في عالم تتسارع فيه تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أصبح من المهم جداً تحسين سير العمل (Workflow) بشكل يجعل منه قاعدة مهمة للمعرفة. تسلط ورقة بحث جديدة منشورة على arXiv الضوء على نموذج مفاهيمي جديد مستوحى من لغة Lisp، والذي يُعتبر مستقلًا عن اللغة، ويهدف إلى تمكين نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) من إدارة الأعمال بشكل أكثر كفاءة.

تتناول هذه الورقة كيف يمكن استخدام سير العمل بطريقة تحدد بشكل واضح العمليات التي تتطلب استخدام الأدوات المختلفة، واسترجاع البيانات، وتقسيم المهام، والتحقق من الهوية البشرية. يتناول النموذج المطروح عدة مفاهيم تتعلق بالمعرفة الدائمة، حيث تُعتبر سير العمل ليس مجرد وسيلة لإنتاج المعرفة، بل يمكن تمثيلها كأشياء معرفية قابلة للمراجعة والاستئناف.

يتميز هذا النموذج بفكرتين رئيسيتين: التحديد (derive) والاستنتاج (infer). حيث أن التحديد هو حسابات محددة ومتعلقة بالحالة المتاحة، بينما الاستنتاج يتعلق بالحكم المستند إلى نماذج اللغة الكبيرة في سياق معين. هذا يفتح آفاقاً جديدة لفهم كيفية تفاعل هذه النماذج مع المعرفة وكيف يمكن أن تتغير مع مرور الوقت.

الخلاصة هي أن هذا النموذج يُقدم رؤية مستقبلية مثيرة لكيفية تحسين سير العمل ودعم اتخاذ القرارات عن طريق استخدام نماذج لغة أكثر فعالية وقوة. مما يعكس التوجه المستقبلي للذكاء الاصطناعي وإسهاماته في عالم الأعمال.