كيف تعمل أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي على تحويل الشركات في عام 2025

تتطلب إدارة الأعمال بالفعل اهتمامك الكامل. لا يجب عليك قضاء ساعات في ملاحقة التحديثات، أو نقل البيانات بين الأدوات، أو الإجابة على نفس السؤال مرتين.

تأخذ أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي هذا السحب وتحوله إلى زخم. لا تفكر في إدارة المهام بقدر ما تفكر في إدارة المهام بقدر ما تفكر في سير العمل الذي يدير نفسه بنفسه.

من توجيه العملاء المحتملين إلى تقديم التقارير إلى حل الطلبات، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بهدوء هم الزميل الإضافي الذي تعتمد عليه معظم الفرق.

إذن ما الذي يجعلها تعمل بالضبط - وأين تساعد؟ دعنا ندخل في صلب الموضوع.

ما هي أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي؟

تعمل أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي على إعادة تعريف كفاءة الأعمال من خلال أتمتة المهام المتكررة وتمكين اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.

تستخدم عمليات سير العمل التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وكلاء الذكاء الاصطناعي للتعلم من الأنماط التاريخية ومعالجة البيانات غير المهيكلة بطريقة تعمل مع التطبيقات القديمة الحالية، مما يؤدي إلى تحسين العمليات المتكررة.

وتتوقع مؤسسة Gartner أنه حتى عام 2026، ستستخدم 20% من المؤسسات الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام الإدارة، مما يجعله استثمارًا مهمًا لاستمرار الأعمال.

من خلال القضاء على أوجه القصور في توليد العملاء المحتملين وإعداد الموارد البشرية ومراقبة الأداء، يقلل الذكاء الاصطناعي من التكاليف التشغيلية مع زيادة الإنتاجية.

على سبيل المثال، في Botpress نستخدم في Botpress روبوتاً يسمى جوردون للتعامل مع جدولة العروض التوضيحية. إنه يراقب Hubspot ويشارك معلومات العملاء المحتملين مع الإجراءات الأخرى مباشرةً كروبوت chatbot مؤسسي يوفر على فريق المبيعات لدينا ساعات كل أسبوع.

المفاهيم الرئيسية في أتمتة سير العمل

كيفية عمل أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي

تبدأ أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي في اللحظة التي يصل فيها مشغّل حدث - ربما عميل محتمل في CRM أو webhook من نموذج.

يجلب المشغّل معه مجموعة كاملة من المعلومات، والتي يمكن تسميتها مجتمعة بحمولة الحدث. تتدفق الحمولة إلى وكيل الذكاء الاصطناعي، الذي يفسر سياق الطلب ويقود الأداة المناسبة للنتيجة النهائية. بعد كل إجراء، يقوم بفحص الحالة الجديدة ويكرر الدورة حتى انتهاء المهمة وتسليم النتيجة.

دعنا نحلل ما يحدث من لحظة دخول الاستعلام إلى النظام إلى اللحظة التي تتلقى فيها ردًا.

يبدأ سير العمل بمشغل واقعي

أول شيء يحدث قبل أي شيء آخر هو أن يتغير شيء ما. يمكن تسمية هذه المجموعة من التغييرات بالمحفز الواقعي، والذي يمكن أن يكون أي شكل من أشكال التفاعل مع النظام.

يحمل المشغل المعلومات الأولية من ذلك الحدث ويخبر النظام "حان وقت البدء" 

بمجرد التسجيل، تصبح هذه المعلومات متاحة الآن لوكيل الذكاء الاصطناعي الذي سيتولى عملية الإدارة بالكامل.

يقرأ وكيل الذكاء الاصطناعي المدخلات ويكتشف الخطوة التالية

ثم يقرأ وكيل الذكاء الاصطناعي تلك المعلومات، التي يمكن أن تكون إما نصاً عادياً أو بيانات منظمة، ويقرر ما يجب فعله بعد ذلك.

وهنا يأتي دور نموذج تصنيف LLM أو نموذج تصنيف المقاصد.

في بعض الأنظمة، يكون هذا مخططًا قائمًا على المطالبة، وهو ما يترجم مباشرةً إلى شيء بسيط مثل: 

"مرحباً، يقول المستخدم: "هل يمكنني إعادة جدولة جلستي؟ " - ماذا يجب أن يفعل النظام؟

ومن هناك، يأتي بخطة للتعامل مع الاستعلام.

يتم تنفيذ الإجراء من خلال أداة متصلة أو واجهة برمجة التطبيقات (API)

بمجرد فهم المهمة، يختار النظام الأداة التي يمكنها القيام بها.

يمكن أن يكون هذا استدعاءً لواجهة برمجة التطبيقات، أو استدعاءً لقاعدة البيانات، أو البحث في الإنترنت، أو حتى شيء أساسي مثل تطبيق عملية حسابية على البيانات المستلمة.

سيقوم الوكيل بتنسيق الطلب بالبيانات الصحيحة وتمريرها إلى الأداة للحصول على المهمة الفرعية المطلوبة.

يتم تمرير النتيجة إلى الخطوة التالية إذا لزم الأمر

بمجرد تشغيل الأداة وإتاحة المخرجات، يستخدم الوكيل تلك النتيجة لتحديد مسار العمل التالي.

إذا بقي المزيد من الخطوات، يستمر سير العمل، ويمرر البيانات إلى الأمام ويعيد تقييم الحالة، للوصول إلى النتيجة النهائية.

تستمر هذه الحلقة في العمل حتى يتم إنجاز المهمة بالكامل، سواء كانت عملية تحديث من خطوة واحدة أو عملية متعددة الخطوات تمتد على عدة أنظمة.

الفوائد الرئيسية لأتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي

تعمل أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي على جعل العمليات أكثر ذكاءً وسرعةً وتحسيناً ذاتياً. لم تعد الشركات مضطرة للتعامل مع تدفقات العمل الجامدة التي تتعطل عندما تتغير الظروف.

إذا كنت قد أمضيت نصف يومك في تحديث لوحات المعلومات أو إعادة توجيه Slack فستكون هذه المزايا مفيدة لك.

أهم حالات استخدام أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي

1. أتمتة استخراج البيانات من المستندات المعقدة

تعمل معظم الفرق مع بيانات غير منظمة. هذه البيانات، التي تكون أحيانًا مكتوبة بخط اليد أو في شكل مستندات مطبوعة، غالبًا ما لا تتبع أي قواعد مشتركة.

تتيح أتمتة سير العمل إمكانية استخراج القيمة منها بكفاءة وعلى نطاق واسع.

يضمن سير العمل المدعوم بفهرسة مستندات الذكاء الاصطناعي قراءة كل ملف وتخزينه بطريقة منظمة داخل قاعدة بيانات متجهة.

عند إقرانها مع التوليد المعزّز بالاسترجاع، يمكن استخدام البيانات المستخرجة من المستندات مباشرةً بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يدير سير العمل للإجابة عن الاستفسارات أو تشغيل الإجراءات.

2. تبسيط عملية تأهيل العملاء عبر القنوات

يتضمن تأهيل العميل أكثر من مجرد جمع المعلومات، فهو عبارة عن سلسلة من الإجراءات التي يجب أن تتم بسرعة وبشكل متزامن.

يأتي العملاء المحتملون من خلال قنوات مختلفة، ويجب تسجيل كل واحد منهم وتأهيله في إدارة علاقات العملاء. تربط أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي بين هذه الخطوات.

وبمجرد دخول عميل محتمل إلى النظام، يستخرج chatbot الخاص بتوليد العملاء المحتملين التفاصيل الرئيسية، ويتحقق من اكتمالها، ويطلق إجراءات المتابعة.

وهذا يجعل عملية الإعداد سريعة وسريعة الاستجابة دون الاعتماد على الفحوصات اليدوية.

3. توليد محتوى الأعمال بأقل قدر من المدخلات

تنتج فرق العمل اليوم دفقاً مستمراً من المحتوى التشغيلي - وهو النوع الضروري للتسويق ولكن نادراً ما يتم تحسينه لإعادة استخدامه.

نظرًا لوجود المحتوى على منصات مختلفة، قد يكون من الصعب جدًا دمج هذه المستندات.

تستفيد عمليات سير عمل chatbot الحديثة من تلك البيانات الخام، وتجمعها معًا، وتحولها إلى محتوى قابل للاستخدام تلقائيًا. 

بمجرد مدخلات أو مشغل صغير، يمكن chatbot RAG المصمم بشكل جيد تشكيل ملخص أو مسودة كاملة دون أن يحتاج أي شخص إلى ملاحقة المصدر أو تنسيقه يدويًا.

4. إدارة عمليات الموارد البشرية باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي

تتعامل فرق الموارد البشرية مع تدفق مستمر من الطلبات - من الأسئلة المتعلقة بالسياسات إلى الموافقات ومهام التأهيل. هذه ليست معقدة، ولكنها تقاطع العمل الحقيقي وتتراكم بسرعة.

يمكن chatbot للموارد البشرية التعامل مع هذه التفاعلات مباشرة، والرد على الأسئلة، وجمع المدخلات، وتوجيه الموظفين من خلال سير العمل الداخلي.

فهو يتصل بالأدوات التي يستخدمها فريقك بالفعل ويحافظ على سير كل شيء دون إنشاء قائمة انتظار أخرى.

5. التعامل مع دعم العملاء من خلال روبوتات الدردشة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي

تتبع معظم طلبات الدعم نمطًا معينًا. يحتاج المستخدم إلى معالجة أمر ما بسرعة - ربما تحديث أو إصلاح أو مجرد توجيه. وأكثر من أي شيء آخر، يتوقعون استجابة سريعة.

يمكن chatbot لخدمة العملاء إدارة تلك التفاعلات دون تأخير. فهو يقوم بإجراء المحادثة، وإنشاء أو تحديث التذاكر في الخلفية، ويحافظ على سير كل شيء.

يمنح هذا النوع من تذاكر الذكاء الاصطناعي فرق العمل مساحة للتركيز على الحالات عالية التأثير. وبفضل ميزات مثل "الإنسان في الحلقة"، يمكن لوكيل الدعم التدخل عند الحاجة، بينما تحل المشكلات الروتينية نفسها تلقائياً.

أفضل 5 أدوات لأتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي

1. اصنع

الأفضل ل: الفرق التي تنشئ عمليات أتمتة مرئية كبيرة تتضمن أدوات متعددة وخطوات ذكاء اصطناعي عرضية

Make عبارة عن منصة أتمتة مرئية حيث يمكنك تصميم مهام سير العمل من خلال ربط التطبيقات بصريًا وتحديد المنطق بينها.

إنه شائع في عمليات سير العمل التشغيلية - مثل مزامنة البيانات بين CRMs وجداول البيانات - ولكنه يدعم أيضاً الذكاء الاصطناعي التخاطبي.

يدعم Make أيضًا تحليل الملفات وإضافة المحتوى إلى مخازن المتجهات، مما يجعله مفيدًا للفرق التي تدير عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي مثل استخراج المستندات أو الاسترجاع القائم على RAG.

وهي مناسبة بشكل خاص للفرق التي ترغب في معرفة كيف يتناسب كل شيء معاً، خطوة بخطوة.

دلائل الميزات:

• منشئ مرئي مع منطق تفرع غير محدود ومعالجة الأخطاء
• دعم OpenAI للإكمالات، والملخصات، وتحليل الملفات، و RAG
• عمليات تكامل أصلية مع تطبيقات مثل Notion Slack وGoogle Workspace وHubSpot
• التنفيذ القائم على الجدولة الزمنية أو التنفيذ المستند إلى الزناد مع سجل الإصدار الكامل

العيوب:

• منحنى تعلم أكثر حدة لسير العمل الكبير جداً
• تتطلب حالات استخدام الذكاء الاصطناعي بعض الفهم للمطالبات وتخزين المتجهات

2. Botpress

‍الأفضللـ أتمتة مهام سير العمل المستندة إلى الدردشة باستخدام عقد الذكاء الاصطناعي التي تدير عمليات سير العمل الكاملة

Botpress هو منشئ سير عمل مرئي لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. 

تمنحك المنصة أدوات رائعة للدخول في تفاصيل كيفية تفاعل تدفقات العمل وعملها مع بعضها البعض، بعيداً عن البطاقات السطحية التي تستخدمها المنصات الأخرى.

تتيح لك أداة الإنشاء القائمة على اللوحة القماشية التحكم في المتغيرات الرئيسية والسياق أثناء انتقالها بين عمليات التكامل والمنصات.

يعمل بشكل جيد حتى لو لم تفهم تمامًا كيفية اتصال الأدوات. بمجرد ربطها ومنح الأذونات، يمكن للعقدة المستقلة إدارة التدفق.

إذا كان فريقك يعمل بسير عمل فوضوي لا يُترجم بشكل جيد على منصات أخرى، يمكن لـ Botpress الاتصال بأدوات مثل Zapier أو Make للمساعدة في تنظيمه.

دلائل الميزات:

• التدفقات خطوة بخطوة مع متغيرات محددة النطاق لكل عقدة
• قاعدة معارف مدمجة لاسترجاع المستندات وعناوين URL القائمة على المستندات
• دعم الأدوات الخارجية عبر واجهات برمجة التطبيقات والمحفزات وتكامل Zapier
• ذاكرة ومدخلات معزولة لمنع انجراف السياق

العيب: يتطلب التصميم بمنطق محدد النطاق بعض التعلم المسبق

3. ن 8 ن

الأفضل ل: الفرق التي تريد أداة سير عمل مرنة وسهلة الاستخدام للمطورين مع تحكم مفتوح المصدر

تم تصميم n8n للمستخدمين الذين يرغبون في التحكم الكامل في كيفية سير العمل ومكان تشغيله.

إنه قابل للاستضافة الذاتية، وقابل للتوسيع باستخدام التعليمات البرمجية، ولا يقيدك في أنماط محددة مسبقًا. إذا كنت تريد Zapier ولكن بمرونة على غرار Git، فهذا هو الحل.

يتم إنشاء عمليات سير العمل بشكل مرئي ولكنها تدعم JavaScript مخصص في أي خطوة.

فهو يتعامل مع التفرع وإعادة المحاولة والشروط وخطافات الويب بشكل أصلي، ويعمل بشكل جيد مع واجهات برمجة التطبيقات المخصصة والأنظمة الداخلية.

دلائل الميزات:

• منشئ سير العمل المرئي مع منطق قائم على العقدة
• مفتوحة المصدر مع خيارات الاستضافة الذاتية والسحابة
• يعمل بشكل جيد مع خطافات الويب والمهام طويلة الأمد

العيوب:

• يتطلب إعداداً أكثر مقارنة بالأدوات المستضافة
• غير مصمم للمستخدمين غير التقنيين أو حالات الاستخدام السريع

4. Zapier

الأفضل ل: الفرق غير التقنية التي تسعى إلى الأتمتة السريعة بين أدوات SaaS الشائعة

تم تصميم Zapier للسرعة والبساطة. يمكنك اختيار مشغل، وتحديد ما سيحدث بعد ذلك، ويتولى هو الباقي خلف الكواليس.

للفرق التي تريد فقط أن يعمل شيء ما دون الحاجة إلى التفكير في منطق التفرع أو البنية التحتية.

تتألق عندما تعمل مع الأدوات الموجودة بالفعل في نظامها البيئي. سواء أكنت ترسل عملاء محتملين من نموذج إلى إدارة علاقات العملاء أو تنقل التحديثات بين Slack Google Sheets يستغرق الإعداد دقائق ويعمل بشكل موثوق في الخلفية.

لم يتم تصميمه للتخصيص العميق، ولكن هذا هو الهدف. إذا كان سير عملك واضحًا ولا يحتاج إلى الكثير من الشروط، فإن Zapier ينقلك إلى هناك أسرع من أي شيء آخر.

دلائل الميزات:

• أكثر من 6,000 تكامل للتطبيقات، بما في ذلك Google Workspace Slack وSalesforce
• محرر مرئي سهل الاستخدام مع مكتبة من القوالب المعدة مسبقًا

العيوب:

• يمكن أن تتصاعد التكاليف مع زيادة استخدام المهام والميزات المتميزة
• تخصيص محدود لمهام سير العمل المعقدة أو المحددة للغاية

5. أيسيرا

الأفضل لـ: تقوم فرق المؤسسة بأتمتة مهام سير العمل الداخلية عبر تكنولوجيا المعلومات والموارد البشرية ودعم العملاء

تركز Aisera على الأتمتة واسعة النطاق المدعومة بالذكاء الاصطناعي الخاص بالمجال.

وهو مصمم لمساعدة الفرق على إدارة العمليات ذات الحجم الكبير - بدءاً من حل تذاكر تكنولوجيا المعلومات إلى تأهيل الموظفين أو الاستجابة لطلبات العملاء.

ما يميز Aisera هو كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بها عبر سير العمل. فقد دعمت نماذجها اللغوية الطبيعية - التي تم تطويرها قبل عصر GPT بفترة طويلة - حالات استخدام دعم المؤسسات لسنوات، ويتم استكمالها الآن LLMs أكبر عند الحاجة.

على الرغم من أنه لا يستهدف الشركات الناشئة أو شركات الإنشاء المنفردة، إلا أن Aisera مناسب جداً للفرق الكبيرة التي تريد أتمتة موثوقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى البناء من الصفر.

دلائل الميزات:

• نماذج لغوية مدربة على المجال من أجل أتمتة دقيقة ومدركة للسياق
• يتكامل مع منصات مثل ServiceNow، وSalesforce، وWorkday

العيوب:

• يمكن أن يكون الإعداد معقداً اعتماداً على أنظمتك ومصادر بياناتك
• الأنسب لحالات الاستخدام على نطاق واسع - مبالغة للفرق الأصغر حجماً

تبسيط مهام سير عملك باستخدام أتمتة الذكاء الاصطناعي

تصطدم معظم الفرق بالجدار نفسه: فهم يعرفون ما يجب أتمتته، لكن الأدوات التي يجربونها لا تتناسب مع طريقة عمل أنظمتهم.

يمنحك Botpress طريقة للبناء حول عمليتك الحقيقية، وليس حول قالب شخص آخر. أنت تتحكم في كيفية تشغيل المنطق، وما يفعله البوت وكيفية اتصاله بالأدوات التي يستخدمها فريقك بالفعل كل يوم.

إذا سبق لك أن قلت: "يجب أن يكون هذا تلقائيًا"، فهذا هو المكان الذي تبدأ منه.

ابدأ البناء اليوم - إنه مجاني.

الأسئلة الأكثر تداولًا

1. ما نوع الموارد الداخلية أو أعضاء الفريق المطلوبين لإعداد سير عمل الذكاء الاصطناعي؟

لإعداد تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي، تحتاج عادةً إلى شخص يفهم عملياتك (مثل مالك العمليات أو مالك العملية)، وشخص على دراية بواجهات برمجة التطبيقات أو عمليات التكامل (مثل قائد تقني أو مهندس أنظمة)، واختيارياً متخصص في الذكاء الاصطناعي/الأتمتة. ومع ذلك، فإن العديد من المنصات مثل Botpress تقلل من الحاجة إلى الترميز، لذلك يمكن لفريق صغير متعدد الوظائف التعامل معها في كثير من الأحيان.

2. هل يمكن نشر تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي دون تعطيل العمليات التجارية الجارية؟

نعم، يمكن نشر تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي دون تعطيل العمليات التجارية الجارية. تدعم معظم المنصات عمليات النشر التدريجية وتعمل كتراكبات لأنظمتك الحالية، مما يسمح لك باختبارها وإطلاقها بشكل تدريجي دون التسبب في حدوث تعطل.

3. كيف يمكنني الانتقال من الأتمتة التقليدية إلى تدفقات العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي؟

للانتقال من الأتمتة التقليدية إلى تدفقات العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي، ابدأ بتخطيط العمليات القائمة على القواعد التي تتعامل مع المهام المتكررة ويمكن أن تستفيد من المرونة أو الفهم السياقي. ثم قم بإدخال عوامل أو منطق الذكاء الاصطناعي تدريجياً، وغالباً ما تبدأ بنهج هجين قبل استبدال المنطق القائم على القواعد بالكامل.

4. ما هي التكاليف الأولية والجارية المرتبطة بأتمتة سير عمل الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد التكلفة المبدئية لأتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي على المنصة (بعضها يقدم مستويات مجانية) وما إذا كنت بحاجة إلى تطوير مخصص. تشمل التكاليف المستمرة عادةً رسوم الاشتراك في النظام الأساسي، وأي تكاليف حوسبة (لمكالمات واجهة برمجة التطبيقات أو LLMs)، والتحديثات أو الصيانة العرضية، خاصةً مع توسع نطاق سير العمل.

5. ماذا يحدث إذا اتخذ سير عمل الذكاء الاصطناعي قراراً خاطئاً؟

إذا اتخذ سير عمل الذكاء الاصطناعي قرارًا خاطئًا، فإن معظم المنصات تسمح لك بتحديد آليات احتياطية وتجاوز المنطق يدويًا. يمكنك أيضًا إعادة تدريب أو تحسين سلوك الوكيل بمرور الوقت باستخدام الملاحظات والبيانات التاريخية لتقليل الأخطاء المستقبلية.