HP تتحرك نحو نموذج تشغيلي مدعوم بالذكاء الاصطناعي
وسّعت HP استخدام منصة OpenAI Frontier داخل عملياتها العالمية بهدف رفع كفاءة سير العمل المؤسسي وتسريع الإنتاج في مجالات متعددة، من هندسة البرمجيات إلى الأمن السيبراني وإدارة أجهزة الموظفين وشبكات الشركاء. وتأتي هذه الخطوة بعد بدء الاختبارات الأولية في فبراير 2026، حيث أظهرت التجارب المبكرة مكاسب تشغيلية ملموسة دفعت الشركة إلى الانتقال من نطاق التجربة إلى نموذج أوسع على مستوى المؤسسة.
الفكرة الأساسية من هذا التوسع لا تقتصر على إضافة أدوات ذكاء اصطناعي إلى بيئة العمل، بل على ربط الوصول إلى النماذج بالسياق التشغيلي والبيانات ذات الصلة وآليات القياس، بما يسمح بتحويل الذكاء الاصطناعي من أداة فردية إلى جزء من البنية التشغيلية اليومية. ووفقاً لنهج HP، توفر Frontier طبقة وصل بين الأنظمة والفرق والبيانات، بما يساعد على توحيد طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة.
نتائج أولية لافتة في هندسة البرمجيات والاستجابة الأمنية
من أبرز المؤشرات التي كشفت عنها الشركة أن أحد المهندسين تمكن من التعامل مع 122 طلب سحب برمجي موزعة على 43 مشروعاً مختلفاً خلال أسابيع قليلة باستخدام نماذج OpenAI. هذا النوع من الإنجاز يعكس قدرة الأدوات الذكية على تقليل أثر تبديل المهام المتكرر، وهو أحد أكثر التحديات استنزافاً للوقت في فرق التطوير الكبيرة، خاصة عندما تعمل الفرق على عدة مستودعات برمجية بالتوازي.
كما أفادت HP بأن فريق الأمن السيبراني نجح في حل عدد من الأخطاء البرمجية خلال يوم واحد فقط، في حين كان إنجاز العمل نفسه يتطلب عادة نحو شهر كامل. هذه النتيجة تبرز الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي في تسريع التشخيص الأولي للمشكلات ورصد الأخطاء في وقت مبكر من دورة التطوير، قبل أن تتضخم تكاليف الإصلاح في المراحل اللاحقة.
ويبدو أن استخدام النماذج هنا لا يقتصر على توليد الاقتراحات أو كتابة الأجزاء البرمجية، بل يمتد إلى قراءة البنية البرمجية، وفهم العلاقات بين المكونات، والتحقق من منطق الكود عبر بيئات عمل متعددة. هذا النمط من الاستخدام يختصر الوقت الضائع بين المراجعة والاختبار والتصحيح، ويمنح الفرق التقنية مساحة أكبر للتركيز على القرارات المعمارية عالية القيمة.
تقسيم الأدوار بين ChatGPT وCodex داخل المؤسسة
اعتمدت HP بنية تشغيلية تفصل بين النماذج وفقاً لطبيعة المهمة. فـ ChatGPT يُستخدم في الأعمال المعرفية العامة مثل البحث الداخلي، وتحليل البيانات، وتوليد الأفكار، وتفعيل بعض التدفقات التشغيلية الآلية. أما Codex فيُخصص للمهام البرمجية المتقدمة، بما في ذلك تخطيط مراحل التطوير، وبناء الهياكل الأولية لواجهات المستخدم، وإدارة مهام تسليم البرمجيات المتوازية.
هذا الفصل بين الأدوات يحمل بعداً مهماً من منظور إدارة الجودة. فعندما تُوزَّع المهام بحسب النوع بدقة، تقل احتمالات الأخطاء الناتجة عن استخدام نموذج واحد في سياقات متعددة تختلف فيها الحاجة بين الفهم اللغوي العريض والتنفيذ البرمجي المتخصص. كما أن هذا التنظيم يساعد في ضبط المخرجات، وجعلها أكثر قابلية للمراجعة والتدقيق داخل بيئات المؤسسات الكبيرة.
وتشير تصريحات داخلية من فريق الهندسة إلى أن الاعتماد اليومي على هذه الأدوات أصبح جزءاً من الروتين العملي، لا مجرد تجربة جانبية. وهذا التحول مهم لأنه يوضح أن الذكاء الاصطناعي بدأ يندمج في طريقة العمل نفسها، لا في النتائج النهائية فقط.
قنوات الشركاء تمثل اختباراً واسع النطاق للذكاء الاصطناعي
تواجه HP تحدياً إضافياً يتمثل في حجم شبكة شركائها الخارجيين. فالشركة تقول إن أكثر من 80% من أعمالها تمر عبر منظومة القنوات، وأن أكثر من 100 ألف شريك حول العالم يستخدمون بوابة HP Partner Portal. في هذا السياق، يصبح أي تباطؤ في الواجهات أو خلل في البيانات الإدارية مشكلة تشغيلية مباشرة، لأن تدفق العمل لا يعتمد على فريق داخلي فقط بل على شبكة خارجية واسعة ومتداخلة.
لهذا السبب، تستخدم HP منصة Frontier لبناء طبقة خدمة ذاتية موحدة تشمل واجهات المتاجر، وتواصل الشركاء، والقنوات الصوتية. وتعمل الوكلاء الذكيون ضمن هذا الإطار على إرشاد المستخدمين، وتسهيل التنقل داخل البرامج، وتقديم معلومات تشغيلية تساعد في إنجاز المهام بسرعة أكبر.
ومن الناحية العملية، يعني ذلك تقليل الاعتماد على التدخل البشري في الطلبات الروتينية، مثل الاستفسارات المتعلقة بقيود المخزون أو مسارات الضمان أو الإجراءات الإدارية المتكررة. وكلما ازدادت قدرة النظام على الإجابة المباشرة والدقيقة، تحسنت سرعة الانتقال من المعلومة إلى القرار.
إدارة الأسطول التقني عبر منصة تجربة الموظف
في جانب آخر، تربط HP Frontier بمنصة HP Workforce Experience Platform، وهي لوحة تحكم مركزية تستخدمها فرق تقنية المعلومات لمراقبة أساطيل الأجهزة على مستوى المؤسسة. ومع اتساع البصمة الرقمية للشركات، أصبحت بيانات صحة الأجهزة وتسجيلات الأعطال واتصالات الشبكات ومؤشرات الأداء تولد كميات ضخمة من البيانات يصعب على الإنسان تحليلها بشكل يدوي ومستمر.
هنا يدخل الذكاء الاصطناعي لتحليل إشارات القياس والعمليات والأنماط التشغيلية وسجلات التشغيل، بهدف اكتشاف الأعطال مثل تجمد التطبيقات أو مشاكل الاتصال اللاسلكي أو أعطال النظام. ويتيح هذا النهج لفرق الدعم التحرك بناءً على تحليل مسبق للبيانات، بدل الاكتفاء بشكاوى المستخدمين بعد وقوع المشكلة.
كما أن هذا النوع من التكامل يمنح مسؤولي تقنية المعلومات رؤية أقرب إلى مفهوم "لوحة واحدة لكل شيء"، حيث يمكنهم متابعة الحالة العامة للأسطول الرقمي والاستجابة بسرعة أكبر. وفي المؤسسات الكبيرة، تعد هذه السرعة عاملاً حاسماً في تقليل التوقفات وتحسين تجربة الموظفين.
الحوكمة والأمن جزء من معادلة التوسع
رغم الزخم الواضح في المكاسب التشغيلية، تضع HP الحوكمة في قلب هذا التوسع. فالشركات التي تسمح بتعدد نماذج الذكاء الاصطناعي داخل الأقسام المختلفة تواجه خطر ما يُعرف بالانتشار غير المنضبط للأدوات، وهو ما قد يؤدي إلى ظهور بيئات "تقنية ظل" يصعب مراقبتها أو تدقيق مخرجاتها.
من هذا المنطلق، تؤكد الشركة أن Frontier تساعد في توحيد الوصول، وإدارة الأذونات، وتحديد معايير التقييم، والتحكم في النشر. هذا الإطار ضروري حتى لا تتحول الأتمتة إلى مصدر جديد للمخاطر، خصوصاً في البيئات التي تتعامل مع بيانات حساسة أو عمليات تعتمد على الدقة العالية.
كما أن الأمن السيبراني يشكل نموذجاً عملياً على هذا التوازن بين الكفاءة والرقابة. فبينما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخفف عبء مراجعة السجلات والبحث عن الثغرات، يبقى القرار النهائي تحت إشراف بشري يراجع ما تنتجه النماذج ويقيّم موثوقيته. وتقدّر HP أن الأتمتة قد توفر نحو 82 ساعة أسبوعياً من وقت فرق الأمن، وهي مساحة زمنية يمكن توجيهها إلى التحليل المتقدم والاستجابة الاستباقية بدلاً من الأعمال المتكررة.
في المحصلة، لا يبدو توسع HP في OpenAI Frontier مجرد تحديث تقني، بل إعادة صياغة لطريقة تشغيل المؤسسة نفسها. فالهدف هو بناء بنية أكثر مرونة وأماناً، قادرة على التعامل مع تعقيد العمليات الحديثة دون التضحية بالرقابة أو قابلية التوسع.