إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي: من الوثائق إلى التنفيذ

أصبحت إدارة المعرفة واحدة من أكثر الأصول المعرفية قيمةً وتجزؤاً في المؤسسات الحديثة. في المشهد الرقمي الحالي، تتواجد المعلومات الهامة عبر إجراءات التشغيل القياسية، ومواقع الويكي، وملفات PDF، ومجلدات SharePoint، وسلاسل المحادثات، وفرق الدعم الموزعة.

غالبًا ما يشعر الخبراء بالإرهاق نتيجة استدعائهم المتكرر للإجابة على الأسئلة الروتينية، مما يؤدي إلى فجوات معرفية كبيرة. تقضي الفرق ساعات في البحث والتحقق وإعادة تفسير المعلومات بدلاً من تنفيذ العمل. وتختلف القرارات حسب من يجيب، مما يؤدي إلى نتائج أعمال غير متسقة.

تفترض العديد من المؤسسات أن الذكاء الاصطناعي في إدارة المعرفة يعني ببساطة بحثًا أفضل أو ملخصات مستندات أكثر ذكاءً، لكن هذا التعريف بات الآن قديمًا.

تتطور إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر عملية بشكل ملحوظ: وسيلة لتحويل المعرفة المبعثرة والثابتة إلى ذكاء سياقي وجاهز للتنفيذ يمكنه توجيه وتنفيذ سير العمل الفعلي. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي استخدام المعرفة التنظيمية لاتخاذ الإجراءات، وليس فقط لإبلاغ القرارات. من خلال الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، يمكن للشركات أخيرًا سد الفجوة بين امتلاك المعلومات واستخدامها.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في إدارة المعرفة؟

إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي (KM) هي الاستخدام الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي لاكتشاف وتفسير وهيكلة والتحقق من صحة وتطبيق المعرفة المؤسسية عبر المستندات والسياسات والإجراءات والمحادثات والأنظمة التشغيلية – وربط هذه المعرفة مباشرة بتنفيذ سير العمل.

بينما يركز إدارة المعرفة التقليدية على تخزين المعلومات واسترجاعها، تتضمن أنظمة إدارة المعرفة الحديثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الفهم الدلالي، والاستدلال السياقي، والقدرة على تحويل المعلومات الثابتة إلى إرشادات جاهزة للتنفيذ.

يمكنه تفسير البيانات غير المهيكلة عبر ملفات PDF والسياسات والمعرفة الضمنية، ثم توحيدها مع البيانات ذات الصلة من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، وأنظمة التذاكر، وأنظمة معلومات الموارد البشرية (HRIS)، مما يجعل المعرفة ذات الصلة متاحة للمهمة والدور واللحظة.

قدرات أنظمة إدارة المعرفة الحديثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

يمكن لنظام إدارة المعرفة الفعّال المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن:

• تفسير وتلخيص الوثائق المعقدة: استخدم فهم اللغة الطبيعية لتحليل السياسات المعقدة وتقديم نتائج بحث أكثر ملاءمة من خلال فهم نية المستخدم وسلوكه.
• تحديد السياسة الصحيحة: حدد القاعدة المحددة لحالة فريدة دون الحاجة للبحث اليدوي.
• الحفاظ على التحكم في الإصدارات: اكتشف الموارد المعرفية القديمة أو المتعارضة تلقائيًا.
• تطبيق المعرفة على سير العمل الفعلي: استخدم المعرفة المنظمة للتوجيه، والتحقق، ودعم اتخاذ القرار.
• تقليل الاعتماد على الخبراء المتخصصين (SME): حل الأسئلة المتكررة وأتمتة المهام الروتينية بشكل مستقل.
• ربط معرفة المؤسسة بأسس الإدارة: اربط معرفة المؤسسة بالسياق التشغيلي لتعزيز اتخاذ قرارات متسقة.
• تحديد الأنماط في بيانات المؤسسة: استفد من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للتعرف على الاتجاهات والسلوكيات المتكررة، واستخلاص الرؤى القابلة للتنفيذ، وتحسين عملية اتخاذ القرار.
• تمكين إنشاء المعرفة بشكل مستمر: سهّل إنشاء المعرفة المستمر من خلال تحليل التفاعلات، وأتمتة تحديثات المحتوى، وتنظيم التعاون بين عدة جهات لضمان بقاء قاعدة المعرفة محدثة.

أنظمة إدارة المعرفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقوم بتحليل البيانات غير المهيكلة بفاعلية وفهم نية المستخدم، وتوفير رؤى فورية عبر أنظمة المؤسسة.

إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي تعزز الممارسات التقليدية للمعرفة من خلال أتمتة عمليات إنشاء المحتوى واسترجاعه.

يمثل هذا التحول أساساً لنضج أتمتة المستندات، حيث ينقل المؤسسات من أدوات إدارة المعرفة التي تقدم المعلومات إلى حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي تدفع نحو اتخاذ الإجراءات.

المساعدون الأذكياء وظهور الأتمتة الذاتية للعمليات (APA)

تظهر معظم أدوات إدارة المعرفة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من الجيل الأول كمساعدين افتراضيين: واجهات دردشة تقوم بالبحث في قاعدة المعرفة وتقديم الإجابات أو الملخصات. تعمل هذه الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين الوصول، لكنها غالبًا ما تتوقف عند حد التنفيذ. وقد تم تصميم المساعدين الأذكياء والـ Bots لتقديم إجابات فورية ودقيقة على استفسارات المستخدمين، مما يعزز بشكل كبير تجربة العملاء ورضاهم.

التطور التالي هو وكلاء الذكاء الاصطناعي الوكيل، الذين يستخدمون المعرفة البرمجية كدماغ لاتخاذ القرار. وهنا يأتي دور الأتمتة الذاتية للعمليات (APA). في الأتمتة الذاتية للعمليات (APA)، يُعد إدارة المعرفة المحرك الرئيسي لـ"عقل" وكيل الذكاء الاصطناعي للانتقال من إيجاد الإجابة إلى إتمام المهمة. من خلال تحليل تفاعلات العملاء، يقوم الذكاء الاصطناعي الوكيل بتحديث قاعدة معرفته باستمرار وتحسين جودة ودقة إجاباته.

الفرق: البحث مقابل التنفيذ

لم تعد إدارة المعرفة مجرد طبقة مرجعية، بل أصبحت المحرك الرئيسي لاتخاذ القرار وراء الأعمال الذاتية وشبه الذاتية. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم العميق، لا تقتصر مهمة هذه الوكلاء على العثور على المستندات فحسب؛ بل يفهمون اللغة البشرية داخلها لتنفيذ الخطوات.

مزايا الذكاء الاصطناعي في إدارة المعرفة

تنبع القيمة الحقيقية لإدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي من تحويل المعلومات المجزأة إلى ذكاء سياقي وجاهز لسير العمل – وليس مجرد استرجاع أسرع للمعلومات.

1. تقليل الوقت المستغرق في البحث بشكل ملحوظ

إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي توحّد المعرفة الموزعة عبر المستندات والمحادثات وإجراءات التشغيل القياسية والأنظمة. فبدلاً من بذل جهد يدوي في البحث عبر مصادر متعددة، تحصل الفرق على وصول فوري إلى إرشادات مخصصة لكل دور.

على عكس أنظمة إدارة المعرفة التقليدية، تراعي تقنيات الذكاء الاصطناعي المدركة للسياق دور المستخدم ومرحلة سير العمل ومتطلبات السياسات، وهذا يعزز إنتاجية الموظفين بشكل كبير ويضمن تقديم النتائج ذات الصلة في غضون ثوانٍ.

2. ضمان اتخاذ قرارات متسقة ومتوافقة مع السياسات

يفسر البشر السياسات بشكل مختلف، وغالبًا ما تؤدي المعرفة الضمنية إلى "حلول محلية مؤقتة". تفسر أنظمة الذكاء الاصطناعي القواعد بالطريقة نفسها في كل مرة. عند دمجها مع وكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات، يتم تطبيق السياسات ضمن سير العمل عبر أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM). ويؤدي ذلك إلى:

• تعزيز الامتثال وجودة المعرفة.
• تقليل إعادة العمل والأخطاء.
• تقديم خدمات مستقرة عبر الفرق العالمية.

3. تحويل المعرفة المؤسسية إلى ذكاء قابل للتوسع

غالبًا ما تكون الخبرات الحيوية محفوظة في سلاسل رسائل البريد الإلكتروني، والمحادثات الفورية، والحكم الشخصي، وليس في الأنظمة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلتقط تلك الرؤية الإجرائية وأسباب اتخاذ القرار ويحولها إلى إرشادات قابلة لإعادة الاستخدام ومنطق منظم.

وهذا هو الأساس لنهج الأتمتة في Automation Anywhere: يمكن لوكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات إعادة استخدام ذلك المنطق لضمان استمرار سير العمل دون الحاجة إلى تصعيد متكرر، مما يقلل من الاعتماد على الخبراء الفرديين ويضمن استمرارية العمليات في المستقبل مع نمو الفرق أو تغير الأدوار.

4. تفعيل المعرفة مباشرة داخل سير العمل

من شأن إدارة المعرفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تسد الفجوة بين مستودع المعرفة والنظام التشغيلي (مثل أدوات المشتريات أو منصات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات). وبدلاً من مجرد إخبارك بما هي السياسة، يستخدم الذكاء الاصطناعي السياسة للتحقق من المدخلات، وتوجيه الموافقات، وأتمتة المهام الروتينية، فتصبح المعرفة طبقة تحكم تشغيلية.

5. الحفاظ على معرفة دقيقة وخاضعة للحوكمة بشكل مستمر

يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد مصادر المعرفة التي تحتوي على تعليمات قديمة أو سياسات متعارضة، فهو يضمن دقة المعرفة من خلال توجيه التحديثات الموصى بها إلى المالكين المناسبين. ومن خلال التنفيذ المُنظَّم، يتصرف الوكلاء فقط بناءً على أحدث المعلومات وأكثرها صلة، مما يوفر ميزة تنافسية.

6. تعزيز التنسيق بين الأقسام الوظيفية

من خلال استناد القرارات إلى قاعدة معرفة واحدة وجاهزة للتنفيذ، يقضي الذكاء الاصطناعي على فجوات التفسير بين الأقسام. يعمل وكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات على إدخال هذا السياق المشترك في كل نظام، مما يخلق إيقاعًا تشغيليًا متسقًا ويُحسّن تجربة العملاء بشكل عام.

حالات الاستخدام عالية القيمة للذكاء الاصطناعي في إدارة المعرفة

تظهر حالات الاستخدام عالية التأثير في إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي عندما لا تقتصر المعرفة على دعم العمل فحسب، بل تدفعه بنشاط أيضًا. وفي هذه السيناريوهات، لا يتم التعامل مع السياسات والإجراءات وقواعد الاستثناء ومعايير اتخاذ القرار كمراجع سلبية فقط. بدلاً من ذلك، يفسرها الذكاء الاصطناعي ضمن السياق ويربطها مباشرة بسلوك سير العمل.

الاسترجاع الدلالي الذكي

الذكاء الاصطناعي لا يسترجع المستند المناسب فقط، بل يوفر أيضًا الإرشادات الصحيحة للسياق المحدد. يتضمن ذلك استخدام معالجة اللغة الطبيعية لفهم موقع المستخدم الجغرافي، وخط الإنتاج، والصلاحيات.

تعزز الأتمتة الذاتية للعمليات ذلك من خلال تمكين الوكلاء من تطبيق القاعدة أو التعليمات المسترجعة عبر التحقق من الحقول، وتحديد الأهلية، واختيار النموذج أو القالب المناسب، وتفعيل الخطوة التالية المعتمدة،

وهذا يُغلق فجوة "الميل الأخير" بين المعرفة والتنفيذ التي غالبًا ما تتركها إدارة المعرفة التقليدية والمساعدون الرقميون مفتوحة. لم تعد الفِرق تكتفي بتلقي المعلومات؛ بل يقوم النظام بالتنفيذ استنادًا إلى تلك المعرفة.

هيكلة المعرفة المؤتمتة

تنهار إدارة المعرفة التقليدية مع زيادة حجم المحتوى لأن البشر لا يمكنهم الحفاظ على التصنيفات والعلاقات على نطاق واسع. يمكن للذكاء الاصطناعي استيعاب محتوى جديد بشكل مستمر وتنظيمه في خطوات وشروط واستثناءات ومتطلبات مسبقة ومنطق اتخاذ القرار يمكن للوكلاء الاعتماد عليه بثقة.

يعتمد وكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات على هذه المعرفة المنظمة لتنفيذ المهام من البداية إلى النهاية: اتباع التسلسل الصحيح، والتحقق من الشروط المطلوبة، والتفرع بناءً على القواعد، والتصعيد وفقًا للمنطق الموثق.

ويزيل الذكاء الاصطناعي ذلك العائق الحرج في المؤسسات: حتى أفضل التوثيقات تصبح عديمة الفائدة إذا لم تتمكن الأنظمة والأتمتة من تفسيرها.

إنفاذ السياسات المدعوم بالمعرفة

غالبًا ما تكون السياسات موجودة كوثائق، لكنها نادرًا ما تؤثر على التنفيذ اليومي؛ حيث يتجاوز الموظفون بعض الخطوات، أو يطبقون القواعد بشكل غير متسق، أو يسيئون تفسير الحدود والمعايير. يفسر الذكاء الاصطناعي هذه القواعد وتحويلها إلى منطق قابل للتنفيذ آليًا.

وبعد ذلك، يقوم وكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات بتطبيق تلك القواعد داخل الأنظمة التشغيلية (مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات، إدارة علاقات العملاء، أنظمة معلومات الموارد البشرية، وأنظمة المشتريات)، حيث يمنعون تلقائيًا حدوث المخالفات، ويعيدون توجيه العمل، أو يطلبون الأدلة الناقصة قبل الانتقال إلى الخطوة التالية.

يحوّل هذا الامتثال من مراجعة يدوية بعد وقوع الحدث إلى طبقة تحكم تشغيلية في الوقت الفعلي.

تحويل خبرة الخبراء المتخصصين إلى منطق وكيل قابل لإعادة الاستخدام

يحل الخبراء المتخصصون آلاف الحالات الدقيقة، لكن غالبًا ما تبقى تلك الأسس المنطقية معرفة مخفية. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل القرارات السابقة، واستخلاص المعرفة الضمنية، وتحويلها إلى أصول معرفية منظمة.

يستخدم وكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات ذلك المنطق للتعامل مع الحالات المماثلة بشكل مستقل. على سبيل المثال، ما إذا كان الاستثناء مؤهلاً للمسار السريع، أو أي مسار تصعيد ينطبق، أو أي بند يحكم السيناريو، أو كيفية تفسير مدخلات العميل الغامضة.

يقلل ذلك من الاختناقات من خلال توسيع نطاق اتخاذ القرارات على مستوى الخبراء عبر المؤسسة دون زيادة عبء العمل على الخبراء المتخصصين.

استخلاص المعرفة القابلة للتنفيذ من المستندات والمحادثات

توجد المعرفة الحقيقية لمعظم المؤسسات في ملفات PDF، وسلاسل البريد الإلكتروني، وسلاسل المحادثات، ومجلدات SharePoint، وملاحظات الاجتماعات. يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج الكيانات، والخطوات، والشروط، ومنطق اتخاذ القرار لتحويل هذه المصادر إلى أصول معرفية منظمة وموثوقة.

ويمكن لوكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات استخدام تلك الكائنات فورًا لتنفيذ العمليات (مثلًا: "استرداد المبلغ يتطلب هذه المستندات"، "يتفرع سير العمل هنا"، "هذا العامل الخطِر يؤدي إلى التصعيد").

يحول هذا أسابيع من التفسير اليدوي إلى ساعات أو أيام، مما يتيح تحسين العمليات بشكل أسرع دون الحاجة لانتظار الخبراء النادرين.

توصيات معرفية استباقية مرتبطة بإشارات سير العمل

تقوم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بتحديد المحفزات في بيانات النظام، مثل تغييرات الحالة، أو الشذوذ، أو الخطوات المفقودة، أو تجاوز الحدود الزمنية، وتعرض أصل المعرفة أو القاعدة الدقيقة المطلوبة قبل أن يطلبها المستخدم حتى.

يأخذ وكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات الأمر إلى مستوى أبعد من ذلك من خلال استخدام هذه المحفزات لبدء إجراءات مثل: الإشارة إلى وجود مخاطرة، فتح حالة، التحقق من استثناء، بدء سير عمل فرعي، أو إخطار الدور المناسب.

هذا ينقل المؤسسات من المعرفة التفاعلية القائمة على التعليمات إلى العمليات الاستباقية المدفوعة بالإشارات.

دمج المعرفة في تنفيذ سير العمل الشامل

يربط الذكاء الاصطناعي المعرفة بسلوك النظام: أي خطوة يجب تنفيذها بعد ذلك، ما هي القواعد التي تحكم هذه الخطوة، ما هي القيم المسموح بها، ما هي المستندات التي يجب توفرها، وما هي الشروط التي تتطلب التصعيد. يقوم وكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات بتفعيل هذه المعرفة عبر الأنظمة، من خلال تنفيذ المهام، وتنسيق الاعتمادات، وتحديث أنظمة السجلات.

النتيجة: لم يعد المعرفة محفوظة في مستودع؛ بل أصبحت طبقة أتمتة حية تنظم سير العمل.

كيفية تنفيذ إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي

لتنفيذ الذكاء الاصطناعي لإدارة المعرفة، يجب على المؤسسات اتباع مسار النضج. لا يمكنك الانتقال من ملفات PDF المبعثرة إلى سير عمل مستقل بالكامل بين عشية وضحاها.

• اكتشاف المعرفة الموجودة فعلياً.
• تنظيمها لتصبح منطقاً قابلاً للاستخدام.
• تفعيلها داخل سير العمل.
• تنسيق العمل عبر الأنظمة باستخدام وكلاء APA.

كل طبقة تُبنى على الطبقة التي تسبقها. فيما يلي كيفية عمل كل مرحلة عمليًا باستخدام الإطار الأصلي.

الطبقة 1: اكتشاف المعرفة (ما الذي نعرفه فعلياً؟)

يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح المستندات، والدردشات، والتذاكر، ورسائل البريد الإلكتروني، وصفحات الإنترانت، وحقول النظام للكشف عن مصادر المعرفة الحقيقية. من المهم تحديد التناقضات، والتعليمات القديمة، وإجراءات التشغيل الموحدة المكررة، والممارسات غير الموثقة للخبراء، والاختلافات الإقليمية. تكشف هذه الخطوة عن التجزئة التي تؤدي إلى التأخير، وإعادة العمل، ومخاطر الامتثال.

الطبقة 2: هيكلة المعرفة (هل يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها؟)

يحول الذكاء الاصطناعي المعلومات غير المهيكلة إلى قواعد وخطوات وشروط واستثناءات وتعريفات ومسارات اتخاذ القرار. يقوم الذكاء الاصطناعي بتسوية التعليمات المتعارضة من خلال تحليل النتائج السابقة واقتراح مسار قرار موحد للمراجعة. يتحقق خبراء الموضوع من صحة واعتماد المخرجات المهيكلة قبل استخدامها في العمليات التشغيلية.

الطبقة 3: تفعيل المعرفة (هل يمكنها توجيه إجراء ما؟)

لتمييز الانتقال من المعرفة الثابتة إلى الذكاء التشغيلي في الوقت الفعلي، يجب أن تتصل المعرفة المهيكلة بالأنظمة التشغيلية حتى تتمكن من التحقق من المدخلات، وتطبيق السياسات، وتحديد الخطوات التالية، وإبراز المتطلبات المسبقة. يبدأ الوكلاء بفحص الامتثال، وجمع المعلومات الناقصة، وتحديث السجلات، وتوجيه القرارات بناءً على المنطق المعتمد.

الطبقة 4: تنسيق المعرفة (هل يمكنها تحريك العمل عبر الأنظمة؟)

يقوم وكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات بتنسيق سير العمل عبر أنظمة متعددة مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، وأنظمة معلومات الموارد البشرية (HRIS)، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)، وأنظمة المشتريات، ومنصات الدعم باستخدام منطق المعرفة. يقوم الوكلاء بتفسير إشارات النظام، وتطبيق القاعدة الصحيحة، وتنفيذ الخطوة المناسبة، وتصعيد الاستثناءات، وضمان استمرار سير الحالات، مع التعامل مع الأعمال المتوقعة بشكل مستقل بينما يركز البشر على الإشراف والتحسين.

الحوكمة، الثقة، والأصل الرقمي

مع تسارع تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، تحوّل التركيز نحو الذكاء الاصطناعي المسؤول. تحتاج المؤسسات إلى معرفة ما إذا كانت قرارات الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير، ويمكن تتبعها، ومستندة إلى بيانات ذات صلة.

في إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي، الثقة شرط أساسي. ولمنع الهلوسات وتقليل المخاطر، يجب أن يستند الإطار إلى ثلاثة ركائز:

1. إسناد المصدر: يجب أن يكون كل جواب يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مرتبطًا بمصدر معرفي محدد ومعتمد. يجب على النظام أن يذكر القسم المحدد من السياسة أو إجراء العمل القياسي (SOP) بدقة.
2. ضوابط التنفيذ: يجب أن تخضع المعرفة المهيكلة للتحقق البشري قبل أن تصبح قابلة للتنفيذ من قبل الوكلاء. هذا يضمن بقاء جودة المعرفة عالية.
3. تتبع المصدر الرقمي: يتم تسجيل كل إجراء يتخذه الوكيل مع مصدر معرفته ومسار اتخاذ القرار. يُنشئ هذا سلسلة قابلة للتدقيق، وهي ضرورية للصناعات الخاضعة للتنظيم والتعلم المستمر.

تتيح هذه الضوابط للفِرق الانتقال من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التجريبية إلى الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة الذي يقود سير العمل بكل ثقة.
 

كيف تطبق Automation Anywhere الأتمتة الذاتية للعمليات على إدارة المعرفة

تقوم Automation Anywhere بتطبيق الأتمتة الذاتية للعمليات لتحويل الوثائق المُعتمدة باستمرار إلى إجراءات سير عمل قابلة للتنفيذ عبر الأنظمة المختلفة.
من خلال جمع وتنظيم المعرفة المؤسسية، بما في ذلك السياسات وإجراءات التشغيل القياسية والبيانات التاريخية، تقوم الأتمتة في Automation Anywhere بتحويل المعلومات إلى منطق يمكن لوكلاء الأتمتة الذاتية للعمليات تطبيقه. يستخدم هؤلاء الوكلاء هذه المعرفة بالذكاء الاصطناعي بهدف:
 

• التحقق من صحة المدخلات وتطبيق قواعد السياسات.
• التحقق من المتطلبات الأساسية وجمع الوثائق.
• تنسيق العمل عبر منصات تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM).

يتيح ذلك التنسيق الشامل من البداية إلى النهاية، مما يضمن انتقال العمل عبر الأنظمة وفقًا للمنطق المحدد. من خلال الحوكمة المدمجة، بما في ذلك التحكم في الإصدارات ومسارات التدقيق، تضمن المؤسسات أن حلولها المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل فقط وفق منطق معتمد ودقيق.

الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي في إدارة المعرفة

ما الفرق بين إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي والمساعد الذكي للبحث والأسئلة والأجوبة؟

يركز المساعدون الأذكياء على البحث، والتلخيص، والأسئلة والأجوبة. بينما تركز إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي على تفسير المعرفة وهيكلتها بحيث يمكن تطبيقها عمليًا. عند دمجه مع الوكلاء، يمكّن إدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي الأنظمة من اتخاذ الإجراءات، وليس فقط تقديم الإجابات. المساعدون الأذكياء يزوّدون المستخدمين بالمعلومات؛ إدارة المعرفة الفاعلة تدفع سير العمل.

ما هي أنواع المعرفة الأكثر تعقيدًا بالنسبة للمؤسسات لتفعيلها، ولماذا؟

المعرفة الضمنية والمعرفة المستندة إلى الاستثناءات هي الأصعب، فهي تتعلق بالأحكام التي يتخذها الخبراء في الحالات الاستثنائية. هذا النوع من المعرفة نادرًا ما يتم توثيقه بشكل واضح وغالبًا ما يكون موزعًا عبر المحادثات والتذاكر. يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج الأنماط من القرارات السابقة وتحويلها إلى منطق منظم وقابل لإعادة الاستخدام.

كيف يستخدم الوكلاء الذكيون المعرفة لإكمال خطوات سير العمل بدلاً من مجرد الإجابة على الأسئلة؟

يقوم الوكلاء بتحويل القواعد والسياسات المهيكلة إلى محفزات لسير العمل. وعندما يتم استيفاء الشروط، يقومون بالتحقق من صحة البيانات، واختيار مسارات العمليات، وتفعيل المهام، والتصعيد عند الحاجة إلى استثناءات أو موافقات وفقًا للقواعد. تصبح المعرفة منطق قرارات قابل للتنفيذ بدلاً من كونها نصاً مرجعياً.

ما هي أطر الحوكمة المطلوبة لضمان أن تحديثات المعرفة لا تُدخل مخاطر تشغيلية عند بدء الوكلاء في العمل بها؟

تحتاج المؤسسات إلى التحقق من المصادر، والتحكم في الإصدارات، وسير عمل الموافقات، والصلاحيات المعتمدة على الأدوار، وسجلات التدقيق. ويجب على الوكلاء التنفيذ فقط بناءً على كائنات المعرفة المعتمدة. يضمن ذلك إمكانية التتبع ويقلل من المخاطر التشغيلية.

ما هو أول استخدام عملي لإدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي في مؤسسة كبيرة؟

ابدأ بالقرارات ذات الحجم الكبير والمبنية على القواعد، مثل تصنيف طلبات الخدمة، أو التحقق من إجراءات الانضمام، أو الموافقات المستندة إلى السياسات. هذه المجالات تتميز بمنطق قابل للتكرار، ونتائج قابلة للقياس، وعنق زجاجة واضح لدى الخبراء المتخصصين، مما يجعل العائد على الاستثمار واضحًا بسرعة.

حوّل المعرفة إلى أفعال. اطلب عرضًا توضيحيًا لترى كيف يمكن لإدارة المعرفة بالذكاء الاصطناعي وAPA تفعيل معرفة مؤسستك وتحويلها إلى نتائج قابلة للقياس في سير العمل.