العميل سميث.. وكيل ذكاء اصطناعي يسمح للموظفين تنفيذ المهام من هواتفهم.
تختبر شركة غوغل حالياً نظاماً ثورياً يعتمد على الذكاء الاصطناعي ويحمل اسم “العميل سميث”، في خطوة تهدف إلى إعادة صياغة مفهوم الإنتاجية داخل بيئة العمل. يتميز هذا النظام بقدرته الفائقة على تنفيذ المهام المعقدة والمستقلة مباشرة عبر الهواتف الذكية، مما يمنح الموظفين مرونة غير مسبوقة في إدارة سير أعمالهم اليومية، بعيداً عن قيود الحواسيب التقليدية والمكتب.
ما هو العميل سميث؟
يتجاوز نظام “العميل سميث” دور المساعدات البرمجية التقليدية التي تقتصر على الإجابة عن الأسئلة، إذ صُمم ليكون وكيلاً ذكياً قادراً على تخطيط وتنفيذ مسارات عمل متعددة الخطوات دون الحاجة لتدخل مستمر. يعتمد النظام على منصة “Antigravity” الداخلية، مما يتيح له التفاعل مع أدوات غوغل المتنوعة في الخلفية، وحتى في حال غياب المستخدم عن جهازه، حيث يواصل تنفيذ المهام بذكاء واستقلالية تامة.
فوائد النظام في بيئة العمل
يساهم هذا الابتكار في تبسيط المهام اليومية للموظفين، لا سيما المهندسين الذين يحتاجون إلى سرعة في الإنجاز. ومن أبرز المهام التي يؤديها النظام:
- أتمتة أجزاء واسعة من عمليات البرمجة المتكررة.
- الوصول الذكي للمستندات والبيانات الداخلية بسرعة فائقة.
- إدارة المهام المعقدة التي تتطلب خطوات متعددة في الخلفية.
- توفير تحديثات دورية عبر منصات الدردشة الخاصة بالشركة.
| وجه المقارنة | قدرات النظام |
|---|---|
| مستوى الاستقلالية | تنفيذ مهام متعددة دون تدخل بشري |
| التوفر | يعمل بشكل مستمر حتى عند إغلاق الجهاز |
تأتي هذه الخطوة في إطار سعي غوغل المحموم لمواكبة التطور العالمي في مجال “الوكلاء الأذكياء” أو الـ Agentic AI، حيث تهدف كبرى شركات التقنية إلى تحويل الذكاء الاصطناعي من أداة بحثية إلى “موظف رقمي” متكامل. وقد دفع هذا التوجه كبار مسؤولي الشركة، مثل سيرجي برين وسوندار بيتشاي، إلى تشجيع الموظفين على دمج هذه الأدوات ضمن تقييمات الأداء لتحسين كفاءة العمل الإجمالية.
رغم أن “العميل سميث” يقتصر حالياً على الاختبارات الداخلية، إلا أنه يشير بوضوح إلى مستقبل العمل المتنقل. إن دمج هذه التقنيات يعني أننا نقترب من عصر تدار فيه الشركات من الشاشات الصغيرة، مع تولي أنظمة الذكاء الاصطناعي الأعباء التشغيلية المعقدة في الخلفية، وهو ما يفتح آفاقاً جديدة لأتمتة المهام اليومية وزيادة وتيرة الابتكار التقني.



