الذكاء الاصطناعي التنفيذ التلقائي للأعمال الحديثة

يريد الأشخاص تفاعلات سريعة ومخصصة ومتناسقة—وفقا لشروطهم. تساعد الذكاء الاصطناعي التلقائي على تلبية هذه التوقعات من خلال جعل تجارب العملاء أكثر استجابة وملاءمة وبديهية.

الذكاء الاصطناعي الأدوات التي يتم تشغيلها مثل روبوتات الدردشة والمساعدين الظاهريين ووكلاء الذكاء الاصطناعي معالجة الأسئلة الشائعة وإرشاد الأشخاص خلال المهام المعقدة وتصعيد المشكلات إلى العوامل البشرية عند الحاجة. هذه الأدوات قيد التشغيل والتعلم دائما، مما يساعد على تحسين جودة الخدمة مع مرور الوقت. غالبا ما يتم إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي للعمل مع محترفي الدعم الذين يجمعون—السياق ويوصون بالإجراءات ويساعدون في حل المشكلات بسرعة أكبر. على سبيل المثال، توفر فرق الدعم استجابات أسرع وأكثر دقة مع ملخصات مفيدة وردود مقترحة والبحث عن المعرفة في الوقت الحقيقي مع Copilot في Dynamics 365 Customer Service.

تلعب التحليلات المتوقعة أيضا دورا رئيسيا. من خلال تحليل الأنماط في سلوك العميل، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد ما قد يحتاج إليه العميل قبل أن يسأل—عما إذا كانت رسالة متابعة أو تذكير خدمة أو توصية منتج. يساعد هذا النوع من الدعم الاستباقي في بناء الثقة والولاء.

تعمل الذكاء الاصطناعي الأتمتة على تحسين تجارب العملاء من خلال:
 

• أوقات الدقة الأسرع، بفضل الدعم الظاهري على مدار الساعة طوال الأسبوع.
   
• تفاعلات أكثر تخصيصا استنادا إلى نتائج التحليلات في الوقت الحقيقي.
   
• توجيه الخدمة الذكية لمطابقة العملاء الذين تتوفر معهم الموارد المناسبة.
   
• استباقية للتواصل تتوقع الاحتياجات وتتابع تلقائيا.

الذكاء الاصطناعي الأتمتة هي طريقة عملية لتسهيل العمليات وتقليل حمل العمل اليدوي المتكرر. فهو يساعد الأشخاص والشركات على التحرك بشكل أسرع والعمل بشكل أكثر ذكاء والبقاء متناسقا—خاصة عند إقرانها بأدوات مثل التنفيذ التلقائي للعمليات (RPA) ومهام سير العمل الذكية.

يستخدم RPA برامج الروبوت لتحاكي الإجراءات البشرية المتكررة مثل إدخال البيانات أو تحديثات النظام أو معالجة الفاتورة. عند دمجها مع الذكاء الاصطناعي، تصبح الروبوتات أكثر قابلية للتكييف والقدرة على معالجة الاستثناءات والتعلم من الأنماط والتحسن مع مرور الوقت. تأخذ مهام سير العمل الذكية هذا خطوة أخرى من خلال توصيل الأنظمة والبيانات واتخاذ القرارات عبر الأقسام.

فيما يلي الشكل الذي يبدو عليه أثناء العمل:
 

• تستخدم فرق المالية الذكاء الاصطناعي لأتمتة مطابقة الفاتورة والكشف عن الاحتيال وإعداد التقارير المالية.
   
• فرق العمليات إنشاء مهام سير عمل ذكية تقوم بتوجيه المهام تلقائيا وتشغيل التنبيهات عند حدوث استثناءات.
   
• فرق تكنولوجيا المعلومات تقليل حجم تذكرة الدعم من خلال أتمتة عمليات التحقق الشائعة من النظام وخطوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

غالبا ما ترى الشركات التي تعتمد الذكاء الاصطناعي التنفيذ التلقائي أوقات حل بديل أسرع وأخطاء أقل ووقتا أطول للعمل ذي التأثير العالي.

مع تطور احتياجات الأعمال، تحتاج الأدوات التي تدعمها إلى المتابعة. يوفر التنفيذ التلقائي الذكاء الاصطناعي مستوى من قابلية التوسع لم يتم تصميم الأنظمة التقليدية له ببساطة. فهو يتكيف بسرعة، ويتكامل بسهولة مع الأنظمة الأساسية الحديثة، ويتابع التحسين مع مرور الوقت كما يتعلم من البيانات الجديدة.

على عكس الأنظمة القديمة التي غالبا ما تعتمد على القواعد الثابتة أو التحديثات اليدوية أو مهام سير العمل المرمزة، تم تصميم الذكاء الاصطناعي حلول الأعمال لتنمو جنبا إلى جنب مع المؤسسة. فهي تستجيب لإدخالات جديدة، وتحجيم أحمال العمل تلقائيا، والتكيف مع الظروف المتغيرة دون الحاجة إلى إصلاح كامل للنظام.

يدعم الذكاء الاصطناعي التلقائي العمليات المرنة القابلة للتوسعة من خلال المساعدة في:
 

• إدارة أحمال العمل الديناميكية هذا المقياس تلقائيا استنادا إلى الاستخدام، سواء كنت تقوم بمعالجة 10 طلبات أو 10000 طلب.
   
• التكيف للتغيير من خلال النماذج التي يمكن إعادة تدريبها أو تحسينها كأولويات جديدة أو لوائح أو احتياجات العملاء.
   
• التكامل مع الأنظمة الأساسية السحابية لجعل التوسع عبر الفرق أو المناطق أو وحدات الأعمال أسرع وأكثر سلاسة.

في المقابل، غالبا ما تتعارض أدوات التنفيذ التلقائي القديمة مع:
 

• تكوينات التهيئة التي تتطلب دعم تكنولوجيا المعلومات لكل تغيير.
   
• التكامل المحدود عبر الأنظمة الحديثة أو مصادر البيانات.
   
• أوقات استجابة أبطأ عند مواجهة طلب غير متوقع.

يمنح الذكاء الاصطناعي الأتمتة الشركات المرونة اللازمة لتجربة الأدوات التقليدية وتوسيعها والتكيف معها—دون تصادم الأدوات التقليدية. سواء كنت تقوم بتغيير حجم عملية واحدة أو تحويل عملية عمومية، فإن الذكاء الاصطناعي توفر أساسا يتطور معك.

على الرغم من أن فوائد التنفيذ التلقائي الذكاء الاصطناعي واضحة، فإن العديد من المؤسسات لا تزال تواجه تحديات عملية عند بدء الاستخدام. هذه ليست حواجز—تشكل جزءا من العملية. باستخدام الاستراتيجية والدعم المناسبين، من الممكن معالجة الذكاء الاصطناعي التحديات بطرق تؤدي إلى نتائج أكثر استقرارا ونجاحا.

تتضمن بعض التحديات الأكثر شيوعا ما يلي:
 

• تكاليف التنفيذ المرتفعة. يمكن أن تشعر الاستثمارات المقدمة في الأدوات أو البنية الأساسية أو إدارة التغيير بأنها مزعجة—خاصة للفرق أو المؤسسات الأصغر حجما.
   
• التكامل مع الأنظمة الموجودة. تعتمد العديد من الشركات على البرامج القديمة، مما يجعل من الصعب توصيل حلول الذكاء الاصطناعي جديدة دون تعطيل العمليات.
   
• نقص الخبرة الذكاء الاصطناعي. يتطلب إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها وإدارتها غالبا مهارات متخصصة قد لا تكون متوفرة في المنزل بسهولة.
   

فيما يلي كيفية عمل المؤسسات بنجاح خلال هذه التحديات:
 

• البدء صغير الحجم وتغيير الحجم تدريجيا. تسمح المشاريع التجريبية للفرق باختبار التشغيل التلقائي بالذكاء الاصطناعي في منطقة مركّز عليها وقياس النتائج وتحسين النهج قبل التوسع على نطاق أوسع.
   
• اختيار أدوات مرنة وقابلة للتشغيل التفاعلي. ابحث عن الأنظمة الأساسية بالذكاء الاصطناعي المصممة لتتكامل مع أنظمتك الحالية، باستخدام واجهات برمجة التطبيقات والموصلات القياسية لتجنب حالات إعادة الإنتاج الضخمة. للتعرّف على المزيد حول كيفية دعم حلول التعليمات منخفضة البرمجة المرونة على نطاق واسع، قم بتنزيل الكتاب الإلكتروني دليل كبير مسؤولي المعلومات للتعليمات منخفضة البرمجة: تخطي حدود نقص المطورين.
   
• الاستثمار في التدريب وشراكة. يساعد تحسين مستوى دراية الفرق الداخلية والعمل مع شركاء التكنولوجيا على إغلاق فجوات المعرفة وتسريع الاعتماد. تقدم Microsoft مجموعة متنوعة من الموارد التعليمية والشهادات لدعم جاهزية الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال.
   
• التركيز على نتائج الأعمال. قم بتنفيذك على أساس فهم واضح للمشاكل التي تقوم بحلها. يساعد هذا في تحديد أولويات حالات الاستخدام الصحيحة وبناء الدعم عبر الفرق.
   

يبدو مسار كل مؤسسة الذكاء الاصطناعي التنفيذ التلقائي مختلفا. الأمر الأكثر أهمية هو إنشاء أساس مدروس وقابل للتكييف ومتوافق مع أهدافك الأوسع.

الذكاء الاصطناعي الأتمتة تتطور بسرعة، مما يؤدي إلى إنشاء إمكانيات جديدة لكيفية إنجاز العمل. عندما تصبح الأدوات أكثر ذكاء وتكيفا وتعاونا، فإنها تعمل على تشكيل مستقبل يعمل فيه الأشخاص والتقنية معا بشكل أوثق.

إحدى الورديات الرئيسية هي ارتفاع أنظمة الذكاء الاصطناعي الذاتية—التي تدير مهام سير العمل بالكامل أو تتخذ قرارات تستند إلى السياق مع الحد الأدنى من الإدخال البشري. تم تصميم هذه الأدوات لمعالجة البيئات المعقدة والديناميكية وضبط إجراءاتها استنادا إلى الظروف المتغيرة. في مناطق مثل الخدمات اللوجستية والأمان عبر الإنترنت والعمليات، تساعد الذكاء الاصطناعي الذاتية بالفعل الشركات على الاستجابة بشكل أسرع وتعمل بشكل أكثر موثوقية.

تقوم الذكاء الاصطناعي الإنشائية بتغيير الأفق أيضا. تقوم هذه النماذج بإنشاء محتوى أو تلخيص المعلومات أو كتابة التعليمات البرمجية أو المساعدة في اتخاذ القرارات، مما يجعلها مفيدة عبر مجموعة واسعة من المجالات والأدوار. عند دمجها في التنفيذ التلقائي الذكاء الاصطناعي، تدعم الأدوات الإنشاء وثائق أسرع واتصالات أكثر تخصيصا وتعاونا أكثر سلاسة عبر الفرق.

تعمل عوامل الذكاء الاصطناعي على تشكيل الموجة التالية من التنفيذ التلقائي من خلال مزج القدرات الذاتية مع الذكاء الإنشائي. فهي تجمع بين المنطق الإنشائي وتنفيذ المهام، وتمكينها من تفسير الهدف والاستجابة بلغة طبيعية واتخاذ إجراء عبر الأنظمة. يساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي بالفعل الفرق على أتمتة مهام سير العمل متعددة الخطوات ودعم العملاء وتقليل العبء اليدوي على موظفي—تكنولوجيا المعلومات والعمليات مع الحفاظ على تحكم البشر.

نتطلع إلى المستقبل، هناك عدة اتجاهات أخرى تشكل الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي التنفيذ التلقائي، بما في ذلك:
 

• الأنظمة التي تعرف السياق التي تفهم الهدف وتتكيف مع سلوك الأشخاص’.
   
• الأنظمة الأساسية ذات التعليمات البرمجية المنخفضة وغير البرمجية التي تجعل إنشاء الحل أكثر سهولة للموظفين غير التقنيين.
   
• أدوات حوكمة الذكاء الاصطناعي التي تدعم الشفافية والمراقبة والتحكم على نطاق واسع.
   
• حلول الذكاء الاصطناعي خاصة بالمجال مصممة خصيصا للتحديات الفريدة في قطاعات مثل الطاقة والتعليم والصحة الصحية.