أعلنت شركة أنثروبيك عن دمج مساعدتها الذكية "كلاود" مع منصات مايكروسوفت 365، بما في ذلك تيمز وأوتلوك ووايندرو، لتمكينها من استرجاع وتحليل المحتوى من المستندات، رسائل المحادثات، ورسائل البريد الإلكتروني مباشرة أثناء المحادثة. يأتي هذا التحديث كجزء من سلسلة من التحسينات التي تهدف إلى جعل كلاود أكثر فائدة في بيئة العمل، خاصة في الشركات التي تعتمد على أدوات مايكروسوفت لتنظيم العمليات. من خلال الاتصال بـ SharePoint وOneDrive، يمكن لكلاود البحث في المستندات وتحليلها دون الحاجة إلى تحميل الملفات يدويًا، مما يوفر الوقت ويزيد من الكفاءة. وتم إطلاق هذا الاتصال الآن لجميع مستخدمي خطتي كلاود تيم وإنتيربرايز، لكن المشرفين على النظام يجب أن يفعّلوا الميزة أولًا قبل أن يتمكن الموظفون من ربط حساباتهم. كما يتيح دمج كلاود مع أوتلوك تحليل سلاسل البريد الإلكتروني، وتحديد السياقات ذات الصلة تلقائيًا، مما يساعد في تقديم إجابات أكثر دقة وشمولًا. وبالمثل، يمكن للكلاود استعراض محادثات تيمز، والوصول إلى مناقشات القنوات، وملخصات الاجتماعات، لتقديم معلومات متكاملة حول المشاريع أو المهام الجارية. أُطلقت أيضًا ميزة "البحث المؤسسي" في كلاود، وهي أداة متطورة تسمح للذكاء الاصطناعي بالبحث عبر مصادر البيانات المختلفة داخل الشركة، مثل أنظمة الموارد البشرية، وبرامج التواصل، وقواعد المعرفة. وتشير أنثروبيك إلى أن هذه الميزة تُعدّ مفيدة جدًا في عملية توظيف الموظفين الجدد، وتحليل أنماط ملاحظات العملاء، وتحديد الخبراء الداخليين الذين يمكن الاستعانة بهم في المواضيع المختلفة. يعمل هذا التكامل من خلال ما يُعرف بـ "بروتوكول سياق النموذج" (MCP)، وهو معيار مفتوح طوّرته أنثروبيك لربط التطبيقات الذكية بالبيانات والمصادر المختلفة. وتدعم مايكروسوفت هذا البروتوكول، وتخطط لاستخدامه على نطاق واسع في نظام التشغيل ويندوز الجديد، الذي يُعدّ جزءًا من رؤية الشركة لتحويل الحواسيب إلى "أجهزة ذكية تتفاعل بالكلام". يأتي هذا التعاون في سياق تقارب متزايد بين مايكروسوفت وأنثروبيك، رغم أن مايكروسوفت تُطور أيضًا نماذجها الذكية الخاصة. وتم استخدام نماذج أنثروبيك لتحسين ميزات مثل Copilot Researcher وGitHub Copilot وCopilot Studio، إضافة إلى "وكيل أوفيس" الجديد، الذي يستطيع إنشاء مستندات وورد وعروض باوربوينت تلقائيًا من خلال المحادثة. هذا التقارب يعكس استراتيجية متوازنة من مايكروسوفت، تسعى من خلالها إلى تنويع مصادر الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على نموذج واحد، خصوصًا في ظل التحديات المرتبطة بتطوير نماذج مثل OpenAI.