الذكاء الاصطناعي + الأتمتة: لماذا يعد الذكاء الاصطناعي هو الخطوة التالية للأتمتة
تجمع أتمتة الذكاء الاصطناعي بين الذكاء الاصطناعي (AI) والأنظمة المؤتمتة لجعل العمليات أكثر كفاءة. من خلال الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أدوات الأتمتة مثل أتمتة العمليات الروبوتية، يمكن للمنظمات تسريع سير العمل، وتحسين اتخاذ القرار، والاعتماد بشكل أقل على المدخلات البشرية.
ما المقصود بأتمتة الذكاء الاصطناعي؟
غالبًا ما يُشار إليه باسم الأتمتة الذكية أو الأتمتة الفائقة—مصطلح صاغته Gartner—تمثل أتمتة الذكاء الاصطناعي دمج إمكانات الأتمتة المتقدمة مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. يوسع الذكاء الاصطناعي نطاق الأتمتة من خلال تمكين الأنظمة من التعلم والتكيف واتخاذ قرارات مستنيرة، ما يسرع كل مرحلة من مراحل دورة حياة الأتمتة.
إن الإمكانات الناتجة عن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أدوات الأتمتة مثل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) تعد هائلة، حيث تقدم للشركات طرقًا جديدة لتحقيق الكفاءة والابتكار.
أتمتة الذكاء الاصطناعي مقابل إدارة عمليات الأعمال، وأتمتة العمليات الروبوتية، وغيرها من التقنيات.
بينما تركز الأتمتة التقليدية وإدارة عمليات الأعمال (BPM) على القواعد المحددة مسبقًا، فإن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للأنظمة إمكانية التكيف والتعلم. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتفوق في إجراء التنبؤات واتخاذ القرارات، بينما تتعامل أدوات الأتمتة بشكل موثوق مع التنفيذ بين الأنظمة أو داخلها، يمكن أن يضفي على الأتمتة المرونة للاستجابة لاحتياجات الأعمال والظروف التي تتغير باستمرار.
يتم إنشاء الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على التكامل السلس بين الذكاء الاصطناعي وتقنيات الأتمتة بما في ذلك أتمتة العمليات الروبوتية وإدارة عمليات الأعمال، والتي تشكل معًا أساس الأتمتة الذكية. على عكس الأتمتة التقليدية أو إدارة عمليات الأعمال، التي تعتمد على الأساليب القائمة على القواعد، يقدم الذكاء الاصطناعي قدرات معرفية للأتمتة، ما يسمح للأنظمة بالفهم والتعلم واتخاذ القرارات. هذه الطبقة المعرفية هي ما يحدد الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وبالتالي يتم تمكينها من التعامل مع المهام المعقدة التي تتطلب التكيف والرؤية.
برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي هم الشيء المهم التالي في هذا النظام. تجسد برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي مزيجًا من القدرات المعرفية للتخطيط، وتوقع النتائج، واتخاذ القرارات، مع القدرة على اتخاذ الإجراءات عبر أنظمة المؤسسة، كل ذلك في أثناء التعلم المستمر من البيانات التي تعالجها.
كيف يجتمع الذكاء الاصطناعي والأتمتة معًا.
في ظل استمرار تطور كل من الذكاء الاصطناعي وتقنية الأتمتة، تكتشف المنظمات ومزودو الحلول المزيد والمزيد من الفرص للاستفادة من الطرق التي تكمل بها كل منهما الآخر وتوسيع فوائد الذكاء الاصطناعي لتتضمن حالات استخدام جديدة.
الموارد البشرية: التوظيف
دور الذكاء الاصطناعي: يحلل الذكاء الاصطناعي السير الذاتية وبيانات الطلبات للتنبؤ بأفضل المرشحين لوظيفة بناءً على المهارات والخبرة والملاءمة.
دور الأتمتة: بمجرد أن يحدد الذكاء الاصطناعي المرشحين الأوائل، تقوم أنظمة الأتمتة بجدولة المقابلات، وإرسال رسائل المتابعة عبر البريد الإلكتروني، وتحديث أنظمة تتبع المرشحين.
المبيعات: التنبؤ
دور الذكاء الاصطناعي: تتنبأ نماذج الذكاء الاصطناعي باتجاهات المبيعات المستقبلية من خلال تحليل بيانات المبيعات القديمة، وظروف السوق، وسلوك العملاء لاتخاذ قرارات استراتيجية.
دور الأتمتة: بناءً على توقعات الذكاء الاصطناعي، تعمل الأتمتة على تعديل استراتيجيات المبيعات، وتحديث أنظمة إدارة علاقات العملاء، وإطلاق حملات تسويق مستهدفة.
أمن تكنولوجيا المعلومات: الكشف عن التهديدات
دور الذكاء الاصطناعي: تتنبأ أنظمة الذكاء الاصطناعي بالتهديدات المحتملة للأمن السيبراني وتحددها من خلال تحليل حركة مرور الشبكة وأنماط سلوك المستخدم.
دور الأتمتة: عند اكتشاف تهديد، تقوم أنظمة الأتمتة بتنفيذ بروتوكولات الأمان، مثل عزل الأنظمة المتأثرة، وإبلاغ فرق تكنولوجيا المعلومات، وبدء عمليات النسخ الاحتياطي للبيانات.
فوائد دمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة.
يوفر تطبيق الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة فوائد واسعة النطاق للمؤسسات التي تدفع التحول التشغيلي في النهاية.
تعد زيادة الكفاءة في صدارة قائمة الفوائد، لكن تأثير العمليات الأسرع، الخالية من الأخطاء، والمبسطة يمتد إلى ما هو أبعد من مكاسب الكفاءة. من خلال تمكين أتمتة المهام الروتينية فحسب، بل أيضًا سير العمل المعقد والمتعدد الوظائف، يتيح تطبيق الذكاء الاصطناعي والأتمتة للشركات إمكانية تخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية والتركيز على المبادرات الاستراتيجية التي تعزز النمو والابتكار. يمكن أن يعزز هذا التحول المدفوع بالكفاءة الإنتاجية ويقلل من تكاليف التشغيل.
على المستويين الاستراتيجي والتكتيكي، يمكن لقدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات وتحليلها بسرعة على نطاق واسع أن تعيد تعريف سرعة اتخاذ القرار، ما يتيح للمؤسسات إمكانية الاستجابة للتغيير في الوقت الحقيقي.
يعزز دمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة من مستوى الدقة عبر العمليات، ويقلل الأخطاء، ويحسن الأداء العام. يعد التنفيذ الدقيق لعمليات البيانات الكبيرة المدفوعة بالبيانات ذا قيمة خاصة في الصناعات التي يكون فيها الامتثال والدقة من العوامل الحاسمة، مثل الشؤون المالية والرعاية الصحية.
تعد قابلية التوسع والتكيف فوائد إضافية للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ما يتيح للمؤسسات إمكانية إدارة بيئات الأنظمة المختلطة. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم وتتكيف، يمكنها التعامل مع مجموعة كبيرة من المهام، تتنوع من إدخال البيانات البسيط إلى عمليات اتخاذ القرار المعقدة، ما يوفر مرونة تشغيلية عند الطلب تتيح للمنظمات التوسع بسرعة واستيعاب النمو واحتياجات الأعمال المتطورة.
تأثير الذكاء الاصطناعي والأتمتة على الوظائف غير التقنية.
أدى ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى التسريع من تأثير التغييرات الأخيرة على طبيعة العمل، حيث قامت المنظمات بتسريع اعتمادها على تقنيات الأتمتة.
في الوقت الحالي، تمتد إمكانات الذكاء الاصطناعي والأتمتة إلى ما هو أبعد من الأدوار والمهام التقنية التقليدية لتشمل العمل الذي لا يرتبط عادةً بالأتمتة، مثل خدمة العملاء والصناعات الإبداعية. في هذه المجالات، يمكن للذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعزيز القدرات البشرية بدلاً من استبدال تنفيذ المهام المتكررة.
في خدمة العملاء، على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي العمل إلى جانب الوكلاء البشر لتقديم إرشادات على مستوى الخبراء وتنفيذ حركات بيانات متعددة الأنظمة لتمكين الوكلاء من التركيز على تفاعلات العملاء، ما يمكنهم من التعامل مع مشكلات أكثر تعقيدًا تتطلب التعاطف وفهمًا دقيقًا. في الوقت نفسه، يمكن لأتمتة الذكاء الاصطناعي التعامل بشكل مستقل مع استفسارات العملاء الروتينية وتقديم ردود فورية، ما يحسن من تجربة العملاء ويحرر وقت الموارد البشرية في الوقت ذاته.
بالمثل، في الصناعات الإبداعية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في توليد الأفكار أو المحتوى، ما يسمح للمبدعين البشر بالتركيز على تحسين أعمالهم وإتقانها.
الذكاء الاصطناعي للمهام غير المنظمة ومهام سير العمل
تعتمد أنظمة الأتمتة التقليدية على قواعد محددة مسبقًا وبيانات منظمة، ما يعني أنها تواجه جدارًا عند مواجهة مهام سير العمل المعقدة وغير المنظمة. وعلى الرغم من ذلك، يعد الذكاء الاصطناعي تطابقًا مثاليًا للعمليات والبيئات غير المنظمة حيث تكون البيانات غالبًا فوضوية أو غير متسقة أو غير مكتملة.
يتفوق الذكاء الاصطناعي في معالجة المعلومات غير المنظمة وتفسيرها، مثل النصوص والصور والصوت، باستخدام تقنيات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر. يسمح هذا لنماذج الذكاء الاصطناعي بفهم رؤى ذات مغزى واستخراجها من البيانات التي ستكون غير متاحة لأنظمة الأتمتة التقليدية. من خلال معالجة المعلومات غير المنظمة، يمكّن الذكاء الاصطناعي المؤسسات من تسريع مهام سير العمل التي كان تعد سابقًا معقدة أو متغيرة جدًا للأتمتة.
في صناعة التأمين، على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات غير المنظمة من نماذج المطالبات، ورسائل البريد الإلكتروني، والتواصل مع العملاء لأتمتة مهام سير عمل معالجة المطالبات. من خلال تفسير السياق ومحتوى هذه الوثائق، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات مستنيرة بشأن الموافقات على المطالبات، ما يقلل من وقت المعالجة ويحسن مستوى الدقة.
بالمثل، في خدمة العملاء، يمكن للروبوتات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التعامل مع الاستفسارات التي تتضمن محادثات غير منظمة، وفهم هدف العميل وتقديم ردود ذات صلة.
في مجال الرعاية الصحية، يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة البيانات غير المنظمة من السجلات الطبية، وتقارير المختبر، والدراسات التصويرية لدعم اتخاذ القرارات السريرية وأتمتة المهام الإدارية. من خلال استخراج المعلومات الحيوية وتحديد الأنماط، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تساعد المتخصصين في الرعاية الصحية في تشخيص الحالات، والتوصية بالعلاجات، وإدارة رعاية المرضى بشكل أفضل.
تحسين التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي
من خلال الحفاظ على توازن بين الأتمتة والمدخلات والإشراف البشري، يمكن للمؤسسات استغلال إمكانات الذكاء الاصطناعي مع ضمان الثقة في نزاهة القرارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. يعد نموذج "human-in-the-loop"، الذي يعمل فيه الإدخال البشري على تحسين وتعزيز الأنظمة المؤتمتة، مهمًا بشكل خاص في السيناريوهات التي تحتاج فيها القرارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى التحقق أو التعديل بناءً على التوجيه البشري.
يمكن للعمليات التي تستفيد من التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي أن تزيد من الوقت المتاح للتفاعل البشري حيث توجد قيمة تفاعلية عالية، مثل تجربة العملاء.
في جميع الحالات، يُعد تحسين التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي عاملاً أساسيًا في نجاح سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي والأتمتة. تشمل أفضل الممارسات لتعزيز التعاون الفعال دمج الوصول إلى الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مباشرة ضمن تطبيقات العمل وتوفير التدريب على استخدام التكنولوجيا وفهم الغرض منها، بما في ذلك فهم نظام الذكاء الاصطناعي.
يمكن لتقديم تدريب بشأن الاستخدام الفعال لنظام الذكاء الاصطناعي وآلياته الأساسية، بما في ذلك مصادر البيانات، أن يعزز بشكل كبير التعاون الناجح بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. يتيح فهم ما يفعله النظام - غرضه واستخداماته المقصودة - للموظفين إمكانية تقييم أداء الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي وتحديد المشكلات أو التحيزات المحتملة. يجعل هذا الوعي من الممكن للمستخدمين العاديين تحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يعمل على النحو المقصود ويتماشى مع الأهداف والمعايير التنظيمية.
يتسم الاستخدام الأمثل للذكاء الاصطناعي بأنه مدعوم بشكل أكبر من خلال آليات إشراف قوية. يتطلب الإشراف الفعال على أنظمة الذكاء الاصطناعي نهجًا متعدد الأبعاد يشمل المراقبة المستمرة، والتحليلات في الوقت الحقيقي، والتدقيقات المنتظمة، ومراجعات التأثيرات. تتضمن المراقبة المستمرة الحفاظ على مراقبة دائمة على عمليات نظام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الحالات غير الطبيعية، أو مشكلات الأداء، أو الانحرافات عن السلوك المتوقع. تساعد التدقيقات المنتظمة التي تفحص خوارزميات النظام واستخدام البيانات وعمليات اتخاذ القرار في الحفاظ على الشفافية والمساءلة.
على المستوى التنظيمي، تعد مراجعات التأثير التي تقيم التأثيرات الأوسع لأنظمة الذكاء الاصطناعي ضرورية لضمان نجاحها على المدى الطويل وتطبيقها الآمن ضمن عمليات المؤسسات. يساعد تقييم ما إذا كان التطبيق يحقق أهدافه المقصودة وتحديد أي عواقب غير مقصودة على الموظفين والعملاء وعمليات المؤسسة الأوسع في إبلاغ الاستراتيجية العامة للذكاء الاصطناعي والأتمتة. تدفع هذه العملية أيضًا إلى إجراء تعديلات أو تحسينات على نظام الذكاء الاصطناعي، ما يضمن استمراره في تقديم القيمة مع تقليل المخاطر المحتملة.
الذكاء الاصطناعي التكيفي - كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت
يعتمد تعزيز الأعمال المعقدة والإبداعية وأتمتتها على قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التكيف بمرور الوقت والتحسن بمفردها من خلال عمليات التعلم المستمرة.
يشتمل الذكاء الاصطناعي التكيفي في صميمه على آليات تعلم متقدمة مثل التعلم الآلي والتعلم المعزز، والتي تمكِّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحسين أدائها وقدراتها على اتخاذ القرار دون تدخل بشري مستمر.
يتيح التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي إمكانية التعرف على الأنماط واستخراج الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة، ما يسمح له بإجراء التنبئات واتخاذ القرارات بناءً على البيانات القديمة. ومع استمرار أنظمة الذكاء الاصطناعي في معالجة المزيد من البيانات، تواصل التعلم وتحسين الدقة والكفاءة.
يسمح التعلم المعزز لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتعلم من خلال التفاعل مع بيئتها. يعني هذا أن هذه الأنظمة عندما تتلقى ملاحظات بشأن إجراءاتها، يمكن لها تعديل الاستراتيجيات لتعظيم النتائج المرغوبة. تتيح هذه الطريقة القديمة القائمة على التجربة والخطأ للذكاء الاصطناعي إمكانية التكيف مع التحديات الجديدة وتحسين أدائه بمرور الوقت، وهو ما يعدّ ذا قيمة خاصة في سياق المهام الإبداعية والمعقدة حيث لا تكون الحلول دائمًا واضحة.
أمثلة: الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي والأتمتة.
في مشهد الأعمال المؤسسية، هناك العديد من الأمثلة الجذابة بشأن كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي والأتمتة للوظائف من خلال العمل معًا لتحسين العمليات وتنفيذ المهام المعقدة. لا يزال تطبيق القوة المشتركة للذكاء الاصطناعي والأتمتة على حالات الاستخدام الجديدة في المؤسسات يقدم نتائج مذهلة. بغض النظر عن الصناعة، فإن الشركات تشهد تأثيرًا عميقًا على كل من الكفاءة والابتكار من خلال الذكاء الاصطناعي والأتمتة.
اتخذت Petrobras، عملاق الطاقة البرازيلي متعددة الجنسيات، نهجًا شاملاً لدمج الذكاء الاصطناعي والأتمتة في عملياته، بقيادة مدير المعلومات لديها الذي دعم تنفيذ تقنيات الأتمتة المتقدمة والذكاء الاصطناعي التوليدي. أدى تطبيق الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في قسم الضرائب وحده إلى توفير 120 مليون دولار أمريكي في غضون ثلاثة أسابيع وزيادة كبيرة في الكفاءة.
استخدمت Vale، وهي شركة رائدة عالميًا في التعدين المستدام، الذكاء الاصطناعي لأتمتة Process Discovery. في غضون أيام قليلة، حدد الذكاء الاصطناعي التوليدي ووثق خمس عمليات ذات تأثير كبير للأتمتة، والتي كانت ستستغرق شهورًا لتظهر بخلاف ذلك. لم يؤدي هذا الاكتشاف السريع لـ Process Discovery، الذي كان أسرع بنسبة 89% من الطرق التقليدية، إلى توفير 121,000 ساعة فقط بل أدى أيضًا إلى توفير سنوي قدره 5 ملايين دولار أمريكية للمنظمة.
في الرعاية الصحية، يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي والأتمتة على تحسين كفاءة العمليات ودقة التشغيل بينما تعزز في الوقت نفسه القيمة البشرية. من الأمثلة على ذلك التطبيق الفريد لمستشفى NHS للأتمتة الذكية. قامت المستشفى بتنفيذ نظام أتمتة هو الأول من نوعه لمراقبة إمدادات الأكسجين على مدار الساعة. أدت هذه الأتمتة إلى التقليل بشكل كبير من مخاطر الأخطاء، ما رفع معايير رعاية المرضى وعبء الموارد، والذي بدوره أتاح 1500 ساعة من ساعات عمل موظفي المستشفى.
كما توضح أمثلة مثل هذه، يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي والأتمتة تأثير عميق في أي صناعة ليس فقط لتحسين وتسريع العمليات ولكن أيضًا لدعم الابتكار والتحول التشغيلي. سيتيح مستقبل الذكاء الاصطناعي والأتمتة للفرق بناء أتمتة باستخدام اللغة الطبيعية ونشر أتمتة ذاتية الإصلاح تتكيف مع تغييرات النظام في الوقت الحقيقي، ما يقلل من الفشل ويقلل من الصيانة.
