إذا كنت تقود التكنولوجيا أو العمليات في شركة كبيرة، ربما لاحظت شيئًا عن الأتمتة: تعد بالكثير، لكنها غالبًا ما تخفق حين تظهر التعقيدات الواقعية.
بالتأكيد، يمكن لـ RPA التعامل مع المهام البسيطة والمتكررة. منصات سير العمل مثالية لتنظيم العمليات المتوقعة. يمكن للطيارين المشتركين للذكاء الاصطناعي تلخيص أو تقديم توصيات. ولكن ماذا يحدث عندما تتغير عمليات سير العمل لديك، أو تتحول بياناتك، أو تحتاج فرقك إلى أنظمة يمكنها التكيف دون تدخل دائم؟
الواقع هو أن معظم أدوات الأتمتة صنعت لعصر مختلف، حيث كانت العمليات لا تتغير لسنوات وكان لدى فرق تكنولوجيا المعلومات الوقت لتحديث السكريبتات والتكاملات. هذا العالم يختفي.
اليوم، تتطور توقعات العملاء بسرعة. يتغير منطق العمل أسبوعيًا. متطلبات الامتثال تستمر في التشديد. في هذا البيئة، لا تستطيع الأدوات الثابتة المتابعة.
هذا هو السبب في أن المزيد من المنظمات تستكشف الأتمتة الوكيلة، وهو نموذج لا تنتظر فيه البرامج التعليمات فقط بل يمكنها تحديد الأهداف واتخاذ القرارات وتنفيذ الإجراءات بمفردها.
في هذا المقال، سنفصل:
الفئات الرئيسية لأدوات أتمتة الشركات التي تراها اليوم
الأسباب التي تجعلها غالبًا تقصر
كيف تقدم منصات الذكاء الاصطناعي الوكيلة مثل Beam بديلاً مصممًا للعمليات الديناميكية والمعقدة
إذا كنت تفكر في ما بعد RPA أو تتساءل عن كيفية تأمين استراتيجيتك للأتمتة للمستقبل، سيساعدك هذا في فرز ما هو نقطة جذب وما هو فعال حقًا في المجال.
النماذج الأربعة لأتمتة الشركات (ولماذا تكافح)
عندما يتحدث الناس عن الأتمتة، يدمجون عادة كل شيء معًا. لكن في الواقع، فإن معظم حلول الشركات تقع في واحدة من أربع فئات. لكل منها مكانه، ولكل منها مقايضات تحد من مدى إمكانية تأخذك.
دعونا نلقِ نظرة عليهم بعبارات بسيطة.
1. أدوات RPA: موثوقة حتى تكسر
تم بناء منصات أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) مثل UiPath وAutomation Anywhere لمحاكاة المهام المتكررة التي يقوم بها الإنسان على الشاشة. فكر في نسخ البيانات من نظام إلى آخر أو ملء النماذج.
تعمل بشكل جيد عندما تكون العملية مستقرة. ولكن إذا تغيرت واجهة المستخدم، أو تغير تنسيق البيانات، أو حصلت استثناءات لم يتم تدريب الروبوت لها، يتوقف كل شيء. ثم تحتاج إلى تكنولوجيا المعلومات أو فريق الأتمتة لديك لإعادة كتابة السكريبتات أو إعادة تكوين سير العمل.
مع مرور الوقت، تؤدي هذه العبء من الصيانة إلى تقليل عائد الاستثمار. ما يبدأ كفوز سريع يمكن أن يتحول إلى مركز تكلفة طويل الأجل.
2. منصات سير العمل والتكامل: مفيدة ولكنها صارمة
تنسق المنصات مثل ServiceNow وWorkato وZapier الإجراءات بين الأنظمة. إنها جيدة لربط التطبيقات وأتمتة تسلسلات المهام المتوقعة.
المشكلة هي أنها تعتمد بشكل كبير على المحفزات المحددة مسبقًا والمنطق الثابت. إذا كانت العملية تحتاج إلى حكم أو تكيف أو وعي سياقي، فإن هذه الأدوات تفشل.
في البيئات السريعة الحركة، ينتهي الأمر بالفرق إلى قضاء المزيد من الوقت في إعادة تكوين سير العمل أكثر من الاستفادة من الأتمتة. تم بناء هذه الأنظمة لأنماط متوقعة، وليس لتغيرات مستمرة.
3. مساعدي الذكاء الاصطناعي المبنية على نماذج اللغة الكبيرة: ذكية ولكنها سلبية
خلال السنوات القليلة الماضية، كانت هناك انفجار في مساعدي الذكاء الاصطناعي المبنية على نماذج اللغة الكبيرة. أدوات مثل Cognition وAdept والعديد من الأطر المستندة إلى GPT يمكنها تلخيص الوثائق، والإجابة على الأسئلة، واقتراح الخطوات التالية.
إنها مفيدة حقًا للبحث وتوليد المحتوى ودعم القرار. ولكنها من الناحية الأساسية سلبية. تقوم بالانتظار حتى يوجه لها أحد سؤالًا أو طلبًا.
لن يقوم المساعد بتنفيذ عملية من البداية إلى النهاية. لن يقوم بمطابقة الفواتير ولا بدمج العملاء دون تعليمات واضحة في كل خطوة. إنه مساعد وليس مشغلًا مستقلًا.
4. منصات الوكلاء الناشئة: واعدة ولكنها غير جاهزة للتوسع
موجة جديدة من الأدوات، مثل Relevance AI وn8n وMultiOn، تهدف إلى بناء وكلاء مستقلين يمكنهم العمل دون تلقي توجيهات متواصلة. في العروض التوضيحية، تظهر هذه الوكلاء بمظهر مبهر: تخطط للخطوات، وتستخدم الأدوات، وتحقق النتائج.
لكن معظم هذه الأطر لا تزال في مراحلها الأولى. تميل للتركيز على سير العمل الخاص بالمستهلكين أو المطورين. النشر المتطور المناسب للمؤسسات، حيث تكون الأمان والتوافق وعمق التكامل ذات أهمية، غالبًا ما يكون فكرة متأخرة.
بمعنى آخر، الوعد موجود، ولكن النضج ليس كذلك. ستجد دعمًا محدودًا للضوابط والمتانة والحكومة وتعقيدات الاستخدام الفعلي في المؤسسات.
الخيط المشترك
بغض النظر عن الفئة التي تختارها، ستواجه نفس نقاط الاحتكاك:
قواعد ثابتة تفشل عندما تتغير الظروف
تكوين يدوي لا يتوسع
نقص في الاستقلالية الحقيقية لمعالجة النتائج من البداية إلى النهاية
لهذا السبب يدرك العديد من القادة أنهم بحاجة إلى شيء أكثر تكيفًا مع الظروف، شيء يجمع بين التفكير الذكي والقدرة على العمل بشكل مستقل.
جاهز لتحضير منظمتك للمستقبل؟ اكتشف كيف تعيد المؤسسات المركبة تشكيل الأعمال الحديثة وتكنولوجيا المعلومات التقليدية.
كيف يختلف Beam AI
معظم أدوات الأتمتة إما تتبع توجيهات أو تنتظر شخصًا ليخبرها ما يجب فعله. Beam يتبع نهجًا مختلفًا. تم بناؤه ليسمح للبرمجيات بالعمل كزميل قادر أكثر من مجرد مساعد أو روبوت.
في قلب Beam يوجد نظام تشغيل العاملين. هذا ليس مجرد طبقة أخرى تضاف إلى سير العمل الموجود بالفعل. إنه أساس لتشغيل الوكلاء الذكية التي يمكنها التفكير واتخاذ القرارات وتنفيذ العمل بطرق لا تستطيع الأتمتة التقليدية مواكبتها.
مصمم للتعقيد في العالم الحقيقي
لا يعتمد وكلاء Beam AI على نصوص هشة. بدلاً من ذلك، يستخدمون التفكير الهيكلي لاتخاذ الخطوات المناسبة. إذا تغيرت تنسيقات البيانات أو تطورت قواعد العمل، يمكن للوكيل التكيف دون الحاجة إلى مطور لإعادة كتابة كل شيء.
هذا تحول كبير عن الأدوات التي تفشل عند أول إشارة للتغير. بالنسبة للشركات التي لا تتوقف فيها العمليات، تلك المرونة يمكن أن تكون الفرق بين توسيع الأتمتة وإجراء تحديثات مستمرة.
الإشراف والرقابة المدمجة
بعض الأدوات تعد باستقلال تام ولكنها تتجاهل كيفية عمل المؤسسات فعليًا. تحتاج إلى الرؤية، والتوافق، وضوابط الحماية. Beam مصمم مع هذا الواقع في الاعتبار.
يتم تتبع وتسجيل كل إجراء يقوم به الوكيل. يمكنك تحديد سياسات واضحة لتعريف متى يجب على الوكيل التقدم بمفرده ومتى يجب إشراك إنسان. يمزج هذا المزيج بين الاستقلالية والإشراف، مما يضمن الحفاظ على السيطرة دون إبطاء العملية.
التنفيذ المدفوع بالنتائج
على عكس المساعدين الذين ينتظرون التوجيهات، يعمل وكلاء Beam نحو الأهداف التي تحددها. على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب من وكيل معالجة مجموعة من الفواتير أو دمج عميل. يقوم الوكيل بتخطيط الخطوات، واستخدام الأدوات المناسبة، وإكمال العمل دون الحاجة إلى تعليمات خطوة بخطوة.
هذا النهج يغلق الفجوة بين الاقتراح والعمل. لا يساعد الفرق على التحرك بشكل أسرع وحسب، بل يتيح لها الثقة بأن المهام المهمة سيتم إنجازها بشكل موثوق حتى عند تغير الظروف.
مصمم لمستوى المؤسسة من البداية
Beam AI ليست تجربة أو مشروعًا جانبيًا. إنها مصممة للمؤسسات الكبيرة التي لديها أنظمة معقدة ومتطلبات التوافق ومعايير الأمان.
مع Beam، تحصل على:
تكامل عميق مع المنصات الموجودة
دعم للحكومة ومسارات التدقيق
أساس قابل للتوسع يمكنك البناء عليه
والنتيجة هي قدرة أتمتة تنمو مع عملك بدلاً من إعاقته.
ما الذي يجب أن تبحث عنه في منصة الأتمتة الحديثة
إذا كنت تفكر في كيفية التطور من الأدوات التقليدية، فمن المفيد أن تكون لديك مجموعة واضحة من المعايير. هناك العديد من الحلول التي تبدو واعدة على الورق لكنها تتلاشى عند وضعها في الإنتاج.
إليك بعض الأسئلة التي تساعد في توجيه تقييمك، سواء كنت تقيم Beam أو أي منصة أتمتة أخرى.
1. هل يمكنه التعامل مع التغيير دون التوقف؟
تعتمد العديد من أنظمة RPA وأنظمة سير العمل على النصوص والقواعد الثابتة. وهذا يجعلها هشة كلما تغيرت العمليات أو تنسيقات البيانات أو السياسات التجارية.
اطلب من البائعين أن يوضحوا لك كيف تتكيف تقنيتهم في الوقت الفعلي. هل يمكنها التفكير من خلال المدخلات غير المتوقعة أو الاستثناءات؟ هل ستستمر في العمل دون الحاجة إلى إعادة التكوين لأسابيع في كل مرة يحدث فيها تغيير؟
2. هل يدعم الاستقلالية الحقيقية؟
بعض المنصات تقدم فقط الأتمتة الجزئية. تحتاج إلى تحفيز مستمر أو تسليم يدوي. بينما تعد أخرى بالاستقلالية الكاملة لكنها تفشل في توضيح ما هي الضوابط الموجودة لمنع الأخطاء.
ابحث عن نظام يمكنه تنفيذ المهام من البداية إلى النهاية، بحدود واضحة. يجب أن تكون قادرًا على تحديد الأهداف، والسماح للوكيل بالتصرف، والثقة به في إشراك البشر عند الضرورة.
3. هل تم بناؤه ليتناسب مع حجم المؤسسة والحوكمة؟
أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة للمستهلكين ليست كافية للصناعات الخاضعة للتنظيم أو المنظمات الكبيرة. تحتاج إلى:
أمان قوي وضوابط وصول
سجلات تدقيق مفصلة لكل إجراء
ميزات الامتثال الواضحة
تأكد من أن المنصة قد تم تصميمها من الأساس للبيئات المؤسسية، وليس تعديلها لاحقًا.
4. كيف يتعلم ويتحسن؟
الأتمتة الفعالة ليست ثابتة. الأنظمة الأفضل تصبح أكثر ذكاءً بمرور الوقت.
اسأل كيف يجمع النظام التغذية الراجعة ويتطور. هل يمكنه التعلم من القرارات السابقة لتحسين الدقة؟ هل يقدم أدوات لمراجعة الأداء وتعديل السلوك؟
5. هل يمكن دمجه دون إجراء إصلاح شامل؟
يجب أن تعمل حلاً حديثًا للأتمتة مع التقنية الحالية لديك.
افحص ما إذا كانت المنصة توفر موصلات وواجهات برمجة التطبيقات لأنظمتك الرئيسية. الهدف هو تكملة ما لديك بالفعل، وليس إجبارك على إعادة بناء كل شيء من البداية.
من خلال البدء بهذه الأسئلة، ستحصل على إحساس أوضح حول ما إذا كانت الأداة جاهزة لمساعدتك على المضي قدمًا في العمل بشكل أكثر تكيفًا ومرونة.
الخاتمة والخطوات التالية
تشهد الأتمتة المؤسسية نقطة تحول. لفترة طويلة، اعتمدت الشركات على أدوات إما تتبع النصوص الجامدة أو تنتظر التوجيهات. قدمت هذه النهج مكاسب قصيرة الأجل لكنها غالبًا ما خلقت تعقيدًا طويل الأجل.
يمثل الذكاء الاصطناعي العامل طريقًا مختلفًا. بدلاً من بناء المزيد من طبقات القواعد والمحفزات اليدوية، فإنه يسمح للأنظمة بالتفكير والتكيف والتصرف مع أهداف واضحة.
إذا كنت تستكشف كيفية تحديث سير عملك، فهذا هو الوقت للنظر إلى ما يتجاوز التحسينات الطفيفة. المستقبل ينتمي إلى المؤسسات التي يمكنها دمج الأتمتة الذكية مع الحوكمة القوية والإشراف البشري.
لا يجب عليك تحويل كل شيء بين عشية وضحاها. ابدأ بتحديد منطقة واحدة حيث تفشل الأدوات الثابتة أو تبطئك. جرب استخدام مقاربة عاملية هناك، قس النتائج، ووسعها من موقف مبني على الثقة.
إذا كنت ترغب في معرفة كيف يعمل هذا في الواقع، يمكنك معرفة المزيد عن منصة Beam AI وأمثلة على الوكلاء الذاتيين في العمل. العمل بطريقة أكثر مرونة وتكيفًا ممكن، وهو أقرب مما تدرك معظم الفرق.
