أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) موجودة منذ سنوات. وهي مصممة لأتمتة المهام المتكررة والقائمة على القواعد، مثل معالجة الفواتير أو نقل البيانات بين الأنظمة أو تحديث السجلات في نظام إدارة علاقات العملاء.
ولكن مع ازدياد ذكاء أدوات الأتمتة، فإن الخط الفاصل بين الأتمتة الآلية والذكاء الاصطناعي يزداد ضبابية. تطرح الكثير من الفرق نفس الأسئلة:
هل الأتمتة الآلية هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي؟ هل يستخدم الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يمكن مقارنته بعوامل الذكاء الاصطناعي التي يقوم الجميع ببنائها فجأة في stack
غالبًا ما يضع الناس أتمتة العمليات الآلية في مواجهة الذكاء الاصطناعي - كما لو كان أحدهما أو الآخر. ولكن في الواقع، إنهما يحلان مشاكل مختلفة وغالبًا ما يعملان معًا بشكل أفضل، خاصةً في مجال أتمتة المؤسسات.
ما هي أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)؟
أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) هي برمجيات تعمل على أتمتة المهام المتكررة والقائمة على القواعد من خلال التفاعل مع الأنظمة الرقمية بنفس الطريقة التي يتفاعل بها الإنسان - النقر والكتابة والنسخ وتحريك الإجراءات عبر التطبيقات.
معظم روبوتات الأتمتة الآلية مصممة لاتباع مجموعة ثابتة من التعليمات. فهي لا تقوم بتحليل البيانات أو اتخاذ القرارات، بل تقوم فقط بتنفيذ نفس العملية بشكل متكرر بسرعة ودقة.
نظرًا لأنها تعمل على مستوى واجهة المستخدم، يمكن أن تعمل روبوتات أتمتة العمليات الآلية عبر الأدوات التي لا تحتوي على واجهات برمجة تطبيقات أو تكامل. لهذا السبب غالبًا ما يتم استخدامها في الأنظمة القديمة أو سير عمل المؤسسة حيث يجب أتمتة المهام المنظمة دون إعادة بناء كل شيء من الصفر.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الآلية؟
أتمتة العمليات الآلية والذكاء الاصطناعي كلاهما من تقنيات الأتمتة، ولكنهما يعملان بطرق مختلفة جوهرياً. تم تصميم أتمتة العمليات الآلية لاتباع التعليمات. أما الذكاء الاصطناعي فهو مصمم للتفسير والتنبؤ والتكيف. وعلى الرغم من أنهما غالباً ما يتم دمجهما في استراتيجيات الأتمتة المؤسسية، إلا أنه من المهم فهم ما يفعله كل منهما بالفعل - وأين تتوقف قدراتهما.
هل الأتمتة الآلية المؤتمتة هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي؟
لا - الأتمتة الآلية المؤتمتة ليست شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي.
تقوم الأتمتة الآلية بأتمتة المهام عن طريق محاكاة الإجراءات البشرية على مستوى واجهة المستخدم. فهي تنقر على البيانات وتكتبها وتنسخها وتنقلها - تمامًا كما تم توجيهها. لا يوجد تعلم، ولا تفكير، ولا مرونة تتجاوز ما تم تحديده صراحةً.
وعلى النقيض من ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي على البيانات والاحتمالات. فهو يتعرف على الأنماط ويستنتج المعنى ويتخذ القرارات في بيئات ديناميكية.
تقوم الأتمتة الآلية بتنفيذ التعليمات. ينشئ الذكاء الاصطناعي مخرجات بناءً على السياق.
غالبًا ما ينشأ الاعتقاد الخاطئ لأن كلتا التقنيتين تقلل من الجهد اليدوي. لكن الأتمتة ليست مثل الذكاء.
هل تستخدم أتمتة العمليات الآلية للذكاء الاصطناعي؟
تعتمد أنظمة أتمتة العمليات الآلية التقليدية على القواعد والحتمية. فهي تتطلب مدخلات منظمة وسير عمل ثابت. ومع ذلك، يمكن تعزيز أتمتة العمليات الآلية بمكونات الذكاء الاصطناعي للتعامل مع البيانات غير المهيكلة واللغة والتغيرات.
- يفسر الذكاء الاصطناعي المدخلات الأولية (مثل المستندات ورسائل البريد الإلكتروني والرسائل)
- تعمل الأتمتة الآلية على المخرجات المنظمة (مثل إدخال البيانات وتوجيه المهام)
هذا الاقتران شائع في روبوتات الدردشة الذكية - خاصة تلك التي تتعامل مع طلبات الدعم أو الاستفسارات الداخلية. إذا كنت تقوم ببناء شيء مثل chatbot الأسئلة الشائعة المدعوم بالذكاء الاصطناعي، فإن الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تفسير الأسئلة، ويمكن استخدام الأتمتة الآلية لاسترداد أو تحديث البيانات ذات الصلة في الأنظمة الخلفية.
الاختلافات الرئيسية بين الأتمتة الآلية والذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن أتمتة العمليات الآلية والذكاء الاصطناعي غالباً ما يتم نشرهما معاً، إلا أن أسسهما التقنية وأدوارهما التشغيلية مختلفة تماماً. تم تصميم أتمتة العمليات الآلية لاتباع التعليمات الدقيقة. أما الذكاء الاصطناعي فهو مصمم للتعامل مع التعقيد والغموض والتغيير.
إذا كنت بصدد اتخاذ قرار بشأن تطبيق كل منهما، فإن هذه المقارنة تسلط الضوء على الفروق الأساسية بينهما من حيث المدخلات والمنطق والقدرة على التكيف وغير ذلك:
هذا التمييز مهم. يمكن الاعتماد على أتمتة العمليات الآلية في البيئات التي لا تتغير فيها العملية أبدًا. يصبح الذكاء الاصطناعي ضرورياً عندما لا يمكن التنبؤ بالمدخلات أو عندما تتطلب المهام تفسيراً. في معظم الأنظمة الحديثة، تأتي القوة الحقيقية من استخدام كليهما - حيث يقوم كل منهما بما يقوم به على أفضل وجه.
الفوائد الرئيسية لأتمتة العمليات الآلية
لا تكمن قيمة أتمتة العمليات الآلية في أنها ذكية ولكن لأنها دقيقة. في الأنظمة التي يكون فيها المنطق ثابتًا، والواجهات فوضوية، والحجم مهمًا، تقدم الأتمتة الآلية الاتساق دون تعطيل.
فهو يوفر نوعاً من طبقة التنفيذ التي تفتقر إليها معظم حزم برمجيات المؤسسات: طبقة تعمل عبر الأدوات دون الحاجة إلى تغييرها.
يعمل بدون واجهات برمجة تطبيقات أو بنية تحتية
لا تتطلب أتمتة العمليات الآلية عمليات تكامل منظمة. فهي تتفاعل مع واجهات المستخدم مباشرةً - تحاكي النقرات والمدخلات والتنقلات تمامًا كما يفعل المشغل البشري. وهذا يجعله قابلاً للتطبيق في البيئات التي لا توجد فيها واجهات برمجة التطبيقات، أو حيث يكون دعم البائعين محدوداً، أو حيث لم يتم تصميم الأدوات للتفاعل البيني.
وهذا أحد الأسباب التي لا تزال تُستخدم في منصات chatbot لية للذكاء الاصطناعي حيث يكون الوصول إلى الواجهة الخلفية محدوداً، وتحتاج الروبوتات إلى أتمتة سير العمل عبر أدوات غير متصلة بشكل طبيعي.
يضع التحكم في العمليات في أيدي العمليات
على عكس معظم مناهج الأتمتة التي تقع بالكامل في قسم الهندسة، عادةً ما يتم تكوين أتمتة العمليات الآلية بواسطة فرق العمليات. فهؤلاء هم نفس الأشخاص الذين يقومون بتحديد سير العمل وتشغيله وتحديثه يومًا بعد يوم - مما يعني أن المنطق يعيش بالقرب من الأشخاص الذين يفهمونه بشكل أفضل.
يتناسب هذا النوع من النهج القائم على الفريق مع استراتيجيات إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي الأوسع نطاقاً، حيث يحتاج أصحاب المصلحة غير التقنيين إلى مزيد من الاستقلالية في قرارات الأدوات وتحديثات الأتمتة.
يضمن الدقة على نطاق واسع
بمجرد النشر، تتبع الأتمتة الآلية التعليمات بدقة. لا يوجد أي ارتجال، ولا اختصارات، ولا يوجد تباين من مستخدم لآخر. يتم تنفيذ كل مهمة بنفس الطريقة، في كل مرة.
هذا النوع من الدقة ضروري في وظائف مثل الشؤون المالية والامتثال وإعداد التقارير - وهي مجالات يمكن أن يؤدي فيها الانحراف البسيط إلى مخاطر. إنه مكون أساسي لاستراتيجيات أتمتة عمليات الأعمال التي تعطي الأولوية للتكرار على القدرة على التكيف.
يتولى التنفيذ جنباً إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي
إن أتمتة العمليات الآلية ليست ذكية، ولكن يمكن الاعتماد عليها - وهذا هو بالضبط السبب في أنها تتوافق بشكل جيد مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن للنماذج أن تصنف أو تولد أو تستنتج. ويمكن أن تقوم الأتمتة الآلية بعد ذلك بتنفيذ الإجراء الناتج.
سترى هذا النمط بشكل متزايد في الأنظمة المبنية باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي العمودي، حيث يتولى وكيل الذكاء الاصطناعي LLM المنطق واتخاذ القرارات، بينما يتولى وكيل الذكاء الاصطناعي الآلي الآلي عملية اتخاذ القرارات، ويتابع الوكيل الآلي الآلي الآلي الآلي التحديثات الخلفية والمحفزات على مستوى النظام.
ما الذي يمكن لأتمتة الأتمتة الآلية
تم تصميم أتمتة العمليات الآلية لتنفيذ مهام رقمية محددة بوضوح - وفي السياق الصحيح، فهي تلغي بهدوء ساعات من العمل اليدوي في الأسبوع. تكمن قوتها في اتساقها. فبمجرد تحديد سير العمل، سيتم تشغيله بنفس الطريقة في كل مرة، دون أخطاء أو إرهاق أو تردد.
يكون أكثر فاعلية عند استخدامه لتشغيل العمود الفقري غير المرئي لعمليات الأعمال اليومية - عبر الأنظمة التي لا تتحدث مع بعضها البعض، أو في تدفقات العمل المملة للغاية بحيث لا يمكن للإنسان امتلاكها على المدى الطويل.
عمليات نقل البيانات عبر الأنظمة
تُستخدم أتمتة العمليات الآلية بشكل شائع لنقل البيانات المنظمة عبر أدوات غير متصلة ببعضها البعض - خاصةً عندما لا تتحدث هذه الأدوات مع بعضها البعض بشكل أصلي. ويمكنه استخراج عمليات إرسال النماذج، أو ترحيل السجلات بين لوحات المعلومات، أو تحديث جداول البيانات الداخلية بناءً على سجلات التصدير.
هذا هو نوع سير العمل الذي غالبًا ما يتم التعامل معه خلف الكواليس في أطر عمل وكلاءLLM حيث يقرر النموذج ما يجب تحديثه، وتتولى RPA نقل البيانات.
مهام إدارية متكررة
غالبًا ما تتم إدارة عمليات مثل إنشاء الفواتير وتسجيل المستندات ومعالجة استرداد الأموال ومزامنة الحالة باستخدام روبوتات تتبع منطق الخطوة بخطوة. هذه هي المهام ذات الحجم الكبير والقائمة على القواعد التي تعيش في خلفية كل عمل تجاري.
ويندرج العديد من هذه المبادرات في إطار مبادرات أوسع نطاقاً لأتمتة العمليات الآلية - حيث لا تُستخدم الأتمتة الآلية ليس لاستبدال الأنظمة ولكن لفرض الاتساق بينها.
تنفيذ سير العمل المستند إلى المشغل
يمكن تشغيل أتمتة العمليات الآلية تلقائيًا عند وقوع أحداث محددة - مثل إرسال نموذج، أو تشغيل webhook أو إصدار أمر في قناة الفريق. تقلل هذه التدفقات من التنسيق اليدوي عبر الأدوات.
غالبًا ما سترى هذا النموذج مستخدمًا مع أدوات ChatOps الداخلية، حيث تبدأ الروبوتات في التدفقات بناءً على مطالبات بسيطة، دون الحاجة إلى مشاركة الهندسة.
التنسيق الخلفي في تدفقات الدعم
في بيئات دعم العملاء، تضمن الأتمتة التلقائية للأتمتة انعكاس التحديثات التي يتم إجراؤها في نظام واحد في كل مكان آخر - مثل مزامنة حالات التذاكر، أو تسجيل أسباب التصعيد، أو توجيه الطلبات عبر الفرق.
يعد هذا التنسيق شائعًا بشكل خاص في إعدادات أتمتة سير العمل، حيث يتولى الذكاء عملية الاستعلام، بينما تتولى الأتمتة الآلية عملية المتابعة.
متابعة إجراءات chatbot للعملاء
عندما يحجز المستخدم موعدًا أو يقوم بتحديث طلب أو يحصل على تأكيد معاملة من خلال chatbot غالبًا ما تكون أتمتة العمليات الآلية هي الطبقة التي تنفذ هذه الإجراءات. فهي تقوم بإجراء التحديثات الفعلية، ومزامنة الأنظمة الخلفية، وتأكيد التفاعل، وكل ذلك بشكل غير مرئي.
يظهر هذا النمط في العديد من تطبيقات الواجهة الأمامية مثل chatbot في ووردبريس أو المساعد Telegram.
أين تتناسب أتمتة العمليات الآلية في الصورة التوكيلية الكبيرة
تم تصميم الأتمتة الآلية للمهام المتكررة والمنظمة. ومع ذلك، في عالم يتوقع فيه العملاء استجابات سريعة وتعتمد فيه الفرق الداخلية على العديد من الأدوات، يجب أن تتقدم الأتمتة أكثر من ذلك.
وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج التدفقات المستندة إلى القواعد مع فهم اللغة الطبيعية ومنطق واجهة برمجة التطبيقات، يمكنك تجاوز الأتمتة الآلية التقليدية والبدء في تطوير مساعدين يتكيفون ويستجيبون ويتخذون الإجراءات.
منصات مثل Botpress هذا التحول من خلال توفير طريقة لتشغيل الإجراءات والاستعلام عن البيانات وأتمتة سير العمل الحقيقي، كل ذلك من خلال الدردشة.
يمكنك إنشاء روبوت
- قراءة طلب مستخدم على Telegram
- التحقق من حالة في نظام الواجهة الخلفية
- تحديث سجل أو بدء تشغيل سير عمل خلفي - تمامًا مثل أتمتة العمليات الآلية
- ويستجيب في الوقت الفعلي، مدعوماً بالذكاء الاصطناعي
إنه كل ما تقوم به أتمتة العمليات الآلية - ولكن بشكل أكثر ذكاءً وموجهاً للمستخدم.
ابدأ البناء اليوم - إنه مجاني.
.svg)
