- عمليات سير العمل بالذكاء الاصطناعي العميل هي عمليات يقودها وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلون يتخذون قرارات مستقلة بأقل قدر من الإشراف البشري.
- تعطي تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الأخلاقي العميل الأولوية للشفافية والإنصاف والتصميم الذي يركز على الإنسان، خاصةً في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية أو التمويل.
- ليست كل وكلاء الذكاء الاصطناعي وكلاء، حيث أن بعضهم يتبع تعليمات محددة مسبقًا فقط دون اتخاذ قرارات مستقلة.
- يتطلب بناء تدفقات العمل هذه الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي، ونماذج ذكاء اصطناعي قوية، وأهدافاً واضحة، وعمليات تكامل عبر واجهات برمجة التطبيقات أو منصات منخفضة التعليمات البرمجية.
في عالم اليوم، هناك عدد لا يُحصى من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعد بتوفير الوقت والطاقة: أدوات التحليل، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وأدوات التوظيف، وأدوات إدارة علاقات العملاء الذكية، وما إلى ذلك.
ولكن كيف نفهمها جميعاً؟ كيف يمكن أن يعملوا معاً بسلاسة؟ تكمن الإجابة في تنسيق الذكاء الاصطناعي.
ما هو تنسيق الذكاء الاصطناعي؟
تنسيق الذكاء الاصطناعي هو عملية دمج أدوات وأنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة وإدارتها للعمل معاً بسلاسة. من خلال تنسيق هذه الأدوات، يمكن للشركات زيادة الكفاءة إلى أقصى حد وتجنب فوضى الحلول المنفصلة أو المتداخلة.
فكّر في الأمر وكأنه قائد ماهر يقوم بتنسيق سيمفونية موسيقية، حيث تلعب كل آلة أو أداة دورها في الوقت المناسب لخلق شيء رائع.
ما هي أنواع الأنظمة التي يمكن لتنسيق الذكاء الاصطناعي مواءمتها؟
يمكن لتنسيق الذكاء الاصطناعي دمج مجموعة واسعة من الأنظمة وتحسينها، مما يوفر العديد من حالات الاستخدام للشركات والمؤسسات. فيما يلي بعض الأمثلة الرئيسية:
- أنظمة خدمة العملاء
- أدوات تحليل البيانات
- منصات التسويق
- إدارة سلسلة التوريد
- حلول الموارد البشرية والتوظيف
فوائد تنسيق الذكاء الاصطناعي
عندما يتم تنسيقها بشكل صحيح، يتم تعزيز أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي وقابليتها للتوسع والتكيف مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى حل أكثر كفاءة وتكاملاً.
دعنا نلقي نظرة على كل من هذه الفوائد الثلاث بمزيد من التفصيل.
1. قابلية التوسع
يُمكِّن تنسيق الذكاء الاصطناعي الشركات من التكيف بسهولة مع نمو احتياجاتها.
على سبيل المثال، يمكن لشركة التجارة الإلكترونية التي تواجه طفرة في العطلات أن تستخدم تنسيق الذكاء الاصطناعي لمواءمة خدمة العملاء chatbot مع أنظمة إدارة الطلبات والخدمات اللوجستية. وهذا يضمن استجابات أسرع للعملاء، والتعامل الفعال مع المرتجعات، وتحديثات المخزون في الوقت الفعلي.
ومن خلال الجمع بين هذه الأدوات معاً، فإن تنسيق الذكاء الاصطناعي يجعل عمليات التوسع سلسة، مما يقلل من وقت التعطل ويواكب ارتفاع الطلب.
2. المرونة
المرونة هي إحدى المزايا الأساسية لتنسيق الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للشركات بدمج أدوات جديدة بسرعة حسب الحاجة.
قد تعتمد شركة لوجستية أداة جديدة لتحسين المسار باستخدام الذكاء الاصطناعي. يضمن تنسيق الذكاء الاصطناعي تواصل الأداة الجديدة بفعالية مع الأنظمة الحالية لتتبع الشحنات وتحديثات التسليم.
يقلل هذا التكامل السلس من الاضطرابات، مما يمكّن الفرق من التكيف مع تغيرات السوق بسهولة أكبر.
3. الأداء
من خلال تحسين كيفية عمل الأدوات معاً، يتم تحسين الأداء الكلي للنظام من خلال تنسيق الذكاء الاصطناعي.
في مجال الرعاية الصحية، يمكن أن يربط تنسيق الذكاء الاصطناعي أداة الذكاء الاصطناعي التشخيصية بنظام جدولة المواعيد. عندما يتم وضع علامة على نتائج اختبار المريض على أنها عاجلة، يمكن للنظام حجز موعد للمتابعة على الفور، مما يضمن توفير الرعاية في الوقت المناسب.
تحديات تنسيق الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن تنسيق الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل العمليات أكثر كفاءة، إلا أنه لا يخلو من التحديات. يجب على المؤسسات النظر بعناية في هذه العوامل قبل الغوص في تنسيق الذكاء الاصطناعي.
مخاوف بشأن خصوصية البيانات
قد تتعامل أدوات تنسيق الذكاء الاصطناعي مع كميات كبيرة من البيانات الحساسة، مما يثير المخاوف بشأن
- مخاطر الخصوصية
- اختراقات البيانات المحتملة
- متطلبات الامتثال
وللتخفيف من هذه المخاطر، تحتاج المؤسسات إلى نهج استباقي لحماية البيانات، بما في ذلك الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات والالتزام بمعايير SOC 2 و HIPAA (للرعاية الصحية).
تعقيد التنفيذ
على الرغم من أن تنسيق الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى زيادة الكفاءة على المدى الطويل، إلا أن تنفيذه معقد ويتطلب خبرة فنية متقدمة لدمج الأدوات والأنظمة بفعالية.
بدون التنفيذ السليم، تخاطر المؤسسات بالتوقف عن العمل وعدم الكفاءة وأخطاء البيانات التي يمكن أن تعطل العمليات.
وللحد من هذه المخاطر، من الضروري تزويد فريقك بالموارد اللازمة واستراتيجية واضحة وتدريب شامل.
تُعد الشراكة مع خبراء متمرسين، مثل فريق نجاح العملاء أو متخصصي الذكاء الاصطناعي، أمرًا بالغ الأهمية لتوجيه عملية التنفيذ. يساعد هؤلاء الشركاء في تحديد المخاطر المحتملة في وقت مبكر، ويقدمون رؤى قيمة لتحقيق تكامل أكثر سلاسة، ويضمنون التوافق مع أهدافك الاستراتيجية.
تقلل خبرتهم بشكل كبير من احتمالية حدوث مشاكل، مما يضمن نشر أكثر فعالية لتنسيق الذكاء الاصطناعي.
حالات استخدام تنسيق الذكاء الاصطناعي
والآن دعنا نرى تنسيق الذكاء الاصطناعي أثناء العمل. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا لتنسيق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
أتمتة دعم العملاء
يمكن لتنسيق الذكاء الاصطناعي تبسيط دعم العملاء من خلال الربط بين وكلاء دعم الذكاء الاصطناعي وإدارة علاقات العملاء.
على سبيل المثال، يمكن chatbot الخاص بالمؤسسة سحب إجابات قاعدة المعرفة، وتخصيص الردود باستخدام بيانات إدارة علاقات العملاء، وأتمتة عمليات المتابعة، وتصعيد المشكلات مع السياق.
المساعدة في المبيعات
بمجرد أن يبدي العميل اهتمامه بالمنتج، تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على أتمتة عملية التأهيل من خلال تحليل سلوك العميل وتحديد احتياجاته وجدولة الاجتماعات في الأوقات الأكثر ملاءمة.
ثم يتتبع تنسيق الذكاء الاصطناعي تفاعلات العملاء عبر نقاط اتصال مختلفة لتحديد متى يكون العميل مستعداً للمضي قدماً. يضمن تدفق البيانات هذا حصول فرق المبيعات على رؤى في الوقت الفعلي، مما يسمح لهم بتحديد أولويات العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية والتفاعل في اللحظات الحاسمة.
تعمل الأتمتة على تحرير مندوبي المبيعات للتركيز على بناء العلاقات وإتمام الصفقات، بدلاً من إدارة كل مرحلة من مراحل عملية البيع يدوياً.
إدارة المعرفة الداخلية
يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي على تعزيز إدارة المعرفة الداخلية من خلال دمج أنظمة متعددة، وأتمتة تدفق البيانات، وتوفير وصول غير متقطع إلى المعلومات.
على سبيل المثال، قد يحتاج الموظف الذي يقوم بإعداد تقرير ما إلى بيانات من مستودع مستندات، ومنصة تحليلات، وإدارة علاقات العملاء. مع تنسيق الذكاء الاصطناعي، تكون هذه الأنظمة مترابطة، مما يسمح للموظف بجمع الرؤى والمواد ذات الصلة من خلال سير عمل موحد، مما يلغي الحاجة إلى التبديل بين الأدوات.
توليد العملاء المحتملين
يمكن أتمتة التعامل مع العملاء المحتملين وتأهيل العملاء المحتملين وتوجيههم إلى قنوات المبيعات المناسبة باستخدام تنسيق الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي بدء المحادثات من خلال البريد الإلكتروني أو الدردشة، وتأهيل العملاء المحتملين بناءً على السلوك، وتوجيههم إلى فرق المبيعات المناسبة.
من خلال الربط بين إدارة علاقات العملاء وأدوات التسويق، يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي على تبسيط عملية توليد العملاء المحتمل ين وإدارتهم المدعومة بالذكاء الاصطناعي: توليد العملاء المحتملين وتأهيلهم وبدء الخطوات الأولى في تسلسل التسويق.
أتمتة سير العمل
بغض النظر عن خطوات سير عملك، يمكن لتنسيق الذكاء الاصطناعي تسريعه. من خلال دمج أدوات مثل CRMs، وأنظمة الجدولة، ومنصات البريد الإلكتروني، يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام المتكررة عبر الأقسام.
على سبيل المثال، يمكنه تحديث سجلات العملاء أو إرسال تذكيرات أو التعامل مع مهام البريد الإلكتروني الروتينية تلقائياً.
أفضل 4 أدوات لتنسيق الذكاء الاصطناعي
هل أنت مستعد للبدء ولكنك تخشى كل الاحتمالات؟
فيما يلي نظرة عامة على بعض الميزات والإيجابيات والسلبيات الرئيسية لأفضل 4 أدوات لتنسيق الذكاء الاصطناعي.
1. Botpress
Botpress هي منصة متكاملة لبناء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المدعوم بأحدث LLMs.
يوفر التكامل السلس مع مختلف المنصات والقنوات، مما يوفر حلاً قابلاً للتطوير للشركات من جميع الأحجام.
الميزات الرئيسية:
- منشئ التدفق المرئي لإنشاء chatbot
- نشر متعدد القنوات (تطبيقات الويب والرسائل النصية القصيرة وتطبيقات messenger )
- التكامل مع واجهات برمجة التطبيقات وأدوات العمل الخاصة بالجهات الخارجية
- محرك NLU لفهم اللغة الطبيعية المتقدم
محترف
صُمم Botpress من أجل قابلية التوسع، وهو مصمم لقابلية التوسع، ويتفوق في إنشاء روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ونشرها وإدارتها. وهو يوفر واجهة سهلة الاستخدام وقدرات تكامل قوية، مما يسهّل من تبسيط تفاعلات العملاء.
𞸍
قد تكون عمليات التكامل المبنية مسبقاً لبعض الأدوات محدودة، مما يتطلب تهيئة إضافية في حالات محددة.
2. تدفق هواء أباتشي
Apache Airflow هي عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لتنسيق وإدارة تدفقات العمل كرسوم بيانية حلقية موجهة (DAGs).
يسمح بجدولة ومراقبة سير العمل بكفاءة، مما يجعله مثاليًا لأتمتة خط أنابيب البيانات المعقدة.
الميزات الرئيسية
- إدارة سير العمل القائمة على DAG لتتبع التبعيات
- مكتبة واسعة من المشغلات مسبقة الإنشاء
- برنامج جدولة لأتمتة المهام المتكررة
- خيارات نشر قابلة للتطوير عبر الأنظمة الموزعة
محترف
منصةقوية لتنسيق سير العمل، يدعم Apache Airflow مجموعة كبيرة من المهام ويتميز بالمرونة العالية لأتمتة خط أنابيب البيانات.
يخدع
يمكنأن يكون منحنى التعلّم حادًا للمستخدمين غير المعتادين على ممارسات Python أو DevOps.
3. كيوب فلو
Kubeflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لإدارة تدفقات عمل التعلم الآلي (ML) على Kubernetes.
فهو يعمل على تبسيط عملية النشر والتنسيق والتوسع، مما يجعله حلاً مرناً للمؤسسات التي تتطلع إلى تعزيز قدرات تعلّم الآلة.
الميزات الرئيسية
- التدريب على نموذج TensorFlow ودعم الخدمة
- تكامل Kubernetes لتوسيع سلس النطاق
- تكامل دفتر الملاحظات للتجربة
- خطوط الأنابيب لسير عمل تعلّم الآلة من البداية إلى النهاية
محترف
مثاليلتنسيق عمليات سير عمل التعلم الآلي، يوفر Kubeflow دعمًا قويًا من Kubernetes الأصلي لقابلية التوسع وعمليات النشر في حاويات.
يخدع
قديستهلك إعداد Kubeflow وإدارته الكثير من الموارد للمؤسسات التي لا تمتلك خبرة في البنية التحتية السحابية.
4. داتا روبوت
.webp)
DataRobot هي عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي للمؤسسات تعمل على أتمتة تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها. وهي تمكّن من البناء السريع للنماذج التنبؤية واستخراج الرؤى من خلال AutoML، مما يدعم سير عمل الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية.
الميزات الرئيسية
- التعلم الآلي الآلي للتطوير السريع للنماذج
- تتبع النشر والمراقبة
- التحليلات التنبؤية وتوليد الرؤى
- التكامل مع أدوات ذكاء الأعمال الشائعة
البرو
تعملهذه الأداة على تبسيط نشر الذكاء الاصطناعي وتنسيقه من خلال توفير أتمتة شاملة لبناء النماذج وتقييمها ونشرها.
𞸍
علىالرغم من أنه سهل الاستخدام، إلا أن تركيزه على الأتمتة قد لا يناسب الفرق التي ترغب في التحكم الدقيق في نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
ابدأ مع تنسيق الذكاء الاصطناعي
يُحدث تنسيق الذكاء الاصطناعي ثورة في عمليات الأعمال من خلال دمج مجموعة متنوعة من أدوات وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
بفضل تصميمه المرن على مستوى المؤسسات، يدمج Botpress وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الأقسام، مما يضمن سلاسة التواصل وتحسين سير العمل.
وسواء كان الأمر يتعلق بربط أنظمة خدمة العملاء، أو أتمتة توليد العملاء المحتملين، أو إدارة المعرفة الداخلية، فإن Botpress ينسق أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة في نظام بيئي واحد متماسك.
هل أنت مستعد للبدء في تنظيم عمليات تجارية أكثر ذكاءً؟
ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.
الأسئلة الأكثر تداولًا
1. كيف يختلف تنسيق الذكاء الاصطناعي عن أتمتة الذكاء الاصطناعي؟
فكر في أتمتة الذكاء الاصطناعي على أنها إنجاز مهمة واحدة باستخدام أداة ذكاء اصطناعي، مثل الرد على تذكرة دعم. أما أتمتة الذكاء الاصطناعي فهي أشبه بقائد الفرقة الموسيقية، حيث تتأكد من عمل أدوات متعددة معًا بشكل متزامن للتعامل مع سير العمل بالكامل بسلاسة.
2. هل تنسيق الذكاء الاصطناعي هو نفسه تنسيق واجهة برمجة التطبيقات؟
ليس تمامًا! يعمل تنسيق واجهة برمجة التطبيقات على ربط الخدمات في الطبقة التقنية من خلال واجهات برمجة التطبيقات، بينما يضيف تنسيق الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي في الأعلى، ويقرر متى وكيف يجب أن تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة معًا بناءً على السياق.
3. كيف يرتبط تنسيق الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي بالعمليات التشغيلية الآلية وعمليات التطوير؟
يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي بشكل جيد مع كليهما. فهو يرتبط ب MLOps من خلال تنسيق تدريب النماذج ونشرها وحلقات التغذية الراجعة، ويعمل مع DevOps من خلال المساعدة في أتمتة الأنظمة الذكية وتوسيع نطاقها في الإنتاج.
4. ما هي التحديات في تنسيق الأدوات باستخدام نماذج مختلفة للذكاء الاصطناعي أو LLMs للذكاء الاصطناعي؟
تتمثل أكبر العقبات في التأكد من أنهم يتحدثون نفس "اللغة"، ويتعاملون مع البيانات بشكل آمن، ولا يتعارضون مع بعضهم البعض، خاصة وأن النماذج المختلفة لها نقاط قوة ومراوغات مختلفة.
5. كيف يمكن للفرق غير التقنية الاستفادة من تنسيق الذكاء الاصطناعي؟
إنه يجعل حياتهم أسهل بكثير. تخيّل أن تحصل فرق التسويق أو الموارد البشرية على رؤى أو تقارير أو متابعات آلية فورية، كل ذلك دون الحاجة إلى التنقل بين مجموعة من الأدوات غير المتصلة أو انتظار الهندسة.
.png)
