ألتيريكس تطلق قدرات تربط منطق الأعمال بوكلاء الذكاء الاصطناعي

أعلنت ألتيريكس إطلاق مجموعة من القدرات الجديدة ضمن منصة «ألتيريكس ون»، تربط منطق الأعمال المؤسسي مباشرة بوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتتيح توسيع سير العمل ومجموعات البيانات المُدارة لتشمل أدوات ذكاء اصطناعي خارجية.

تتعتمد القدرات الجديدة على نهج «البناء مرة واحدة والإدارة مرة واحدة»، بما يقلل الحاجة إلى إعادة إنشاء منطق الأعمال المعقد من الصفر لكل أداة جديدة، مما يساعد المؤسسات على تقليل المخاطر الأمنية وتكاليف الرموز.

تشمل الإضافات تطوير ميزة «اسأل ألتيريكس» (Ask Alteryx) من مساعد مدمج إلى وسيلة أساسية للتفاعل مع منصة «ألتيريكس ون». ترشد الميزة المستخدمين الجدد خلال سير العمل الأول في «ديزاينر» (Designer)، كما تتيح الوصول إلى البيانات باستخدام اللغة الطبيعية عبر «اسأل ألتيريكس للايف كويري» (Ask Alteryx for Live Query)، مع اتصالات مباشرة بقواعد بيانات مثل «سنوفليك» و«بيغ كويري» و«داتا بريكس» لقراءة البيانات وكتابتها.

تفحص «اسأل ألتيريكس» سير العمل والبيانات المتاحة أولًا، ثم تقدم إجابة خاضعة للحوكمة إذا كانت متوفرة، أو تنشئ سير عمل جديدًا عند عدم توفرها، مع إبقاء المخرجات قابلة للفحص والتعديل وإعادة الاستخدام والجدولة داخل «ألتيريكس ون».

تقدم الشركة أيضًا «إيجنت ستوديو» (Agent Studio)، التي تتيح لمستخدمي الأعمال تحويل مجموعات البيانات الخاضعة للحوكمة إلى «وكلاء محادثة» من دون إعادة بنائها. تحتفظ فرق التحليلات بالسيطرة على مجموعات البيانات ومؤشرات الأداء الرئيسية التي تغذي ردود الوكلاء، في حين يمكن لفرق المالية والعمليات ربط نطاق عمل الوكيل ببيانات المطابقة المالية أو لوحات معلومات مؤشرات الأداء، بما يتيح طرح أسئلة عن الاتجاهات والأسباب الجذرية والتباينات.

تتضمن القدرات الجديدة «رؤى ألتيريكس لأوبن إيه آي» (Alteryx Insights for OpenAI)، المتوفرة عبر «دليل إضافات شات جي بي تي» (ChatGPT Plugin Directory)، التي تتيح للمستخدمين الحصول على إجابات تستند إلى بيانات وعمليات حسابية وسير عمل معتمدة من المحللين. يمكن للموظفين استخدامها لتحليل تباينات الإيرادات أو معالجة مشكلات المطابقة من دون الحاجة إلى فتح منصة ألتيريكس أو امتلاك ترخيص لاستخدام برنامجها، مع خطط لتوسيع استراتيجية التكامل إلى بيئات تعاون أخرى تستخدمها الفرق.

تشمل الإضافات كذلك خادم بروتوكول سياق النموذج من ألتيريكس (Alteryx MCP)، الذي يتيح استخدام ألتيريكس عبر منصات ووكلاء الذكاء الاصطناعي، مع إخضاع التفاعلات لضوابط الحوكمة. يمكن للوكلاء العثور على البيانات وبناء حلول متعددة الخطوات وتحويلها إلى سير عمل قابل للتكرار، إلى جانب إنشاء أصول ألتيريكس وتشغيلها وجدولتها واكتشافها.

تقول الشركة إن طلبات الذكاء الاصطناعي الخارجية ترث تلقائيًا آليات المصادقة وسياق مساحة العمل وضوابط الوصول القائمة على الأدوار والصلاحيات الخاصة بألتيريكس، بما يحافظ على نموذج الأمان وسجل التدقيق المستخدمين عند تنفيذ المهام بواسطة الأشخاص. ومن المتوقع طرح إمكانات إضافية، منها إنشاء الاتصالات وخيارات موسعة للجدولة، في وقت لاحق من العام.

أما «مهارات ألتيريكس» (Alteryx Skills)، فتُثبَّت عبر «غيت هاب» (GitHub)، وتتيح لأدوات خارجية مثل «أوبن إيه آي كوديكس» (OpenAI Codex) و«مايكروسوفت كوبايلوت» (Microsoft Copilot) و«كلود كود» (Claude Code) و«جيميناي سي أل آي» (Gemini CLI) إنشاء أصول ألتيريكس وفق آلية تحاكي الطريقة التي تعتمدها ميزة «اسأل ألتيريكس». يهدف ذلك إلى استخدام المعرفة نفسها في بناء سير العمل من دون إعادة بناء المنطق البرمجي أو إعدادات الصلاحيات بصورة منفصلة لكل أداة.

أفاد 71% من قادة تكنولوجيا المعلومات بأن مبادرات الذكاء الاصطناعي تحقق أعلى درجات النجاح عندما تتعاون فرق تكنولوجيا المعلومات والأعمال بصورة وثيقة لسد الفجوة بين وكلاء الذكاء الاصطناعي ومنطق الأعمال المؤسسي، في حين أفاد 65% من المحللين بأن الذكاء الاصطناعي يقدم أكبر قيمة عندما يُدار منطق الأعمال على مستوى قطاع الأعمال نفسه.

ذكرت الشركة أن شركة «نكست ويف» (NextWave) حققت خفضًا بمقدار 20 ضعفًا في استهلاك الرموز الخاصة بالنماذج اللغوية الكبيرة باستخدام سير عمل ألتيريكس أثناء عملية معقدة لمطابقة البيانات بين العمليات الأمامية والخلفية التابعة للإدارة المالية. كما أورد انخفاضًا في استهلاك الرموز بنسبة تصل إلى 93% وزيادة في السرعة بنسبة تصل إلى 85% في المهام التي تتضمن بيانات خام غير مستندة إلى سياق محدد عند دمج نموذج لغوي كبير مع سير عمل موثوق في ألتيريكس، وانخفاضًا في تكاليف الرموز بنسبة تصل إلى 83% وزيادة في السرعة بنسبة تصل إلى 65% في المهام التي تتضمن بيانات نظيفة ومستندة إلى سياق محدد.

وقال بن كانينغ، كبير مسؤولي المنتجات في ألتيريكس، إن «الذكاء الاصطناعي التوليدي بارع في توليد الأفكار، لكنه يواجه غالبًا صعوبة في تحقيق الدقة المطلوبة لتنفيذ العمليات في المؤسسات»، مشيرًا إلى أن ربط الأدوات الحالية بطبقة مُدارة من منطق العمل يقلل الحاجة إلى إعادة بناء قواعد العمل لكل نظام جديد.