قوة تعدين المهام والوكلاء الذكيين

كيف تقرر أي المهام في عملك تحتاج إلى الأتمتة أكثر من غيرها؟

مع وجود العديد من الأجزاء المتحركة، قد يشعر تحديد نقاط الضعف وكأنك تبحث عن إبرة في كومة قش. هنا يأتي دور تعدين المهام. طريقة ذكية لتحليل العمليات وتحديد حيث يمكن للأتمتة أن تحدث أكبر تأثير. ولكن إليك المفاجأة: ماذا لو لم يتوقف الحل عند تحديد المهام، بل قام أيضًا بتنفيذها؟ إدخل الوكلاء الذكاء الاصطناعي.

في هذه المدونة، نغطي كيفية اكتشاف نقاط الضعف في سير العمل عبر تعدين المهام، بينما يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام المتكررة. نلقي نظرة أيضًا على كيفية دمج Beam AI لهذه التقنيات لمساعدة الشركات في تحسين العمليات وتعزيز الإنتاجية.

نظرة عامة على تعدين المهام

تعدين المهام هو نهج منهجي يعتمد على البيانات، يلتقط، ويحلل، ويفهم تفاعلات المستخدم مع الأنظمة والتطبيقات الرقمية. بالاستفادة من تقنيات مثل اكتشاف العمليات والتحليل، يكشف تعدين المهام عن الأنماط والعوائق والاختلافات في سير العمل، مما يساهم في تحسين العمليات وتقديم جهود الأتمتة.

تعدين المهام مقابل تعدين العمليات

في فهم المؤسسة، هناك نوعان رئيسيان من البيانات: بيانات الأعمال وبيانات تفاعل المستخدم.

• تعدين العمليات

يركز تعدين العمليات على بيانات العمل الموجودة في أنظمة المعاملات كسجلات أحداث مؤقتة. تحتوي هذه السجلات على تفاصيل كل خطوة في عملية الأعمال، بما في ذلك الانحرافات ومتى تحدث، ما يلتقط البيانات في الوقت الفعلي مثل إنشاء طلبات الشراء والتفويض والإتمام. لا يتتبع هذا النظام العمليات فحسب، بل يحدد أيضًا فرص تحسين قيمتها.

• تعدين المهام

يحلل تعدين المهام بيانات تفاعل المستخدم، والتي تشمل الإجراءات التي يتخذها الموظفون بين خطوات العملية، مثل ملء أوامر الشراء، والتحقق من الأرقام في Excel، أو مطابقة الفواتير. يراقب الأنشطة مثل النقرات، الإجراءات النسخ/اللصق، والوقت المستغرق في التطبيقات لفهم سير العمل للفريق واكتشاف طرق لتعزيز الإنتاجية وتجربة الموظف.

كيف يعمل تعدين المهام

يتضمن تعدين المهام جمع وتحليل بيانات تفاعل المستخدم داخل تطبيقات البرمجيات التجارية. تتضمن هذه البيانات عادةً نقرات الماوس، وضربات المفاتيح، ومسارات التنقل، التي يتم جمعها من خلال البرمجيات المثبتة على جهاز الكمبيوتر الخاص بالموظف أو تسجيلات الشاشة لعمليات الأعمال أثناء العمل. الهدف الأساسي لتعدين المهام هو تحديد المهام المتكررة والقائمة على القواعد التي تعتبر مرشحة للأتمتة.

تتبع أدوات تعدين المهام نهجًا منظمًا لاكتشاف نقاط الضعف في سير العمل. إليك نظرة أقرب على الخطوات المعنية:

الخطوة 1: مراقبة وجمع بيانات المستخدمين

يعمل تعدين المهام في الخلفية على أجهزة سطح المكتب للمستخدمين، ويجمع البيانات حول تفاعلاتهم مع التطبيقات المختلفة. يراقب الأنشطة مثل النقرات، استخدام التطبيقات، إدخالات لوحة المفاتيح، النسخ واللصق، التمرير، والوقت الذي يقضونه في المهام المختلفة. قد تلتقط بعض الطرق أيضًا لقطات شاشة أو تسجيلات لتوفير السياق المرئي للمعلومات المجمعة.

تستخدم العديد من أدوات تعدين المهام تقنيات مثل نماذج الرؤية لاستخراج النصوص من لقطات الشاشة أو التسجيلات. تسمح هذه المعلومات للنظام بربط الإجراءات المحددة للمستخدمين بالمهام المقابلة لها، ما يوفر فهمًا أوضح لسير العمل.

الخطوة 2: اكتشاف وتجميع المهام المتشابهة

يركز تعدين المهام على تحديد المهام الفردية بدلًا من العمليات الكاملة. هنا، يشير المهمة إلى إجراء يتم تنفيذه بواسطة المستخدم كجزء من عملية أوسع حيث يتم تفسير البيانات المجمعة وكل ذلك بينما يتم تجميع الأنشطة المتشابهة.

الخطوة 3: العثور على عمليات الأعمال الغير فعالة

تحلل الخوارزميات المتقدمة البيانات لتحديد المهام المتكررة، مثل طرق إدخال البيانات الشائعة أو الحلول المتكررة للأخطاء. كما يتعرف النظام على المسارات الفريدة التي يتخذها الموظفون المختلفون لإتمام المهام، مما يوفر رؤى قيمة لتحسين العمليات.

الخطوة 4: إعداد عميل وكيل تلقائي

استنادًا إلى تحليل مهام المستخدم وفعالية عمليات الأعمال، يتم إدخال خطوة الأتمتة. تتضمن هذه الخطوة إعداد وكيل ذكاء اصطناعي تلقائيًا، الذي يمكنه المساعدة في أتمتة أو تحسين المهام المحددة.

إعداد وكلاء الذكاء الاصطناعي تلقائيًا مع تعدين المهام

يركز التكامل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وتعدين المهام على إنشاء رسوم بيانية تنفيذية يمكن أن يتبعها الوكلاء. تشمل الخطوات الرئيسية:

1. نتائج تعدين المهام

   تؤدي نتائج تعدين المهام عادةً إلى إنشاء إجراء قياسي أو نموذج عملية أعمال تفصيلي. يوفر ذلك إطارًا واضحًا لفهم المهام التي يجب أتمتتها.

   
   

2. إنشاء رسم بياني للوكيل

   باستخدام إجراء قياسي أو نموذج عملية الأعمال، يتم اشتقاق رسم بياني منظم للوكيل. يخدم هذا الرسم البياني كقالب لسلوك الوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تحديد الخطوات الدقيقة، والظروف، والمنطق الاستدلالي الذي يجب اتباعه. هذه التدفق المنظم ضروري لضمان أتمتة المهام بكفاءة وبدون اضطراب.

   
   

3. تحسين الوكيل

   بعد الإعداد الأولي، يتم تدريب وكيل الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات ذات صلة تتضمن تنفيذيًا لأمثلة. يضمن هذا المرحلة التدريبية أن يتمكن الوكيل من تنفيذ المهام بشكل فعّال، والتكيف مع التغييرات، وتحسين الأداء بمرور الوقت.

مثال واقعي

اعتبر فريق خدمة عملاء مغمرًا بالاستفسارات مثل طلبات الاشتراك أو استفسارات إرجاع المنتجات. يبدأ العملية بتعدين المهام، الذي يجمع بيانات تفاعل المستخدم التفصيلية من جميع أنحاء تطبيقات ونظم خدمة العملاء دون تعطيل سير العمل البشري. عن طريق مراقبة كيفية تعامل البشر مع رسائل البريد الإلكتروني، وتصنيف الاستفسارات، وصياغة الردود، واسترجاع المعلومات، يحدد تعدين المهام نقاط الضعف مثل الوقت الزائد الذي يُقضى على المهام المتكررة أو الأخطاء المتكررة في استرجاع البيانات.

باستخدام البيانات المجمعة، تحلل برمجيات تعدين المهام وتخطط تدفقات العمل المهيكلة التي تحدد الخطوات الدقيقة المطلوبة للتعامل مع الاستفسارات بشكل فعال. يتم إنشاء رسم بياني للعملية الذي يوضح الإجراءات الرئيسية مثل تحديد نوع الاستفسار، واستخراج تفاصيل العميل ذات الصلة، وصياغة الرد. يبرز رسم العملية الاعتمادات و نقاط القرار، حيث يتم تحويل البيانات الخام إلى عملية (إجراء قياسي). تشكل هذه الرؤى الأساس لتصميم أتمتة وكيل الذكاء الاصطناعي.

بعد تعريف سير العمل، يتم تكوين وكيل الذكاء الاصطناعي تلقائيًا لأداء المهام. يتم تدريبه على مجموعة بيانات تتضمن تنفيذًا لأمثلة، مما يسمح له بفهم الاستفسارات والردود المختلفة للعملاء. بمجرد انتشار الوكيل، يتم مراقبة أدائه باستمرار، مع جمع ملاحظات من التفاعلات في العالم الحقيقي لمساعدته على التكيف وتحسين الأداء مع مرور الوقت.

عندما يرسل العميل بريدًا إلكترونيًا، يحدد وكيل الذكاء الاصطناعي طبيعة الاستفسار، ويسترجع تفاصيل العميل ذات الصلة مثل الاسم ومعلومات الطلب، ويصنّف الطلب. باستخدام رؤى من تعدين المهام، يستخدم الوكيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتكاملات النظم الداخلية لتوليد استجابة مناسبة للسياق. ثم يرسل الوكيل الرد مرة أخرى إلى العميل، مما يضمن التواصل في الوقت المناسب وبدقة.