سيلزفورس تطلق وكيل سلاك بوت جديدًا بالذكاء الاصطناعي في معركة شرسة بمجال الذكاء الاصطناعي في مكان العمل

الولايات المتحدة - وكالة أنباء إخباري

سيلزفورس تعيد تعريف الإنتاجية مع إطلاق وكيل سلاك بوت المدعوم بالذكاء الاصطناعي

في خطوة استراتيجية جريئة، كشفت شركة سيلزفورس مؤخرًا عن نسخة معاد تصميمها بالكامل من Slackbot، مساعدها الشهير في مكان العمل. لم يعد Slackbot مجرد أداة إشعارات بسيطة، بل تحول إلى وكيل ذكاء اصطناعي متكامل وقوي، قادر على البحث في البيانات المؤسسية الواسعة، وصياغة المستندات المعقدة، واتخاذ الإجراءات نيابة عن الموظفين. يمثل هذا التطور تحولًا محوريًا في رؤية سيلزفورس لمستقبل الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل، ويضعها في منافسة مباشرة مع عمالقة التكنولوجيا مثل مايكروسوفت وجوجل في سوق الذكاء الاصطناعي التنافسي.

هذا الإطلاق، المتاح الآن لعملاء Business+ و Enterprise+، هو أكثر تحركات سيلزفورس عدوانية حتى الآن لوضع Slack في صميم حركة "الذكاء الاصطناعي الوكيل" الناشئة. تشير هذه الحركة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل جنبًا إلى جنب مع البشر لإنجاز المهام المعقدة، وتهدف إلى تعزيز الإنتاجية والكفاءة بشكل غير مسبوق. تأتي هذه الخطوة في وقت تسعى فيه سيلزفورس جاهدة لإقناع المستثمرين بأن الذكاء الاصطناعي سيعزز منتجاتها ويجعلها أكثر قيمة، بدلاً من أن يجعلها قديمة.

في مقابلة حصرية، أوضح باركر هاريس، المؤسس المشارك لسيلزفورس والمدير التقني لـ Slack، أن "Slackbot ليس مجرد مساعد ذكاء اصطناعي آخر. إنه البوابة الأمامية للمؤسسة الوكيلة، مدعومًا من سيلزفورس." للتأكيد على حجم التغيير، وصف هاريس Slackbot القديم بأنه "دراجة ثلاثية العجلات صغيرة"، بينما Slackbot الجديد هو "بورشه"، مما يسلط الضوء على القفزة الهائلة في القدرات.

بينما كان Slackbot الأصلي، الذي يعود تاريخه إلى الأيام الأولى لـ Slack، يؤدي مهامًا خوارزمية أساسية مثل تذكير المستخدمين بإضافة زملاء إلى المستندات أو اقتراح أرشيفات القنوات، فإن الإصدار الجديد يعمل على بنية مختلفة تمامًا. تعتمد هذه البنية على نموذج لغوي كبير (LLM) وقدرات بحث متطورة يمكنها الوصول إلى سجلات سيلزفورس، وملفات Google Drive، وبيانات التقويم، وسنوات من محادثات Slack. هذا التكامل العميق يسمح لـ Slackbot بتقديم رؤى شاملة وتنفيذ مهام معقدة تتجاوز بكثير مجرد الإشعارات.

على الرغم من التجديد التقني الجذري، اختارت سيلزفورس الاحتفاظ بعلامة Slackbot التجارية. وفسر هاريس هذا القرار بقوله: "يعرف الناس ما هو Slackbot، لذلك أردنا أن نحافظ على هذا الاسم." يعكس هذا استراتيجية الاستفادة من الاعتراف بالعلامة التجارية مع تقديم قدرات جديدة تمامًا.

يعمل Slackbot الجديد على نموذج Claude اللغوي الكبير من Anthropic، وهو خيار مدفوع جزئيًا بمتطلبات الامتثال. تعمل خدمة Slack التجارية بموجب شهادة FedRAMP Moderate لخدمة عملاء الحكومة الفيدرالية الأمريكية. وذكر هاريس أن Anthropic كانت "المزود الوحيد الذي يمكنه تزويدنا بنموذج لغوي كبير متوافق" عندما بدأت Slack في بناء النظام الجديد. ومع ذلك، لن يدوم هذا التفرد. تخطط سيلزفورس لدعم مزودين إضافيين هذا العام، مشيرة إلى علاقة قوية مع جوجل وإمكانية استخدام Gemini في المستقبل، بالإضافة إلى OpenAI.

عن مسألة تدريب البيانات الحساسة، كان هاريس واضحًا: سيلزفورس لا تقوم بتدريب أي نماذج على بيانات العملاء. وأوضح: "النماذج لا تملك أي نوع من الأمان. إذا قمنا بتدريبها على محادثة سرية بيني وبينك، لا أريد أن تعرف كارولين – إذا قمت بتدريبها في النموذج اللغوي الكبير، فلا توجد طريقة لي لأقول إنك تستطيع رؤية الإجابة، لكن كارولين لا تستطيع." هذا التأكيد على خصوصية البيانات أمر بالغ الأهمية لثقة المؤسسات.

شهدت التجربة الداخلية لـ Salesforce نتائج مذهلة. بعد طرح Slackbot الجديد لجميع موظفيها البالغ عددهم 80,000، وصف رايان جافين، كبير مسؤولي التسويق في Slack، النتائج بأنها "أسرع منتج تم تبنيه في تاريخ سيلزفورس." أظهرت البيانات الداخلية أن ثلثي موظفي سيلزفورس جربوا Slackbot الجديد، واستمر 80% من هؤلاء المستخدمين في استخدامه بانتظام. وصلت معدلات الرضا الداخلي إلى 96%، وهي الأعلى لأي ميزة ذكاء اصطناعي أطلقتها Slack. وأفاد الموظفون بتوفير ما بين ساعتين إلى 20 ساعة في الأسبوع.

كان التبني عضويًا إلى حد كبير. في غضون خمسة أيام فقط، تم تطوير "لوحة" (Canvas) بواسطة الموظفين تسمى "أكثر مطالبات Slackbot قابلية للسرقة"، والتي نما محتواها عضويًا إلى أكثر من 250 مطالبة. كشفت كيت كروتي، باحثة رئيسية في تجربة المستخدم في سيلزفورس، أن 73% من التبني الداخلي كان مدفوعًا بالمشاركة الاجتماعية بدلاً من التوجيهات من الأعلى، مما يدل على قوة المجتمع والتعلم من الأقران.

خلال عرض المنتج، أظهرت إيمي باور، مصممة تجربة المنتج في Slack، كيف يمكن لـ Slackbot تجميع المعلومات عبر مصادر متعددة. على سبيل المثال، يمكنه تحليل ملاحظات العملاء من برنامج تجريبي، وتحميل صورة لوحة معلومات الاستخدام، وربط البيانات النوعية والكمية. "هذا هو المكان الذي يكسب فيه Slackbot قيمته حقًا بالنسبة لي،" أوضحت باور. "إنه لا يقرأ الصورة ببساطة، بل ينظر إليها ويقارنها بالرؤية التي أنشأها لي للتو."

يمكن لـ Slackbot بعد ذلك الاستعلام عن سيلزفورس للعثور على حسابات المؤسسات ذات الصفقات المفتوحة التي قد تكون مرشحة جيدة للوصول المبكر، وإنشاء "مبرر وخطة رائعة للمضي قدمًا." أخيرًا، يمكنه تجميع كل هذه المعلومات في Canvas – وهو تنسيق مستندات Slack التعاوني – والعثور على توفر التقويم بين أصحاب المصلحة لجدولة اجتماع مراجعة. هذا لا يسرع عملية اتخاذ القرار فحسب، بل يعزز أيضًا التعاون الفعال.

وأشار روب سيمان، كبير مسؤولي المنتجات في Slack، إلى أن إنشاء Canvas يوضح الاتجاه الذي يتجه إليه المنتج: "هذا يجعل أداة تتصل داخليًا بـ Slack Canvas لكتابة مستند مشترك بفعالية. لكنه يشير إلى أين نتجه مع Slackbot – سنضيف في النهاية المزيد من استدعاءات الأدوات الخارجية." مع هذه التطورات، لا يهدف Slackbot إلى أن يكون مجرد مساعد، بل منصة محورية لدمج الذكاء الاصطناعي في كل جانب من جوانب العمل المؤسسي.

وكالة أنباء إخباري