في عصر يتزايد فيه الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) كموارد إنتاجية في المؤسسات، فإن الحاجة إلى تقييم أداء هذه الأنظمة اقتصاديًا بات أمرًا ملحًا. ولتلبية هذه الحاجة، طرح بحث جديد مفهومًا مبتكرًا يُعرف "Agentomics"، والذي يعدّ إطار عمل يستهدف تقييم وكالات الذكاء الاصطناعي البشرية والاصطناعية.

يعتمد هذا الإطار على تصور جديد لمفهوم سير العمل (Workflow)، حيث يتم تصنيف سير العمل كتركيبة من وكلاء متنوعين. يؤثر الأداء الجماعي لهؤلاء الوكلاء على القيمة الإجمالية، تكاليف النشر، الاعتمادية، والأخطار المحتملة غير المتوقعة.

الهدف هنا هو التعامل مع قيمة سير العمل ككمية تعكس مستوى الفريق، والتي قد تشمل تفاعلات تكاملية، تأثيرات بديلة، ونقاط اختناق، مما يجعل من الضروري فهمها بشكل غير خطي.

عند التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يتم صياغة عملية النشر كمسألة تشكيل ائتلافات، وتحدد القيمة الائتلافية كالفائض الصافي الإضافي الناتج مقارنة بسير العمل البشري التقليدي.

يُستخدم مفهوم قيمة شابلي (Shapley value) لتوزيع الفائض الاقتصادي بين الوكلاء المشاركين، مما يوطد العلاقة بين التقييم، المساءلة، وتسعير السوق.

لتوضيح فائدة هذا الإطار، تم تقديم دراسة حالة تعكس كيف يمكن أن تُحسب مكاسب الإنتاجية، تكاليف النشر، خسائر الاعتمادية، والتكامل الائتلافي في بيئات العمل الهجينة بين البشر والذكاء الاصطناعي.

ما يجعل "Agentomics" ملفتًا هو أنه يمكنه أن يكون علامة فارقة في كيفية قياس قيمة وكالات الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل الجماعية، وتعزيز فهمنا لكيفية استغلال تلك الوكالات بشكل مثمر.