في عالم رقمي متزايد، لا يكمن التحدي دائمًا في نقص المعلومات، بل في عدم القدرة على الوصول إليها بكفاءة. هذه المشكلة الأساسية، وهي مصدر متكرر للاحتكاك عبر عدد لا يحصى من المواقع الإلكترونية والمنتجات الرقمية، ألهمت مهندس البرمجيات Shrikrishna Joisa لإنشاء OpenSpeechAI، وهي منصة مبتكرة مصممة لتحويل كيفية تواصل المؤسسات وعثور المستخدمين على الإجابات.
Joisa، مهندس برمجيات متمرس في مدينة نيويورك، متخصص في الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لاحظ مشكلة منتشرة: تستثمر الشركات بشكل كبير في إنشاء توثيق شامل وأسئلة وأجوبة وصفحات منتجات مفصلة، ومع ذلك غالبًا ما يغادر الزوار مع أسئلة دون إجابة. الجاني، كما يوضح، ليس البيانات المفقودة، بل التنقل الذي يستغرق وقتًا طويلاً وتجربة المستخدم المحدودة للمواقع الإلكترونية التقليدية.
"أسست OpenSpeechAI بعد ملاحظة متكررة لنفس الاحتكاك عبر المنتجات الرقمية ومواقع الشركات: المعلومات موجودة، لكن المستخدمين لم يتمكنوا من الوصول إليها بكفاءة"، قال Joisa في مقابلة. "تستثمر الفرق بشكل كبير في التوثيق وأسئلة وأجوبة وصفحات المنتجات، ومع ذلك لا يزال الزوار يغادرون مع أسئلة دون إجابة ببساطة لأن التنقل يستغرق وقتًا طويلاً وتجربة المستخدم محدودة."
كان دافعه شخصيًا للغاية. "أكره عندما يغادر الزوار موقعي مع أسئلة دون إجابة. تقضي أسابيع في كتابة التوثيق، وإنشاء صفحات أسئلة وأجوبة، وإضافة أوصاف مفصلة للمنتج. ومع ذلك، لا يزال الناس يراسلونك بطرح أسئلة موجودة في الصفحة الثالثة من مستنداتك."
المشكلة الأساسية، كما يؤكد Joisa، ليست غياب المعلومات، بل قابلية اكتشافها. "المعلومات موجودة؛ الأمر فقط أن الناس لا يستطيعون العثور عليها"، قال. "لن يحفروا في 47 صفحة من ملفات PDF للحصول على إجابة، وبالتأكيد لن يقضوا 10 دقائق في التنقل عبر بنية موقعك."
تم تصور OpenSpeechAI كمضاد لهذا الاختباء والبحث الرقمي. فرضيته بسيطة بشكل خادع ولكنها مؤثرة بعمق: قم بتحميل محتواك، وتدريب وكيل الذكاء الاصطناعي، ودعه يجيب على أسئلة الزوار في الوقت الفعلي. يسد هذا النهج الفجوة من خلال جعل المعرفة الحالية محادثة ويمكن الوصول إليها على الفور، مما يسمح للمؤسسات بإظهار المعلومات ذات الصلة من خلال "استجابات الذكاء الاصطناعي المبنية على أساس." الهدف، كما يؤكد Joisa، "لم يكن استبدال التوثيق، بل جعله قابلاً للاستخدام."
سد فجوة المعلومات بين B2B و B2C
وفقًا لتقرير حديث من Master of Code، اعتمدت أو تخطط ما يقرب من 70% إلى 80% من الشركات لاعتماد روبوتات الدردشة لخدمة العملاء والمشاركة القائمة على الذكاء الاصطناعي. تشير بيانات 2026 الأخيرة إلى أن 78% من الشركات قد نفذت الذكاء الاصطناعي التحادثي في وظيفة أساسية واحدة على الأقل. معدل الاعتماد أعلى في قطاع B2B (60%) مقارنة بقطاع B2C (42%)، مدفوعًا بتوفير التكاليف والطلب على الخدمة 7×24.
تتجاوز الحاجة إلى OpenSpeechAI خصوصيات الصناعة، مما يثبت أنها حيوية لكل من منصات الأعمال إلى الأعمال (B2B) والأعمال إلى المستهلك (B2C). كما يوضح Joisa، "تكافح كل من منصات B2B و B2C مع اكتشاف المعلومات"، قال. "في بيئات B2B، غالبًا ما يحتاج المشترون إلى توضيح تقني قبل اتخاذ القرارات. في بيئات B2C، يتوقع المستخدمون إجابات فورية وإرشادات شخصية."
غالبًا ما تقصر روبوتات الدردشة التقليدية، معتمدة على تدفقات نصية أو توليد لغة عامة يمكن أن يحد من فائدتها. يميز OpenSpeechAI نفسه من خلال استرجاع وتأسيس الردود مباشرة في المواد المعتمدة الخاصة بالمؤسسة. يمكّن هذا من توفير إجابات سياقية ودقيقة بدلاً من ردود قالبية، مما يقلل بشكل كبير من الاحتكاك في رحلات العملاء مع ضمان اتساق العلامة التجارية.
وفقًا لـ تقرير 2025 من Statista، تحتوي ما يقرب من نصف استجابات روبوتات الدردشة من روبوتات الدردشة الشائعة (الإصدارات المجانية من ChatGPT و Gemini و Copilot و Perplexity) على مشكلات في الدقة (48 بالمائة). أيضًا، كان لدى 17 بالمائة أخطاء كبيرة، تتعلق بشكل رئيسي بالمصادر والسياق المفقود. بالمقارنة مع تقرير Statistica في ديسمبر 2024، كان معدل الاستجابات غير الدقيقة أعلى بكثير: 72 بالمائة لجميع نماذج اللغة الكبيرة الأربعة، مما يثبت أن تحسينات كبيرة يتم إجراؤها، ومع ذلك يلزم المزيد من العمل لتحسين نماذج اللغة الكبيرة بشكل عام.
التغلب على قيود روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي الحالية
Joisa على دراية كبيرة بأوجه القصور الحالية السائدة في العديد من مساعدي روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي. "واحدة من أكبر القيود هي الموثوقية؛ تنشئ العديد من روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي استجابات طلقة، ولكن بدون تأسيس تلك الاستجابات في محتوى معتمد، فإنها تخاطر بإنتاج هلوسات أو إجابات غامضة"، قال
بعيدًا عن الطلاقة المجردة، يشير إلى نقص العمق في العديد من الأنظمة. "قيد آخر هو التفاعل على مستوى السطح." كما يوضح Joisa: "بعض الأنظمة تستجيب بشكل محادثة، لكنها تفتقر إلى الاسترجاع المنظم أو إدارة الذاكرة السياقية أو التكامل مع قاعدة المعرفة الحقيقية للشركة. بدون تلك المكونات، يمكن أن يشعر مساعدو الذكاء الاصطناعي بالفائدة في البداية ولكنهم يفشلون في الاستعلامات الأكثر تعقيدًا."
يعالج OpenSpeechAI هذه المشكلات مباشرة من خلال إعطاء الأولوية للدقة واسترجاع السياق والتكامل العميق مع قاعدة معرفة المؤسسة.
فن اللغة المحادثة والمتاحة
ضمان بقاء OpenSpeechAI محادثًا ويمكن الوصول إليه في اللغة أمر أساسي في تصميمه. يوضح Joisa: "يبدأ الحفاظ على وضوح المحادثة بالسياق. يتم إنشاء كل استجابة بناءً على استعلام المستخدم المحدد والمحتوى الأكثر صلة المسترجع، بدلاً من الاعتماد على نصوص ثابتة أو ردود عامة."
ميزة حاسمة هي تكيفها التلقائي مع اللغة. "يكتشف النظام أيضًا اللغة من مدخلات المستخدم ويستجيب وفقًا لذلك، مما يسمح للتفاعلات بالبقاء طبيعية دون الحاجة إلى تكوين يدوي. من خلال الجمع بين التأسيس السياقي والتكيف التلقائي مع اللغة، يظل المساعد محادثًا مع البقاء متوافقًا مع المواد المصدر المعتمدة." وهذا يعني أن زائرًا من إسبانيا يطرح سؤالاً في الساعة 2 صباحًا سيحصل على إجابة بالإسبانية، بسلاسة ودون أي إعداد يدوي.
التأسيس كمستقبل التفاعل مع الذكاء الاصطناعي
الدافع وراء OpenSpeechAI - جعل المحتوى الحالي في متناول اليد في الوقت الفعلي من خلال تأسيس الردود مباشرة في المواد الخاصة بالمؤسسة - هو ما يعتقد Joisa أنه يضعه كمستقبل التفاعل مع الذكاء الاصطناعي.
"مع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي، تصبح الثقة محورية"، قال. "يحتاج المستخدمون والمؤسسات إلى أنظمة ليست طلقة فحسب بل دقيقة. يضمن تأسيس الردود في المواد الخاصة بالمؤسسة أن الإجابات قابلة للتتبع ومتوافقة مع المعلومات المعتمدة."
يشير هذا النهج إلى تحول نموذجي. "ينقل هذا النهج الذكاء الاصطناعي من كونه طبقة محادثة عامة إلى أن يصبح نقطة وصول ذكية للمعرفة المنظمة؛ بدلاً من استبدال المحتوى، فإنه يعزز قابليته للاستخدام." يعتقد Joisa بحزم في الاستدامة طويلة الأجل لهذا النموذج: "على المدى الطويل، ستكون الأنظمة التي تجمع بين الاسترجاع والتحقق والواجهات المحادثة أكثر استدامة من الأدوات التوليدية البحتة."
الدور الذي لا غنى عنه للقدرة متعددة اللغات
في مشهد رقمي معولم، ليس الدعم متعدد اللغات مجرد ميزة، بل ضرورة. "الجماهير الرقمية عالمية، ولا تتبع تفاعلات المستخدم حدودًا لغوية واحدة. يقلل تمكين القدرة متعددة اللغات من الاحتكاك ويجعل الدعم متاحًا عبر المناطق دون الحاجة إلى نشر منفصل أو تكوين يدوي."
يستفيد OpenSpeechAI من نماذج اللغة المتقدمة لدعم أكثر من 50 لغة منطوقة على نطاق واسع، ويكتشف تلقائيًا لغة الزائر ويستجيب وفقًا لذلك. "التركيز ليس مجرد ترجمة، بل الحفاظ على السياق والنية مع تأسيس الردود في المواد المصدر للمؤسسة"، قال. "هذا يضمن أن المستخدمين يمكنهم الوصول إلى معلومات دقيقة في اللغة التي يشعرون بأكبر قدر من الراحة في استخدامها."
الطريق أمامنا: التطور مع احتياجات المستخدم
بالنظر إلى الأمام، يؤكد Joisa أن تطوير منتج OpenSpeechAI سيظل ديناميكيًا ومتمحورًا حول المستخدم. "سيستمر تطوير المنتج في التشكل من خلال ملاحظات المستخدم الحقيقية"، قال. "بينما يركز النظام الأساسي على استرجاع المعرفة والتفاعل المحادثة، نحن نعمل بنشاط على تحسين واجهة المستخدم، وتوسيع أدوات الدعم، وتحسين كيفية إدارة المؤسسات وتحديث محتواها."
مع نمو الاعتماد، سيتوسع التركيز إلى ما هو أبعد من القدرات الأساسية إلى القابلية للاستخدام والدعم. "يتضمن ذلك تحليلات أفضل، وسير عمل تكوين أوضح، وتحسينات متكررة بناءً على كيفية تفاعل المستخدمين فعليًا مع النظام"، قال Joisa. "الهدف طويل الأجل هو تطوير المنصة بمسؤولية - توسيع الميزات دون المساس بالموثوقية أو الوضوح أو الأداء."
