تحول فايفر نحو الذكاء الاصطناعي ودور الرسوم البيانية المعرفية

منصة "فايفر": تعتزم منصة "فايفر" (Fiverr)، الرائدة في اقتصاد الأعمال الحرة، تسريح 250 موظفًا، أي ما يعادل 30% من قوتها العاملة، في إطار تحولها الاستراتيجي لتصبح «شركة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولًا». وقد أعلن الرئيس التنفيذي للشركة، ميشا كوفمان، عن هذا القرار عبر مقال نُشر على منصة X.

توجه الشركات: يأتي هذا التوجه كجزء من موجة متزايدة بين شركات التكنولوجيا في عام 2025، حيث تبنت شركات أخرى، مثل Duolingo، خططًا مماثلة للتحول إلى نموذج «يعتمد على الذكاء الاصطناعي أولًا». ووصف كوفمان هذه العملية بأنها عودة إلى «وضع الشركات الناشئة»، بهدف جعل «فايفر» أكثر رشاقة وسرعة، مع بنية تحتية تقنية حديثة تركز على الذكاء الاصطناعي، وفريق أصغر يتمتع بإنتاجية أعلى بكثير، وطبقات إدارية أقل.

مبررات التسريح: تبريرًا لعدم حاجة «فايفر» إلى نفس العدد من الموظفين لتشغيل أعمالها الحالية، أشار كوفمان إلى أن الشركة قد قامت بالفعل بدمج الذكاء الاصطناعي في برامج دعم العملاء واكتشاف الاحتيال.

نصيحة سابقة: يُذكر أن كوفمان كان قد أشار في مقابلة سابقة مع شبكة CBS News في مايو 2025 إلى خطر التكنولوجيا على الموظفين، حيث نصح الموظفين حينها بـ «أتمتة 100%» من مهامهم باستخدام الذكاء الاصطناعي، مدعيًا أن ذلك لن يجعلهم قابلين للاستبدال لأنهم لا يزالون يمتلكون قدرة «التفكير غير الخطي» و«اتخاذ القرارات الصعبة». إلا أن هذا النصح لم يبدُ مفيدًا في نهاية المطاف لموظفي «فايفر» أنفسهم.

مقارنة بعمليات التسريح: على الرغم من أن عمليات التسريح في «فايفر» أقل عددًا من تلك التي أعلنت عنها شركات أكبر مثل Workday، التي خططت لإلغاء 1,750 وظيفة في فبراير 2025، إلا أن تأثير هذه القرارات يظل واحدًا: عدد أقل من الموظفين يتحملون عبء عمل أكبر.

ما هو الرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph)؟

الرسم البياني المعرفي: المعروف أيضًا بالشبكة الدلالية، هو تمثيل منظم للكيانات الواقعية، مثل الأشخاص والأماكن والأحداث والمفاهيم، ويوضح العلاقات بينها. يتم تخزين هذه المعلومات عادةً في قاعدة بيانات رسوم بيانية ويتم تصورها كهيكل رسومي. تعمل الرسوم البيانية المعرفية على وضع البيانات في سياقها من خلال الربط والبيانات الوصفية الدلالية، مما يوفر إطارًا لدمج البيانات وتوحيدها وتحليلها ومشاركتها. وتُستخدم هذه الرسوم البيانية لتخزين أوصاف مترابطة للكيانات مع ترميز الدلالات أو العلاقات الحرة التي تكمن وراء هذه الكيانات. إنها أداة فعالة لتنظيم المعلومات بهدف تسهيل الوصول إليها وفهمها، مما يسمح لأنظمة الإجابة على الأسئلة ومحركات البحث باسترداد وإعادة استخدام إجابات شاملة لاستفسارات معينة.

المكونات الأساسية للرسم البياني المعرفي

المكونات الرئيسية: يتكون الرسم البياني المعرفي عادةً من ثلاثة مكونات رئيسية: العقد (Nodes)، والعلاقات (Relationships أو Edges)، والمبادئ التنظيمية (Organizing Principles) أو المخططات (Schemas).

• العقد (Nodes): تمثل الكيانات في العالم الحقيقي مثل الأشخاص أو الأماكن أو الأشياء أو الأحداث أو المفاهيم. تحتوي كل عقدة عادةً على تسمية (أو عدة تسميات) لتحديد نوع العقدة، وقد تحتوي اختياريًا على خاصية واحدة أو أكثر (سمات).
• العلاقات (Relationships/Edges): تربط عقدتين ببعضهما البعض وتوضح كيفية ارتباط الكيانات. تمامًا مثل العقد، تحتوي كل علاقة على تسمية تحدد نوع العلاقة وقد تحتوي اختياريًا على خاصية واحدة أو أكثر.
• المبادئ التنظيمية (Organizing Principles) أو المخطط (Schema) أو الأنطولوجيا (Ontology): هي إطار عمل أو مخطط ينظم العقد والعلاقات وفقًا للمفاهيم الأساسية الضرورية لحالات الاستخدام المعنية. يمكن اعتبار المبدأ التنظيمي بمثابة خريطة مفاهيمية أو طبقة بيانات وصفية تراكبية فوق البيانات والعلاقات في الرسم البياني. تختلف تعريفات الرسوم البيانية المعرفية، ولكنها تتفق عمومًا على أن المكونات الأساسية هي العقد والعلاقات التي تصف الكيانات وكيفية ارتباطها.

فوائد استخدام الرسوم البيانية المعرفية

العديد من الفوائد: تقدم الرسوم البيانية المعرفية العديد من الفوائد التي تجعلها أداة قوية لتحويل البيانات إلى معرفة قابلة للتطبيق. تساعد هذه الرسوم البيانية في توحيد الوصول إلى البيانات، وتوفير تكامل مرن للبيانات، وأتمتة إدارة البيانات، مما يعزز فهمًا أعمق للعلاقات المعقدة بين نقاط البيانات المختلفة.

الفوائد الرئيسية: من بين الفوائد الرئيسية:

• تحسين نتائج البحث: تعمل الرسوم البيانية المعرفية على تغيير كيفية بحثنا عن المعلومات والعثور عليها عبر الويب، حيث تنظم الحقائق حول الأشخاص والأماكن والأشياء في شبكة من الكيانات. عند إجراء بحث، تستخدم الاتصالات بين الكيانات لعرض النتائج الأكثر صلة بالسياق، مثل ما يظهر في لوحة المعرفة من جوجل (Google Knowledge Panel).
• تبسيط تكامل البيانات: توفر الرسوم البيانية المعرفية إطار عمل للربط بين مصادر البيانات المتنوعة وغير المتجانسة، مما يسمح بدمج المعلومات من أجزاء مختلفة من الشركة، حتى من "صوامع البيانات" التقليدية. وهذا يعزز مشاركة المعلومات وإعادة استخدامها.
• كشف الأنماط والعلاقات المخفية: من خلال تحليل العلاقات والأنماط في الرسم البياني المعرفي، يصبح من الأسهل اكتشاف الاحتيال المحتمل أو التهديدات الأمنية، أو تحديد العلاقات البعيدة بين الكيانات التي قد لا تكون واضحة في البيانات التقليدية.
• دعم أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية لترسيخ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالمعلومات الخاصة بالمجال أو بالشركة (تقنية GraphRAG)، مما يزيد من دقة الاستجابة ويحسن قابلية التفسير من خلال السياق الذي توفره علاقات البيانات. كما أنها مفيدة في اكتشاف الأدوية في الرعاية الصحية، حيث تنظم العلاقات داخل البحث الطبي لدعم التشخيص وخطط العلاج.
• تحسين الكفاءة التشغيلية: في إدارة سلسلة التوريد، يمكن للرسم البياني المعرفي أن يمثل شبكة الموردين والمواد الخام والمنتجات واللوجستيات، مما يتيح رؤية شاملة وتحديد نقاط الضعف والتنبؤ بالاضطرابات. كما أنها تدعم أنظمة إدارة البيانات الرئيسية (Master Data Management) للحصول على عرض موحد للعملاء.
• إثراء المعرفة وتوليد معرفة جديدة: يمكن لجهود تكامل البيانات حول الرسوم البيانية المعرفية أن تدعم إنشاء معرفة جديدة، من خلال إقامة روابط بين نقاط البيانات التي ربما لم تكن مدركة من قبل.

حالات استخدام الرسوم البيانية المعرفية

أدوات متعددة الاستخدامات: تُعد الرسوم البيانية المعرفية أدوات متعددة الاستخدامات ويمكن تطبيقها في مجموعة واسعة من الصناعات والمهام، مما يساعد المؤسسات على تحقيق فهم أعمق لبياناتها المعقدة واستخلاص رؤى قيمة. تشمل حالات الاستخدام الشائعة للرسوم البيانية المعرفية ما يلي:

• محركات البحث وأنظمة التوصية: تستخدم الشركات الكبرى مثل جوجل وفيسبوك وأمازون الرسوم البيانية المعرفية لتحسين دقة نتائج البحث وتخصيص توصيات المنتجات أو المحتوى للمستخدمين بناءً على تفاعلاتهم وسلوكهم.
• اكتشاف الاحتيال والتحليلات المالية: في قطاع الخدمات المالية، تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية لتمثيل شبكات المعاملات والمشاركين فيها، مما يتيح تحديد الأنشطة المشبوهة والتحقيق في الاحتيال المحتمل، ومكافحة غسيل الأموال من خلال فهم تدفق الأموال والعلاقات بين العملاء.
• إدارة البيانات الرئيسية (MDM): توفر الرسوم البيانية المعرفية قاعدة بيانات منظمة وشاملة لبيانات العملاء وتفاعلاتهم، مما يضمن وجود رؤية موحدة ودقيقة للعملاء، خاصة للشركات التي لديها أقسام أو تطبيقات متعددة تتعامل مع العملاء.
• إدارة سلسلة التوريد: تساعد الرسوم البيانية المعرفية في تمثيل شبكة الموردين والمواد الخام والمنتجات واللوجستيات. توفر هذه الرؤية الشاملة لسلسلة التوريد للمديرين القدرة على تحديد نقاط الضعف والتنبؤ بالاضطرابات، وتحسين المسارات اللوجستية في الوقت الفعلي.
• الصحافة الاستقصائية: تُستخدم لربط الكيانات الرئيسية (الشركات، الأشخاص، الحسابات المصرفية) والأنشطة قيد التحقيق. يتيح تنظيم هذه الكيانات اكتشاف الأنماط المخفية، مثل العلاقات البعيدة بين الكيانات التي قد لا تكون ظاهرة بوضوح.
• اكتشاف الأدوية والبحوث الطبية: في مجال الرعاية الصحية، تقوم الرسوم البيانية المعرفية بتخزين وتنظيم العلاقات ضمن الأبحاث الطبية، مثل تسلسلات البروتين والجينوم مع البيانات البيئية والكيميائية، مما يساعد على التحقق من التشخيصات وتحديد خطط العلاج الفردية.
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI): تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية لتنظيم المعلومات الخاصة بالمجال، وتُعد أساسًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم بيانات خاصة (تطبيقات RAG)، مما يعزز دقة الاستجابات ويحسن قابلية التفسير.

الاتجاهات المستقبلية في الرسوم البيانية المعرفية

تطورات مستمرة: تشهد الرسوم البيانية المعرفية تطورات مستمرة وواعدة، مدفوعة بالتقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. من المتوقع أن تتسع تطبيقاتها وتزداد كفاءتها، مما يجعلها مكونًا أساسيًا في العديد من الأنظمة الذكية.

الاتجاهات الرئيسية: تشمل الاتجاهات المستقبلية الرئيسية:

• التعلم الآلي وتضمينات الرسوم البيانية المعرفية: ستستمر الرسوم البيانية المعرفية في لعب دور مركزي في تمثيل المعلومات المستخلصة باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب. سيتم إدخال المعرفة الخاصة بالمجال المعبر عنها في الرسوم البيانية المعرفية إلى نماذج التعلم الآلي لإنتاج تنبؤات أفضل.
• محاذاة الكيانات المعززة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs): مع نمو كمية البيانات المخزنة في الرسوم البيانية المعرفية، أصبح تطوير طرق موثوقة لمحاذاة كيانات الرسم البياني المعرفي خطوة حاسمة بشكل متزايد في دمج وتماسك بيانات الرسم البياني المعرفي. وقد أدت النجاحات الحديثة لنماذج اللغة الكبيرة، وخاصة فعاليتها في إنتاج تضمينات ذات معنى نحوي، إلى دفع استخدام نماذج اللغة الكبيرة في مهمة محاذاة الكيانات.
• الرسوم البيانية المعرفية الافتراضية (Virtual Knowledge Graphs): على عكس الرسوم البيانية المعرفية التقليدية التي تخزن المعلومات في قواعد بيانات متخصصة، ستعتمد الرسوم البيانية المعرفية الافتراضية بشكل متزايد على قواعد البيانات العلائقية الأساسية أو بحيرات البيانات للإجابة على الاستعلامات على الرسم البياني، مما يوفر مرونة وكفاءة أكبر في إدارة البيانات.
• التكامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI): سيصبح دور الرسوم البيانية المعرفية أكثر أهمية في توفير سياق موثوق به ودقيق لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، خاصة في تطبيقات مثل الروبوتات الدردشة وأنظمة الإجابة على الأسئلة، مما يضمن استجابات أكثر إفادة ودقة.
• أتمتة إنشاء الرسوم البيانية المعرفية: تهدف التطورات المستقبلية إلى أتمتة إنشاء الرسوم البيانية المعرفية وتعميق تكامل نماذج الذكاء الاصطناعي للحصول على أنظمة أكثر جدارة بالثقة وذكاءً.