ما هي الأتمتة الذكية؟

لقد تجاوزت الأتمتة الذكية التدفقات الميكانيكية. فما كان يتطلب في السابق نصاً برمجياً مخصصاً أو واجهة برمجة تطبيقات مخصصة، أصبح الآن يعمل من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يفهمون البنية ويتكيفون حسب الحاجة.

تشير تقديرات مؤسسة Gartner إلى أنه بحلول عام 2028، ستشتمل 33% من برمجيات المؤسسات على الذكاء الاصطناعي الوكيل الذي يعمل على تشغيل شكل من أشكال الأتمتة، مقارنةً بأقل من 1% في عام 2024.

لا تعمل الأتمتة التقليدية إلا عندما تحدث كل خطوة بالضبط كما هو متوقع. يمكن لأمر شراء بتخطيط جديد أو موافقة متأخرة أن يوقف العملية في مساراتها. تحافظ الأتمتة الذكية (IA) على سير العمل من خلال التكيف السريع.

تتصل IA بأدوات تخطيط موارد المؤسسات أو إدارة علاقات العملاء أو أدوات سير العمل المستخدمة بالفعل، وتقرأ ما يرد إليها، وتقرر ما يجب القيام به بعد ذلك، وتنتظر عندما يجب، وتستأنف تلقائيًا.

تبحث هذه المقالة في كيفية عمل الأتمتة الذكية في العمليات الحقيقية، والمجالات التي تحقق فيها أسرع العوائد، وأساليب تجريبها دون استبدال الأنظمة القائمة.

ما هي الأتمتة الذكية؟

تجمع الأتمتة الذكية، والمعروفة أيضًا باسم أتمتة العمليات الذكية، بين الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية والأدوات ذات الصلة لتشغيل تدفقات العمل المعقدة.

وهي تستخدم تقنيات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لقراءة المعلومات وتفسيرها والتصرف بناءً عليها داخل أنظمة الأعمال.

على عكس الأتمتة ذات الخطوات الثابتة، يمكنها التكيف أثناء التشغيل. فهو يتتبع ما حدث، ويغيّر الإجراء التالي عندما تختلف المدخلات عن التوقعات، ويستمر حتى اكتمال المهمة.

على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء:

• سحب حساب العميل من CRM
  
• تحقق من حالة التسليم المباشر في نظام الخدمات اللوجستية
  
• قم بالتصعيد إلى الفريق الصحيح إذا تم اكتشاف تأخير في الوصول إلى الفريق الصحيح
  
• إرسال تحديث بمجرد حل المشكلة

كل هذا يعمل كعملية واحدة مستمرة، دون توقف للحصول على تعليمات جديدة.

أنواع مختلفة من الأتمتة الذكية

يمكن تنفيذ الأتمتة الذكية بمقاييس مختلفة وفقًا للطلب. ويبين الجدول أدناه الأنواع الرئيسية للأتمتة الذكية:

الفوائد الرئيسية للأتمتة الذكية

يستمر العمل في العمل حتى عندما يكون الناس مشغولين

في معظم الأعمال التجارية، غالبًا ما تظل الطلبات أو الفواتير أو الموافقات دون معالجة بسبب مرض شخص ما أو انشغاله بمهام أخرى.

تعمل الأتمتة الذكية على إبقاء العملية مفتوحة وتلتقطها مرة أخرى لحظة وصول القطعة المفقودة. وهذا يعني عددًا أقل من المهام "العالقة" وحصول العملاء على ما يحتاجون إليه بشكل أسرع.

انخفاض النفقات العامة من إعادة العمل المستمر

في كل مرة يقوم فيها الموظفون بإعادة إدخال البيانات أو إصلاح الأخطاء، فإن ذلك يضيف تكلفة إضافية. يحافظ نظام IA على اتساق السجلات، لذلك إذا قام العميل بتحديث حقل واحد في منتصف الطلب، تستمر بقية العملية دون إعادة العمل.

عمليات تسليم أكثر دقة بين الفرق

تعمل الأقسام غالبًا على إصدارات مختلفة من نفس البيانات. تقوم الشؤون الداخلية بالتحقق من أحدث القيم قبل التصرف، بحيث تتم عمليات التسليم بشكل نظيف.

يمكن مراقبة العملية بشكل أفضل وفهمها من خلال مقاييس بسيطة مثل الوقت المستغرق في كل استفسار لكل مهمة ومدى رضا الموظفين والعملاء عن حلها.

كيف يتم تنفيذ الأتمتة الذكية؟

تأتي أفضل النتائج من إدخال الأتمتة الذكية على مراحل صغيرة مستهدفة قبل توسيع نطاق العمل على مستوى الشركة.

الخطوة 1: تحديد عملية واحدة ذات احتكاك واضح

ابحث عن عمليات سير العمل التي تؤدي إلى تأخيرات متكررة أو إعادة العمل اليدوي. ومن الأمثلة على ذلك:

• معالجة الفواتير مع عدم تطابق البيانات بشكل متكرر
• موافقات طلبات الشراء التي تتوقف عند نقاط الاختناق
• لم يتم حجز مواعيد متعددة بسبب عدم توفر الوكيل
• حالات تصعيد العملاء التي تنتقل بين الأقسام

الخطوة 2: دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية

احتفظ بمنصات تخطيط موارد المؤسسات، وإدارة علاقات العملاء، وأتمتة العمليات الآلية. يمكن لبرامج وأدوات الأتمتة الذكية أن تتصل مباشرةً بسير العمل باعتبارها وحدة التحكم.

وهذا يجنبك مخاطر استبدال الأنظمة الأساسية بشكل مباشر. بعض أدوات الأتمتة الذكية الشائعة التي يمكن أن تساعد في نشر برنامج تجريبي قوي هي Botpress وLangchain و Autogen وCrewAI وMake.

الخطوة 3: تشغيل برنامج تجريبي مضبوط

ابدأ على نطاق صغير. اختبر الأتمتة على سير عمل محدود وتتبع النتائج.

‍

مثال تجريبي يمكن أن يعالج شيئًا مثل معالجة الفواتير في الشؤون المالية. قم بتشغيل IA جنباً إلى جنب مع العملية الحالية لمدة شهر.

تتبّع عدد الفواتير التي تتم تسويتها تلقائيًا، وعدد الفواتير التي لا تزال بحاجة إلى مراجعة بشرية، وما الذي يؤثر ذلك على أوقات الدفع.

الخطوة 4: التوسع في عمليات سير العمل المترابطة

بمجرد نجاح التجربة التجريبية، قم بالتوسع في العمليات التي تشمل أنظمة متعددة. في هذه المرحلة، تتعامل الأتمتة مع التأخيرات البشرية والاستثناءات والمدخلات المتنوعة مع القليل من الرقابة.

هذا الطرح التدريجي يبقي التكلفة تحت السيطرة. استخدام الأنظمة المتصلة والتوسع في البيئات المتغيرة، بينما توفر النتائج التجريبية دليلاً على مزيد من الاستثمار.

أفضل 5 أدوات أتمتة ذكية

1. Botpress

الأفضل لـ الفرق التي تنشئ عمليات أتمتة تظل نشطة بين الخطوات وتستمر عند وصول مدخلات جديدة، حتى لو تم تشغيل سير العمل في وقت سابق.

التسعير:

• خطة مجانية: تشمل أداة إنشاء أساسية و1 روبوت و5 دولارات للذكاء الاصطناعي
• Plus: 89 دولارًا شهريًا - اختبار التدفق والتوجيه والتسليم البشري
• الفريق: 495 دولارًا أمريكيًا/شهريًا - الدخول الآمن والتعاون وتتبع الاستخدام المشترك

Botpress هي منصة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون عبر الأنظمة. يعمل كل وكيل كتدفق منظم يمكن استئنافه من أي نقطة من خلال تقييم المهمة بناءً على حالته الحالية من تلقاء نفسه.

يتم بناء الوكلاء باستخدام محرر مرئي أو من خلال التعليمات البرمجية. تقوم كل خطوة في التدفق بتنفيذ عملية محددة - تحليل رسالة، أو استدعاء واجهة برمجة تطبيقات خارجية، أو معالجة مستند، أو انتظار مدخلات بشرية، أو إرسال نتيجة في اتجاه المصب.

يتحرك الوكيل إلى الأمام بناءً على البيانات الحالية ويحافظ على سياق التنفيذ طوال الوقت. يمكن لإعداد السحب والإفلات السهل اختبار موجه أو تغيير شرط أو تحديث منطق الأداة مع الحفاظ على استقرار بقية سير العمل.

يتتبع الوكلاء المكان الذي توقفت فيه المهمة بحيث يمكن استئنافها لاحقًا دون إعادة التشغيل. إذا كانت هناك قيمة مطلوبة مفقودة في منتصف التشغيل، يمكن للوكيل طلبها مباشرةً من المستخدم والمتابعة بمجرد توفيرها.

الميزات الرئيسية:

• عمليات سير العمل التي تحتفظ بالحالة وتستأنف بعد التأخير أو الإدخال الجزئي
• قدرة مدمجة لطلب البيانات المفقودة في منتصف التشغيل
• دعم الملفات والجداول المنظمة للقرارات القائمة على المعرفة
• مكالمات API الخارجية وإجراءات الأداة داخل تدفقات الوكيل

2. لانغشين

الأفضل لـ الفرق التي تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى تحكم كامل في المنطق واستخدام الأدوات وسلوك التنفيذ، مكتوبة مباشرةً في التعليمات البرمجية.

التسعير:

• مطور: مجاناً - مقعد واحد، 5,000 تتبع/شهر، إدارة فورية، أدوات تتبع أساسية
• Plus: 39 دولارًا شهريًا لكل مقعد - ميزات الفريق، وحدود تتبع أعلى، ونشر LangGraph المطور
• المؤسسات: مخصص - إعداد مخصص - إعداد ذاتي الاستضافة أو مختلط، ودعم، وتوسيع نطاق الاستخدام

LangChain هو إطار عمل Python لبناء وكلاء يقومون بتشغيل المنطق بناءً على ما يلاحظونه في وقت التشغيل. فبدلًا من اتباع خطوات محددة مسبقًا، يقوم النظام بتقييم السياق، ويقرر الأداة التي يجب استدعاؤها، ويستمر في التكرار حتى تكتمل المهمة أو يتحقق شرط التوقف.

وباستخدام إطار العمل يحدد المستخدمون كيفية تفكير الوكلاء والأدوات التي يمكنهم استخدامها وكيفية توجيه القرارات بناءً على النتائج الوسيطة. لا يفترض الوكيل مدخلاً واحداً أو نتيجة ثابتة - فهو يعمل على تحقيق هدف ما من خلال التفاعل مع الأنظمة الخارجية وتحسين خطته خطوة بخطوة.

تعمل LangChain بشكل أفضل عندما تتطلب الأتمتة منطقًا مرنًا. قد يحتاج التدفق إلى تحديد قاعدة البيانات التي يجب الاستعلام عنها، واستخراج مدخلات غير منظمة من مستند، ثم تشغيل عدة محاولات إذا لم تستوفِ النتيجة حدًا معينًا. 

لأنه يعتمد على التعليمات البرمجية أولاً، فهو غير مناسب للنماذج الأولية السريعة. ولكنه يمنح تحكماً كاملاً في اختيار الأداة وسلوك واجهة برمجة التطبيقات، وهو أمر ضروري في الأتمتة المعقدة عالية المخاطر.

دلائل الميزات:

• منطق الوكيل المحدد في التعليمات البرمجية مع تحكم كامل في التخطيط وإعادة المحاولة
• استخدام الأداة وسلوك الذاكرة الذي يتكيف في وقت التشغيل
• دعم المخرجات المهيكلة والمطالبات المخصصة وتسلسل الأدوات
• عمليات تكامل أصلية مع نماذج اللغة، ومخازن المتجهات، وواجهات برمجة التطبيقات

3. CrewAI

الأفضل لـ الفرق التي تقوم بهيكلة الأتمتة حول وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين الذين يقومون بأدوار مختلفة وينسقون المهام من خلال خطوات واضحة ومحادثة.

التسعير: 

• مجاناً: 0 دولار أمريكي/شهرياً - 50 عملية إعدام، 1 طاقم حي، 1 مقعد
• الأساسي: 99 دولارًا أمريكيًا/شهريًا - 100 عملية تنفيذ، 2 طاقم عمل مباشر، 5 مقاعد
• قياسي: 500 دولار/شهر - 1,000 عملية تنفيذ، و1,000 عملية تنفيذ، وطاقمان مباشران، ومقاعد غير محدودة، وساعتان للتهيئة

CrewAI هو إطار عمل Python لبناء تدفقات العمل التي تعتمد على أكثر من وكيل واحد. يتم تعيين دور ومسؤولية لكل وكيل - مثل الباحث أو الكاتب أو المراجع أو المراقب - ويعمل هؤلاء الوكلاء معًا لإكمال العملية.

يبسّط نموذج "الطاقم" هذا المنطق. بدلاً من كتابة وكيل واحد معقد يتعامل مع كل أداة وحالة، يمكن للمستخدم تحديد طاقم يقسم العمل. لكل وكيل ذاكرته الخاصة وأدواته الخاصة وطريقة محددة للتحدث مع الآخرين في النظام.

يتعامل CrewAI مع التسلسل والتواصل. بمجرد بدء التدفق، يقوم الوكلاء بتمرير المهام بين بعضهم البعض حتى يتم تحقيق الهدف. تتسم العملية بالشفافية، ويمكن قراءة عمليات التمرير، مما يساعد أثناء تصحيح الأخطاء أو إضافة خطوات جديدة.

من السهل البدء. يتم تعريف الأدوار في ملف تكوين، والأدوات هي مجرد دوال Python، ونمط التنسيق يجعل الأتمتة المعقدة أخف وزناً - خاصةً عندما تتغير الأشياء في منتصف التشغيل.

الميزات الرئيسية: 

• أدوار الوكيل المحددة حسب المهمة والوصول إلى الأداة وقواعد الاتصال
• يعمل كطاقم مع تمرير الحالة بين الوكلاء، وليس كسلسلة واحدة
• بنية تهيئة واضحة لتحديد المسؤوليات ومنطق التدفق

4. AutoGen

الأفضل لـ الفرق التي تنشئ عمليات أتمتة حيث يحتاج الوكلاء إلى تبادل المعلومات في منتصف التشغيل وتكييف السلوك بناءً على التفاعل ذهاباً وإياباً.

AutoGen هو إطار عمل متعدد الوكلاء مبني على المحادثة - ليس فقط بين المستخدم والنموذج، ولكن بين الوكلاء أنفسهم.

يعمل بشكل أفضل عندما تتطلب الأتمتة من الوكلاء التحقق من النتائج، أو إعادة التحقق من الافتراضات، أو تحديد الأداة أو الإجراء المنطقي التالي.

مثل CrewAI، يتيح Autogen للمستخدمين إنشاء مجموعة وكلاء وتحديد أدوارهم وإعداد كيفية تفاعلهم. يمكن للوكلاء الرد على بعضهم البعض بالخطط أو التعليمات البرمجية أو النتائج الوسيطة أو أسئلة المتابعة.

هذا الإعداد مفيد عندما لا تكون الإجابة الصحيحة معروفة مسبقًا - مثل الاختيار بين واجهات برمجة التطبيقات، أو إصلاح خطأ في التنفيذ، أو إعادة كتابة خطة عمل فاشلة. يعالج AutoGen كل هذا من خلال تمرير الرسائل بدلاً من القواعد الثابتة.

دلائل الميزات:

• التواصل من وكيل إلى وكيل من خلال حلقات الرسائل
• يتم التعامل مع التخطيط والتحقق داخل سلاسل المحادثات
• دعم تنفيذ التعليمات البرمجية، واستدعاءات الأدوات، وحقن السياق
• جيد للتشغيل الآلي حيث تكون المتابعة مطلوبة في وقت التشغيل

5. اصنع

الأفضل ل: الفرق التي تنشئ عمليات أتمتة منظمة مع استدعاءات الأدوات والمسارات المتفرعة والرؤية الواضحة لكيفية انتقال البيانات بين الخطوات.

التسعير: 

• مفتوح المصدر: مجاني - يتضمن إطار عمل كامل، رخصة أباتشي 2.0
• الإصدار الاحترافي: مجانًا - ما يصل إلى 1,000 محادثة/شهر مع راسا برو
• النمو: من 35,000 دولار أمريكي في السنة - يشمل استوديو راسا والدعم والدعاية التجارية

Make عبارة عن منصة أتمتة بدون تعليمات برمجية مبنية على سيناريوهات مرئية. يتكون كل سيناريو من وحدات نمطية متصلة على لوحة قماشية، حيث تؤدي كل وحدة نمطية مهمة واحدة - إرسال البيانات، أو تحويل المحتوى، أو تشغيل خدمة، أو استدعاء نموذج ذكاء اصطناعي.

ما يجعل برنامج Make مناسبًا للأتمتة الذكية هو قدرته على إدارة التدفقات التي لا تتبع مسارًا ثابتًا. يمكن للسيناريوهات التوقف مؤقتًا أو التفرع أو إعادة المحاولة أو انتظار المدخلات دون تجاهل الخطوات السابقة. يمكن أن تكون المدخلات غير مكتملة أو تصل خارج الترتيب أو تتغير في منتصف التشغيل.

تعرض الواجهة حركة البيانات وتنفيذ الخطوات بوضوح. يمكن تتبع حالات الفشل، وتكون المدخلات مرئية في كل نقطة، ويبقى المنطق قابلاً للتعديل حتى بعد النشر. يمكن أن تزداد السيناريوهات تعقيدًا دون أن تصبح مبهمة.

يتكامل برنامج Make مع مجموعة كبيرة من الأنظمة الخارجية ويدعم الإضافات من خلال وحدات مخصصة. وهو مناسب لسير العمل حيث يتطلب التحكم والمرونة وإمكانية التتبع عبر أدوات متعددة.

دلائل الميزات:

• منشئ مرئي مع التفرع والجدولة وإعادة المحاولة
• معرفة البيانات التي تم نقل البيانات إلى أين
• معالجة الأخطاء المدمجة للمدخلات غير المستقرة أو المتأخرة في المرحلة المتأخرة

المكونات الرئيسية للأتمتة الذكية

أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)

أتمتة العمليات الروبوتية هي طبقة التنفيذ التي تحاكي الإجراءات البشرية في واجهة رقمية - النقر على الأزرار أو فتح ملف أو إدخال البيانات أو نسخ القيم بين الأنظمة. 

لا تتمتع العديد من الأنظمة القديمة - أو تلك المصممة للاستخدام البشري فقط من خلال شاشة - بهذه الإمكانية. في هذه الحالات، تعمل الأتمتة الآلية عن طريق تشغيل البرنامج بنفس الطريقة التي يعمل بها الشخص، والنقر على القوائم وملء الحقول حتى يمكن إكمال المهمة.

نماذج اللغات الكبيرةLLMs

عندما تحتاج الأتمتة الذكية إلى فهم التعليمات أو العمل على الخطوات التالية أو شرح النتائج، فإن النماذج اللغوية الكبيرة هي العنصر الذي يجعل ذلك ممكنًا. فهي تضيف القدرة على التفكير المنطقي من خلال عملية ما وتوصيل النتائج بلغة واضحة.

من الناحية العملية، يمكن أن يكون LLMs مسؤولين عن هذه الأدوار المحددة في العملية:

• فهم الطلب وتقسيمه إلى خطوات أصغر حجمًا
  
• اسحب البيانات أو السياق الصحيح لكل خطوة
  
• حدد الأداة أو النظام الذي ستستخدمه بعد ذلك
  
• توليد ردود أو ملخصات واضحة ومقروءة بشريًا عند الحاجة

يعتمد العثور على أفضل LLMs على الإعدادات - عوامل مثل خصوصية البيانات وخيارات التكامل وتعقيد سير العمل كلها تؤثر على النموذج الذي سيحقق أفضل أداء في بيئة معينة.

التعلُّم الآلي (ML)

تتعامل نماذج التعلّم الآلي في خط أنابيب الأتمتة الذكية مع مهام أكثر تحديدًا تعتمد على البيانات لتحسين سلوك الأتمتة. وغالباً ما تعمل في الخلفية من أجل:

• التنبؤ بنتيجة عملية ما أو تصنيف البيانات الواردة
  
• الكشف عن الحالات الشاذة عندما تبدأ العملية بالانحراف عن مسارها الطبيعي
  
• مراقبة أداء النظام بمرور الوقت للحفاظ على الدقة والكفاءة

قد لا تتضمن نماذج تعلّم الآلة أو معالجة اللغة LLMs على الإطلاق. ويتمثل دورها في إعطاء الأتمتة وعيًا أفضل وإشارات اتخاذ القرار من خلال الأرقام حتى تتمكن من الاستجابة بشكل مناسب في الوقت الفعلي.

المعالجة الذكية للمستندات (IDP)

المعالجة الذكية للمستندات هي كيفية قراءة الذكاء الاصطناعي للملفات غير المهيكلة - من النماذج الممسوحة ضوئيًا إلى الملاحظات المكتوبة بخط اليد - وتحويلها إلى بيانات يمكن لأنظمة التشغيل الآلي استخدامها.

لطالما كانت خطوة تحليل البيانات الشخصية واحدة من أكثر أجزاء الأتمتة الذكية استهلاكا للموارد، حيث تحمل كل مرحلة من مراحل التحليل تعقيداتها وتكلفتها الخاصة.

لإعطاء فكرة عن كيفية تغيُّر تحليل المستندات، إليك مقارنة سريعة بين ما كان نموذجيًا في عام 2019 وما هو قياسي في عام 2025 باستخدام الأساليب LLM:

‍

تستند تكاليف التحليل ودعم التنسيق إلى معايير مرجعية حديثة من LlamaIndex، والتي اختبرت فهم المستندات LLM عبر المدخلات الممسوحة ضوئيًا والملفات الغنية بالتخطيط وحالات استخدام الاسترجاع.

تكامل واجهة برمجة التطبيقات وتنفيذ الأدوات

تتيح واجهات برمجة التطبيقات للبرامج المختلفة تبادل المعلومات مباشرةً. في الأتمتة الذكية، يتم استخدامها لتنفيذ إجراءات مثل إرسال النماذج أو جدولة الأحداث أو إنشاء تذاكر أو تحديث السجلات.

تقرر الأتمتة ما يجب القيام به - غالبًا استنادًا إلى المستندات المحللة أو الخطوات المحددة من قبل أتمتة العمليات الآلية - ثم تستدعي واجهة برمجة التطبيقات المناسبة لإكمال المهمة. بمجرد اتخاذ الإجراء، تستمر العملية دون تدخل بشري.

سواءً كانت المهمة بسيطة أو ديناميكية، فإن الفكرة الأساسية هي نفسها: بمجرد أن تعرف الأتمتة ما يجب أن يحدث، فإنها تحتاج إلى طريقة للتصرف، وتوفر واجهة برمجة التطبيقات طريقة آمنة ومأمونة للقيام بذلك، مع الاحتفاظ بسجلات للمراجعات المستقبلية. 

التفويض والأمان (OAuth، MCP)

تعمل أنظمة الأتمتة على الحسابات الحقيقية، وتصل إلى الأدوات الحساسة، وتجري تحديثات في البيئات الحية، والأهم من ذلك أنها تمثل النزاهة نيابةً عن المالك.

وهذا يعني أن كل خطوة تحتاج إلى المستوى الصحيح من الوصول، والأهم من ذلك أن الوكيل يحتاج إلى معرفة من (أو ماذا) فعل ماذا.

• OAuth (الوصول الممنوح للمستخدم): يُستخدم عندما تحتاج الأتمتة إلى التصرف نيابةً عن الإنسان. وهو يوفر رموزًا رمزية ذات نطاق زمني مرتبط بأذونات المستخدم.
  
• هوية الخدمة على غرار بروتوكول سياق النموذج(من آلة إلى آلة): طريقة للأجهزة للمصادقة مع بعضها البعض بشكل مباشر، مثل الشارة الرقمية، دون وجود إنسان في الحلقة. 

يعتمد الإعداد الدقيق على البيئة ومتطلبات الامتثال.

ما هو الفرق بين الأتمتة الذكية وأتمتة العمليات الآلية الذكية؟

تم تصميم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) من أجل التكرار. فهي تتبع قواعد محددة لأتمتة المهام مثل نسخ البيانات بين الحقول أو نقل الملفات أو ملء النماذج. تعمل هذه الروبوتات بشكل جيد عندما تكون الخطوات هي نفسها دائماً وتكون المدخلات متوقعة.

تستخدم الأتمتة الذكية (IA)، بدلاً من اتباع البرامج النصية الثابتة، الذكاء الاصطناعي للاستجابة بشكل ديناميكي، واختيار الإجراءات بناءً على السياق، والتعامل مع الحالات الحادة، وتنسيق الأدوات عبر خطوات متعددة.

تخيل معالجة فاتورة من خلال chatbot لتخطيط موارد المؤسسة.

• يسحب روبوت RPA المجاميع من الحقول الثابتة ويسقطها في النظام. إذا تغيرت التنسيقات، فإنها تتعطل.
  
• يقوم نظام IA بقراءة المستند، ويفهم ما هو موجود فيه، ويحدد الحالات الحرجة، ويختار المكان الذي يذهب إليه - حتى لو كان التخطيط جديدًا.

الفرق الأساسي: يقوم RPA بإكمال المهام التي تم تعيينها بالفعل. أما الشؤون الداخلية فتكتشف كيفية إكمالها أثناء التشغيل.

إضافة أتمتة الذكاء الاصطناعي إلى المهام اليومية

معظم الشركات لديها بالفعل إجراءات روتينية قابلة للتكرار - الموافقة على الطلبات، وتحديث السجلات، ونقل الملفات. المشكلة هي أن هذه الإجراءات الروتينية تعمل فقط عندما تحدث كل خطوة كما هو مخطط لها تماماً.

وكلاء الذكاء الاصطناعي يجعلون عمليات سير العمل هذه مرنة. يمكنهم انتظار المعلومات المفقودة، والتقاطها مرة أخرى عندما يتغير شيء ما، والحفاظ على سير العملية بدلاً من إجبار فريقك على البدء من جديد.

لا تحتاج إلى استبدال ما لديك بالفعل. فالذكاء الاصطناعي هو عبارة عن طبقات فوق أدواتك الحالية، ولا يتدخل إلا عند الحاجة بينما تستمر بقية العملية في العمل بسلاسة.

ابدأ البناء اليوم - إنه مجاني.