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 لكن صارمة
تُنسق المنصات مثل ServiceNow و Workato و Zapier الإجراءات بين الأنظمة. إنها جيدة لربط التطبيقات وأتمتة تسلسلات المهام المتوقعة.
المشكلة أنها تعتمد بشكل كبير على المحفزات المحددة مسبقًا والمنطق الثابت. إذا تطلبت العملية حكماً أو تكيفاً أو وعياً بالسياق، فإن هذه الأدوات تقصر عن ذلك.
في البيئات سريعة الحركة، ينتهي الأمر بالفرق إلى قضاء وقت أطول في إعادة تكوين سير العمل بدلاً من الاستفادة من الأتمتة. تم بناء هذه الأنظمة للأنماط المتوقعة، وليس للتغيير المستمر.
3. المساعدون المستندون إلى النماذج اللغوية الكبيرة: أذكياء لكن سلبيون
في السنوات القليلة الماضية، كان هناك انفجار للمساعدين والمساعدين الافتراضيين الذين تم بناؤهم على النماذج اللغوية الكبيرة. يمكن للأدوات مثل Cognition و Adept والعديد من الغلافات المعتمدة على GPT تلخيص الوثائق والإجابة على الأسئلة واقتراح الخطوات التالية.
إنها مفيدة بشكل حقيقي للبحث وتوليد المحتوى ودعم القرارات. لكنها في الأساس سلبية. إنها تنتظر من شخص أن يطرح سؤالاً أو يقدم موجهًا.
المساعد لن ينفذ عملية من البداية إلى النهاية. لن يقوم بتسوية الفواتير أو إعداد العميل بدون تعليمات واضحة في كل خطوة. إنه مساعد وليس مشغل مستقل.
4. منصات الوكلاء الناشئة: واعدة ولكن ليست جاهزة للتوسعة
تهدف موجة جديدة من الأدوات مثل Relevance AI وn8n وMultiOn لبناء وكلاء مستقلين يمكنهم العمل دون الحاجة لتوجيه مستمر. في العروض التوضيحية، تبدو هذه الوكلاء مثيرة للإعجاب: إنها تخطط للخطوات، وتستخدم الأدوات، وتقدم النتائج.
لكن معظم هذه الأطر ما زالت في مراحلها المبكرة. تميل إلى التركيز على سير العمل للمستهلك أو المطور. نشر مستوى المؤسسة، حيث تهم الأمان والامتثال وعمق التكامل، غالبًا ما يكون مجرد تفكير لاحق.
بمعنى آخر، الوعد موجود ولكن النضج ليس كذلك. ستجد دعماً محدودًا للتحكمات القوية والحوكمة وتعقيدات استخدام المؤسسة في العالم الحقيقي.
الخيط المشترك
بغض النظر عن الفئة التي تختارها، ستواجه نفس نقاط الاحتكاك:
قواعد ثابتة تنهار عندما تتغير الظروف
تكوين يدوي لا يتوسع
عدم وجود استقلالية حقيقية للتعامل مع النتائج من البداية إلى النهاية
لهذا السبب يدرك العديد من القادة أنهم بحاجة إلى شيء أكثر تكيفاً، شيء يجمع بين التفكير الذكي والقدرة على العمل بشكل مستقل.
مستعد لتأمين مستقبلك في المؤسسة؟ اكتشف كيف تقوم المؤسسات المكونة بإعادة تشكيل الأعمال الحديثة وتكنولوجيا المعلومات التقليدية.
كيف تختلف Beam AI
معظم أدوات الأتمتة تتبع إما نصوص مكتوبة أو تنتظر من شخص أن يخبرها بما تفعله. Beam تسلك طريقًا مختلفًا. تم تصميمها للسماح للبرمجيات بالتصرف مثل زميل قادر، وليس مجرد مساعد أو روبوت.
في صميم Beam يوجد نظام تشغيل الوكيل. هذا ليس مجرد طبقة أخرى تضاف إلى سير العمل الموجود. إنه أساس لتشغيل وكلاء أذكياء يمكنهم التفكير واتخاذ القرارات وتنفيذ الأعمال بطرق لا يمكن للأتمتة التقليدية مطابقتها.
مصممة للتعقيد في العالم الواقعي
وكلاء Beam AI لا يعتمدون على نصوص هشة. بدلاً من ذلك، يستخدمون التفكير المنظم لتحديد الخطوات التي يجب اتخاذها. إذا تغيرت صيغ البيانات أو تطورت القواعد التجارية، يمكن للوكيل أن يتكيف بدون الحاجة إلى إعادة كتابة كل شيء من قبل مطور.
هذا تغيير كبير عن الأدوات التي تتعطل عند أول علامة على التغيير. بالنسبة للشركات التي لا تتوقف فيها العمليات أبدًا، يمكن أن يكون هذا المرونة هو الفرق بين توسيع الأتمتة والرقع المستمرة.
رصد وتحكم متكاملان
بعض الأدوات تعد بالاستقلالية الكاملة لكنها تتجاهل كيفية عمل الشركات فعلا. تحتاج إلى رؤية، التزام، وحدود أمان. Beam مصممة وفقًا لهذه الحقيقة.
كل إجراء للوكيل يتم تتبعه وتسجيله. يمكنك تحديد سياسات واضحة لتحديد متى يجب على الوكيل المضي قدماً بمفرده ومتى يجب عليه إشراك إنسان. هذا المزيج من الاستقلالية والرقابة يضمن لك السيطرة دون تأخير الأمور.
تنفيذ مدفوع بالنتائج
على عكس المساعدين الافتراضيين، الذين ينتظرون التوجهات، تعمل وكلاء Beam نحو الأهداف التي تحددها. على سبيل المثال، يمكنك تطلب من الوكيل معالجة مجموعة من الفواتير أو إعداد عميل. يقوم الوكيل بتخطيط الخطوات واستخدام الأدوات الصحيحة وإتمام العمل دون الحاجة إلى تعليمات خطوة بخطوة.
هذه الطريقة تسد الفجوة بين الاقتراح والتنفيذ. لا تساعد الفرق فقط في التحرك بشكل أسرع. بل تتيح لهم الوثوق بأن المهام الهامة ستتم بشكل موثوق حتى عندما تتغير الظروف.
مصممة للمنشآت من البداية
Beam AI ليست تجربة أو مشروع جانبي. إنها مصممة للمؤسسات الكبيرة التي لديها أنظمة معقدة ومتطلبات الالتزام ومعايير الأمان.
مع Beam، تحصل على:
تكامل عميق مع المنصات القائمة
دعم للحوكمة ومسارات التدقيق
أساس قابل للتوسع يمكنك البناء عليه
النتيجة هي قدرة على الأتمتة تتطور مع عملك بدلاً من تقييده.
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.
