OpenAI و Ironclad يدرسان تدريب وكلاء تشغيل الحاسوب لمهام العقود المؤسسية

في 6 أكتوبر 2026، أعلنت OpenAI وشركة إدارة العقود Ironclad عن بدء بحث مشترك لتطوير وكلاء تشغيل الحاسوب القادرين على تنفيذ مهام معقدة داخل بيئات برمجيات الشركات. صممت الشركتان 11 تحديًا يغطي مجالات القانون التجاري والشراء، وقدمت آلية لتقييم ما إذا كان الوكيل يتجاوز مجرد النقرات لتلبية المتطلبات النهائية لسير العمل المتوقَّع. وفرت Ironclad بيئة تدريبية، بينما استخدمت OpenAI مهامًا تركيبية وتقنيات التعلم المعزز لتدريب الوكيل. يُعَدُّ هذا الجهد أول تجربة واسعة النطاق لاختبار قدرة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ عمليات عملية بدقة داخل سير العمل الرقمي للشركات. ستُنشر نتائج البحث كمعيار قياسي في الصناعة، ومن المتوقع أن تؤثر على تطوير الذكاء الاصطناعي لدى شركات أخرى.

خلفية البحث

تواجه أقسام الشؤون القانونية وفرق الشراء في الشركات عمليات إنشاء المستندات التعاقدية، وإدارة تدفقات الموافقة، وتعديل البنود وفقًا للسلطات القضائية، وهي مهام تتطلب الكثير من العمل اليدوي. تؤدي هذه العمليات إلى أخطاء بشرية وتأخيرات إجرائية، مما يعيق سرعة الأعمال. إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي ليس فقط محاكاة النقرات وإدخال البيانات بدقة، بل أيضًا تفسير محتوى المستندات وتخصيص البنود تلقائيًا، فإن ذلك سيؤدي إلى تقليل كبير في وقت العمل وتحسين الجودة. سعت OpenAI وIronclad إلى حل هذه التحديات من خلال تدريب وكلاء تشغيل الحاسوب على مستوى عملي.

تصميم المهام

في هذا البحث، تم إنشاء 11 تحديًا تغطي مجالات القانون التجاري والشراء. لكل تحدٍ ما بين 8 إلى 50 معيارًا، لا يقتصر التقييم على إكمال النقرات فقط، بل يشمل التحقق مما إذا كان سير العمل النهائي يفي بالمتطلبات المحددة مسبقًا. على سبيل المثال، في مهمة إنشاء اتفاقية عدم الإفشاء، تشمل المعايير تعريف المعلومات السرية، وسلطة التوقيع، وفترة الحفظ. وفي عملية موافقة الشراء، تُقَيَّم حدود الميزانية، وتقييم المورد، وإكمال خطوات الموافقة. أما تحدي تعديل البنود وفقًا للسلطة القضائية، فيُحدَّد المتطلبات القانونية للسلطة المعنية، وصياغة البنود المترجمة، وفحص الامتثال كمعايير.

• إنشاء اتفاقية عدم الإفشاء
• تنفيذ عملية موافقة الشراء
• تعديل البنود وفقًا للسلطة القضائية

طريقة التقييم والنتائج

قُيِّم أداء الوكيل باستخدام مهام تركيبية تمثيلية وتقييم مبني على التعلم المعزز. وفقًا للتقارير، سجَّل نموذج GPT‑6 Astra نسبة نجاح متوسطها 55.0٪، وانخفض الوقت المقدر لإكمال المهمة من 37.0 دقيقة إلى 19.2 دقيقة، أي تقليل إلى النصف. سجل نموذج GPT‑5.6 Sol نسبة نجاح 41.6٪، ولاحظ تقليلًا مماثلًا في الوقت. أما النموذج الداخلي الجاري تطويره، فقد أظهر نسبة نجاح 63.7٪، متفوقًا على النماذج العامة المتاحة. تُظهر هذه الأرقام قدرة الوكيل على تنفيذ سير عمل معقد يجمع بين نقرات متعددة وتقييمات شرطية.

أظهرت نسبة نجاح 63.7٪ للنموذج الداخلي كفاءة عالية خصوصًا في تخصيص بنود قانونية وعملية موافقة شراء متعددة المراحل. تُقَيَّم نسبة نجاح 55.0٪ لنموذج GPT‑6 Astra كأعلى مستوى بين النماذج العامة، مما يشير إلى إمكانية تطبيقه في بيئات عملية. بالمقابل، تُظهر نسبة نجاح 41.6٪ لنموذج GPT‑5.6 Sol أن صعوبة المهمة وتعقيد الشروط يمكن أن يؤثر على النتائج. توضح هذه النتائج أن بنية النموذج وتصميم مكافآت التعلم المعزز يؤثران مباشرةً على معدلات النجاح.

مع ذلك، تم تصنيف 55٪ من التحديات الـ11 على أنها غير قابلة للأتمتة بالكامل، مما يحد من قيمة البحث إلى بيئات تجريبية محدودة. يتطلب تطبيق الوكيل في بيئات الشركات الفعلية وظائف حوكمة مثل إدارة الصلاحيات، سجلات التدقيق، والتحقق من الإعدادات الخاطئة. تُفترض أن عمليات الوكيل تُجرى مع قيود وصول محددة وتسجيل لتغييرات النظام، لتقليل المخاطر في حال حدوث تعديل غير صحيح للبنود أو موافقة غير ملائمة. لذلك، يتطلب نقل نتائج البحث إلى بيئات الإنتاج تقييم أمان إضافي وتدريب للمستخدمين.

تشمل الأثر العملي لهذا البحث تقصير الوقت اللازم لإعداد مسودات المستندات التعاقدية، وتخفيض التكاليف عبر أتمتة تدفق موافقة الشراء، وتقليل مخاطر الامتثال من خلال توليد بنود متوافقة مع السلطات القضائية بشكل ديناميكي. يمكن للشركات الاستفادة من بيئة التدريب التي توفرها Ironclad لإنشاء مهام مخصصة تتماشى مع سير العمل الداخلي، واختبار وكلاء OpenAI. بالنسبة للمهام التي تحقق نسب نجاح مرتفعة، يمكن الانتقال تدريجيًا إلى بيئات الإنتاج مع مراقبة بشرية (Human‑in‑the‑Loop) لضمان التشغيل السليم. من المتوقع أن يتيح ذلك لأقسام الشؤون القانونية التركيز على التحليل المتقدم، بينما تقلل فرق الشراء من دورة الموافقة إلى النصف.

بشكل عام، يمثل البحث المشترك بين OpenAI وIronclad خطوة مهمة نحو تجسيد وكلاء تشغيل الحاسوب في بيئات الشركات. حاليًا، يعمل الطرفان على إعداد دليل تنفيذ وإطار أمان استنادًا إلى نتائج البحث، مع خطط لتوسيع الشراكة. من المتوقع أن يسرّع ذلك التحول الرقمي في إدارة العقود وعمليات الشراء المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما يحقق توازنًا بين كفاءة الأعمال والامتثال.