في ظل التطور السريع للذكاء الاصطناعي، أثبتت نماذج اللغات الضخمة (LLMs) قدرتها على تحويل العديد من المهام في مجال هندسة البرمجيات. وفي سياق إدارة العمليات التجارية، بدأ الباحثون في استكشاف استخدام هذه النماذج كأدوات لاشتقاق نماذج العمليات مباشرة من الأوصاف النصية. تتراوح الأساليب الحالية من أنظمة قائمة على الدردشة (chatbot) تساعد في النمذجة النصية التكرارية إلى مساعدات نمذجة آلية بالكامل.

ومع ذلك، نرى أن نمذجة العمليات أمر معقد بطبيعته ولا يمكن معالجته بفاعلية عبر حلول صندوق أسود. لذا، نعمل على تصور عملية النمذجة كنشاط حواري مفتوح، يدعمه أفضل من ذلك تفاعل تدريجي يتضمن كل من البشر ونماذج اللغات الضخمة. وفي نهجنا، يتم تقسيم مهمة النمذجة إلى خطوات أصغر قابلة للإدارة، ويؤدي كل خطوة إلى إنتاج مواد وسيطة وتوثيق صريح للسبب وراء كل قرار نماذجي.

خلال هذه العملية، نقوم بالكشف التدريجي عن العلاقات السلوكية البسيطة التي توجه عملية بناء النموذج. وبالنظر إلى القيود الحالية لنماذج اللغات الضخمة في التفكير بشأن التبعيات المعقدة، نقوم بتكملتها بأدوات متخصصة تم تطويرها في هذا المجال لهيكلة نماذج العمليات بناءً على العلاقات السلوكية. تسمح هذه المقاربة الهجينة بتوليد نماذج متماسكة وذات معنى تتطور من خلال خطوات واضحة وقابلة للتفسير.

في هذه الورقة، نقدم أجندة بحثية ونستعرض براكماس، نظاماً نموذجياً ينفذ هذه الرؤية. يظهر براكماس كيف يمكن لنماذج اللغات الضخمة أن تتعاون مع المستخدمين البشر كخبراء في المجال والنمذجة، لخلق نماذج عمليات متطورة من خلال سير عمل منظم وقابل للتفسير.