اكتشف كيف تعمل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) على تعزيز الكفاءة من خلال أتمتة المهام، واستكمال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لسير العمل الذكي.
أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) هي تقنية تسمح لك بأتمتة المهام الرقمية المتكررة المستندة إلى القواعد التي يؤديها البشر عادةً. تخيّل روبوتات برمجية، أو "روبوتات"، يمكنها محاكاة التفاعلات البشرية مع أنظمة الكمبيوتر لتنفيذ عمليات مثل إدخال البيانات وملء النماذج وإنشاء التقارير وغيرها. تم تصميم أتمتة العمليات الآلية لتعزيز الكفاءة والدقة من خلال أتمتة الأعمال الروتينية، مما يؤدي إلى تحرير الموظفين البشريين للقيام بالمزيد من الأنشطة الاستراتيجية والإبداعية.
على الرغم من اختلافها عن الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، إلا أن أتمتة العمليات الروبوتية تلعب دوراً حاسماً في المشهد الأوسع للأتمتة الذكية. تتفوق الأتمتة الآلية للعمليات الآلية في أتمتة المهام المنظمة والمتوقعة، حيث تعمل كأيدي وأرجل في بيئة رقمية. وفي المقابل، يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القدرة الذهنية التي تمكّن الأنظمة من التعلم واتخاذ القرارات والتعامل مع البيانات غير المنظمة.
غالبًا ما تكون أتمتة العمليات الآلية بمثابة مكمّل قيّم لمبادرات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. على سبيل المثال، بعد أن يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل مشاعر العملاء، يمكن لأتمتة الأتمتة الآلية أتمتة عملية تصنيف وتوجيه تلك الملاحظات إلى الأقسام المناسبة لاتخاذ الإجراءات اللازمة. وبالمثل، في تحليل الصور الطبية، بمجرد أن يحدد الذكاء الاصطناعي الحالات الشاذة في عمليات الفحص، يمكن لأتمتة العمليات الآلية جدولة مواعيد المتابعة وتحديث سجلات المرضى تلقائيًا. يتيح هذا التآزر للمؤسسات إنشاء تدفقات عمل مؤتمتة من البداية إلى النهاية حيث يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى ويقوم الأتمتة الآلية بتنفيذ الإجراءات اللاحقة.
يتم استخدام أتمتة العمليات الروبوتية في العديد من الصناعات لتبسيط العمليات وتحسين الإنتاجية. فيما يلي بعض الأمثلة التي تعرض تطبيقها بالاقتران مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
المعالجة الآلية المسبقة للبيانات من أجل التعلّم الآلي: يمكن برمجة روبوتات الأتمتة الآلية لجمع البيانات تلقائيًا من مصادر مختلفة، وتنظيفها وتنسيقها، وإعدادها لتدريب نموذج التعلم الآلي. تُقلل هذه الأتمتة بشكل كبير من الجهد اليدوي المبذول في إعداد البيانات، وهي خطوة حاسمة في أي مشروع تعلّم آلي، مما يسمح لعلماء البيانات بالتركيز على تطوير النموذج وضبط المعلمات الفائقة.
أتمتة خدمة العملاء القائمة على الذكاء الاصطناعي: عند دمجها مع روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لأتمتة أتمتة أتمتة تنفيذ المهام التي يتم تحديدها من خلال تفاعلات العملاء. على سبيل المثال، قد تحدد روبوتات الدردشة الآلية لخدمة العملاء التي تستخدم فهم اللغة الطبيعية (NLU ) حاجة العميل إلى تحديث عنوانه. يمكن بعد ذلك أتمتة عملية تحديث عنوان العميل عبر أنظمة مختلفة دون تدخل بشري.
من المهم التمييز بين أتمتة العمليات الآلية عن المصطلحات الأخرى ذات الصلة مثل الروبوتات والتعلم الآلي. في حين أن الروبوتات غالباً ما تشير إلى الروبوتات المادية التي تؤدي المهام في العالم المادي، فإن الأتمتة الآلية تعتمد على البرمجيات البحتة وتعمل ضمن الأنظمة الرقمية. وعلى عكس التعلم الآلي، الذي يتضمن خوارزميات تُمكِّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة، فإن الأتمتة الآلية تعتمد على القواعد وتنفذ خطوات محددة مسبقاً. تتمحور أتمتة الأتمتة الآلية حول أتمتة العمليات القائمة، في حين أن التعلّم الآلي يتمحور حول تمكين الأنظمة من التعلم وتحسين العمليات أو اتخاذ القرارات بمرور الوقت.
بالإضافة إلى عمليات تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، فإن للأتمتة الآلية مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك أتمتة العمليات المالية وإدارة سلاسل التوريد وتحسين عمليات الموارد البشرية وتعزيز إدارة علاقات العملاء. من خلال أتمتة المهام الروتينية، لا تعزز أتمتة الأتمتة الكفاءة التشغيلية فحسب، بل تقلل أيضاً من الأخطاء وتحسن الامتثال وتعزز رضا الموظفين من خلال السماح لهم بالتركيز على الأعمال ذات القيمة الأعلى. نظرًا لأن الشركات تتطلع بشكل متزايد إلى تحسين سير العمل ودمج قدرات الذكاء الاصطناعي، فإن أتمتة العمليات الآلية لا تزال أداة قيمة في مجموعة أدوات الأتمتة الذكية.
