دراسة حالة: أتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي من بالانتير في بيئات البيانات الضخمة
غالبًا ما تنطوي إدارة مجموعات البيانات الضخمة داخل المؤسسات الكبيرة على التغلب على صوامع البيانات المجزأة والأنظمة القديمة. توفر أتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي من بالانتير إطارًا لدمج هذه المصادر المتباينة في بيئة تشغيلية واحدة. وفقًا للتقارير المالية لبالانتير لعام 2024، حققت الشركة إيرادات بلغت 2.87 مليار دولار، وهو ما يمثل زيادة بنسبة 28.8٪ عن العام السابق. يُعزى هذا النمو إلى حد كبير إلى اعتماد منصة الذكاء الاصطناعي (AIP)، التي تسهل أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي عبر قطاعات مثل التصنيع والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية.
بنية أتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي من بالانتير
يختلف نهج بالانتير للأتمتة عن أدوات ذكاء الأعمال التقليدية التي تركز بشكل أساسي على تصور البيانات. بدلاً من ذلك، يعمل البرنامج كنظام "للتنفيذ". تتكون البنية من ثلاث طبقات أساسية: تكامل البيانات، وعلم الوجود الدلالي، وطبقة التطبيق.
دور علم الوجود في تكامل البيانات
المكون المركزي في أتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي من بالانتير هو "علم الوجود". في بيئة بيانات قياسية، يتم تخزين المعلومات في جداول وصفوف. يعمل علم الوجود كطبقة دلالية تربط نقاط البيانات الرقمية هذه بكيانات العالم الحقيقي، مثل "الطائرات" أو "أرضية المصنع" أو "المريض".
يسمح هذا الربط لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالتفاعل مع البيانات بطريقة تعكس العمليات التجارية الفعلية. على سبيل المثال، بدلاً من الاستعلام عن قاعدة بيانات لـ "Table_X_Column_Y"، يسأل المشغل النظام عن حالة شحنة معينة. يترجم علم الوجود هذا الطلب باللغة الطبيعية إلى استعلام دقيق للبيانات. وفقًا للوثائق الفنية من بالانتير، لا يقتصر علم الوجود على التقاط الكائنات نفسها فحسب، بل يلتقط أيضًا العلاقات بينها والإجراءات التي يمكن اتخاذها بشأنها.
منطق AIP وأتمتة عمليات الأعمال
منطق AIP عبارة عن بيئة تطوير بدون تعليمات برمجية تُستخدم لإنشاء واختبار الوظائف المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تتيح هذه الأداة للمستخدمين تحديد قواعد العمل وأتمتة مهام سير العمل دون كتابة تعليمات برمجية معقدة. يستخدم المشغلون منطق AIP لربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالبيانات والمنطق الأساسي للمؤسسة.
يستخدم النظام نموذج "الإنسان في الحلقة" لأتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي. بينما يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح إجراءات - مثل إعادة توجيه شحنة أو تعديل جدول الإنتاج - يتطلب البرنامج من مشغل بشري مراجعة التغييرات المهمة والموافقة عليها. يوفر هذا مسارًا واضحًا للمساءلة ويسمح للنظام بالتقاط المنطق وراء كل قرار آلي.
تطبيقات الصناعة لأتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المؤسسات في مختلف القطاعات بالانتير لأتمتة العمليات المعقدة التي تتضمن مئات الملايين من نقاط البيانات.
التصنيع ومبادرة Warp Speed
في قطاع التصنيع، أطلقت بالانتير مبادرة "Warp Speed" لمعالجة أوجه القصور في الإنتاج وإدارة سلسلة التوريد. غالبًا ما تحتفظ الشركات المصنعة الأمريكية بأنظمة قديمة تكلف في المتوسط 2.9 مليون دولار سنويًا لتصحيحها، وفقًا لمسح أجرته SnapLogic ونقلته Emerj.
يعمل برنامج بالانتير كمترجم عالمي بين أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة تنفيذ التصنيع (MES) المعزولة. في إحدى الحالات، أبلغ عميل تصنيع عن زيادة في الكفاءة بمقدار 200 ضعف في قدرتهم على توقع نقص الإمدادات والاستجابة له باستخدام التنبيهات الآلية والذكاء الاصطناعي التنبئي. يراقب البرنامج بيانات المستشعرات وسجلات الصيانة في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى تشغيل طلبات الصيانة الآلية قبل فشل الأصل.
إدارة دورة إيرادات الرعاية الصحية
في مارس 2025، أعلنت بالانتير وR1 RCM عن إنشاء "R37"، وهو مختبر للذكاء الاصطناعي يركز على العمليات المالية في مجال الرعاية الصحية. تمثل المصروفات الإدارية أكثر من 40٪ من تكاليف المستشفى في الولايات المتحدة، مع تجاوز الإنفاق السنوي على إدارة دورة الإيرادات (RCM) 160 مليار دولار.
يتم تطبيق أتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي من بالانتير هنا لأتمتة الترميز والفوترة وإدارة رفض التأمين. من خلال دمج مستودع R1 الذي يضم 180 مليون معاملة سنوية مع الدافعين و 550 مليون لقاء للمرضى مع أدوات الذكاء الاصطناعي من بالانتير، يهدف مختبر R37 إلى تقليل العمالة اليدوية المطلوبة للسداد. يحدد النظام أنماط المطالبات المرفوضة وينشئ تلقائيًا الوثائق اللازمة للاستئناف على هذه الرفوض، مما يسرع التدفق النقدي لمقدمي الرعاية الصحية.
تحسين سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية
تستخدم عمليات الخدمات اللوجستية العالمية Palantir Foundry و AIP لإدارة اضطرابات سلسلة التوريد. في عام 2024، استخدم بائع تجزئة عالمي المنصة لتطوير "برج مراقبة سلسلة التوريد". وفقًا لتقرير صادر عن Unit8، أدى هذا التنفيذ إلى خفض مستويات نفاد المخزون بنحو 50٪.
تعمل الأتمتة عن طريق دمج بيانات المشتريات والشحن والمخزون في علم وجود واحد. عند حدوث اضطراب - مثل تأخير في الميناء - يحسب الذكاء الاصطناعي تلقائيًا التأثير اللاحق على كل موقع بيع بالتجزئة. ثم يقترح طرقًا بديلة أو بدائل للمستودعات. هذه العملية، التي كانت تستغرق في السابق أيامًا من التنسيق اليدوي عبر جداول بيانات متعددة، تكتمل الآن في ثوانٍ.
إدارة مجموعات البيانات الضخمة في البيئات الخاضعة للتنظيم
تتطلب معالجة البيانات الضخمة في قطاعات مثل الدفاع والمالية أمانًا وحوكمة صارمين. يتضمن برنامج بالانتير ميزات مدمجة لتتبع أصل البيانات والتحكم في الوصول.
أطر الأمن والحوكمة
يتم تتبع كل جزء من البيانات تتم معالجته من خلال أتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي من بالانتير من مصدره إلى تطبيقه النهائي. يضمن "تتبع أصل البيانات" هذا أن يتمكن المستخدمون من التحقق من مصدر المعلومات وكيف تم تحويلها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تستخدم المنصة عناصر تحكم في الوصول قائمة على الغرض. هذا يعني أن المستخدم يرى فقط البيانات المحددة المطلوبة لدوره المحدد. على سبيل المثال، في بيئة الرعاية الصحية، قد يرى المسؤول إجمالي الفواتير دون الوصول إلى السجلات الطبية الحساسة للمرضى. تسمح هذه الإجراءات الأمنية للمؤسسات بأتمتة العمليات مع البقاء متوافقًا مع اللوائح مثل HIPAA أو GDPR.
Pipeline Builder وحساب القياس
لإدارة مجموعات البيانات التي تحتوي على مليارات الصفوف، تستخدم بالانتير "Pipeline Builder". هذه أداة ذات تعليمات برمجية منخفضة تستخدم لتطوير خطوط أنابيب بيانات من فئة الإنتاج. يتيح Pipeline Builder للمهندسين تطبيق التحويلات وتوسيع نطاق موارد الحساب بناءً على حجم مجموعة البيانات.
على سبيل المثال، أبلغ بنك عالمي يستخدم بالانتير لمراقبة المعاملات عن حل التنبيهات بشكل أسرع بنسبة 60٪ بتكلفة أقل بنسبة 90٪ مقارنة بأنظمته اليدوية السابقة. تضمن قدرة النظام الأساسي على توسيع نطاق قوة الحوسبة أن مجموعات البيانات الضخمة لا تتسبب في حدوث زمن انتقال في مهام سير العمل الخاصة بالأتمتة.
النتائج الكمية لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي من بالانتير
تم توثيق النتائج المالية والتشغيلية لأتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي من بالانتير في التقارير المالية للشركة لعامي 2024 و 2025.
| المتري | قيمة/تغيير 2024 |
|:--- |:--- |
| إجمالي الإيرادات | 2.87 مليار دولار |
| نمو الإيرادات على أساس سنوي | 28.8٪ |
| نمو الإيرادات التجارية في الولايات المتحدة | 54٪ |
| نمو عدد العملاء | 43٪ |
| التدفق النقدي الحر المعدل | 1.25 مليار دولار |
في الربع الرابع من عام 2024 وحده، أبرمت بالانتير 129 صفقة بقيمة 1 مليون دولار على الأقل، بما في ذلك 32 صفقة تتجاوز 10 ملايين دولار. تشير سرعة إبرام الصفقات هذه إلى تزايد الطلب على أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي بين المؤسسات واسعة النطاق.
التحول من ذكاء الأعمال إلى أنظمة التنفيذ
التمييز الأساسي لتكنولوجيا بالانتير هو التحول من إعداد التقارير السلبية إلى التنفيذ النشط. تخبر أدوات ذكاء الأعمال التقليدية المؤسسة بما حدث في الماضي. تقدم حلول الذكاء الاصطناعي من بالانتير توصيات قابلة للتنفيذ.
يمكن للمشغل الذي يستخدم AIP Assist الحصول على إجابات مدعومة بالبيانات مع إسناد مصدر واضح. إذا سأل المشغل، "ما هي المنتجات المعرضة لخطر التأخير في الشحن هذا الربع؟"، يقوم النظام بتحليل البيانات متعددة الوظائف عبر ERP و CRM وسجلات المستشعرات. إنه لا ينتج مجرد مخطط؛ بل يقدم قائمة بالإجراءات المحددة، مثل "إعادة توجيه 500 وحدة من المستودع أ إلى المستودع ب".
التكامل مع البيئات الخارجية
تم تصميم برنامج بالانتير للعمل عبر بيئات سحابية ومحلية مختلفة. تدير منصة "أبولو" نشر Foundry و AIP عبر البيئات المختلطة والمصنفة. وهذا يضمن بقاء الأتمتة متسقة بغض النظر عن مكان تخزين البيانات فعليًا.
علاوة على ذلك، يسمح بروتوكول اتصال نموذج بالانتير (MCP) للوكلاء الخارجيين للذكاء الاصطناعي وبيئات التطوير المتكاملة (IDEs) بالاتصال بمنصة بالانتير. يتيح هذا الاتصال لأنظمة الجهات الخارجية الاستعلام عن علم الوجود وبناء تطبيقات إضافية، مما يوسع نطاق أتمتة الأعمال بالذكاء الاصطناعي الأولية.
يشكل الجمع بين الربط الدلالي من خلال علم الوجود، والأتمتة بدون تعليمات برمجية عبر منطق AIP، والقدرة على التعامل مع مليارات الصفوف من البيانات من خلال Pipeline Builder أساس وجود بالانتير في سوق البيانات الضخمة. مع استمرار المؤسسات في مواجهة تجزئة البيانات، تزداد الحاجة إلى أنظمة الأتمتة المتكاملة. يوضح نمو بالانتير في القطاع التجاري خلال عامي 2024 و 2025 التطبيق العملي لهذه التقنيات في حل التحديات التشغيلية في العالم الحقيقي.