الأتمتة الذكية: كيف يمكن لدمج أتمتة العمليات الآلية والذكاء الاصطناعي أن يحول مجموعتك رقميًا

تُعد الأتمتة الذكية (IA) مزيج من تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة، مثل الأتمتة المعرفية، والتعلم الآلي، وأتمتة العمليات التجارية (BPA)، وأتمتة العمليات الآلية (RPA). تعمل قدرات الذكاء الاصطناعي على تبسيط العمليات. يتيح هذا التبسيط للمستخدم التفكير في النتيجة أو الهدف بدلاً من العملية المستخدمة للحصول على تلك النتيجة أو الحدود بين التطبيقات.

يعمل استخدام الأدوات الذكية، مثل المساعد الافتراضي وروبوتات المحادثة، على تزويد مجموعة برؤى تساعد في رفع كفاءة الأتمتة والاستجابة الأسرع للعملاء. على سبيل المثال، تتيح أدوات مثل التعرف البصري على الحروف (OCR) الصناعات التي تعتمد على الورق بشكل كبير، مثل الرعاية الصحية أو الخدمات المالية، أتمتة تحليل النصوص ودفع اتخاذ قرارات أفضل من خلال الصناعات.

هناك العديد من الاستخدامات للذكاء الاصطناعي، وكلها تساعد في النهاية على توفير تجربة أفضل للعملاء. فيما يلي بعض الاستخدامات:

• المعالجة الذكية للمستندات (IDP): غالبًا ما تظهر أشكال بيانات الأعمال مثل الصور ورسائل البريد الإلكتروني والملفات بتنسيق غير منظم. تستخدم المعالجة الذكية للمستندات أدوات الذكاء الاصطناعي مثل أتمتة العمليات الآلية، والتعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج التحقق من الصحة ومعالجة تلك البيانات.
• اكتشاف العمليات: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء دليل كامل لأتمتة العملية باستخدام أتمتة العمليات الآلية.
• تبسيط عمليات سير العمل: يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام البيانات لأتمتة عمليات سير العمل لعمليات أسرع وأكثر كفاءة
• إدارة الإنتاج وسلسلة التوريد: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالإنتاج وتعديله للاستجابة للتغيرات في العرض والطلب.

فقد آمن أرسطو، في إشارة إلى الإدراك البشري، بأن “الكل أكبر من مجموع أجزائه”. يجسّد امتداد أتمتة العمليات الآلية قدرات الذكاء الاصطناعي المدمجة هذا البيان. يستخدم الذكاء الاصطناعي المعلومات التي يتم جمعها من مصادر مختلفة ويغذي تلك المعلومات للأدوات والمنتجات لزيادة قيمة تفاعلاتها. توفر أتمتة العمليات الآلية قيمة في أتمتة العمليات بناءً على البيانات المنظمة، والتي كان العديد منها يتطلب تدخلًا يدويًا في السابق. ويوفر كل منهما قيمة بمفرده. ولكن يوفر الجمع بين الاثنين (أي الذكاء الاصطناعي) قيمة هائلة في إنشاء حلول تستخدم قاعدة معرفية تكنولوجية لتبسيط العمليات والتفاعلات بين التطبيقات. والحلول التالية أسرع وأكثر دقة، وتساهم في تحقيق الكفاءات الأربعة التالية:

1. زيادة الإنتاجية: تعمل التطبيقات والعمليات المؤتمتة بشكل أسرع. تعمل أتمتة التطبيقات والعمليات، بالإضافة إلى أتمتة صناعة القرار والتنبؤات من مصادر متعددة للبيانات المنظمة وغير المنظمة في الوقت الحقيقي، على تمكين المؤسسات من تحقيق إنتاجية ودقة أكبر في دورات التخطيط الخاصة بها. على سبيل المثال، استخدمت Deloitte، عميلة IBM في الصناعات المالية، مؤخرًا أتمتة العمليات الآلية لإنشاء روبوتات مخصصة لأتمتة إنتاج تقارير الإدارة الشهرية.
2. تقليل التكاليف: وفقا لشركة Deloitte، “يُقدّر التنفيذيون أن الأتمتة الذكية ستخفض في التكلفة بمتوسط بنسبة 22%”، رغم أنهم وجدوا أيضًا أن “المؤسسات التي توسع الأتمتة الذكية حاليًا تقول إنها حققت بالفعل تخفيضًا بنسبة 27% في التكاليف في المتوسط من تنفيذها حتى الآن”.
3. تحسين الدقة: يضمن استخدام البيانات المنظمة وغير المنظمة وأتمتة العمليات المتكررة صناعة قرار أفضل، ويؤدي تقليل التدخل البشري إلى نتائج أكثر دقة. استخدم عميل IBM في الصناعات المالية مؤخرًا أتمتة العمليات الآلية لإنشاء روبوتات مخصصة لأتمتة إنتاج تقارير الإدارة الشهرية. وقد أدت هذه الأتمتة إلى القضاء على الأخطاء التي يتم إدخالها في العملية من خلال الإدخال اليدوي للبيانات، ما أدى إلى تحسين دقة هذه التقارير وغيرها الكثير. كما يمكن أن يساعد استخدام OCR في تسريع معالجة البيانات وأتمتة استخراج البيانات من العديد من المصادر.
4. إثراء تجربة العملاء: يمكن للمجموعات التي تستخدم التقنية فهم احتياجات العملاء بشكل أفضل، والتواصل بشكل أكثر فعالية، وتقديم منتجات ذات جودة أعلى إلى السوق. عادةً ما يكون العملاء أكثر رضا عن تجربة الشراء الخاصة بهم. استخدم GAM، وهو عميل لشركة IBM في مجال إدارة الأصول، الروبوتات لتقديم دعم العملاء من الدرجة الأولى وعروض أسعار التسعير. عمل هذا التحسين على تقليل الوقت اللازم لتقديم الإجابات على أسئلة العملاء بشكل كبير، ما عمل على تحسين تجربة العملاء وتبسيط عملية الشراء.

تهدد العديد من المفاهيم الخاطئة بإبطاء تبني الأتمتة الذكية، ولكن يمكن تبديدها بسهولة. تتضمن بعض هذه المفاهيم الخاطئة ما يلي:

• تحل الأتمتة الذكية محل القوى العاملة البشرية: إن الأتمتة الذكية في الواقع تكمل أو تعزز القوى العاملة البشرية من خلال تولي المهام المتكررة بحيث تكون القوى العاملة البشرية المفكرة متاحة للعمل على مسائل أكثر تعقيدًا أو أكثر إلحاحًا. تزيد الأتمتة الذكية من دقة نتائج المهام التي تتحمل مسؤوليتها، ما يقلل الحاجة إلى حل الأخطاء التي قد تسبب زمن الانتقال وتتطلب استخدام الموارد من مشاريع أخرى. إنها تخلق فرصًا جديدة تتمحور حول مهارات جديدة يمكن تطويرها من خلال إعادة التدريب. تُعد هذه فرصة رائعة، بالنسبة للقوى العاملة البشرية، لتحديث مجموعة مهاراتك وبناء خلفية أقوى للنمو المستقبلي.
• من الجيد الحصول على الأتمتة الذكية، ولكنها غير ضرورية: لم تعد الأتمتة الذكية اختيارية. التطبيقات المدمجة بالأتمتة منتشرة في حياتنا اليومية، مثل التحدث إلى Alexa أو استخدام تطبيق الطقس. وبالمثل، في مجال الأعمال، تُعد الأتمتة الذكية ضرورة لمواكبة السوق، والحفاظ على القدرة التنافسية، وتحقيق رضا العملاء. لا تستطيع المؤسسات التي تستخدم العمليات اليدوية مواكبة الوتيرة. ليس هذا فقط، بل إن الأتمتة تعمل على تحسين جودة المنتج وجودة خدمة العملاء من خلال تقليل الأخطاء وزيادة سرعة العمليات المتكررة وكفائتها. ستجد المجموعات التي لا تعتمد الأتمتة الذكية صعوبة في تحقيق النجاح.
• يمكن أن تتخذ الأتمتة الذكية قرارات غير متحيزة: تستند الأتمتة الذكية في صياغتها على بيانات مُدخلة ومجمّعة، يكون مصدرها في الأغلب أفراد أو جهات مُحددة مسؤولة عن جمع تلك المدخلات السياقية. ومن ثم، فإن القرارات المتخذة تكون متحيزة بطبيعتها.

لا يخلو اعتماد الأتمتة الذكية من التحديات. ومع ذلك، يمكن معالجة هذه التحديات بشكل فعال. وتشمل بعض التحديات ما يأتي:

• تتم معالجة الفجوات في مجموعة المهارات والمعرفة من خلال إعادة تدريب الموظفين أو الشراكة مع مورد "عملية كخدمة" الذي يحدد الأتمتة الذكية الخاصة بك ويديرها نيابةً عنك.
• غموض العملية يُمثل تحديًا إذا لم تكن العمليات داخل المجموعة مفهومة جيدًا. تساعد عملية التعدين واكتشاف العمليات في حل هذا التحدي من خلال مساعدة الشركات في رسم خرائط العمليات — وهي ضرورة قبل الشروع في تنفيذ الأتمتة الذكية.
• يُشكل التركيز على التوحيد القياسي عقبة أمام أي شخص ينفذ الأتمتة الذكية. لا يوجد نهج قياسي للأتمتة، لذلك قد يتعامل كل مورّد لمنتجات الأتمتة بنفس العملية بشكل مختلف. قد يكون هذا أمرًا صعبًا إذا قررت المجموعة تبديل الموردين. مع وجود العديد من الموردين والمجموعات التي تناقش هذا التحدي، نأمل أن تكون المعايير وشيكة.
• تُعد صعوبة تحديد الفرص وتطوير منصة الأتمتة تحديًا يمكن للشريك معالجته. يحل العديد من أنواع الشركاء هذه المشكلة، من موردي SaaS (البرمجيات كخدمة) إلى موردي PaaS، إلى مكاملي الأنظمة — حيث يختارون الحل وبرنامج الأتمتة الذي يناسب مجموعتك.
• قد تؤدي الأدوات غير الكافية لتطوير حل شامل وتنفيذه إلى وقف اعتماد الأتمتة الذكية قبل أن يبدأ. إذا كانت أي مجموعة لديها المهارات الداخلية أو كان بإمكانها إعادة تدريب أعضاء الفريق الحاليين، فيمكنها ضمان استخدام أدوات أتمتة العمليات الآلية المناسبة، مثل الروبوتات البرمجية. ويمكن معالجة ذلك أيضًا من خلال الشراكة.

تنتشر الأتمتة الذكية (IA) في جميع الصناعات لتبسيط العمليات وخلق كفاءات توفر دقة أكبر، وسرعة استجابة أسرع، وجودة منتج أعلى. فيما يلي بعض الأمثلة:

العقارات

في صناعة العقارات، توفر الأتمتة الذكية خط الاستجابة الأول للمشترين المهتمين. تستخدم الروبوتات الأتمتة الذكية لتقديم ردود أسرع وأكثر اتساقًا وجذب المشترين قبل تدخل ممثل. كما تُستخدم الروبوتات أيضًا لتقييم العقارات من خلال مقارنة المنازل المتشابهة وإنشاء متوسط للمبيعات لتحديد سعر البيع الأمثل.

تتنبأ الروبوتات بتخلف عن سداد القروض، باستخدام التعلم الآلي وتحليل البيانات لإنشاء نماذج تتنبأ بالمخاطر. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لأتمتة العمليات الآلية (RPA) القيام بأتمتة عملية الموافقة على القروض والمساعدة في تقليل التحيز البشري.

الإنتاج

أتمتة العمليات الآلية، في بيئة الإنتاج، تبسِّط العمليات التجارية وتقلل من خطر الأخطاء من خلال أتمتة المهام والعمليات المتكررة، بما في ذلك أي شيء بدءًا من إدارة مخزون قطع الغيار في المكتب الخلفي إلى خط التجميع. يمكن أيضًا استخدام أتمتة العمليات الآلية لتوقُّع المخزون باستخدام تحليلات البيانات لتقييم معدلات استخدام المخزون الحالية وجمع تلك المعلومات لتوليد توصية.

يمكن لبيئة الإنتاج، أو أي بيئة تعتمد على علاقات الموردين، أن تستفيد من عملية الأتمتة الذكية لتحليل الموردين واختيارهم. تستخدم الأتمتة الذكية تقنية التعرف على الحروف البصرية (OCR) لجمع وتحليل البيانات من إدخلات متعددة بصيغ مختلفة، وتستخدم تحليلات البيانات لمقارنة قدرات الموردين والموثوقية ومقارنة التسعير.

اتجاهات الأتمتة الذكية (IA) والاتجاه المستقبلي

مستقبل الأتمتة الذكية لا حدود له. تُعد الأتمتة مثالاً على تقنيات جديدة يتم تطويرها تستخدم الأتمتة الذكية لتقديم قيمة أكبر لتفاعلاتنا اليومية مع التقنية. تُعد الأتمتة الإدراكية تطورًا للأتمتة الذكية التي تستخدم كميات كبيرة من البيانات، والأدوات المتصلة، والتشخيصات، والتحليلات التنبؤية لإنشاء حلول تحاكي السلوك البشري. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعرف على الصور، والشبكات العصبية، والتعلم العميق وأدوات أخرى، تحاول الأتمتة الإدراكية تقليد المزيد من السلوك البشري، بما في ذلك ردود الفعل العاطفية والتفاعلات البشرية الطبيعية الأخرى. ويتمثل مثال على الأتمتة الإدراكية المستخدمة في اعتماد التشغيل الآلي لدعم رعاية المرضى في دور رعاية المسنين والمستشفيات.

تأخذ الأتمتة الفائقة مجال الأتمتة الذكية إلى المستوى التالي، حيث تقوم بأتمتة أكبر عدد ممكن من العمليات والتطبيقات، باستخدام أدوات مثل إدارة عمليات الأعمال لتوحيد نهج الأتمتة عبر المجموعة وخلق قيمة أعمال أكبر.

تعرف على المزيد حول  IBM Robotic Process Automationوسجل في إصدار تجريبي مجاني اليوم!