الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي الجيل 2.0 من أتمتة المؤسسات (Enterprise Automation 2.0)

وواقعنا الجديد يدفع العملاء إلى طلب أتمتة العمليات التي تقضي على المهام المتكررة والروتينية، وتُسهم في تمكين الأفراد من تحقيق نتائج تفوق القدرات البشرية وبوتيرة أسرع. لتلبية هذا الطلب، نعمد إلى تعزيز الأتمتة بالذكاء الاصطناعي (AI) لتمكين المؤسسات من أتمتة مجموعة أوسع من المهام، كما توضّح الأمثلة التالية:

• يستهدف إلغاء المهام المهام البسيطة والمتكررة في مجالي الأعمال وتكنولوجيا المعلومات. تُتيح أتمتة هذه المهام للموظفين التفرّغ لأعمال ذات قيمة أعلى وتتطلّب قدرًا أكبر من التفكير والتحليل. فعلى سبيل المثال، ومع إغلاق المكاتب وابتعاد عدد كبير من الموظفين عن مقار العمل، لجأت PayPal إلى روبوتات المحادثة، واستخدمتها في رقم قياسي بلغ 65% من استفسارات العملاء القائمة على الرسائل خلال الأسابيع الأخيرة. قالت PayPal في بيان: "الموارد التي نستطيع نشرها من خلال الذكاء الاصطناعي تتيح لنا أن نكون أكثر مرونة مع موظفينا، وأن نعطي الأولوية لسلامتهم ورفاههم."   
• تعزيز المهام يدعم الموظفين، ويُسرّع أداءهم، ويرفع كفاءتهم. فعلى سبيل المثال، ومع ازدياد الاعتماد على الخدمات عبر الإنترنت خلال جائحة فيروس كورونا، يمكن لوكلاء خدمة العملاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي أن يمكّنوا الوكيل الواحد من مساعدة مزيد من المستخدمين، وتقليص طوابير الخدمة، وتعزيز رضا العملاء وولائهم. يُستخدم الذكاء الاصطناعي لفهم نية المستخدم، وجمع المعلومات، وتحديد طبيعة المشكلة التي يطلب العميل من الشركة حلّها. بعد ذلك يستطيع سير عمل الأتمتة دراسة الحلول الممكنة دون الحاجة إلى تدخّل بشري في كل خطوة. ومع ذلك، يبقى الشكل الأقوى لتعزيز المهام هو ذاك الذي يعمل فيه البشر وأنظمة الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب لتحقيق النتيجة المنشودة.

ولتحقيق هذه النتائج، نعمل بفاعلية على تطوير التقنية نحو الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، التي نعرّفها باعتبارها الجيل 2.0 من الأتمتة. يُقصد بالأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي عملية أتمتة مستمرة ذات حلقة مغلقة، تُكتشَف فيها أنماط البيانات وتُحلَّل، بحيث يمكن تحويل القرارات المستندة إلى الرؤى المستخلصة من البيانات إلى إجراءات مؤتمتة، يوفر الذكاء الاصطناعي تحسينات استباقية في كل مرحلة من مراحلها.تستخدم الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي معلومات ورؤى قابلة للتنفيذ لتقديم عمليات تكنولوجيا المعلومات وعمليات الأعمال بسرعة أكبر، وبتكلفة أقل، وتحسِّن تجربة المستخدم. يتناول القسم التالي هذه المراحل الأربع ويُبيّن كيف يُسهم الذكاء الاصطناعي في تطوير كل مرحلة منها.

اكتشف

فهم وتصنيف البيانات غير المنظمة والعمليات المرتبطة بها بشكل أفضل، بما يقلّل العبء الواقع على الفرق في التحليل اليدوي وتنسيق الإجراءات.

في غياب الذكاء الاصطناعي، يظل اكتشاف البيانات المرتبط بالأتمتة محصورًا في العمليات المنظمة والبيانات المنظمة في الغالب. أما البيانات غير المنظمة فتميل بطبيعتها إلى أن تكون مليئة بالتشويش، وغالبًا ما تُبطئ مسار الأتمتة. من خلال استخدام التعلم الآلي (ML)، يمكن إنشاء نماذج قادرة على اختراق هذا الضجيج في البيانات، واستخلاص الأنماط الكامنة فيها والكشف عنها بدقة. فعلى سبيل المثال، يمكن باستخدام نموذج تصنيف مدرَّب جيدًا، فرز المستندات وتصنيفها باعتبارها فواتير أو مطالبات تأمينية. وبالمثل، يمكن تجميع التنبيهات الصادرة عن نظام تكنولوجيا المعلومات وربطها تلقائيًا بطلب دعم تقني محدّد. ومع توظيف الذكاء الاصطناعي، لم تعد عملية الاكتشاف تتعطّل بسبب غياب البنية؛ إذ يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بفاعلية للانتقال بسلاسة من مرحلة الاكتشاف إلى مرحلة اتخاذ القرار.

للاطلاع على شرح أكثر تفصيلاً للفروق الدقيقة بين أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة، انظر:"ما الفرق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية؟"

اتخاذ القرار

اجمع بين دقة أتمتة تكنولوجيا المعلومات والمنهجيات الواضحة لأتمتة الأعمال، حتى تتمكّن من توسيع نطاق الأتمتة وتسريعها ورفع دقتها في كلٍّ من تكنولوجيا المعلومات والأعمال.

تهدف الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى توفير نظام أتمتة موحَّد للأعمال وتكنولوجيا المعلومات يضطلع بمجموعة واسعة من الأدوار، بما يشمل العاملين في مجالات الأعمال، ومهندسي الحلول، ومهندسي البرمجيات، وفرق عمليات تكنولوجيا المعلومات، ومهندسي موثوقية الموقع (SRE)، وفرق الأمن، ومهندسي الامتثال. ومن خلال اكتشاف أنماط البيانات عبر مجالي الأعمال وتكنولوجيا المعلومات معًا، يصبح اتخاذ القرارات أكثر تأثيرًا مقارنة بالأنظمة المعزولة التي تقتصر على أقسام محددة من المؤسسة. ومن الأمثلة على ذلك ربط الأنشطة بين تطوير البرمجيات وعمليات تكنولوجيا المعلومات. في هذه الحالة، يمكن مواءمة التغييرات التي تطرأ على التعليمات البرمجية للمصدر وتهيئة الإعدادات أثناء التطوير مع الحوادث التي تقع في نظام لتكنولوجيا المعلومات قيد التشغيل، للتنبؤ بمستوى المخاطر المرتبطة بأي تغييرات مستقبلية على تلك التعليمات البرمجية أو إعدادات التكوين. ومن خلال توظيف الذكاء الاصطناعي في الأتمتة، يمكن للمؤسسات تحسين سرعة استجابتها للأنماط الجديدة التي يتم اكتشافها بدرجة كبيرة.

الاستجابة

التفاعل مع الروبوتات البرمجية بشكل أكثر طبيعية وتعاونية بحيث تصبح التفاعلات أكثر اعتمادًا على الخدمة الذاتية وأكثر إنتاجية.

وتتباين عملية الأتمتة أيضًا في الكيفية التي تُنفَّذ بها الإجراءات المؤتمتة. ويُعَد المعيار الذهبي في أتمتة الإجراءات هو تقنية أتمتة العمليات الآلية (RPA). وبالاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي، نطوّر أتمتة العمليات الآلية من نصوص روبوتية بسيطة إلى تقنية أقرب ما تكون إلى "موظف رقمي" ضمن بيئة العمل. ويُتيح هذا الدمج بين العالَمين الافتراضي والمادي إمكانية محاكاة الإجراءات بهدف استباق المشكلات قبل وقوعها، وتجنّب فترات التعطّل، وفتح آفاق لفرص جديدة. علاوة على ذلك، تستفيد Automation 2.0 من قدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لبناء علاقة أكثر تعاونًا بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والموظفين، بما يمهّد لظهور قوى عاملة هجينة تجمع بين الطرفين.

التحسين

توقع الحوادث المحتملة في وقت مبكر بحيث يمكن للأنظمة معالجة المشكلات بصورة استباقية قبل أن تؤثر في سير العمليات الاعتيادية.

تُطبَّق التحسينات بشكل مستمر خلال مراحل الاكتشاف واتخاذ القرار والتنفيذ، مع الاستفادة من الرؤى الجديدة لتعزيز عمليات الأعمال وعمليات تكنولوجيا المعلومات ذاتيًا عبر آلية تعليقات ذات حلقة مغلقة. وفي Automation 2.0، لا تظل التحسينات في حدود الاستجابة التفاعلية، بل تتطوّر إلى تحليلات تنبؤية ونهج استباقي. ومع توفّر رؤية شاملة للبيانات عبر مجالي الأعمال وتكنولوجيا المعلومات، تستطيع الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي توقّع التقلبات والمساعدة في تجنّب ردود الفعل المبالغ فيها.على سبيل المثال، من خلال دمج خصائص البيانات المنظمة والبيانات غير المنظمة في سجلات التغييرات والحوادث التاريخية في بيئة تكنولوجيا المعلومات المؤسسية، يمكن استخلاص روابط بين التغييرات والحوادث وبناء أدلة تجريبية تُستخدم كمدخلات جديدة في نموذج مخاطر التغيير. ومع طرح تغييرات جديدة من جانب فرق تكنولوجيا المعلومات، يمكن إصدار تنبيهات استباقية في الوقت الفعلي استنادًا إلى تنبؤات توضّح لماذا تُعد هذه التغييرات عالية المخاطر في ضوء الأدلة السابقة.يصف دليل Gartner Market Guide for AIOps platforms هذا الأسلوب الاستباقي في إدارة المخاطر بأنه أكثر مراحل الأتمتة تطورًا.

قد توحي دورة الأتمتة التي تمر بمراحل الاكتشاف ثم اتخاذ القرار ثم التنفيذ فالتحسين بأن الأتمتة عملية متتابعة وتستغرق وقتًا طويلًا. ومع أن الوصول إلى مستوى متقدم من إتقان الأتمتة قد يستغرق فعلًا أسابيع أو شهورًا، فإن هناك مسارات سريعة للتقدم. فعلى سبيل المثال، صُمِّمت أتمتة العمليات الآلية (RPA) والتطوير منخفض التعليمات البرمجية لتسريع أتمتة الأنشطة أو العمليات الصغيرة، بحيث يتمكّن العملاء من تحقيق عائد استثمار فوري دون الحاجة إلى انتظار أتمتة العملية كاملة من البداية إلى النهاية.كما يتيح زمن الاستجابة القصير لفرق الأعمال وتقنية المعلومات تبنّي نهج "الفشل السريع" من خلال التكرار السريع والاستجابة في الوقت الفعلي للعوامل الخارجية.

لا تتطلب الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن يكون جميع المشاركين فيها من علماء البيانات. بل إن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي تُمكِّن تقنيات الأتمتة من الوصول إلى قاعدة أوسع من مستخدمي الأعمال، إلى جانب مطوري تكنولوجيا المعلومات، والعاملين ذوي المهارات المعرفية العالية، فضلًا عن علماء البيانات. ويستفيد المستخدمون في مختلف أقسام المؤسسة من نماذج مُدرَّبة مسبقًا أعدّها خبراء، مما يتيح استخدامها مباشرة دون الحاجة إلى امتلاك مهارات متقدمة في الذكاء الاصطناعي.إن تقديم عمليات أتمتة مدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر واجهات تعتمد على اللغة الطبيعية وروبوتات المحادثة يهيئ بيئة يلتقي فيها نظام الأتمتة بالمستخدمين في مواقع عملهم وبالطريقة التي اعتادوا العمل بها. يوفر هذا الأسلوب تفاعلًا أكثر طبيعية، ويُمكّن عددًا أكبر من الموظفين على مستوى المؤسسة من المساهمة في جهود الأتمتة والاستفادة من نتائجها.   

يتجسّد نهج IBM في الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في نظام متكامل لأتمتة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات، قادر على التحسين المستمر عبر الاكتشاف واتخاذ القرار وتنفيذ الإجراءات، بما يتيح أتمتة العمليات على مستوى المؤسسة. ومن خلال هذه الرؤية الشاملة للأتمتة من طرف إلى طرف، نخطو خطوة جريئة نحو بناء قوة عاملة هجينة يعمل فيها موظفوك بالتعاون مع توائمهم الرقمية، لتحقيق مستويات أعمق من الكفاءة في الأعمال وتوفير الوقت والموارد المالية للتركيز على فرص أعمال جديدة. 

بهذا المقال، وضعنا الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على خارطة الاهتمام، لكننا ما زلنا في بداية الطريق.سأعمل في مقالي القادم على توضيح العملية الكامنة وراء الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتحليلها بمزيد من التفصيل، مع توسيع نطاق النقاش ليشمل البنية والقدرات.

كما أدعوكم إلى الاستماع إلى البودكاست الجديد الذي أقدّمه بعنوان "The Art of Automation"، حيث أستضيف خبراء متخصصين لعرض أمثلة عملية على الكيفية التي تسهم بها الأتمتة في تحسين تفاصيل الحياة اليومية.