أتمتة أعمال Palantir للذكاء الاصطناعي: نظرة متعمقة إلى Foundry و AIP
طورت Palantir Technologies إطارًا تقنيًا يسهل أتمتة أعمال Palantir للذكاء الاصطناعي من خلال تكامل Foundry ومنصة الذكاء الاصطناعي (AIP). بالنسبة للمهندسين المعماريين للمؤسسات، تكمن قيمة هذه البنية في قدرتها على الانتقال من تخزين البيانات السلبي إلى أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي النشطة. تعمل المنصة من خلال إنشاء توأم رقمي للمؤسسة، يُعرف باسم الأنطولوجيا (Ontology)، والذي يعمل بمثابة الطبقة الدلالية التي تربط البيانات الأولية بالقرارات التشغيلية. وفقًا للتقارير المالية لشركة Palantir لعام 2024، نما الإيراد التجاري للشركة في الولايات المتحدة بنسبة 71٪ على أساس سنوي، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى اعتماد AIP في القطاعات الخاضعة للتنظيم.
الأنطولوجيا: الأساس الدلالي لأتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي
جوهر أتمتة أعمال Palantir للذكاء الاصطناعي هو الأنطولوجيا. على عكس مستودع البيانات التقليدي الذي يخزن المعلومات في صفوف وأعمدة، تقوم الأنطولوجيا بربط البيانات بكيانات العالم الحقيقي، مثل "طائرة" أو "أمر سلسلة التوريد" أو "مريض". يتم تعريف هذه الكيانات ككائنات بخصائص وعلاقات محددة.
يستخدم المهندسون المعماريون للمؤسسات الأنطولوجيا لتوفير لغة مشتركة لكل من المشغلين البشريين ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يمنع هذا الهيكل المشكلة الشائعة المتمثلة في هلوسة LLM من خلال ترسيخ استجابات الذكاء الاصطناعي في الحقائق المؤسسية التي تم التحقق منها. عند بدء استعلام وكيل الذكاء الاصطناعي، لا يبحث النظام في المستندات غير المنظمة وحدها؛ بل يصل إلى الرسم البياني الموجه للكائنات الخاص بالعمل. وهذا يضمن أن كل إجراء آلي يعتمد على الحالة الحالية للمؤسسة.
تتضمن الأنطولوجيا أيضًا "إجراءات" (Actions)، وهي عبارة عن نصوص أو استدعاءات API مُعدة مسبقًا تسمح للمنصة بالكتابة مرة أخرى إلى الأنظمة الخارجية. على سبيل المثال، في سير عمل لوجستي، يمكن للأتمتة أن تؤدي إلى إجراء "إعادة توجيه الشحنة" مباشرة في نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) مثل SAP. هذه القدرة تحول المنصة من أداة تشخيصية إلى نظام عمل.
منطق AIP وهندسة الوكلاء المستقلين
يعمل منطق AIP كبيئة تطوير حيث يقوم المهندسون المعماريون ببناء منطق اتخاذ القرار لـ أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي. تم تصميمه كواجهة بدون تعليمات برمجية ومنخفضة التعليمات البرمجية تسمح للمستخدمين بربط وظائف LLM ببيانات الأنطولوجيا.
إحدى الميزات الهامة لمنطق AIP هي قدرته على التعامل مع "استخدام الأدوات" (Tool Use) أو "استدعاء الوظائف" (Function Calling). بدلاً من مجرد قيام LLM بإنشاء نص، يمكن توجيهه إلى "الحصول على مستويات المخزون الحالية للكائن X" أو "حساب درجة المخاطر للبائع Y." يتتبع المنطق تسلسل هذه المكالمات، مما يسمح بالتدقيق الشفاف. وفقًا للوثائق التقنية، يدعم منطق AIP نماذج أساسية متعددة، بما في ذلك GPT-4 و Claude و Gemini، مما يسمح للمؤسسات بتبديل مقدمي الخدمات دون إعادة بناء خط أنابيب الأتمتة بأكمله.
تستخدم المنصة إطار عمل "البيانات-المنطق-الإجراء" (Data-Logic-Action). تمثل البيانات الحقائق، ويمثل المنطق القواعد التنظيمية، ويمثل الإجراء التنفيذ. من خلال فصل هذه الطبقات الثلاث، يمكن للمهندسين المعماريين للمؤسسات تحديث قواعد العمل - مثل لائحة امتثال جديدة - دون تغيير خطوط أنابيب البيانات الأساسية أو نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه.
Machinery: التنقيب عن العمليات والتحسين في عام 2025
تم تقديم "Machinery" كتحديث رئيسي في أوائل عام 2025، وهي أداة داخل نظام Palantir البيئي مخصصة للتنقيب عن العمليات وتنظيمها. بينما يدير Foundry البيانات وتدير AIP الذكاء، توفر Machinery رؤية شاملة لكيفية عمل عمليات الأعمال بالفعل في الوقت الفعلي.
تحدد Machinery الاختناقات من خلال تحليل سجلات الأحداث من أنظمة المؤسسات الحالية. تقوم بتعيين تدفق العملية - مثل "الطلب إلى النقد" - وتسلط الضوء على الأماكن التي يتسبب فيها التدخل اليدوي في حدوث تأخيرات. يمكن للمهندسين المعماريين بعد ذلك نشر وكلاء AIP داخل Machinery لأتمتة نقاط الانتقال المحددة هذه.
تتضمن إحدى حالات الاستخدام الأساسية لـ Machinery إدارة مهام سير العمل "الوكيلية" (Agentic). في هذا الإعداد، يعمل العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي بالتوازي لإدارة مراحل مختلفة من العملية. قد يتعامل أحد الوكلاء مع استخراج المستندات، بينما يقوم وكيل آخر بتقييم مخاطر الائتمان بناءً على البيانات المستخرجة. تتم مراقبة تنظيم الوكلاء المتعددين هذا داخل Machinery لضمان بقاء العمل الآلي متوافقًا مع أهداف العمل.
التكامل مع SAP وهندسات السحابة الهجينة
أحد التطورات الهامة في أتمتة أعمال Palantir للذكاء الاصطناعي هو تعميق الشراكة مع SAP. في عام 2025، أعلنت Palantir و SAP عن مبادرة مشتركة لتسهيل عمليات ترحيل السحابة من خلال دمج Foundry و AIP مع SAP Business Data Cloud. تتيح هذه الشراكة للمؤسسات محاكاة بيانات SAP داخل Palantir Ontology دون الحاجة إلى تكرار البيانات على نطاق واسع.
بالنسبة للمهندسين المعماريين للمؤسسات، تقلل بنية "النسخ الصفري" هذه من تعقيد الحفاظ على خطوط أنابيب البيانات. تتصل المنصة بـ SAP عبر موصلات متخصصة تحافظ على مستويات الأمان والأذونات الخاصة بالنظام المصدر. هذا يعني أن الموظف الذي ليس لديه حق الوصول إلى بيانات الرواتب في SAP لن يتمكن من الوصول إليها من خلال أتمتة الذكاء الاصطناعي التي تدعمها Palantir.
بالإضافة إلى SAP، تم تصميم المنصة لتكون غير مرتبطة بالبنية التحتية. يمكن نشرها على AWS أو Azure أو Google Cloud أو البيئات المحلية. تدير منصة Apollo، التي تعمل بمثابة "مركز التحكم" لبرامج Palantir، نشر وتحديث هذه الخدمات عبر بيئات متنوعة، مما يضمن بقاء منطق الأتمتة متسقًا سواء كان يعمل في سحابة عامة أو على الحافة التكتيكية.
النتائج التشغيلية في التصنيع وسلسلة التوريد
توضح التطبيقات الواقعية لـ أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي تأثير المنصة على الكفاءة التشغيلية. في سياق التصنيع، استخدم بائع تجزئة عالمي Palantir Foundry لتطوير برج مراقبة سلسلة التوريد. من خلال دمج بيانات اللوجستيات في الوقت الفعلي مع مستويات المخزون، أبلغت المنظمة عن انخفاض بنسبة 50٪ في مستويات نفاد المخزون.
في مثال آخر، استخدمت شركة تصنيع الرعاية الصحية AIP لإدارة تلبية المخزون. تم تكوين النظام لمراقبة الطلبات الواردة وتعيينها تلقائيًا للشحنات بناءً على القرب والتكلفة. كانت الأتمتة قادرة على معالجة مئات الطلبات في الدقيقة، وهي مهمة كانت تتطلب في السابق فريقًا كبيرًا من المشغلين اليدويين.
تدعم المنصة أيضًا عمليات الأتمتة التي تركز على الاستدامة. قام أحد عملاء التصنيع بدمج وحدة استدامة في مثيل Foundry الخاص بهم لمراقبة استخدام الموارد. تمت برمجة الذكاء الاصطناعي لتحديد الآلات ذات الاستهلاك العالي للطاقة واقتراح جداول الصيانة لتحسين الكفاءة. تسلط هذه الأمثلة الضوء على أن أتمتة أعمال Palantir للذكاء الاصطناعي لا تقتصر على المهام الرقمية ولكنها تمتد إلى الإدارة المادية للأصول.
الأمن والحوكمة ونموذج "الإنسان في الحلقة"
أحد الحواجز الشائعة أمام أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي هو عدم الثقة في الأنظمة المستقلة. تعالج Palantir هذا من خلال "AIP Evals" وإطار حوكمة صارم. تسمح AIP Evals للمهندسين المعماريين باختبار منطق الذكاء الاصطناعي مقابل البيانات التاريخية لضمان الدقة قبل النشر. يمكن لهؤلاء المقيمين استخدام أنماط "LLM كحكم" أو قواعد حتمية لتقييم أداء الأتمتة.
تفرض المنصة نموذج "الإنسان في الحلقة" للقرارات الحاسمة. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقترح إجراءً - مثل "إلغاء تنشيط حظر الائتمان" - يمكن أن يتم حجز التنفيذ النهائي وراء خطوة موافقة بشرية. يزود النظام المشغل البشري بمسار تدقيق كامل، يشرح سبب تقديم الذكاء الاصطناعي لتوصية محددة ويستشهد بالكائنات الدقيقة في الأنطولوجيا المستخدمة في الاستدلال.
تتم إدارة الأمان على مستوى البيانات وليس على مستوى التطبيق. يحمل كل كائن في الأنطولوجيا بيانات تعريف التحكم في الوصول الخاصة به. إذا حاول مستخدم أو وكيل ذكاء اصطناعي تنفيذ إجراء ينتهك هذه الأذونات، فإن المنصة تمنع التنفيذ. هذا التحكم الدقيق ضروري للصناعات مثل الدفاع والرعاية الصحية، حيث تعد خصوصية البيانات مطلبًا قانونيًا.
مجموعات أدوات المطور ونموذج AIP Bootcamp
لتسريع نشر أتمتة أعمال Palantir للذكاء الاصطناعي، تستخدم Palantir "AIP Bootcamps". هذه عبارة عن جلسات عملية مكثفة حيث تعمل فرق المؤسسات جنبًا إلى جنب مع مهندسي Palantir لبناء تطبيقات جاهزة للإنتاج في غضون أيام. اعتبارًا من عام 2024، أفادت Palantir أن أكثر من 1000 شركة شاركت في معسكرات التدريب هذه.
من وجهة نظر المطور، تسمح Ontology SDK بإنشاء تطبيقات مخصصة باستخدام Python أو Java أو TypeScript. يمكن لهذه التطبيقات التفاعل مباشرة مع الأنطولوجيا ووظائف AIP Logic، مما يتيح اتباع نهج "التعليمات البرمجية الاحترافية" للمتطلبات المعقدة. يمكن للمطورين أيضًا استخدام Model Mesh لدمج نماذج التعلم الآلي المخصصة في نظام AIP البيئي الحالي.
يوفر إدخال "AIP Now" مكونات معيارية مُعدة مسبقًا يمكن تثبيتها بسرعة. تم تصميم هذه الوحدات لحل مشاكل الصناعة الشائعة، مثل الكشف عن الاحتيال في الرهن العقاري أو الصيانة التنبؤية. تتيح هذه النمطية للمؤسسات البدء بحالة استخدام واحدة وتوسيع جهود أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي الخاصة بها عندما يرون نتائج قابلة للقياس.
تنظيم نطاق المؤسسة باستخدام Apollo
آلية التسليم الأساسية لـ أتمتة أعمال Palantir للذكاء الاصطناعي هي Apollo. Apollo هو محرك نشر مستقل يدير دورة حياة البرنامج عبر بيئات مختلفة. يتعامل مع التصحيح الآلي ومراقبة الأمان وإدارة التكوين دون الحاجة إلى تدخل يدوي من فرق تكنولوجيا المعلومات.
بالنسبة للمهندسين المعماريين للمؤسسات، يوفر Apollo "نافذة عرض واحدة" لعرض حالة جميع خدمات الذكاء الاصطناعي والبيانات. يضمن أن البرنامج الذي يعمل في مصنع في ألمانيا مطابق للبرنامج الذي يعمل في مكتب شركة في نيويورك. هذا الاتساق ضروري للحفاظ على موثوقية عمليات الأعمال الآلية عبر مؤسسة عالمية.
يسهل Apollo أيضًا عمليات نشر "Edge AI". من خلال تجميع قدرات AIP و Foundry في حاويات خفيفة الوزن، يمكن لـ Palantir نشر منطق الأتمتة على أجهزة مثل الأقمار الصناعية أو المركبات ذاتية القيادة. يتيح ذلك اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي في البيئات ذات الاتصال المحدود، مما يوسع نطاق أتمتة الأعمال إلى ما وراء مركز البيانات التقليدي.
القيمة الاستراتيجية لهندسة المؤسسة
يتطلب التنفيذ الاستراتيجي لـ أتمتة أعمال Palantir للذكاء الاصطناعي تحولًا في كيفية رؤية المهندسين المعماريين لتكامل البيانات. بدلاً من التركيز فقط على نقل البيانات من مكان إلى آخر، يتحول التركيز إلى إنشاء نموذج وظيفي للعمل. تصبح الأنطولوجيا المستودع المركزي لمنطق الأعمال، مما يقلل الاعتماد على التطبيقات المعزولة.
يمكّن هذا النهج المعماري أنظمة "الذكاء الاصطناعي المركب" (Compound AI)، حيث يتم تنظيم نماذج ومصادر بيانات متعددة لحل مشكلة واحدة. باستخدام Palantir كنظام "التشغيل"، يمكن للمؤسسات استبدال المكونات الفردية - مثل LLM معين أو قاعدة بيانات - دون تعطيل عملية الأعمال الأوسع. هذه المرونة هي عامل تمييز رئيسي للمؤسسات التي تتطلع إلى تأمين استثمارات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في المستقبل.
توفر القدرة على تتبع "حركية" (Kinetics) العمل - حركة كل طلب، وحالة كل أصل، ونتائج كل قرار - مستوى من الرؤية كان غير قابل للتحقيق في السابق. عند دمجه مع قدرات الاستدلال في AIP، تتيح هذه الرؤية مؤسسة أكثر استجابة ومرونة. يمكن للمؤسسات الانتقال من حل المشكلات التفاعلي إلى التحسين الاستباقي، باستخدام الذكاء الاصطناعي لمحاكاة التأثيرات النهائية للقرارات المحتملة قبل سنها.