RPA والذكاء الاصطناعي: التقارب يوسع الأتمتة المعرفية

يؤدي التكامل بين أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) والذكاء الاصطناعي (AI) إلى تغيير جذري في حدود أتمتة المؤسسات. إذا كانت الروبوتات قبل أن تقتصر على المهام البسيطة والمتكررة، فإنها تكتسب الآن مهارات معرفية لتفسير المستندات غير المنظمة، واتخاذ قرارات ذكية والتعامل مع الاستثناءات المعقدة في العمليات الحرجة مثل عمليات BPM.

في العقد الماضي، هيمنت RPA التقليدية على مشاريع الأتمتة، من خلال أتمتة المهام المتكررة والقائمة على القواعد، وتنفيذ إجراءات منظمة بلا كلل ودون أخطاء. ومع ذلك، فإن RPA في حد ذاته له قيود وتعتمد التكنولوجيا على مدخلات محددة جيدًا ولا تعتمد على معلومات شبه منسقة أو سياقية.

لقد أدى وصول الذكاء الاصطناعي إلى تغيير هذا المشهد. يعد RPA المعرفي (أو أتمتة العمليات الذكية، IPA) التطور المنطقي لـ RPA: من خلال دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تصبح الروبوتات أكثر ذكاءً وأكثر قدرة على التكيف وقدرة على التعلم.

وهذا يسمح بأتمتة أكثر ديناميكية في السيناريوهات التي تتغير باستمرار. ومع ذلك، من المهم تسليط الضوء على أن الذكاء الاصطناعي وحده لا يحل الاستثناءات، حيث يمكن أن تحدث تفسيرات خاطئة. في هذه الحالات، من الضروري دمج القواعد المنظمة واستخدام أدوات مثل BPM (إدارة عمليات الأعمال)، التي توجه أنشطة التدخل البشري بطريقة منظمة، مما يضمن الإدارة الكاملة للعمليات، حتى في مواجهة فشل الذكاء الاصطناعي أو عدم اتساقه.

البيانات غير المنظمة: من التحدي إلى الفرصة

حوالي 80% من بيانات الشركة غير منظمة، وهذا يشمل النصوص المجانية والصور ومستندات PDF والسجلات الصوتية ورسائل البريد الإلكتروني والمزيد.

لقد كانت هذه المحتويات دائمًا تحديًا: أجهزة الكمبيوتر التقليدية لا تفسرها بسهولة. لقد أدى الجمع بين RPA والذكاء الاصطناعي إلى حل هذا اللغز. ومن خلال تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (PLN)، تفهم الروبوتات الآن المعلومات وتستخرجها من النصوص ورسائل البريد الإلكتروني؛ باستخدام رؤية الكمبيوتر وخوارزميات التعرف الضوئي على الحروف، يمكنهم مسح المستندات وملفات PDF وحتى الصور ضوئيًا باستخدام تقنية “ler”، وتحويلها إلى بيانات قابلة للاستخدام.

بالإضافة إلى ذلك، تمكن النماذج التنبؤية والتعليمية الأنظمة الآلية من اتخاذ القرارات بناءً على البيانات - على سبيل المثال، فرز موضوع البريد الإلكتروني وإعادة توجيهه إلى الوجهة الصحيحة، أو الموافقة على المعاملات بناءً على قواعد ذكية.

التأثير العملي هائل. العمليات التي كانت يدوية وتستغرق وقتًا طويلاً يمكن الآن تشغيلها آليًا من البداية إلى النهاية. ومن الأمثلة الشائعة استخراج المعلومات من النماذج والفواتير: تستخدم أدوات معالجة المستندات الذكية الذكاء الاصطناعي لقراءة حقول PDF أو الصور ويقوم RPA بإلقاء هذه البيانات في الأنظمة الداخلية دون تدخل بشري. وبالمثل، يمكن قراءة رسائل البريد الإلكتروني بواسطة الذكاء الاصطناعي، الذي يحدد النية أو اللغة أو المشاعر، ويمكن أن يؤدي إلى إجراءات آلية عبر RPA. وهذا التآزر يزيل إعادة العمل ويقلل الأخطاء ويسرع الدورات التشغيلية. في الواقع، من خلال الجمع بين RPA والذكاء الاصطناعي، تبلغ الشركات عن تخفيضات تصل إلى 85% في وقت معالجة البيانات دون رؤيتها، ويتم رؤية بعض الأتمتة في وقت معالجة عمليات معينة.

الاتجاهات في التكنولوجيا

يعد تقارب RPA مع الذكاء الاصطناعي جزءًا من اتجاه أكبر، يُطلق عليه غالبًا الأتمتة المفرطة. ويسعى هذا النهج، الذي أبرزته شركة Gartner بين اتجاهات التكنولوجيا الرئيسية في السنوات الأخيرة، إلى أتمتة كل ما هو ممكن داخل المؤسسة.

يجمع هذا بين RPA وAI/ML واستخراج العمليات ومنصات سير العمل الذكية والعديد من الأدوات الأخرى في مسار أتمتة متكامل واحد. يهدف Hyperautomation إلى تحديد العمليات الشاملة وأتمتتها بسرعة، بما يتجاوز أتمتة المهام المعزولة.

وبالتالي، فإن الشركات الرائدة تستثمر بالفعل في أنظمة بيئية كاملة للأتمتة، حيث تستخرج آلية ذكية رؤى من الوثائق أو البيانات الضخمة، وتدفع الروبوتات إلى تنفيذ إجراءات لاحقة بطريقة منسقة. وقد ولدت هذه الحركة نتائج كبيرة في خفض التكاليف وزيادة الإنتاجية، وفقا لتقديرات الصناعة.

الاتجاه الآخر هو دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في منصات الأتمتة. تسمح التقنيات مثل نماذج اللغة المتقدمة للروبوتات بالتعامل مع أنشطة أكثر تعقيدًا (إنشاء نصوص، وتلخيص المستندات الطويلة، واستخراج السياق من المحادثات، وحتى كتابة التعليمات البرمجية لأتمتة المهام الجديدة.

يشير هذا التعايش بين RPA والذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مستقبل يمكن فيه إدارة جزء كبير من سير عمل الشركة ذاتيًا بواسطة أنظمة ذكية، مع الحد الأدنى من التدخل البشري في الأنشطة التشغيلية. ومن وجهة نظر السوق والاستثمارات، تعكس المؤشرات حجم هذا التقارب. وتشير التقديرات العالمية إلى أن سوق الأتمتة المعرفية سيصل إلى 53 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032. ويتحول بالفعل سوق RPA المحدد، الذي كان يقتصر في السابق على التدفقات القائمة على قواعد ثابتة، وينبغي أن يصل إلى 15 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2029 تقريبًا، مدفوعًا إلى حد كبير بدمج الذكاء في الروبوتات.

الإستراتيجية والتحديات والخطوات التالية

إن اتحاد هذه التقنيات يجلب الفرص، ولكنه يتطلب أيضًا رؤية استراتيجية واضحة. أحد أكبر التحديات هو ضمان جودة البيانات لتدريب النماذج الذكية.

ونظرًا لأن هذه النماذج تعتمد بشكل مباشر على جودة المعلومات المستخدمة في التدريب، فإن أي عدم اتساق أو بيانات غير صحيحة يمكن أن يضر بشكل كبير بنتائج الأتمتة. تحتاج الشركات إلى الاستثمار ليس فقط في التقنيات المتقدمة، ولكن أيضًا في الاستراتيجيات الصارمة لإدارة البيانات والتحقق من صحتها، مما يضمن الدقة والاتساق والتحديث المستمر.

وينطوي التحدي الآخر على مواءمة الحلول الآلية الجديدة مع بنية التكنولوجيا الحالية، والتي غالبا ما تكون غير متجانسة وتتكون من أنظمة قديمة يصعب دمجها. يولد هذا السيناريو تعقيدًا إضافيًا، مما يتطلب من الفرق الفنية التخطيط بالتفصيل لتجنب حالات عدم التوافق أو الفشل التشغيلي.

بالإضافة إلى ذلك، فإن قياس العائد على الاستثمار (ROI) لهذه المبادرات المعرفية بشكل صحيح أمر معقد أيضًا، حيث أن الفوائد غالبًا ما تتجاوز توفير الموارد البسيطة، مما يؤثر على المجالات الإستراتيجية مثل رضا العملاء والكفاءة التشغيلية وقدرة الشركات على الابتكار.

بالنسبة للقادة، الوقت الآن هو: تقييم العمليات، والاستثمار في المشاريع التجريبية، والتعلم من النتائج مقياس الأتمتة الذكية بمسؤولية. ثورة الأتمتة المعرفية إنه قيد التنفيذ بالفعل، ومن المؤكد أن توسيع حدود الممكن ومنظمة الصحة العالمية للمضي قدمًا سيجني ثمار هذا الواقع التكنولوجي الجديد.