لماذا يُعتبر مستقبل الخدمات المشتركة مبنيًا على الوكلاء المتعددين

٢. العمل المنظم فقط

الطرق التقليدية لـ BPO و RPA جيدة في معالجة البيانات المنظمة. إذا كان لديك جداول نظيفة، نماذج، أو قواعد محددة بوضوح، يمكن لهذه الأدوات أن تساعد. ولكن معظم بيانات العمل غير منظمة.

يقدر المحللون أن ٨٠ إلى ٩٠ % من بيانات الشركات غير منظمة. يشمل ذلك رسائل البريد الإلكتروني، ملفات PDF، الدردشات، الملفات الصوتية، المستندات المكتوبة بخط اليد، وحقول النص الحر. لا يمكن لأدوات RPA قراءة أو تفسير هذه المعلومات. ونتيجة لذلك، لا تزال الشركات بحاجة إلى البشر لسد هذه الفجوة.

٣. عدم وجود حلقة تعليمية

ربما أكبر قيود لـ RPA bots والعاملين في BPO في الخارج هي أنهم لا يتحسنون مع مرور الوقت. تقوم الروبوتات بما تم برمجتها عليه فقط. إذا واجهت وضعية جديدة، فإنها تفشل في صمت أو تلقي خطأ. لا يوجد تعليم ذاتي. لا توجد حلقة ردود فعل مضمنة.

هذا يخلق مخاطر على نطاق واسع. إذا بدأت الروبوت في معالجة بيانات سيئة أو تطبيق القاعدة الخاطئة، فقد تتكرر الخطأ عبر آلاف المعاملات. بدون ذكاء أو إشراف، تتضاعف الأخطاء بدلاً من أن يتم التقاطها مبكرًا.

٤. التوسع البشري يصل إلى حد الجدار

يعني توسيع عملية BPO توظيف المزيد من الأشخاص. غالبًا ما يعني توسيع حل RPA بناء المزيد من الروبوتات. في كلتا الحالتين، تزداد التكاليف خطيًا مع الحجم. مع نمو سير العمل وازدياد التعقيدات أو الحوادث الشاذة، يصبح التوسع من خلال عدد الموظفين أو البرمجة غير مستدام.

هذا هو أحد العوامل الرئيسية وراء التحول نحو الأتمتة الذكية. يدرك القادة أن الزيادة القادمة بمقدار 10 أضعاف لن تأتي من القيام بنفس العمل بأشخاص أرخص أو برامج أسرع. ستأتي من إعادة التفكير في كيفية إنجاز العمل منذ البداية.

ما تحتاجه المؤسسات حقًا: المرونة وليست البرمجيات الثابتة

لا تقتصر حدود BPO و RPA التقليدية على إبطاء العمليات فحسب، بل تخلق احتكاكًا عبر المؤسسة بأكملها. ما تريده الشركات اليوم ليس فقط الأتمتة. إنهم يريدون أتمتة تتكيف.

لم تعد العمليات ثابتة. تتغير القواعد. تتغير البيانات. تتغير توقعات العملاء. الطريقة الوحيدة لمواكبة ذلك هي الأنظمة التي يمكن أن تتطور إلى جانب العمل.

١. معظم العمل لم يعد قابلاً للتكرار

تملأ سير العمل المؤسسية الحديثة بالحالات الهامشية، والمدخلات غير المنظمة، والاعتماد على الأنظمة. قد تحتاج فرق الموارد البشرية إلى معالجة المستندات بتنسيقات متعددة. قد يقوم فريق المالية بمطابقة البيانات من خمس منصات مختلفة. قد يتعامل فريق خدمة العملاء مع عشرة أنواع من الطلبات في محادثة واحدة.

في هذه السيناريوهات، تنهار البرمجيات و التدفقات الثابتة. ما هو مطلوب هو نظام يفهم السياق، ويتعامل مع الاستثناءات، ويتخذ القرارات بشكل ديناميكي.

٢. صعود الأتمتة الفائقة

لمعالجة هذا الأمر، قامت العديد من المنظمات بتبني ما تسميه Gartner الأتمتة الفائقة، والمتمثلة في الاستخدام المنسق لـ AI و RPA و API وتحليل البيانات لأتمتة العمليات التجارية بأكملها. ولكن غالبًا ما يتطلب تجميع هذه الأدوات مهندسة معقدة وصيانة مستمرة وإشراف بشري.

بدون الذكاء في الجوهر، تصبح الأتمتة الفائقة مجرد طبقة أخرى من الدين الفني. لهذا السبب تتحول الشركات الأكثر تقدمًا نحو التدفقات المعتمدة على AI، حيث يتم بناء التفكير والتكيف والتعاون.

٣. المؤسسات تريد أكثر من تخفيض التكاليف

يقع قادة الخدمات المشتركة تحت ضغط للقيام بأكثر من تقليل التكاليف. يتوقع منهم تقديم رؤى، تحسين الدقة، والاستجابة بشكل أسرع للاحتياجات التجارية. يتطلب هذا الأتمتة التي تتجاوز الكفاءة.

لم يعد يكفي أن يكون هناك دردشة للإجابة على الأسئلة المتداولة. لم تعد تكفي روبوتات المالية لنشر الفواتير بشكل أعمى. يريد القادة أنظمة يمكنها:

• اكتشاف التشوهات وإشارات الاستثناءات

• تفسير المدخلات المعقدة أو الغامضة

• التوصية بالإجراءات، وليس فقط تكرار الخطوات

• التعلم من النتائج السابقة والتحسن

باختصار، يريدون أتمتة تفكر.

٤. من أتمتة المهام إلى أتمتة النتائج

كان النموذج القديم هو: اتخاذ مهمة واحدة، أتمتتها، والمضي قدمًا. النموذج الجديد مختلف. الشركات تتحول من أتمتة الخطوات إلى أتمتة النتائج.

بدلاً من السؤال، "هل يمكننا أتمتة إدخال الفواتير؟" يصبح السؤال، "هل يمكننا أتمتة كل شيء من تدفق الفاتورة إلى الدفع بما في ذلك الموافقات، المطبع الحسابات، والمتابعة؟"

يتطلب ذلك عدة أنظمة تعمل بانسجام. يتطلب ذكاء يمكنه التكيف مع الظروف المتغيرة. يتطلب نوعًا جديدًا من الأتمتة — واحدًا يعمل بشكل أشبه بفرق متحد التنظيم بدلاً من برنامج واحد.

هذا بالضبط ما تم تصميمه لتقديم الأنظمة المتعددة العوامل.

دخول نظام الوكلاء المتعددين: كيف يعمل ولماذا ينجح

إذا كانت روبوتات RPA التقليدية هي منفذي المهام و السيارة المساعدة بالذكاء الاصطناعي هي مساعدين، فإن الأنظمة المتعددة العوامل هي شيء آخر تمامًا. إنهم فرق من العمال الذكاء الاصطناعي الذين يخططون ويتحركون ويتعاونون عبر سير العمل بالكامل، دون الحاجة إلى إنسان في كل خطوة.

هذا التغير في الهيكل هو ما يجعلها قوية. بدلاً من طلب أداة واحدة للقيام بكل شيء، يحدد نظام متعدد العوامل أجزاء العملية المختلفة إلى وكلاء مختلفين، كل واحد له دوره. يتواصل هؤلاء الوكلاء، يتأكدون من عمل بعضهم البعض، ويتكيفون معًا مع تغير الظروف.

١. فكر بفريق، وليس بالأدوات

تقوم الأنظمة المتعددة العوامل بتقليد كيفية عمل فرق العمل في الشركات الحقيقية. يتميز كل وكيل بمهمة معينة. قد يقوم البعض باستخراج البيانات. قد يتحقق الآخرون من المعلومات، التأكد من الامتثال، أو تنفيذ الإجراءات داخل الأنظمة الأساسية.

بدلاً من محاولة روبوت واحد تنفيذ سير العمل بالكامل، تعمل الوكلاء بالتوازي، ثم تسلم النتائج أو تشير إلى المشكلات عند الحاجة. النتيجة هي تنفيذ أسرع وأكثر موثوقية.

على سبيل المثال، في عملية مالية مثل طلب الدفع النقدي order-to-cash، يمكن لوكيل واحد أن يتولى قراءة الفاتورة، ويتحقق الآخر من شراؤها من الطلب، وثالث يقيد المعاملة. قد يتولى وكيل رابع استثناءات ويقوم بالتصعيد عند الضرورة فقط.

٢. لا يتبعون القواعد فقط، بل يسعون لتحقيق الأهداف

تُبرمج الروبوتات التقليدية خطوة بخطوة. إذا تغير أي شيء، فإنها تفشل. تبدء الأنظمة المتعددة العوامل بالهدف، وليس فقط التعليمات.

أخبر أحد الأنظمة، "تأكد من معالجة هذه الفاتورة بالشكل الصحيح،" وسيتسنى له التفكير في كيفية القيام بذلك. إذا فشلت المسار الواحد، وجدت آخر. إذا كان هناك شيء يبدو غير صحيح، يمكنه الإشارة إليه أو تصعيده دون مشاركة بشرية.

هذا النوع من الاستقلالية هو ما يجعل الوكلاء مختلفين. إنهم مسترشدين بالأهداف، وليس محدودين بالقواعد.

٣. مصمم للتعقيد

غالبًا ما تمتد العمليات الحديثة عبر أنظمة متعددة وتنسيقات بيانات ونقاط قرارات. تم بناء الأنظمة المتعددة العوامل للتعامل مع ذلك. يمكن لكل وكيل التعامل مع الأدوات، أو API، أو قواعد البيانات، أو حتى خدمات خارجية. بعض الوكلاء موجهون لقراءة المستندات. الآخرون أفضل في التفكير المنطقي أو اللغة الطبيعية.

معًا، فإنها تشكل نظامًا مُكونًا، مرنًا وذكيًا، قادرة على التعامل مع التعقيد الذي قد يكسر سير العمل المبرمج.

٤. أكثر من مجرد صرعة كلمات

هذا ليس خيال علمي. تقوم مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي الكبرى مثل Anthropic و Microsoft ببناء أنظمة متعددة العوامل المتقدمة اليوم. تحث الشركات التحليلية على تسمية التنسيق المتعدد للعوامل بأنه أحد الحدود الأكثر واعدة في الأتمتة المؤسسية. وتقوم منصات مثل Beam بنشر الوكلاء بالفعل في بيئات الإنتاج عبر سير العمل المالي، الموارد البشرية، والدعم.

يمكنك قراءة المزيد عن كيف تقوم وكلاء Beam بأتمتة الخدمات المشتركة في نظرة متعمقة على تحول BPO.

باختصار، الأنظمة المتعددة العوامل ليست فقط نسخة أفضل من الروبوتات. إنها نموذج تشغيل مختلف تمامًا. واحد يجمع بين التفكير، التنسيق، والتنفيذ، وواحد يمكنه أخيرًا أتمتة ما كان يعتبر معقدًا للغاية بالنسبة للآلات.

RPA مقابل المساعدين مقابل الأنظمة المتعددة العوامل

بينما تسرع تبني الذكاء الاصطناعي، يواجه قادة الشركات مجموعة متزايدة من خيارات الأتمتة. تهيمن ثلاثة نماذج على المحادثة اليوم: روبوتات RPA، مساعدي الذكاء الاصطناعي، والأنظمة المتعددة العوامل. كل منها يخدم غرضًا مختلفًا، وفهم الفرق حاسم عند تصميم خدمات مشتركة حديثة.

١. RPA: سريعة لكنها هشة

تم بناء أدوات RPA لمحاكاة النقرات وضربات المفاتيح البشرية. إنها جيدة في أتمتة المهام الروتينية والهيكلية داخل التطبيقات المحددة. ولكنها تعتمد على نصوص ضعيفة غالبًا ما تتعطل عند تغيير الواجهات أو حدوث استثناءات.

كما أنها تفتقر للسياق. لا يعرف روبوت RPA "لماذا" يقوم بتنفيذ الخطوة. يقوم فقط بتنفيذ التعليمات. إذا كان هناك شيء لا يتطابق مع ما تم تدريبه عليه، فإنه يفشل.

كما تمت مناقشته في تحليل RPA مقابل APA، قد لا يزال لهذا النموذج وجود في البيئات ذات التكرار العالي. لكن دوره يتضاءل مع نمو التعقيد وزيادة الطلب المؤسسي على حلول أكثر تكيفًا.

٢. المساعدون: مفيدون ولكن محدودون

تمثل مساعدي الذكاء الاصطناعي التطور التالي. إنهم يجلبون الذكاء إلى الطاولة، النماذج اللغوية الكبيرة التي يمكنها تلخيص، وصياغة، التوصية، أو إرشاد المستخدم خلال سير العمل.

لكن المساعدين مصممين لمساعدة الإنسان. إنهم يعملون داخل الأدوات، وليس عبرها. يحتاجون إلى تحفيز. إنهم لا يتخذون قرارات أو يبادرون للعمل بمفردهم.

هذا يجعلهم رائعين لتعزيز الإنتاجية في التطبيقات المحددة (مثل الكتابة في البريد الإلكتروني أو التعليمات البرمجية في بيئة تطوير متكاملة)، ولكن ليس مناسبا لأتمتة العمليات التجارية بأكملها. باختصار، هم مساعدين. إنهم لا يملكون السيطرة على النتيجة.

٣. الأنظمة المتعددة العوامل: مستقلة وكاملة

تجمع الأنظمة المتعددة العوامل بين أفضل ما في العالمين، التنفيذ المنظم واتخاذ القرار الذكي، مع إزالة الحاجة للإشراف البشري المستمر.

على عكس روبوتات RPA، يفهم الوكلاء الأهداف ويتكيفون مع تغيير المدخلات. على عكس المساعدين، لا يقترحون فقط الخطوة التالية. إنهم يتخذونها. إنهم يتعاونون مع وكلاء آخرين لحل سير العمل بالكامل.

هذا هو السبب في أن الأنظمة المتعددة العوامل هي النموذج الوحيد الذي يناسب الأتمتة الشاملة الحقيقية في الخدمات المشتركة. يمكنهم أخذ الطلب، تقسيمه إلى خطوات، تعيين كل خطوة للمتخصص المناسب، ثم تنسيق العملية الكاملة من البداية إلى النهاية.

أنت لا تقوم فقط بأتمتة مهمة. أنت تفوض نتيجة كاملة إلى فريق من العمال الذكاء الاصطناعي، ويمكنهم العمل على مدار الساعة، مع موثوقية عالية وبدون مراقبة تقريبًا.

فوائد التعاون بين الوكلاء

الاختراق الحقيقي وراء الأنظمة المتعددة العوامل ليس فقط أنها أذكى. إنها تعمل كفريق. يفتح هذا التعاون فوائد لا يمكن لمجرد روبوت واحد أو مساعد تحقيقها.

١. السرعة من خلال التنفيذ المتوازي

عندما يتولى عدة وكلاء جزءًا من سير العمل في نفس الوقت، يتم إنجاز العمل بشكل أسرع. بدلاً من معالجة الخطوات واحدة تلو الأخرى، يقوم الوكلاء بتقسيم العمل والتشغيل بالتوازي.

على سبيل المثال، يمكن لوكيل أن يستخرج البيانات من مستند بينما يتحقق الآخر منه مقابل قاعدة بيانات. يمكن لوكيل ثالث أن يبدأ في صياغة رسالة بناءً على النتائج، كل ذلك في غضون ثوانٍ.

هذه الموازاة تقصر بشكل كبير أوقات الدورات. في حالات الاستخدام مثل دعم العملاء، معالجة الفواتير، أو التدريب، يمكن أن تقلل أوقات الانتظار من ساعات إلى دقائق.

٢. دقة مضمنة والتعامل مع الخطأ

في نظام متعدد العوامل، يمكن لوكيل واحد مراجعة عمل وكيل آخر. قد يشير وكيل التحقق إلى عدم تطابق بين النموذج و إدخال قاعدة البيانات. يمكن لوكيل المراجع أن يلتقط استجابة خطيرة قبل أن يتم إرسالها.

تقلل هذه الازدواجية من فرص تسريب الأخطاء. إنها تخلق نظامًا يقوم فيه الوكلاء بمراجعة عمل بعضهم البعض، مما يؤدي إلى نتائج عالية الجودة دون إدارة بشرية دقيقة.

بدلاً من الاعتماد على البشر لمراقبة كل خطوة، فإنك تبني الجودة في العملية نفسها.

٣. المرونة تحت الضغط

عندما يتغير العملية أو يواجه وكيل جديدًا، النظام لا ينهار. يمكن للوكلاء الآخرين أن يتولو الأمر، أو يقترحوا بدائل.

إذا فشل وكيل واحد، يواصل الآخر العمل. إذا تغير السياسة، قد يحتاج فقط وكيل واحد للتحديث، وليس النظام بأكمله.

هذا يجعل الأنظمة المتعددة العوامل أكثر تكيفًا بكثير من النصوص أو الأدوات ذات المهمة الواحدة. إنها مرنة بطبيعتها، غير معتمدة على التدفقات الجامدة أو القواعد المشفرة.

٤. قرارات أذكى، وليس مجرد مهام أسرع

لأن الوكلاء يتشاركون السياق والمخرجات، يمكنهم دمج الرؤى للوصول إلى قرارات أفضل. يمكن لوكيل واحد الإشارة إلى الشذوذ. يمكن لآخر التوصية بالخطوة التالية بناءً على التاريخ. قد يقيم ثالث المخاطر أو يقترح إجراءات بناءً على السياسات.

هذه التنسيق يحول الأتمتة إلى محرك قرار. الوكلاء لا يقومون فقط بالأشياء بشكل أسرع. إنهم يقومون بها بشكل أفضل.

٥. خدمة مستمرة على نطاق واسع

أخيرًا، يمكن لأنظمة الوكلاء التوسع عند الطلب. بحاجة إلى معالجة 10,000 تذكرة بين عشية وضحاها؟ فقط قم بتدوير المزيد من الوكلاء. لا حاجة للتوظيف. لا حاجة لساعات إضافية. لا حاجة للتدريب.

ولأنهم يعملون على مدار 24 ساعة في اليوم، فإن الأنظمة المتعددة العوامل يمكن أن تقدم خدمة فورية على نطاق عالمي، وهو ميزة رئيسية في الخدمات المشتركة التي تعمل عبر المناطق الزمنية.

حالات الاستخدام عبر المالية، الموارد البشرية، ودعم العملاء

ليست الأنظمة المتعددة العوامل نظرية. إنها تقدم بالفعل نتائج قابلة للقياس في وظائف الخدمة المشتركة الأساسية. من معالجة الفواتير إلى فحص المرشحين، هذه الأنظمة تثبت أنها يمكنها التعامل مع تدفقات العمل ذات الحجم الكبير والتعقيد العالي بسرعة ودقة.

1. المالية: أتمتة الطلب إلى الدفع النقدي

في عملية order-to-cash (O2C) النموذجية، تتطلب عدة خطوات عبر أنظمة مختلفة - التحقق من الطلب، التحقق من الائتمان، توليد الفاتورة، تتبع المدفوعات، وتحديد التأخيرات.

في إعداد متعدد العوامل:

• يتحقق وكيل واحد من صحة الطلب الوارد

• يتحقق وكيل ثاني من ائتمان العميل

• ينشئ وكيل ثالث الفاتورة

• يراقب وكيل رابع حالة الدفع ويرسل التذكيرات

• يتولى وكيل خامس استثناءات أو تصعيد الأمور

تعمل هذه الوكلاء بالتوازي وتنسق مع بعضها البعض، متممة العملية بالكامل بشكل أسرع من فريق بشري. الشركات التي تستخدم أتمتة O2C المعتمدة على الوكلاء أبلغت عن تحسينات في التدفق النقدي، عدد أقل من أخطاء الفواتير، وتجربة أفضل للعملاء وفرق المالية على حد سواء.

٢. المالية: من الشراء إلى الدفع (P2P)

يتضمن الشراء إلى الدفع مطابقة أوامر الشراء، الفواتير، والإيصالات قبل أن تتم الموافقة على الدفع. تقليديًا، يتضمن هذا عملية مراجعة يدوية ثقيلة أو روبوتات RPA ضعيفة.

مع الوكلاء:

• يستخرج وكيل معالجة الوثائق البيانات الأساسية من الفواتير

• يقارن وكيل المطابقة الفواتير مع أوامر الشراء والإيصالات

• يتحقق وكيل الامتثال من عدم وجود انتهاكات للسياسة

• يوافق وكيل المالية أو يشير إلى ضرورة المراجعة البشرية

• يقوم وكيل الدفع بتسجيل الدخول إلى أنظمة ERP ويكمل المعاملة

يلغي هذا التدفق معظم الجهد اليدوي ويسرع دورات الدفع. كما يقلل من الرسوم المتأخرة ويساعد الشركات على الاستفادة من خصومات الدفع المبكر.

3. الموارد البشرية: التوظيف ودمج الموظفين الجدد

يملأ التوظيف سير عمل معقد يتطلب اهتمامًا كبيرًا. لكن يمكن الآن أن تتولى الوكلاء العديد من الخطوات معًا.

في تدفق تجنيد حديث:

• يقوم وكيل التجنيد بسحب المرشحين من منصات متعددة

• يصنف وكيل الفرز السير الذاتية ويصفي غير المؤهلين

• ينسق وكيل الجدولة المواعيد عبر الجداول الزمنية

• يتأكد وكيل الامتثال من تقديم الوثائق والتحقق منها

• يرسل وكيل الترحيب مواد الدمج ويتابع الإكمال

النتيجة هي تجربة أسرع وأكثر اتساقًا للمرشحين وقلل من العمل اليدوي لفريق الموارد البشرية. في بعض الإعدادات، يمكن للوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يجري حتى الشاشات الصوتية المهيكلة أو يحلل نصوص المقابلات لدعم القرارات النهائية.

٤. دعم العملاء: حل القضايا من البداية للنهاية

كانت خدمة العملاء تعتمد على التصعيد المتدرج — روبوتات الدردشة للاستفسارات البسيطة والبشر لكل شيء أكثر تعقيدًا. تساهم الأنظمة متعددة العوامل في تغيير هذه الصورة.

إليك كيفية حل تذكرة دعم بمعاية الوكلاء:

• يقرأ وكيل الاستقبال الطلب ويحدد نوع المشكلة

• يسحب وكيل استرجاع البيانات التفاصيل ذات الصلة من الحساب والمنتج

• يصيغ وكيل التفكير حلاً أو إجراءً موصى به

• يتحقق وكيل السياسة من صحة الحل المقترح

• يرسل وكيل الرسائل استجابة مخصصة إلى العميل

يمكن أن يتم تشغيل العملية بالكامل دون تدخل بشري. ولأن كل وكيل متخصص في جزء من اللغز، تكون الجودة غالبًا أعلى مما يمكن أن يقدمه روبوت أو وكيل واحد.

هذا النهج لا يحول التذاكر فقط. إنه يحلها — مع مزيد من السرعة، مزيد من السياق، مزيد من الثقة.

إشارات المحللين والسوق: لماذا يحدث الآن

لا يقتصر ظهور الأنظمة متعددة العوامل على منظور Beam. إنه جزء من تحول أكبر يتشكل عبر مشهد الشركات. يشير المحللون، والمستثمرون، وباحثو الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة الاقتحامية باعتبارها الموجة الرئيسية التالية للأتمتة المؤسسية.

١. مكنزي: ستحدد الوكلاء-led سير العمل النموذج التشغيلي الجديد

في دليل 2025 للرؤساء التنفيذيين للذكاء الاصطناعي العام، تحث McKinsey الشركات على التحرك بعيدًا عن روبوتات الدردشة والمساعدات. تؤكد على الحاجة إلى إعادة تصور سير العمل من الأساس، مع طليعة النظام المستند إلى الوكلاء.

بدلاً من إضافة الذكاء الاصطناعي إلى العمليات القديمة، يوصي التقرير بتصميم العمليات بأكملها حول الوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم التفكير واتخاذ القرار والتصرف. هذا التحول، كما تقول McKinsey، ليس فقط حول الإنتاجية. إنه حول بناء نماذج تشغيل ناجحة في الذكاء الاصطناعي التي تفتح قيمة جديدة تمامًا.

٢. جارتنر: الوكلاء المستقلين سيهيمنون على خدمة العملاء

تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2029، ستقوم الأنظمة الوكلائية المستقلة بحل 80 % من مشكلات خدمة العملاء بشكل مستقل، مما يخفض تكاليف التشغيل بنسبة 30 %.

كما تتوقع زيادة في التفاعلات المرتكزة على الذكاء الاصطناعي. بينما يبدأ العملاء في استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، ستحتاج الشركات إلى أنظمة قائمة على الوكلاء يمكنها أن تفهم وتستجيب لتلك المساعدات الرقمية، وليس البشر فقط.

هذا يعني أن كل وظيفة في الشركة تلمس العميل، من الخدمة إلى الفوترة والدعم، ستحتاج إلى استراتيجية للوكيل.

٣. a16z و Capital Foundation: ستحل الوكلاء الجيل المقبل من برامج المؤسسات

كما تتحمس الشركات الاستثمارية الرائدة أيضًا للأنظمة متعددة العوامل. لاحظت Andreessen Horowitz زيادة حادة في التبني المؤسسي لأدوات الذكاء الاصطناعي، مع إدارة العديد من الشركات الآن نماذج متعددة عبر الأقسام. هذه خطوة أساسية نحو بناء شبكات الوكلاء.

في الوقت نفسه، تصف مؤسسة كابيتال الأنظمة المعمارية متعددة الوكلاء بأنها أفضل طريقة لحل المهام التجارية المعقدة القائمة على الأهداف. من وجهة نظرهم، الابتكار الحقيقي ليس فقط النماذج الأذكى , إنها أنظمة ذكية للتعاون والتفويض.

نفس الطريقة التي أعيد بها تشكيل البرمجيات باستخدام السحابة و API في 2010، يتم وضع الوكلاء لإعادة تشكيل الأتمتة المؤسسية في السنوات القادمة.

٤. صناعة BPO تحركت بالفعل

حتى مزودو خدمات تعهيد العمليات التجارية التقليدية يتحركون في هذا الاتجاه. يقوم العديد منهم الآن بحزم خدماتهم كـ "مدعومة بالذكاء الاصطناعي" أو تقديم منصات التوصيل المعتمدة على الوكلاء.

هذا ليس فقط تسويقًا. إنه يعكس تحولًا حقيقيًا في كيفية تنفيذ العمل. بدلاً من تخصيص المزيد من الأشخاص لمشكلة، تقوم أفضل BPO بدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي للتعامل مع الحجم، تقليل أوقات المعالجة، وتحسين الدقة.

الجيل القادم من BPO لا يتعلق بإرسال المهام إلى الخارج. إنه حول تنظيم وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يقدمون النتائج بشكل أسرع، أرخص، وعلى نطاق واسع.

الخاتمة: لماذا يحتاج قادة BPO إلى تبني التحول الوكيل

لا يتمثل مستقبل الخدمات المشتركة في المزيد من النصوص أو الروبوتات أو الأشخاص. إنه متعدد الوكلاء. الأنظمة الذكية التي تعمل كفرق، تتكيف مع التغيير، وتقدم النتائج، وليس فقط المهام.

بالنسبة لقادة BPO والمؤسسات، هذا التحول هو تحدي وفرصة في آن واحد. التحدي واضح: النماذج التقليدية لم تعد تتوسع. العمليات اليدوية بطيئة للغاية. الأتمتة المتناغمة هشة للغاية. تعتبر تكلفة التعقيد آخذة في الارتفاع.

لكن الفرصة أكبر. يمكن لأنظمة الوكلاء المتعددة معالجة ما لم تتمكن الأدوات القديمة من التعامل معه. يمكنهم معالجة البيانات غير المنظمة، والتنسيق عبر الأنظمة، وحل سير العمل من البداية إلى النهاية. إنهم أسرع، وأكثر دقة، ومتاحة على مدار 24/7. وهم بالفعل يثبتون أنفسهم في المالية، الموارد البشرية، وعمليات العملاء.

هذا ليس مستقبل بعيد. إنه يحدث بالفعل. المحللون يصادقون عليه. المستثمرون يموّلونها. الشركات التقنية تبنيها. ومقدمو الخدمات يعيدون تسويق علامتهم التجارية حولها.

الآن هو الوقت للتحرك. المنظمات التي تتبنى الوكلاء ستعيد تعريف السرعة، والدقة، والنطاق التشغيلي. والذين لا ينضمون سيتأخرون، محصورين في إدارة الأشخاص والنصوص بينما الآخرون يفوضون النتائج إلى الأنظمة الذكية التي تتعلم وتحسن.

إذا كنت تبدأ هذه الرحلة فقط، فإن استعراضنا لتفصيل RPA مقابل APA يمكن أن يساعد في توضيح التحول. لكنها الخلاصة بسيطة: النموذج الوكيل هو القفزة التالية في الأتمتة المؤسسية. والذين يبنون معه الآن سيصوغون مستقبل الخدمات المشتركة.