في عصر الذكاء الاصطناعي، تعاني المؤسسات من تحديات هيكلية خطيرة تتعلق بتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي. بينما تسعى هذه المؤسسات لاكتساب قدرات جديدة، فإن缺乏 البنية التحتية الملائمة للحكم على هذه القدرات يمكن أن يؤدي إلى تكرار الأخطاء التي عانت منها الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي، والتي تعرضت لمعدل فشل يصل إلى 95%.

قدم الباحثون الهندسة المعمارية ثلاثية الحلقات كحل مبتكر للتحديات التي تواجه المنظمات المنصات. تتكون هذه الهندسة من ثلاث حلقات:

- **حلقة 1**: تمثل بنية الإنتاج الحالية التي تعتمد عليها المنظمة.
- **حلقة 2**: تتضمن طبقة الفيدرالية القائمة على الذكاء الاصطناعي المعتمد على استراتيجيات (Strategies-based agentic AI)، والتي تعمل كالنظام التشغيلي للمؤسسة من حيث تجريد الموارد وتنسيق العمليات.
- **حلقة 3**: تضم طبقة الذكاء المتقدمة المعتمدة على نماذج اللغة الضخمة (Large Language Models) التي تضيف ذكاءً متطورًا وتعقيدًا لبنية المنظمة.

من خلال هذه البنية، تصبح المؤسسات قادرة على السيطرة على التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، حيث يتمكن صناع القرار من تتبع العواقب والتأكد من تنفيذ الأذونات، مما يُمكن من تحسين مستوى التحكم والامتثال في المنظمات.

مع كل تحسين في قدرات نماذج اللغة الضخمة، تزداد متطلبات الحوكمة بالتوازي، مما يضيف قيمة قيّمة للعمليات المؤسسية ويعزز من كفاءة إدارة المخاطر. تمت مراجعة هذه الهندسة المعمارية عبر سنوات من التطبيق في مجالات متنوعة مثل الخدمات المالية والحكومة والتدقيق، مما يُظهر قدرتها على الاستجابة لتحديات الواقع المعاصر.