات أصغر أدوات تركز على مهنة واحدة؛ حيث تسوق إحداها لنفسها للمحامين، وأخرى لفرق المبيعات. وتتبع هذه المنتجات نهجًا "غير مرتبط بنموذج محدد" (model-agnostic): فهي تستخدم أي نموذج لغة يقدم أفضل أداء لمجالها المتخصص، بدلاً من الارتباط بتقنية مزود واحد. وتسمح لهم هذه المرونة بالبقاء رشيقين والتطوير بسرعة. وبالنسبة لـ OpenAI، يكمن التحدي في تقديم حل "واحد يناسب الجميع" يظل مخصصًا مثل التطبيقات المتخصصة، وإلا فقد تختار الشركات الكبرى بدائل أكثر تخصصًا وأكثر إتقانًا.

الحوافز الاقتصادية وراء الوكلاء الذين يعملون لفترات أطول

كل "توكن" (token) يولده الوكيل —سواء كان كلمة أو جزءًا من كود— يكلف OpenAI موارد حوسبة، وتقوم الشركة بفوترة المستخدمين بناءً على استخدام التوكنز. وعندما يقوم الوكيل بتشغيل سير عمل يمتد لعدة دقائق، ويتواصل مع عدة APIs وينتج تقريرًا نهائيًا، يرتفع عدد التوكنز بشكل كبير مقارنة بمحادثة تتكون من سؤال واحد. وهذا يؤدي إلى زيادة الإيرادات لكل مستخدم، خاصة للمشتركين الذين يبقون الإضافة البالغة 20 دولارًا نشطة. وتعتمد الجدوى الاقتصادية على توسيع نطاق الخدمة لتشمل قاعدة مستخدمين ضخمة؛ فكلما زاد عدد المهنيين الذين يعتمدون على الوكيل يوميًا، زاد تدفق الإيرادات الذي يبرر الاستثمار الضخم في مجموعات الحوسبة وتدريب النماذج.

ما يجب مراقبته لاحقًا

  • مقاييس الاعتماد – ستظهر بيانات الاستخدام المبكرة ما إذا كان المستخدمون غير التقنيين قادرين على تجاوز منحنى التعلم والثقة في الوكيل للقيام بمهام حساسة.
  • ضمانات الخصوصية – أي طرح لعمليات الاستدلال على الجهاز (on-device inference) أو ضوابط أقوى للأذونات قد يغير ميزان المخاطر والمكاسب للمشترين من الشركات.

الخلاصة

إن سعي OpenAI لتحويل ChatGPT إلى متعاون استباقي قد يعيد تعريف الإنتاجية المكتبية، لكن الطريق محفوف بمخاوف الخصوصية، وفجوة اعتماد كبيرة، ومنافسين يمتلكون بالفعل أسواقًا متخصصة. وسيعتمد النجاح على إقناع شريحة واسعة من المهنيين بأن الراحة والفوائد المالية تفوق مخاطر منح الذكاء الاصطناعي وصولاً عميقًا إلى حياتهم الرقمية.