الأتمتة الروبوتية للعمليات والذكاء الاصطناعي: ما الفرق ولماذا هو مهم

الأتمتة الروبوتية للعمليات (RPA) موجودة منذ سنوات. تم تصميمها لأتمتة المهام المتكررة القائمة على القواعد — مثل معالجة الفواتير، نقل البيانات بين الأنظمة، أو تحديث السجلات في أنظمة إدارة علاقات العملاء.

لكن مع تطور أدوات الأتمتة، أصبح الخط الفاصل بين RPA والذكاء الاصطناعي غير واضح. كثير من الفرق تطرح نفس الأسئلة:

هل RPA نوع من الذكاء الاصطناعي؟ هل يستخدم الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يقارن ذلك مع وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين بدأ الجميع فجأة في دمجهم ضمن أنظمتهم؟

غالبًا ما يتم وضع RPA والذكاء الاصطناعي في مواجهة بعضهما البعض — وكأن الأمر اختيار بين أحدهما فقط. لكن في الواقع، كل منهما يحل مشكلة مختلفة وغالبًا ما يعملان بشكل أفضل معًا، خاصة في أتمتة المؤسسات.

ما هي الأتمتة الروبوتية للعمليات (RPA)؟

الأتمتة الروبوتية للعمليات (RPA) هي برنامج يقوم بأتمتة المهام المتكررة القائمة على القواعد من خلال التفاعل مع الأنظمة الرقمية بنفس طريقة الإنسان — النقر، الكتابة، النسخ، وتنفيذ الإجراءات عبر التطبيقات.

معظم روبوتات RPA مصممة لاتباع مجموعة تعليمات ثابتة. فهي لا تحلل البيانات أو تتخذ قرارات — بل تنفذ نفس العملية مرارًا بدقة وسرعة.

وبما أنها تعمل على مستوى واجهة المستخدم، يمكن لروبوتات RPA العمل عبر الأدوات التي لا تملك واجهات برمجة تطبيقات أو تكاملات. لهذا السبب غالبًا ما تُستخدم في الأنظمة القديمة أو تدفقات العمل المؤسسية حيث يجب أتمتة المهام المنظمة دون الحاجة لإعادة بناء كل شيء من الصفر.

كيف يختلف الذكاء الاصطناعي عن RPA؟

RPA والذكاء الاصطناعي كلاهما تقنيات أتمتة، لكنهما يعملان بطرق مختلفة جذريًا. تم تصميم RPA لاتباع التعليمات. أما الذكاء الاصطناعي فمصمم للتفسير، والتنبؤ، والتكيف. وبينما يتم دمجهما غالبًا في استراتيجيات أتمتة المؤسسات، من المهم فهم ما يفعله كل منهما — وحدود قدراته.

هل RPA نوع من الذكاء الاصطناعي؟

لا — RPA ليس نوعًا من الذكاء الاصطناعي.

يقوم RPA بأتمتة المهام من خلال تقليد تصرفات الإنسان على مستوى واجهة المستخدم. ينقر، يكتب، ينسخ، وينقل البيانات — تمامًا كما هو محدد. لا يوجد تعلم، ولا استنتاج، ولا مرونة خارج ما هو معرف صراحة.

أما الذكاء الاصطناعي، فيعمل على البيانات والاحتمالات. يتعرف على الأنماط، يستنتج المعاني، ويتخذ قرارات في بيئات ديناميكية.

RPA ينفذ التعليمات. الذكاء الاصطناعي ينتج المخرجات بناءً على السياق.

غالبًا ما ينشأ هذا الالتباس لأن كلا التقنيتين تقللان من الجهد اليدوي. لكن الأتمتة ليست هي الذكاء.

هل يستخدم RPA الذكاء الاصطناعي؟

أنظمة RPA التقليدية قائمة على القواعد وحتمية. تتطلب مدخلات منظمة وتدفقات عمل ثابتة. ومع ذلك، يمكن تعزيز RPA بمكونات الذكاء الاصطناعي للتعامل مع البيانات غير المنظمة، واللغة، والتغيرات.

• يفسر الذكاء الاصطناعي المدخلات الخام (مثل المستندات، الرسائل الإلكترونية، الرسائل)
• ينفذ RPA المخرجات المنظمة (مثل إدخال البيانات، توجيه المهام)

هذا الدمج شائع في روبوتات الدردشة الذكية — خاصة تلك التي تتعامل مع طلبات الدعم أو الاستفسارات الداخلية. إذا كنت تبني روبوت دردشة أسئلة شائعة مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يتولى الذكاء الاصطناعي تفسير السؤال، ويمكن استخدام RPA لاسترجاع أو تحديث البيانات ذات الصلة في الأنظمة الخلفية.

الفروق الرئيسية بين RPA والذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن RPA والذكاء الاصطناعي غالبًا ما يتم نشرهما معًا، إلا أن أسسهما التقنية وأدوارهما التشغيلية مختلفة تمامًا. تم تصميم RPA لاتباع التعليمات بدقة. أما الذكاء الاصطناعي فمصمم للتعامل مع التعقيد والغموض والتغير.

إذا كنت تقرر أين تطبق كل منهما، يوضح هذا الجدول الفروق الجوهرية بينهما من حيث المدخلات، المنطق، القدرة على التكيف، وغيرها:

هذا الفرق مهم. RPA موثوق في البيئات التي لا تتغير فيها العمليات. يصبح الذكاء الاصطناعي ضروريًا عندما تكون المدخلات غير متوقعة أو تتطلب المهام تفسيرًا. في معظم الأنظمة الحديثة، تأتي القوة الحقيقية من استخدام كليهما — كل في مجاله الأمثل.

الفوائد الرئيسية لـ RPA

تكمن قيمة RPA ليس في ذكائه بل في دقته. في الأنظمة التي يكون فيها المنطق ثابتًا، والواجهات معقدة، والحجم مهم، يوفر RPA الاتساق دون تعطيل.

يوفر طبقة تنفيذ تفتقر إليها معظم برمجيات المؤسسات: طبقة تعمل عبر الأدوات دون الحاجة لتغييرها.

يعمل بدون واجهات برمجة تطبيقات أو بنية تحتية

لا يتطلب RPA تكاملات منظمة. يتفاعل مباشرة مع واجهات المستخدم — مقلدًا النقرات، والإدخالات، والتنقلات كما يفعل المشغل البشري. هذا يجعله مناسبًا في البيئات التي لا توجد فيها واجهات برمجة تطبيقات، أو يكون دعم الموردين محدودًا، أو لم تُصمم الأدوات للتكامل مع بعضها البعض.

لهذا السبب لا يزال يُستخدم في منصات روبوتات الدردشة الذكية حيث يكون الوصول إلى الأنظمة الخلفية محدودًا، وتحتاج الروبوتات لأتمتة تدفقات العمل عبر أدوات غير متصلة بطبيعتها.

يضع التحكم في يد فريق العمليات

على عكس معظم طرق الأتمتة التي تدار بالكامل من قبل فرق الهندسة، عادةً ما يتم إعداد RPA من قبل فرق العمليات. هؤلاء هم نفس الأشخاص الذين يحددون، ويشغلون، ويحدّثون تدفقات العمل يوميًا — ما يعني أن المنطق أقرب إلى الأشخاص الذين يفهمونه بشكل أفضل.

هذا النهج الذي يقوده الفريق يتناسب مع استراتيجيات إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي الأوسع، حيث يحتاج أصحاب المصلحة غير التقنيين إلى مزيد من الاستقلالية في قرارات الأدوات وتحديثات الأتمتة.

يضمن الدقة على نطاق واسع

بمجرد نشره، يتبع RPA التعليمات بدقة تامة. لا يوجد ارتجال، ولا اختصارات، ولا اختلافات بين المستخدمين. كل مهمة تُنفذ بنفس الطريقة في كل مرة.

هذا النوع من الدقة ضروري في مجالات مثل المالية، والامتثال، والتقارير — حيث حتى الانحراف البسيط قد يسبب مخاطر. إنه عنصر أساسي في استراتيجيات أتمتة العمليات التجارية التي تعطي الأولوية للتكرار على حساب التكيف.

ينفذ جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي

RPA ليس ذكيًا، لكنه موثوق — ولهذا السبب يتكامل جيدًا مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن للنماذج التصنيف أو التوليد أو الاستنتاج. بعد ذلك، ينفذ RPA الإجراء الناتج.

ستلاحظ هذا النمط بشكل متزايد في الأنظمة المبنية باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصة، حيث يتولى نموذج اللغة الكبير المنطق واتخاذ القرار ويتابع RPA التحديثات الخلفية والتشغيل على مستوى النظام.

ما الذي يمكن أن يؤتمت بواسطة RPA

تم تصميم RPA لتنفيذ المهام الرقمية المحددة بوضوح — وفي السياق المناسب، يقضي بهدوء على ساعات من العمل اليدوي أسبوعيًا. قوته تكمن في اتساقه. بمجرد تحديد تدفق العمل، سيعمل بنفس الطريقة في كل مرة، دون أخطاء أو تعب أو تردد.

يكون أكثر فاعلية عند استخدامه لدعم العمود الفقري غير المرئي للعمليات التجارية اليومية — عبر الأنظمة التي لا تتكامل مع بعضها البعض، أو في تدفقات العمل المملة جدًا بحيث يصعب على الإنسان إدارتها على المدى الطويل.

نقل البيانات بين الأنظمة

يُستخدم التشغيل الآلي للعمليات الروبوتية (RPA) عادةً لنقل البيانات المنظمة بين أدوات منفصلة — خاصةً عندما لا تتكامل هذه الأدوات مع بعضها بشكل مباشر. يمكنه استخراج بيانات النماذج، نقل السجلات بين لوحات التحكم، أو تحديث جداول البيانات الداخلية استنادًا إلى سجلات التصدير.

هذا هو نوع سير العمل الذي غالبًا ما تتم معالجته خلف الكواليس في أطر عمل وكلاء LLM، حيث يقرر النموذج ما يجب تحديثه، ويتولى RPA نقل البيانات.

المهام الإدارية المتكررة

عمليات مثل إنشاء الفواتير، تسجيل المستندات، معالجة الاستردادات، ومزامنة الحالات تتم غالبًا عبر روبوتات تتبع منطقًا خطوة بخطوة. هذه مهام ذات حجم كبير وقائمة على القواعد وتعمل في خلفية كل عمل تجاري.

العديد من هذه العمليات تندرج ضمن مبادرات أتمتة العمليات التجارية (BPA) الأوسع — حيث يُستخدم RPA ليس لاستبدال الأنظمة، بل لفرض الاتساق بينها.

تنفيذ سير العمل بناءً على المشغلات

يمكن تشغيل RPA تلقائيًا عند حدوث أحداث معينة — مثل إرسال نموذج، أو تفعيل webhook، أو إصدار أمر في قناة فريق. هذه التدفقات تقلل من التنسيق اليدوي بين الأدوات.

غالبًا ما ترى هذا النموذج مستخدمًا مع أدوات ChatOps الداخلية، حيث يبدأ الروبوت التدفقات استنادًا إلى مطالبات بسيطة، دون الحاجة لتدخل هندسي.

تنسيق العمليات الخلفية في تدفقات الدعم

في بيئات دعم العملاء، يضمن RPA أن التحديثات التي تتم في نظام واحد تنعكس في جميع الأنظمة الأخرى — مثل مزامنة حالات التذاكر، تسجيل أسباب التصعيد، أو توجيه الطلبات بين الفرق.

هذا التنسيق شائع بشكل خاص في إعدادات أتمتة سير العمل، حيث تتولى الذكاء معالجة الاستفسار، ويتولى RPA متابعة التنفيذ.

متابعة الإجراءات في روبوتات الدردشة للعملاء

عندما يقوم المستخدم بحجز موعد، أو تحديث طلب، أو الحصول على تأكيد معاملة عبر روبوت دردشة، غالبًا ما يكون RPA هو الطبقة التي تنفذ هذه الإجراءات. فهو يقوم بالتحديثات الفعلية، يزامن الأنظمة الخلفية، ويؤكد التفاعل — وكل ذلك بشكل غير مرئي.

يظهر هذا النمط في العديد من تطبيقات الواجهة الأمامية مثل روبوت دردشة WordPress أو مساعد مبني على Telegram.

مكانة RPA في الصورة الشاملة للوكالة الذكية

تم تصميم RPA للمهام المتكررة والمنظمة. ومع ذلك، في عالم يتوقع فيه العملاء استجابات سريعة وتعتمد فيه الفرق الداخلية على العديد من الأدوات، يجب أن تتطور الأتمتة أكثر.

هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج التدفقات القائمة على القواعد مع فهم اللغة الطبيعية ومنطق واجهات البرمجة، يمكنك تجاوز RPA التقليدي وبدء تطوير مساعدين يتكيفون ويستجيبون ويتخذون إجراءات.

تُمكّن منصات مثل Botpress هذا التحول من خلال توفير طريقة لتشغيل الإجراءات، واستعلام البيانات، وأتمتة سير العمل الحقيقي — كل ذلك عبر الدردشة.

يمكنك بناء روبوت يقوم بما يلي:

• يقرأ طلب مستخدم على Telegram
• يتحقق من حالة في نظامك الخلفي
• يحدّث سجلًا أو يبدأ سير عمل خلفي — تمامًا كما يفعل RPA
• ويستجيب في الوقت الفعلي، مدعومًا بالذكاء الاصطناعي

إنه كل ما يفعله RPA — لكن بشكل أذكى ومباشر للمستخدم.

ابدأ البناء اليوم — مجانًا.

الأسئلة الشائعة

1. كيف أقرر ما إذا كنت سأستخدم RPA أو الذكاء الاصطناعي أو كليهما في مشروع الأتمتة الخاص بي؟

يجب عليك استخدام RPA (التشغيل الآلي للعمليات الروبوتية) عندما تكون المهمة متكررة وتتضمن مدخلات منظمة، مثل نسخ البيانات بين الأنظمة. استخدم الذكاء الاصطناعي عندما تتطلب المهمة اتخاذ قرارات أو التعامل مع بيانات غير منظمة. للحصول على أفضل النتائج، اجمع بين الاثنين: دع الذكاء الاصطناعي يفسر البيانات وRPA ينفذها.

2. ما هي الصناعات التي تستفيد أكثر من دمج RPA مع الذكاء الاصطناعي؟

الصناعات مثل المالية والتأمين والرعاية الصحية ودعم العملاء تستفيد أكثر من دمج RPA مع الذكاء الاصطناعي لأنها تتعامل مع كميات كبيرة من المستندات وسير العمل المتكرر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج البيانات من النماذج، ويمكن لـ RPA إدخال تلك البيانات تلقائيًا في الأنظمة القديمة.

3. ما هي أفضل طريقة لدمج RPA في البنية التقنية الحالية دون التسبب في مشاكل؟

أفضل طريقة لدمج RPA في بنيتك التقنية هي البدء بحالة استخدام واحدة غير حرجة واستخدام أدوات RPA تتفاعل من خلال واجهة المستخدم (UI)، بحيث تحاكي تصرفات المستخدم البشري بدلاً من الحاجة لتغييرات عميقة في واجهات برمجة التطبيقات (API). أشرك فرق تكنولوجيا المعلومات والأمن مبكرًا لضمان التوافق، خاصة مع الأنظمة القديمة أو الحساسة.

4. هل أحتاج إلى مطورين لتنفيذ RPA؟

لا تحتاج دائمًا إلى مطورين لتنفيذ RPA. معظم منصات RPA الرائدة مثل UiPath أو Power Automate توفر واجهات منخفضة التعليمات البرمجية تتيح لمحللي الأعمال أو موظفي العمليات إنشاء الروبوتات. يُطلب المطورون فقط في حالات الاستخدام المتقدمة التي تتطلب نصوصًا مخصصة أو تكاملات معقدة.

5. ما مدى أمان RPA عند التعامل مع بيانات العملاء الحساسة؟

يكون RPA آمنًا إذا تم تنفيذه مع تدابير حماية مناسبة، مثل تخزين بيانات الاعتماد بشكل مشفر وتسجيل التدقيق الآمن. ونظرًا لأن الروبوتات تعمل مثل المستخدمين البشريين، من الضروري تطبيق سياسات أمان مماثلة أو أكثر صرامة، خاصة عند معالجة معلومات التعريف الشخصية (PII) أو السجلات المالية.