ما الأتمتة؟

أصبحت الأتمتة أكثر انتشارًا في العالم الحديث، ولها تطبيقات لا حصر لها، بما في ذلك: تطبيقات المؤسسات — مثل أتمتة العمليات التجارية (BPA)، والذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps)، وأتمتة المؤسسات — وتطبيقات الأتمتة الصناعية، مثل الروبوتات المستخدمة في تصنيع السيارات، وتطبيقات موجّهة للمستهلكين، مثل أتمتة المنازل.

تُستخدَم برمجيات وتقنيات الأتمتة في مجموعة واسعة من الصناعات، من قطاع الخدمات المالية إلى الرعاية الصحية، ومن مرافق الخدمات إلى قطاع الدفاع، وفي كثير من القطاعات الأخرى الواقعة بينهما تقريبًا. يمكن توظيف الأتمتة في مختلف جوانب وظائف الأعمال، وتستطيع المؤسسات التي تستخدمها بفعالية أن تحقّق ميزة تنافسية كبيرة.

تستخدم المؤسسات الأتمتة لزيادة الإنتاجية وتعزيز الربحية، وتحسين خدمة العملاء ومستوى رضاهم، وتقليل التكاليف والأخطاء التشغيلية، والتقيّد بمعايير الامتثال، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وغير ذلك. تُعد الأتمتة عنصرًا أساسيًا في التحول الرقمي، ولا غنى عنها في مساعدة الشركات على التوسّع.

تتولى الأتمتة الأساسية، أو أتمتة المهام، تنفيذ المهام البسيطة والروتينية تلقائيًا. وتُستخدم الأتمتة الأساسية لرقمنة المهام اليدوية وتبسيطها وتوحيدها، مثل توزيع مواد الانضمام على الموظفين الجدد، وإعادة توجيه المستندات للموافقات، أو إرسال الفواتير تلقائيًا إلى العملاء.

ويساعد استخدام الأتمتة بدلًا من الموظفين في إنجاز هذه المهام على الحد من الأخطاء، وتسريع وتيرة الأعمال المعاملاتية، وتحرير الموظفين من المهام التي تستغرق وقتًا طويلًا، مما يتيح لهم التركيز على أعمال ذات قيمة أعلى وأكثر تأثيرًا.

وتُعنى أتمتة العمليات بالتعامل مع العمليات متعددة الخطوات الأكثر تعقيدًا وقابلة للتكرار — والتي قد تشمل أحيانًا أنظمة متعددة — وتنفذها تلقائيًا. وتساعد أتمتة العمليات على تحقيق قدر أكبر من التوحيد والشفافية في عمليات الأعمال وعمليات تكنولوجيا المعلومات .

يمكن لأتمتة العمليات أن تزيد إنتاجية الأعمال وكفاءتها، وتساعد في تقديم رؤى جديدة حول تحديات الأعمال وتكنولوجيا المعلومات، وإبراز الحلول من خلال استخدام آليات اتخاذ القرار القائمة على القواعد. تُعد عملية التعدين، وأتمتة مهام سير العمل، وإدارة عمليات الأعمال (BPM) وأتمتة العمليات الآلية (RPA) أمثلةً على أتمتة العمليات.

الأتمتة الذكية هي شكل أكثر تقدمًا من الأتمتة، يجمع بين الذكاء الاصطناعي (AI)، وإدارة عمليات الأعمال، وقدرات أتمتة العمليات الآلية (RPA)، لتبسيط عملية اتخاذ القرار وتوسيع نطاقها على مستوى المؤسسات.

فعلى سبيل المثال، يمكن للوكلاء الافتراضيين المدعومين بتقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية، والبحث الذكي، وأتمتة العمليات الآلية (RPA)، أن يساهموا في خفض التكاليف وتمكين الموظفين والعملاء الخارجيين على حد سواء. وتسهم هذه الأتمتة في زيادة الإنتاجية وتقديم تجربة عملاء مثالية. يُعد كلٌّ من الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps) ومساعدي الذكاء الاصطناعي أمثلة أخرى على الأتمتة الذكية في التطبيق العملي.

يمكن أن يؤدّي استخدام مجموعة متكررة من العمليات إلى زيادة الإنتاجية والكفاءة وتقليل الأخطاء البشرية. يمكن للأتمتة أن تعزّز قيمة الأعمال في العديد من المجالات، منها:

تشير أتمتة الأعمال إلى التقنيات المستخدمة لأتمتة المهام المتكررة والعمليات بهدف تبسيط مهام سير العمل وأنظمة تكنولوجيا المعلومات (IT). ويمكن تكييف هذه الحلول خصيصًا لتلبية احتياجات المؤسسة.

أتمتة تكنولوجيا المعلومات هي عملية إنشاء وتنفيذ أنظمة وبرامج مؤتمتة لتحلّ محل الأنشطة اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلًا والتي كانت تتطلّب في السابق تدخّلًا بشريًا. وتساعد أتمتة تكنولوجيا المعلومات في تسريع نشر البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات وتكوينها، إلى جانب تحسين العمليات في كل مرحلة من مراحل دورة الحياة التشغيلية.

التكامل هو ربط البيانات والتطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات والأجهزة عبر بيئة تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة، بما يحقّق قدرًا أكبر من الكفاءة والإنتاجية والمرونة.

كان مساعدو الذكاء الاصطناعي يُعرَفون سابقًا باسم "العمّال الرقميين"، وهم روبوتات برمجية مُدرَّبة على العمل مع البشر أو العمل بشكل مستقل لتنفيذ مهام أو عمليات محددة. يستخدم مساعدو الذكاء الاصطناعي مجموعة من المهارات والقدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي، ورؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية.

يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات (AIOps) تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات وأتمتتة العمليات. ومن خلال دمج أدوات عمليات تكنولوجيا المعلومات اليدوية والمتفرّقة في منصة واحدة ذكية ومؤتمتة، يوفّر الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات رؤية شاملة وسياقًا متكاملًا للبيئة التشغيلية. وتستفيد فرق العمليات من هذه الرؤية للاستجابة بسرعة أكبر — بل وبشكل استباقي — للأحداث التي قد تؤدي، إذا لم تُعالَج، إلى تباطؤ الأنظمة أو انقطاع الخدمات.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تمكّن أجهزة الكمبيوتر والآلات من محاكاة الذكاء البشري وقدرات حل المشكلات. يُعد التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر من مجالات الذكاء الاصطناعي.

يُعد كبير مسؤولي الأتمتة (CAO) دورًا ناشئًا تتزايد أهميته بسرعة، نظرًا للأثر الإيجابي الذي تُحدِثه الأتمتة في الأعمال عبر مختلف الصناعات. يتحمّل كبير مسؤولي الأتمتة مسؤولية تنفيذ قرارات أتمتة عمليات الأعمال وعمليات تكنولوجيا المعلومات على مستوى المؤسسة، وتحديد نوع منصة الأتمتة والاستراتيجية الأنسب لكل مبادرة تجارية. يعمل كبير مسؤولي الأتمتة (CAO) مع طيف واسع من القادة عبر مختلف ركائز الأعمال، مثل تكنولوجيا المعلومات والعمليات والأمن الإلكتروني.

رؤية الكمبيوتر هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي، وتستخدم التعلم الآلي والشبكات العصبية لتعليم أجهزة الكمبيوتر والأنظمة كيفية استخلاص معلومات ذات معنى من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو والمدخلات البصرية الأخرى، واتخاذ إجراءات أو تقديم توصيات عند اكتشاف عيوب أو مشكلات.

تُعد FinOps (أو عمليات FinOps السحابية)، وهي عملية تدمج بين الشؤون المالية وعمليات التطوير، تخصصًا متطوّرًا في إدارة التكاليف المالية للسحابة وممارسة ثقافية تهدف إلى تعظيم قيمة الأعمال في بيئات السحابة الهجينة ومتعددة السحابات.

تركّز تقنية المعلومات الخضراء أو المستدامة على إنشاء مراكز بيانات أكثر كفاءة وتشغيلها بطريقة تراعي حماية البيئة. يمكن للمؤسسات استخدام الأتمتة في إجراءات توفير الموارد لضمان أداء الأنظمة بشكل استباقي، مع تحقيق الاستفادة القصوى من موارد الحوسبة والتخزين والشبكة. ويساعد ذلك المؤسسات على تجنّب إهدار الإنفاق والطاقة، وهو ما يحدث عادةً في البيئات التي تُخصَّص لها موارد تفوق حاجتها الفعلية.

الأتمتة الفائقة هي نهج يدمج تقنيات وأدوات متعددة لأتمتة نطاق واسع من عمليات الأعمال وعمليات تكنولوجيا المعلومات والبيئات ومهام سير العمل بكفاءة.

يشير مفهوما منخفض التعليمات البرمجية (low-code) وبدون تعليمات برمجية (no-code) إلى برامج لسير العمل تتطلّب قدرًا محدودًا أو معدومًا من كتابة التعليمات البرمجية، وتتيح لخبراء الأعمال غير المتخصصين تقنيًا أتمتة العمليات باستخدام أدوات تصميم مرئية أو تقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

التعلم الآلي (ML) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر يركّز على استخدام البيانات والخوارزميات لتمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من محاكاة طريقة تعلّم البشر وتحسين دقتها تدريجيًا.وعند تطبيقه في أتمتة تكنولوجيا المعلومات، يُستخدم التعلم الآلي لكشف الشذوذات، وإعادة توجيه العمليات، وإطلاق عمليات جديدة، وتقديم توصيات بالإجراءات المناسبة.

تجمع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بين اللغويات الحاسوبية — أي النمذجة القائمة على القواعد للغة البشرية — وبين النماذج الإحصائية ونماذج التعلم الآلي، لتمكين أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الرقمية من التعرّف على النصوص والكلام وفهمهما وتوليدهما تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية غالبًا في روبوتات المحادثة الحديثة لمساعدتها على تفسير أسئلة المستخدمين وأتمتة الردود عليها