ما هي أتمتة العمليات الذكية (IPA)؟

تقليل الجهد اليدوي على نطاق واسع

غالبًا ما تحتاج الأتمتة التقليدية إلى إشراف دقيق. ولا تزال فرق العمل تقضي وقتاً في مراجعة الاستثناءات وحل مشكلة عدم تطابق البيانات وإدارة المهام التي تقع خارج البرنامج النصي.

يقلل IPA من هذا الإشراف. يمكنه تفسير الطلبات وفقًا لقواعد العمل وتنفيذ الإجراءات دون الحاجة إلى تدخل بشري في كل خطوة.

تعمل بعض الشركات مع وكالات الذكاء الاصطناعي لتصميم تدفقات العمل هذه. يركز هؤلاء الشركاء على التأكد من استقرار الأنظمة وفعاليتها وملاءمتها للعمليات التجارية الفعلية.

يتكيف مع المدخلات والسياق المتغير

تعتمد الروبوتات التقليدية على التنسيق المتسق. حتى أي تغيير صغير، مثل خطأ مطبعي أو تخطيط جديد للمستند، يمكن أن يعطل العملية.

يمكن ل IPA التعامل مع التباين. فهو يقرأ المدخلات، ويفهم القصد، ويستجيب - حتى عندما لا تكون البنية مثالية. وهذا يجعلها أكثر موثوقية في الاستخدام اليومي، حيث لا تتبع الطلبات النمط نفسه دائمًا.

زيادة الشفافية في العمليات

غالبًا ما تفشل الأتمتة المستندة إلى القواعد بدون سياق. من الصعب فهم ما حدث، أو أين حدث، أو ما الذي أدى إلى الفشل.

ويصبح هذا مصدر قلق أكبر في الأنظمة متعددة الوكلاء، حيث يعمل وكلاء مختلفون بالتوازي أو التسلسل. بدون الرؤية، من الصعب تتبع التفاعلات أو الحفاظ على أداء موثوق به عبر الوكلاء.

يحسن IPA إمكانية المراقبة من خلال تسجيل كل خطوة في العملية. يعد هذا المستوى من التفاصيل مفيدًا بشكل خاص عند تقييم الأنظمة متعددة العوامل، مما يساعد الفرق على عزل المشكلات وتحسين كيفية عمل الوكلاء معًا.

الخطوة 1: يبدأ الحدث المشغّل العملية

يقوم العميل بملء نموذج طلب إرجاع أو يرسل رسالة يطلب فيها إرجاع عنصر ما. تقوم هذه الرسالة بتفعيل سير عمل الإرجاع.

يلتقطها الوكيل على الفور، دون انتظار الفرز اليدوي.

الخطوة 2: يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتحليل المعلومات

يقوم الوكيل بمسح الرسالة أو النموذج لسحب المعلومات الأساسية مثل رقم الطلب واسم السلعة وسبب الإرجاع ومعرف العميل.

بالنسبة للرسائل غير المهيكلة، فإنه يستخدم نماذج لغوية كبيرةLLMs لتفسير القصد وتحديد الترتيب الصحيح.

الخطوة 3: يقرر وكيل الذكاء الاصطناعي الخطوة التالية

باستخدام قواعد العمل وسياسات الإرجاع، يتحقق الوكيل مما إذا كانت السلعة مؤهلة للإرجاع ونوع الإرجاع في ذلك، مثل استرداد الأموال أو رصيد المتجر.

فهو يتعامل مع القرار على الفور، مما يكرر ما يقوم به مندوب الدعم عادةً.

الخطوة 4: يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتنفيذ الإجراءات عبر الأنظمة

بمجرد اتخاذ القرار، فإن الوكيل

• تحديث حالة الطلب
• إنشاء ملصق إرجاع
• إرسال التعليمات إلى العميل
• يخطر المستودع

كل شيء يتم داخل أنظمة متصلة ببعضها البعض، دون عمليات تسليم بين الفرق.

الخطوة 5: يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتسجيل النتائج

يتم تسجيل كل خطوة، من الطلب الأولي إلى الاستجابة النهائية. تتدفق هذه السجلات إلى لوحات المعلومات وأنظمة التنبيه، مما يجعل العملية قابلة للتتبع.

إذا احتاجت إحدى الحالات إلى مراجعة يدوية، يتم تصعيدها مع السياق الكامل للمتابعة.

معالجة المستندات والنماذج غير المهيكلة

تنهار الروبوتات القائمة على القواعد بسرعة عند التعامل مع المدخلات الفوضوية. تحتوي العديد من مستندات الأعمال - مثل الفواتير أو المطالبات أو العقود أو حزم الإعداد - على بيانات غير منظمة أو شبه منظمة لا تتبع تنسيقًا متسقًا.

يتعامل وكلاء IPA مع هذا الأمر باستخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP):

• استخراج المجاميع من الإيصالات
• تحليل بنود العقد
• التحقق من الهوية من النماذج الممسوحة ضوئياً

بمجرد أن يتم تفسير البيانات، يمكن للنظام العمل عليها دون إشراف بشري. وهذا يفتح تدفقات العمل من البداية إلى النهاية داخل أدوات مثل chatbot الآلية للموارد البشرية الذي يتعامل مع نماذج الموظفين، أو chatbot لخدمة العملاء الذي يتلقى طلبات الدعم المستندة إلى المستندات.

أتمتة عمليات سير العمل متعددة الخطوات عبر الأنظمة

لا تتم عمليات مثل التأهيل أو معالجة المرتجعات في نظام واحد. فهي عادةً ما تمتد عبر نظم إدارة علاقات العملاء وقواعد البيانات الداخلية ومنصات الجدولة وأدوات الإشعارات. يضيف كل مكون طبقة التبعية الخاصة به.

يدير وكلاء IPA التدفق خطوة بخطوة. فهي تقيّم المدخلات وتتخذ القرار بناءً على السياق وتنفذ الإجراء داخل الأنظمة المتصلة.

يبقى المنطق سليمًا، دون الاعتماد على التوجيه اليدوي أو الحلول البديلة الهشة.

وهذا يجعل IPA محركاً مثالياً وراء سير العمل مثل chatbot لحجز المواعيد. بينما تقوم الواجهة بجمع المدخلات الأساسية، يتعامل النظام مع عمليات التحقق من التوافر، وجدولة المواعيد، وإرسال التأكيدات، وتحديث الأدوات الخلفية.

توجيه تذاكر الدعم بناءً على نية الرسالة

غالبًا ما تصبح قوائم انتظار الدعم مسدودة لأن الرسائل تأتي غير واضحة. لا يتبع العملاء دائمًا تنسيقًا واضحًا، ولا تستطيع معظم الأنظمة فهم ما يتم طلبه بالفعل.

يتعامل وكلاء IPA مع هذا الأمر من خلال تفسير الرسالة وتحديد التفاصيل الرئيسية وتحديد الإجراء الصحيح.

ويمكنهم تقييم مدى إلحاح التذكرة وإعادة توجيهها إلى النظام أو الفريق المناسب دون الحاجة إلى مدخلات بشرية.

وهذا ما يجعل أنظمة تذاكر الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتطوير. يتم إثراء التذاكر بالسياق وتوجيهها إلى المكان المناسب.

تشغيل الخدمة الذاتية في البوابات الداخلية

غالباً ما تقضي الفرق الداخلية وقتاً طويلاً في انتظار الموافقات أو الإجابات التي لا تتطلب مدخلات بشرية. وتأتي هذه التأخيرات عادةً من عدم وضوح الملكية أو بطء العمليات اليدوية.

يجعل IPA البوابات الداخلية أكثر فائدة. فهو يفهم ما يحتاجه المستخدم، ويتصل بالأنظمة الخلفية، ويكمل المهمة مباشرة، كل ذلك من خلال واجهة واحدة تزيل عمليات الذهاب والإياب غير الضرورية.

يعمل هذا بشكل جيد للغاية حيث إن عمليات سير العمل هذه قابلة للتطوير عبر قنوات ومستخدمين متعددين، مع الاحتفاظ بسجلات واضحة لكل تفاعل.

1. Botpress

تم تصميم Botpress للفرق التي تريد التحكم في كيفية عمل الأتمتة. فهو يتيح لك تحديد الوكلاء الذين لا يتبعون القواعد فقط - بل يتخذون القرارات بناءً على المدخلات والذاكرة والسياق في الوقت الفعلي.

يمكنك إنشاء تدفقات للتحقق من أهلية الإرجاع أو تفسير طلبات الاسترداد أو تحديث السجلات عبر الأنظمة. يمكن لكل وكيل استخدام القواعد، أو LLMs أو منطق القرار، ويعمل كل شيء عبر الويب Slack WhatsApp وغيرها دون تكرار الجهد.

إنه مثالي عندما تقوم ببناء عمليات سير عمل ذكية تتضمن مدخلات متغيرة، ومشغلات واجهة برمجة التطبيقات، ونتائج تشغيلية حقيقية.

دلائل الميزات:

• منشئ مرئي لعوامل الذكاء الاصطناعي مع منطق التدفق والذاكرة والشروط
• يعمل عبر قنوات متعددة ويتكامل مع أدوات الواجهة الخلفية
• يدعم مكالمات واجهة برمجة التطبيقات في الوقت الفعلي، والتوجيه الديناميكي، والإجراءات المخصصة
  
  

التسعير:

• باقة مجانية مع أرصدة الذكاء الاصطناعي القائمة على الاستخدام
• Plus: 89 دولارًا أمريكيًا/شهريًا لتسليم الوكيل المباشر واختبار التدفق
• الفريق: 495 دولارًا أمريكيًا/شهريًا مع التعاون، وSSO، والتحكم في الوصول
• المؤسسة: مخصص

2. ميك (Integromat سابقًا)

صُمم Make لدمج التطبيقات معًا دون كتابة التعليمات البرمجية. فهو يمنحك لوحة مرئية يمكنك من خلالها إنشاء سيناريوهات متعددة الخطوات - وهي مثالية لـ IPA عندما تقوم بأتمتة الإجراءات بين الأدوات.

وهو يتألق في عمليات سير العمل حيث يحتاج أحد الأنظمة إلى التفاعل مع شيء ما في نظام آخر - مثل مزامنة نظام إدارة علاقات العملاء مع نظام الطلبات، أو الاستجابة لنموذج دعم بإجراءات مشروطة.

أنت لا تحصل على سياق على مستوى الوكيل أو اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي، ولكن بالنسبة للتكامل على مستوى العملية والمحفزات، فهي سريعة ومرنة.

دلائل الميزات:

• أداة إنشاء سير العمل بالسحب والإفلات لمئات التطبيقات
• المنطق الشرطي، والجدولة الزمنية، وتحليل البيانات، وخطافات الويب
• يدعم التفرع المعقد والتدفقات متعددة الخطوات
  
  

التسعير:

• مجاناً: 1,000 عملية/شهرياً
• الجزء الأساسي: 9 دولارات شهرياً
• خطط Pro و Teams للاستخدام الأعلى والضوابط المتقدمة
  
  

3. Zapier

Zapier هو الأفضل عندما تريد توصيل الأدوات بسرعة ولا تحتاج إلى تفرع معقد. إنها ليست طبقة تزامن كاملة - ولكنها تتعامل مع عملية تسليم البيانات بين chatbot الخاص بك وإدارة علاقات العملاء أو برنامج الجدولة أو قاعدة البيانات بدون أي تعليمات برمجية.

بالنسبة لـ IPA، يعد Zapier رائعًا لتحويل النية المفسرة إلى إجراءات خلفية. فهو لا يقوم "بالتفكير"، ولكنه ما يربط نظام التفكير بالأدوات التي تقوم بالعمل.

دلائل الميزات:

• أكثر من 6,000 عملية تكامل
• المشغلات من روبوتات المحادثة أو النماذج أو خطافات الويب
• سهولة الإعداد للفرق التي لا تحتاج إلى دعم هندسي

التسعير:

• مجاناً: 100 مهمة/شهرياً
• البداية: 19.99$/شهرياً
• احترافي: 49 دولاراً شهرياً للميزات المتقدمة

4. تيديو

Tidio عبارة عن منصة دردشة مباشرة مع أتمتة الطبقات. إنها ليست منصة IPA كاملة، ولكنها رائعة عندما تقوم بأتمتة المهام التي تواجه العملاء مثل التوجيه أو جمع المدخلات أو الرد على استفسارات الدعم.

وهو يدعم ردود الذكاء الاصطناعي، والتدفقات المشروطة، وعمليات التسليم الخلفية - مما يجعله مفيدًا لأتمتة القرارات على مستوى السطح. بالنسبة لفرق العمليات الصغيرة أو الشركات الصغيرة والمتوسطة، فهو مكان سهل للبدء.

دلائل الميزات:

• دردشة مباشرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع قوالب الأتمتة
• توجيه Chat ومعالجة النماذج، وتكامل CRM
• مساعد GPT للاستجابات المرنة

التسعير:

• مجاناً: الدردشة الأساسية والأتمتة
• البداية: 29$/شهرياً
• Plus: ميزات الذكاء الاصطناعي ومزامنة CRM

5. ن8 ن

n8n عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لأتمتة سير العمل تمنحك تحكماً كاملاً في المنطق والمشغلات والتكاملات. على عكس Zapier أو Make، فهي قابلة للاستضافة الذاتية وتتيح لك كتابة التعليمات البرمجية عند الحاجة.

وهذا يجعلها مثالية للفرق ذات الموارد التقنية التي تريد المرونة والخصوصية. يمكنك تشغيل وكلاء IPA، وربط واجهات برمجة التطبيقات، ومعالجة البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة - كل ذلك داخل تدفقات عمل قابلة للتخصيص.

دلائل الميزات:

• محرر مرئي مع دعم العقدة البرمجية
• خطافات الويب، والمجدولات، والفروع الشرطية
• استضفها بنفسك أو استخدم العرض السحابي

التسعير:

• مجاناً: مستضاف ذاتياً
• السحابة الأساسية: 20 دولار/شهرياً
• المحترفون: 50 دولار/شهرياً مع ميزات الفريق

1. ابدأ بسير عمل واحد يسبب الاختناقات

سير عمل الموافقة على استرداد الأموال مثال جيد على ذلك. تأتي الطلبات، لكنها غير متناسقة. بعضها يتضمن أرقام الطلبات، والبعض الآخر لا يتضمنها. يتعين على الوكلاء تعقب التفاصيل، والتحقق من الأهلية، وتطبيق منطق العمل يدوياً.

هذا الاحتكاك يجعله مرشحًا مثاليًا للأتمتة الذكية - فالمنطق واضح، ولكن المدخلات تختلف بما يكفي لإرباك الروبوتات القائمة على القواعد.

2. تعيين التدفق من البداية إلى النهاية، بما في ذلك الاستثناءات

وثّق كيفية سير العملية. تتبع كيفية ورود طلبات استرداد الأموال، ومن أين يسحب الوكلاء المعلومات، والقرارات التي يتخذونها، والإجراءات التي يتخذونها.

تأكد من تضمين الاستثناءات الشائعة: البيانات المفقودة، أو الأسباب غير الواضحة للإرجاع، أو عدم التطابق بين معلومات الطلب وسياسة الاسترداد.

هذا هو المكان الذي يجب أن تتدخل فيه الأتمتة الذكية.

3. تحديد مكان اتخاذ القرارات

ابحث عن النقاط التي يقوم فيها الإنسان بتفسير المدخلات أو تطبيق الأحكام. في سير عمل استرداد الأموال، قد يكون ذلك قراءة سبب العميل، والتحقق منه مقابل قواعد الإرجاع، واتخاذ قرار بين استرداد الأموال أو رصيد المتجر أو الرفض.

يمكن التعامل مع كل قرار من هذه القرارات بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي، طالما أن المنطق محدد ويمكن الوصول إلى البيانات.

4. توصيل الأدوات التي تشغل الحركة

وبمجرد اتخاذ القرار، يحتاج النظام إلى تحديث حالة الطلب أو إخطار العميل أو إصدار ملصق أو تفعيل الدفع.

لأتمتة ذلك، ستحتاج إلى نظام أساسي يتصل بتلك الأدوات وينسق الإجراءات بشكل موثوق. قد يكون ذلك طبقة تزامن وكيل أو إطار عمل أتمتة مع دعم التكامل.

5. الاختبار والمراقبة والتحسين

بمجرد أتمتة عملية الاسترداد، تتبع كيفية أدائها. انظر ما هي الحالات التي يتم التعامل معها بشكل صحيح وأين يعاني النظام. استخدم هذه الملاحظات لتحسين منطق القرار وتحسين الموثوقية.

أنظمة IPA ديناميكية. فكلما زاد عدد الحالات المتطورة التي تلتقطها وتتعامل معها، أصبح سير العمل أقوى وأكثر قابلية للتطوير.

ضعف جاهزية العملية والبيانات

تعمل الأتمتة بشكل أفضل عندما تكون العمليات متسقة. ولكن في العديد من المؤسسات، تكون عمليات سير العمل غير موثقة أو يتم التعامل معها بشكل مختلف بين الفرق. وغالباً ما تعيش البيانات في أنظمة غير متصلة أو تختلف في تنسيقها، مما يجعل من الصعب بناء أتمتة مستقرة.

قبل إدخال التشغيل الآلي الذكي للعمليات، خذ وقتًا لتخطيط كيفية عمل العملية حاليًا. قم بتوثيق المدخلات، والاستثناءات المعروفة، وتبعيات الأدوات، والنقاط التي لا يزال التدخل البشري فيها مطلوبًا.

الإفراط في تعقيد التطبيقات الأولية

غالباً ما تحاول الفرق في كثير من الأحيان أتمتة الكثير، في وقت مبكر جداً. عندما يمتد الطرح الأولي إلى عدة أنظمة أو يتضمن حالات حافة من البداية، فإن ذلك يزيد من فرصة التأخير أو الفشل في الإطلاق.

بدلاً من ذلك، ابدأ بعملية واحدة لها نقطة قرار واحدة واضحة ومخرجات قابلة للقياس. أثبت القيمة في وقت مبكر من خلال الحفاظ على تركيز النطاق.

عدم وجود ملكية واضحة أو رؤية طويلة الأجل

أنظمة أتمتة العمليات الذكية هي مشاريع قابلة للتكيف والتطور. فبدون وجود فريق أو شخص مسؤول عن الأداء والمنطق والصيانة، غالبًا ما يصبح النظام قديمًا أو غير متوائم.

تعيين الملكية المستمرة منذ البداية. يجب أن يقوم شخص ما بتتبع كيفية أداء الأتمتة، وما هي الأعطال، وأين يلزم إجراء تعديلات.

عدم التوافق بين أهداف العمل ومنطق التشغيل الآلي

ليست كل عملية تستحق الأتمتة - وليست كل عملية أتمتة تحقق قيمة. في بعض الأحيان يعكس المنطق ما هو ممكن تقنياً، ولكن ليس ما يتطلبه العمل فعلياً.

لتجنب ذلك، قم بتصميم مهام سير العمل بالتعاون مع الأشخاص الذين يستخدمونها. ويشمل ذلك فرق الدعم وقادة العمليات ومالكي المنتجات.

عندما تتوافق الأتمتة مع الاحتياجات الحقيقية، فمن المرجح أن تحقق نتائج دائمة.

كيف يختلف IPA عن إدارة عمليات الأعمال (BPM)؟

تتمحور إدارة عمليات إدارة الأعمال بشكل أكبر حول تخطيط عمليات الأعمال وتحسينها، في حين أن أتمتة عمليات إدارة الأعمال تتمحور حول أتمتة تلك العمليات فعلياً باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم التفكير والتصرف من تلقاء أنفسهم.

هل يمكن أن تحل IPA محل العمال البشريين بالكامل، أو مجرد تقليل عبء العمل عليهم؟

يدور IPA حول تقليل الأشياء المتكررة والمملة حتى يتمكن البشر من التركيز على ما هو مهم. لا يحل IPA محل البشر ولكنه يجعل وظائفهم أسهل.

ما نوع نماذج التعلم الآلي التي تُستخدم عادةً في IPA؟

غالبًا ما يستخدم IPA نماذج مثل أشجار القرار، ونماذج اللغة الطبيعية (مثل GPT أو BERT)، ومصنفات لمهام مثل اكتشاف النوايا أو تحليل المستندات.

هل يصلح IPA للشركات الكبيرة فقط، أم يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة الاستفادة منه أيضاً؟

يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة أن تستفيد من IPA، خاصةً عندما يكون لديها نقص في الوقت أو عدد الموظفين. فهي تساعد الفرق الصغيرة على تحقيق النجاح من خلال أتمتة الأشياء التي كانوا سيقومون بها يدوياً.

ما نوع البيانات اللازمة لتدريب أو تكوين نماذج IPA بفعالية؟

في الغالب أمثلة على مدخلات من العالم الحقيقي مثل رسائل البريد الإلكتروني أو الدردشات أو النماذج أو السجلات، وقواعد أو نتائج عمل واضحة مرتبطة بتلك المدخلات. وكلما كانت البيانات أكثر واقعية (وفوضوية)، كلما أصبح النظام أكثر ذكاءً.