صعود عمليات الأعمال المستقلة يُحول كيفية تشغيل الشركات، مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي والآلية التي تعزز الكفاءة وتقلل الأخطاء. تظهر دراسة ماكينزي أن الآلية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تزيد الإنتاجية بنسبة 30% خلال عام واحد فقط.

يتيح الاستقلالية في الذكاء الاصطناعي للأنظمة أداء المهام بشكل مستقل، والتعلم والتكيف دون الحاجة إلى تدخل بشري مستمر. يشبه هذا التقدم في القيادة الذاتية، حيث تطورت العمليات من مساعدة السائق الأساسية إلى الطيارين الآليين المتقدمين الذين لا يحتاجون إلا إلى القليل من الإشراف أو لا يحتاجون إليه مطلقًا.

مثال بارز هو شركة تأمين تبنت أنظمة مستقلة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لإدارة معالجة المطالبات. من خلال أتمتة هذه الوظيفة الأساسية، تمكنت الشركة من تقليل وقت المعالجة بنسبة 90% وزيادة الدقة في تقييم المطالبات. لم تبسط هذه الانتقال العمليات فحسب، بل أيضاً حسنت رضا العملاء عن طريق تسريع الموافقات على المطالبات وضمان اتخاذ قرارات أكثر اتساقًا في صنع القرار.

في منشور المدونة هذا، سنستكشف تطور مستويات الاستقلالية في أتمتة الأعمال. بالإضافة إلى ذلك، سنقارن هذا النهج بأساليب الأتمتة التقليدية ونفحص كيف تستخدم Beam AI هذه التطورات.

لنبدأ!

تطور أتمتة الأعمال

أتمتة الأعمال تطورت بشكل كبير مع تقدم التقنيات الرقمية. في البداية، تم تصميم أدوات الأتمتة لتحل محل القوى العاملة اليدوية بالآلات القادرة على أداء المهام المتكررة. مع تقدم التكنولوجيا، تحول التركيز لاستخدام أجهزة الكمبيوتر والبرامج لإدارة المهام الإدارية وتدفقات العمل الأساسية بكفاءة أكبر.

الأتمتة المبكرة وظهور الأتمتة الذكية

في المراحل الأولية من الأتمتة الرقمية، تم تطوير الأدوات لمساعدة العاملين بدلاً من استبدالهم. هذه الأدوات الأولية للأتمتة، مثل السكريبتات الأساسية والماكرو، أتمتت المهام المتكررة ولكنها لا تزال تتطلب مراقبة بشرية كبيرة. على سبيل المثال، برامج جداول البيانات المبكرة أتمتت الحسابات ولكن كان يلزم إدخال البيانات ومراقبتها يدويًا.

مع تقدم التكنولوجيا، أصبحت أدوات الأتمتة أكثر تعقيدًا، مما أدى إلى تطوير أتمتة العمليات الروبوتية (RPA). كان بإمكان RPA التعامل مع المهام المعقدة القائمة على القواعد عبر التطبيقات المختلفة، مما يقلل الحاجة إلى الإدخال البشري. على الرغم من كفاءتها، إلا أن RPA كان لها قيود في التكيف مع المواقف الجديدة أو التعلم من النتائج، مما قيد مستوى استقلاليتها.

ما التالي؟ أتمتة العمليات الذكية

أتمتة العمليات الذكية هي الخطوة التالية في رحلة الأتمتة، حيث تتميز بنظم يمكنها أن تعمل بشكل مستقل وتتخذ القرارات. تستفيد هذه الأنظمة من الذكاء الاصطناعي لفهم وتفسير البيانات، والتعلم من النتائج، وضبط أفعالها بشكل مستقل لتحقيق النتائج المثلى.

أتمتة العمليات الذكية تتميز بالعديد من الخصائص الرئيسية التي تجعلها متميزة عن المستويات الدنيا. هل تريد فهم الخصائص الرئيسية لـ APA بشكل شامل؟ اقرأ هنا!

5 مستويات من الاستقلالية في الذكاء الاصطناعي

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، من المهم فهم المستويات المختلفة للاستقلالية التي تحدد كيفية عمل هذه الأنظمة. كل مستوى يمثل خطوة نحو استقلالية وقدرات أكبر، من أتمتة المهام البسيطة إلى صنع القرارات بشكل مستقل تمامًا. ها هو نظرة مفصلة على كل مستوى، مع أمثلة حقيقية.

المستوى 1: الأتمتة الأساسية

في المستوى الأكثر أساسية، تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بأداء المهام المحددة مسبقًا تحت إشراف بشري صارم. تتبع هذه الأنظمة مجموعة من التعليمات وتنفيذ المهام دون أي شكل من أشكال اتخاذ القرارات. تم تصميمها للتعامل مع الأنشطة المتكررة القائمة على القواعد حيث يلزم تدخل بشري لبدء ومراقبة العملية.

الحالة العملية: سكريبت بسيط تلقائيًا ينسق وينظم البيانات في جدول بيانات كلما تم تحديثه. يقوم السكريبت بالتنفيذ كما هو مبرمج، دون مكان للتغيير أو اتخاذ القرار.

المستوى 2: الاستقلالية الجزئية

في هذا المستوى، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إدارة مهام معينة بشكل مستقل، لكنها لا تزال تتطلب إدخالًا بشريًا للمواقف الأكثر تعقيدًا أو غير القياسية. هذه الأنظمة قادرة على التعامل مع المهام الروتينية ولكنها ستعود إلى الإنسان عندما تواجه سيناريوهات تقع خارج قدراتها المبرمجة.

الحالة العملية: برنامج أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) الذي يعمل تلقائيًا في معالجة الفواتير. بينما يمكنه معالجة الفواتير العادية بمفرده، فسيقوم بوضع علامات على الرسوم غير العادية أو التباينات للمراجعة البشرية قبل المضي قدمًا، لضمان الدقة والامتثال.

المستوى 3: الاستقلالية المشروطة

الأنظمة في هذا المستوى يمكنها اتخاذ القرارات وأداء المهام بشكل مستقل، ولكن فقط تحت ظروف محددة. تعتمد على قواعد محددة مسبقًا ومستوى معين من الذكاء الاصطناعي للتنقل عبر المهام، ولكنها تتطلب التدخل البشري عند مواجهة مواقف تتجاوز برمجتها أو عند التعرض لحالات من عدم اليقين.

الحالة العملية: أداة تشخيص مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها تحليل الصور الطبية لتحديد الحالات الشائعة مثل الكسور أو الأورام. ومع ذلك، تُنبه أخصائيي الأشعة لمراجعة النتائج واتخاذ القرارات النهائية عند مواجهة حالات غير عادية أو عند الحاجة إلى سياق إضافي للتشخيص الدقيق.

المستوى 4: الاستقلالية العالية

تتميز الاستقلالية العالية بأنظمة يمكنها التعامل مع الغالبية العظمى من المهام بأقل قدر من الإشراف البشري. تستطيع هذه الأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي فهم السياق، والتعلم من البيانات، واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي. بينما قد تزال تتضمن البشر للقرارات الحرجة، فإن حاجتها للتدخل قد تقلصت بشكل كبير.

الحالة العملية: منصة خدمة عملاء مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها إدارة معظم استفسارات العملاء، بما في ذلك حل القضايا والرد على الأسئلة. يتم تصعيد فقط الحالات الأكثر تعقيدًا أو حساسية إلى وكلاء بشريين، مما يقلل بشكل كبير من أوقات الاستجابة ويحسن رضا العملاء.

المستوى 5: الاستقلالية الكاملة

في أعلى مستوى من الاستقلالية، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل تمامًا، وتتخذ القرارات وتتفاعل مع الظروف الجديدة دون أي تدخل بشري. هذه الأنظمة مكتفية ذاتيًا، وتحسن باستمرار أفعالها لتحقيق أفضل النتائج، مثل السيارة ذاتية القيادة بالكامل التي تتنقل وتستجيب لبيئتها دون أي مدخلات من السائق.

الحالة العملية: نظام إدارة الوثائق المدفوعة بالذكاء الاصطناعي الذي يعالج ويصنف الوثائق الواردة بشكل مستقل، ويستخلص البيانات ذات الصلة، ويحدث السجلات في قاعدة البيانات. يتعامل النظام بكفاءة مع المهام الروتينية وإدخال البيانات، ولكنه يصعد الحالات المعقدة أو الوثائق التي تحتاج إلى التعامل الخاص إلى المشغلين البشريين للمزيد من المراجعة واتخاذ القرار.

لمعرفة المزيد عن كيفية تحويل وكلاء الذكاء الاصطناعي لسوق العمل، اطلع على مقالنا: وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يغيرون سوق العمل: ما تحتاج إلى معرفته

منهجية Beam AI

في Beam AI، نمزج أفضل ما في العالمين: التكيف والتفكير لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي والموثوقية في أنظمة الأتمتة الروبوتية الحالية. هدفنا هو إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي أذكياء ومدركين للسياق يندمجون بسلاسة مع عملياتك الحالية ويستمرون في التحسن مع الوقت.

وكلاء Beam AI لا يقومون فقط بأتمتة المهام - بل يصبحون أعضاء فريق مدعومين بالذكاء الاصطناعي، يعززون اتخاذ القرارات الاستراتيجية ويدفعون نمو الأعمال.

كيفية عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي لدينا:

• التعلم من البشر: يكتسب وكلاؤنا فهم عملياتك لأداء المهام بدقة وكفاءة.

• اختيار تدفقات العمل: يختارون أفضل سير عمل لكل طلب، بناءً على ما تم تدريبهم عليه.

• ضمان التناسق: باتباع مجموعة من تدفقات العمل، يحافظ وكلاؤنا على نتائج موثوقة عبر الطلبات المماثلة.

• السعي للتوضيح: يطلبون المزيد من المعلومات عند الضرورة لضمان تنفيذ المهام بشكل صحيح.

• الحصول على موافقة بشرية: تتضمن الخطوات الحرجة مراجعة بشرية لضمان الدقة.

• التحسين مع الوقت: يساعد الملاحظات وكلاءنا في تحسين أدائهم باستمرار.

انضم إلينا في تحويل الأعمال بقوة الأتمتة المتقدمة. اكتشف كيف يمكن لـ Beam AI تحويل عملك اليوم!