مقدمة: الذكاء الاصطناعي في Zoom

مقدمة إلى ورقة Zoom AI البيضاء الخاصة بـ Zoom Workplace والندوات عبر الويب والفعاليات

يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة ويصبح جزءًا لا يتجزأ من الحياة اليومية، حيث يدعم كل شيء من النماذج اللغوية الكبيرة والصغيرة إلى الوظائف الخوارزمية المتخصصة. وبينما يتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي تفاعلاً سلسًا بين البشر والآلات لإنشاء المحتوى، وحل المشكلات، واتخاذ القرار، يوجد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تطبيقات أكثر تخصصًا. تعمل أدوات الأتمتة على تبسيط سير العمل، بينما تساعد خدمات مثل إضافة التسميات التوضيحية والترجمة على إزالة حواجز التواصل، مما يجعل التعاون أكثر كفاءة وإتاحة. ومع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي، تعمل تطبيقاته على إحداث تحول في الصناعات من خلال تعزيز الكفاءة والدقة والابتكار، وإعادة تشكيل الطريقة التي تعمل بها الشركات بشكل أساسي.

نظرًا لتنامي دور الذكاء الاصطناعي في مكان العمل الحديث، يشرح هذا المستند كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي عبر منصة Zoom. وهو يصف الأساس المشترك للذكاء الاصطناعي في Zoom، وميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة بكل منتج والمضمنة في منتجات Zoom المختلفة، وZoomMate بوصفه سطح عمل الذكاء الاصطناعي الأوسع الذي يساعد المستخدمين على الانتقال من المحادثة إلى الإتمام. وتهدف هذه الأقسام معًا إلى مساعدة القراء على فهم كيف يستخدم Zoom الذكاء الاصطناعي عبر التواصل والتعاون والإنتاجية والمتابعة.

Zoom AI

Zoom AI هي طبقة الذكاء الاصطناعي المشتركة التي تدعم التجارب الممكّنة بالذكاء الاصطناعي عبر منصة Zoom. وهي تتضمن المجموعة الأوسع من تقنيات الذكاء الاصطناعي والنماذج والأنظمة الداعمة التي يستخدمها Zoom لتقديم ميزات ذكية عبر منتجاته. عمليًا، تمثل Zoom AI الأساس الذي يمكّن Zoom من توفير تجارب مدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر التواصل والتعاون والإنتاجية والمتابعة، بدلًا من حصر الذكاء الاصطناعي في ميزة مستقلة واحدة أو تطبيق واحد.

تدعم طبقة الذكاء الاصطناعي المشتركة هذه ZoomMate، وكذلك مجموعة واسعة من القدرات الخاصة بكل منتج، بما في ذلك ميزات مثل الترجمة الفورية، ونسخ، والأسئلة أثناء الاجتماع، وعزل الصوت الشخصي، وإنشاء الدردشة، وغيرها من التجارب المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وهي تتضمن نهج Zoom متعدد النماذج ومتعدد النشر للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معمارية الاتحاد الخاصة به، وZoom-Hosted Models Plus (ZM+)، وZoom-Hosted Models Only (ZMO)، وعروض الذكاء الاصطناعي المحلية. وتشكّل هذه الأساليب معًا الأساس التقني للذكاء الاصطناعي عبر منصة Zoom.

ميزات الذكاء الاصطناعي

ميزات الذكاء الاصطناعي: إمكانات ذكاء اصطناعي مدمجة توفر مساعدة مركزة عبر منتجات Zoom

ميزات Zoom AI هي قدرات خاصة بكل منتج تستخدم الذكاء الاصطناعي داخل منتجات Zoom وسير العمل المحددة، وعادةً ما تكون مدمجة مباشرةً في تجربة المنتج حيث تتم المهمة. وهي مصممة للمساعدة في أنشطة محددة مثل تلخيص اجتماع، وصياغة رسالة دردشة، واقتراح رد على البريد الإلكتروني، والإجابة عن سؤال أثناء اجتماع مباشر، أو إنشاء ملخص بعد المكالمة.

يمكن لهذه الميزات أن تعمل بمفردها داخل المنتج الذي تظهر فيه، لكنها تستطيع أيضًا إنتاج مخرجات تدعم تجارب ZoomMate الأوسع. على سبيل المثال، قد يصبح ملخص للاجتماع تم إنشاؤه بعد اجتماع Zoom سياقًا مفيدًا لاحقًا لـ ZoomMate، بينما تُصمم ميزة مثل إنشاء الدردشة أو الأسئلة أثناء الاجتماع أساسًا للمساعدة في تلك التجربة الفورية داخل المنتج. وبهذه الطريقة، تمثل ميزات Zoom AI طبقة الذكاء الاصطناعي الموزعة على مستوى المنتج عبر Zoom.

تشمل الأمثلة ميزات عبر الاجتماعات والدردشة والسبورة البيضاء والفعاليات والبريد والتقويم والهاتف، مثل ملخصات للاجتماع، والأسئلة أثناء الاجتماع، والنسخ، وMy Notes، وإنشاء الدردشة، وتلخيص الدردشة، وملخصات القناة، والترجمة، وصياغة البريد الإلكتروني والردود عليه، ومساعدة الجدولة، وملخصات المكالمات، وميزات البريد الصوتي، واستخراج المهام.

ZoomMate

ZoomMate: زميلك الذكي في العمل داخل Zoom Workplace الذي يساعدك على إنجاز المزيد من المحادثة إلى الإتمام

ZoomMate هو زميل رقمي ذكي وتفاعلي يقع في قلب منصة Zoom Workplace، وهو مصمم لتعزيز الإنتاجية، وتبسيط التعاون، وتقليل عبء عمل الموظف.

كل يوم، تزداد أدوات الذكاء الاصطناعي اندماجًا في القوى العاملة الحديثة، ولم تعد تقتصر على أداء مهام محددة — مثل أتمتة إدخال البيانات، أو صياغة البريد الإلكتروني، أو توليد التقارير، أو تنفيذ الوظائف الخوارزمية الأساسية. بل تمثل أدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة تحولًا جذريًا يغير طريقة عملنا بشكل أساسي. ويجسد ZoomMate ذلك، إذ يتجاوز الأتمتة البسيطة للمهام من خلال العمل كزميل مخصص يساعد المستخدمين على إنجاز المزيد من المحادثة إلى الإتمام.

على سبيل المثال، تخيل قائد مبيعات يستعد لاجتماع مهم مع عميل. قد يبدأ العمل باجتماع Zoom حديث يناقش فيه الفريق أولويات العميل والمخاطر التنافسية والأسئلة التقنية المفتوحة. ومن تلك المحادثة، يمكن لميزات الذكاء الاصطناعي في Zoom إنشاء ملخص للاجتماع، وتحديد بنود العمل، وإبراز مسؤوليات المتابعة الموكلة إلى أعضاء مختلفين في الفريق. ويمكن للمستخدم بعد ذلك اللجوء إلى ZoomMate لمتابعة العمل من هناك بدلًا من البدء من جديد في أداة منفصلة.

وباستخدام السياق من Zoom Workplace والأنظمة المتصلة، يمكن لـ ZoomMate جمع ملخص للاجتماع، ومراجعة مناقشات الدردشة ذات الصلة، والرجوع إلى المواد الداعمة في Zoom Canvas، واستخراج سياق الحساب من CRM متصل، ودمج أبحاث إضافية من مصادر داخلية أو خارجية معتمدة. ومن هذا السياق المدمج، يمكن لـ ZoomMate المساعدة في إعداد إحاطة عن العميل، وصياغة مخطط مقترح، وإنشاء مهام متابعة، وتوليد وثيقة استراتيجية منظمة. وإذا احتاج المستخدم إلى عرض ذلك العمل، يمكن لـ ZoomMate أيضًا المساعدة في تحويل السياق الأساسي نفسه إلى مواد عرض تقديمي باستخدام Zoom Slides.

ما يميز ZoomMate عن مساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي التقليدي هو أن العمل لا يتوقف عند التلخيص أو الصياغة. يمكن لـ ZoomMate المساعدة في نقل السياق إلى الأمام عبر العملية الكاملة، من المحادثة الأصلية، إلى القرارات التي تم اتخاذها، إلى المستندات والإجراءات اللاحقة. وبهذا المعنى، يعمل ZoomMate أقل كأداة لغرض واحد وأكثر كزميل في مكان العمل يساعد المستخدمين على ربط المعلومات، وتنسيق المتابعة، وتحويل العمل الجاري إلى نتائج مكتملة.

بروتوكولات الواجهة

قبل الانتقال إلى ميزات وتدفقات بيانات أكثر تفصيلاً، من المفيد فهم بعض البروتوكولات الأساسية التي تساعد في تشغيل قدرات Zoom للذكاء الاصطناعي. يشرح هذا القسم بروتوكول سياق النموذج (MCP)، وهو أحد معايير التشغيل البيني الرائدة التي تساعد الذكاء الاصطناعي على الاتصال بالأدوات والبيانات وسير العمل والوكلاء الآخرين.

بروتوكول سياق النموذج

بروتوكول سياق النموذج (MCP): معيار لاتصال الذكاء الاصطناعي بالأدوات لإنجاز المزيد

كجزء من معمارية الذكاء الاصطناعي الخاصة به، يستخدم Zoom بروتوكول سياق النموذج (MCP) — وهو معيار مفتوح يتيح اتصالات آمنة بين النماذج والأدوات ومصادر البيانات وسير العمل. يلعب MCP دورًا رئيسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي الوكيلي من خلال الاستغناء عن الحاجة إلى عمليات تكامل لمرة واحدة يتعين على كل شركة بناؤها وصيانتها بشكل منفصل. وبدلاً من ذلك، يوفر إطارًا مشتركًا ومنظمًا يتيح عرض القدرات على نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة متسقة. ويسمح هذا الأساس لأنظمة الذكاء الاصطناعي بأن تتصرف بشكل أقرب إلى الوكلاء الأذكياء — ليس فقط من خلال الإجابة عن الأسئلة، بل أيضًا من خلال اتخاذ إجراءات مباشرة داخل الأنظمة التي يعتمد عليها المستخدمون.

راجع مستندات المطورين الخاصة بـ Zoom لمزيد من المعلومات حول MCP في Zoom.

كيف يعمل MCP عمليًا — مثل الطلب من قائمة الطعام

في جوهره، يقوم MCP على نموذج العميل–الخادم. تخيل بيئة الذكاء الاصطناعي (مثل ChatGPT أو Claude) كعميل يريد إنجاز العمل، والأنظمة الخارجية (مثل Jira أو Confluence أو قاعدة بيانات) كخوادم تنشر ما يمكنها فعله. يقدّم كل خادم قائمة واضحة من الوظائف — مثل “البحث في قاعدة المعرفة” أو “إنشاء مهمة”. ثم يقرر عميل الذكاء الاصطناعي، في منتصف المحادثة، متى وكيف يستخدم تلك الوظائف.

بعبارة أخرى، فإن اتصال الذكاء الاصطناعي بخادم MCP يشبه تمامًا الطلب في مطعم. أنت (الذكاء الاصطناعي) تدخل المطعم، وتتلقى قائمة طعام (قائمة بالخدمات أو الوظائف المتاحة عبر خادم MCP)، ثم تخبره أنت (الذكاء الاصطناعي) بما تريده، فيستجيب. لا يوجد أي تخمين بشأن ما هو متاح أو غير متاح — فكل شيء متاح في القائمة منذ البداية.

تقدّم الأقسام التالية تفاصيل إضافية حول كيفية عمل MCP:

الخطوة 1: إتاحة القدرات عبر الخوادم

يمكن لأي نظام تشغيل خادم MCP. يعمل هذا الخادم كـ“قائمة”، حيث ينشر وصفًا منظمًا للإجراءات التي يدعمها. على سبيل المثال، قد ينشر Jira وظائف مثل “البحث في المشكلات” أو “تحديث التذكرة”. وبما أن هذه الوظائف تتبع التنسيق المشترك لـ MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها فورًا دون هندسة مخصصة.

الخطوة 2: يعمل الذكاء الاصطناعي كعميل

وعلى الجانب الآخر، تؤدي بيئة الذكاء الاصطناعي دور العميل. فهي تقرأ قائمة الوظائف المتاحة، وتتذكرها، وتقرر أيّها تستدعيه عند الرد على مستخدم. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى أن تتم برمجته مسبقًا بآلاف عمليات التكامل الممكنة — فهو يتعلم ببساطة ما هو متاح عند إنشاء الاتصال.

الخطوة 3: تمرير السياق بأمان

يعرّف MCP أيضًا كيفية تمرير السياق والأذونات. يساعد هذا على ضمان أنه عندما يستخدم الذكاء الاصطناعي وظيفة ما، فإنه يفعل ذلك فقط ضمن الحدود التي يُسمح للمستخدم بالوصول إليها. على سبيل المثال، إذا كان لدى المستخدم إذن لرؤية تذاكر Jira الخاصة بفريقه فقط، فإن MCP يضمن أن يحترم الذكاء الاصطناعي هذا النطاق. إن طبقة الأمان هذه هي ما يجعل MCP عمليًا للاستخدام المؤسسي، حيث تكون البيانات الحساسة وضوابط الوصول غير قابلة للتفاوض.

لماذا يُعد MCP مهمًا

من خلال توحيد طريقة اتصال الذكاء الاصطناعي بالأنظمة الخارجية، يزيل MCP احتكاك عمليات التكامل المخصصة ويضمن السلامة والاتساق. ويستفيد المستخدمون لأن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع فقط الإجابة عن الأسئلة، بل يمكنه أيضًا اتخاذ إجراءات مدروسة عبر مجموعة متنوعة من الأدوات بطريقة تبدو سلسة وآمنة.