الاشتراك
كان الذكاء الاصطناعي (AI) أحد الموضوعات المثيرة للجدل لبعض الوقت. حيث يوجد بعض الأشياء التحويلية بالفعل التي يُجرى تنفيذها من خلال الاستخدام المفرط للذكاء الاصطناعي للقضاء على بعض المشكلات الكبيرة والمعقدة للغاية في العديد من المجالات، بما فيها مجالات الصحة والتصنيع وألعاب الذكاء والتنبؤ بالطقس وعلم الاقتصاد. والقائمة تطول وتطول.
كما وُجد التشغيل التلقائي- سواء في الأجهزة والبرامج -لبعض الوقت. لكن يستحق التشغيل التلقائي للبرامج بجدارة أن يكون محط الأنظار حاليًا باعتباره جزءًا من الثورة الصناعية الرابعة. حيث تستخدم الشركات في جميع القطاعات، في جميع أنحاء العالم، التشغيل الروبوتي للعمليات للتشغيل التلقائي لمهامها المستندة إلى أدوار، والقائمة على العمليات، وكذلك التي يمكن تحديدها بسهولة في المكاتب الأمامية والخلفية.
ومع التفكير في موظف الحسابات مستحقة الدفع الذي يأتي كل يوم، ويفتح بريده الإلكتروني، ويفتح جدول بيانات تم إرساله، ثم ينسخ تلك البيانات في نظام التخطيط المركزي للموارد. يمكن أتمتة تلك الإجراءات بسهولة، وتوجد أمثلة أخرى لا حصر لها في مجالات التمويل والمشتريات والموارد البشرية والعمليات والخدمات اللوجستية وما إلى ذلك.
لكن من الأمور التي تثير اهتمامنا التداخل بين الذكاء الاصطناعي والتشغيل التلقائي-التشغيل الآلي الذكي (IA). بدأ تطبيق هذا المزيج- مدفوعًا بالتقدم في تقنيات التعلم الآلي، والطاقة الحاسوبية، والمحركات القائمة على الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا- على مجموعة واسعة من المشكلات التي تواجه العمل. وتتضمن تلك التطبيقات اليومية الواقعية التعرف على الصوت ومعالجة اللغة الطبيعية وتحليل المستندات وتصنيفها.
لنأخذ الوثائق كمثال. لا تزال العديد من الشركات تتعامل مع ملايين مستندات PDF. وقد يكونوا في صورة فواتير أو أوامر الشراء أو أي شيء آخر. إذا كنت تمتلك مصنعًا كبيرًا، فقد يكون لديك عشرات الآلاف من الموردين، ولكل مورد تصميم فواتير مميز خاص به. فمن الصعب معالجة البيانات شبه المنظمة لنظام قائم على الأدوار. ولكن بمجرد إضافة الذكاء الاصطناعي إلى تلك التشكيلة من البيانات، يتواجد لديك شيء يمكنه التعامل مع هذه البيانات غير المنظمة، بينما تتعلم مع مرور الوقت. يناضل محرك التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) للحصول على ملفات دقيقة بنسبة تزيد عن 50-60% عبر مجموعة بيانات الفواتير النموذجية من عدة موردين، بينما يستخدم النظام القائم على الذكاء الاصطناعي، مثل Document Automation الخاص بـ Automation Anywhere، كل من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف بدقة تتجاوز 90-95٪. وكلما زادت البيانات التي يتم معالجتها، كلما كانت النتائج أفضل.
تختلف التقديرات حول كمية البيانات الخاصة بالشركات والتي يمكن أن تكون بيانات "مظلمة"، أو شبه منظمة أو غير المنظمة، ولكن الأرقام من 60 إلى 70% كانت شائعة. الأمر يشبه رأس الجبل الجليدي، الذي غالبًا ما يكون مخفيًا تحت السطح. فكّر في الأكوام الهائلة من البيانات في رسائل البريد الإلكتروني والرسائل الصوتية والمستندات وملفات PDF وما إلى ذلك. وقارن ذلك بالكمية الصغيرة نسبيًا في جدول بيانات Excel. مع قواعد البيانات وأنظمة التخطيط المركزي للموارد/ إدارة العلاقة مع العملاء، تقوم الشركات باستيعاب المزيد والمزيد من البيانات، وقد يكون الكثير من البيانات غير منظمة. وتكمن أكبر مشكلة في البيانات التي تواجه أي نشاط تجاري في المراحل المقبلة في مشكلة الحجم. ويجب أن يكون الحل الواضح هو التشغيل التلقائي- لمعالجة كل من البيانات المنظمة، والبيانات غير المنظمة.
فكيف نعالج بعضًا من هذه المشكلات الواقعية في الأعمال التجارية؟ حسنًا، فإن الذكاء الاصطناعي وحده لا يكفي؛ وعلى الرغم من الاستخدام المفرط له الذي يعد أسلوبًا رائعًا في تذليل المشكلات الكبيرة، إلا أنه لم يكن حلاً جيدًا لمعالجة الكمية الكبيرة الرقمية التي يجب التعامل معها يوميًا: "هل مستند PDF هذا فاتورة أم لا، وإذا كان الأمر كذلك، فما الثمن؟"
اجمعهم بالتشغيل التلقائي على الرغم من وجود شيء مختلف تمامًا. يتيح لك التشغيل التلقائي الذكي التعامل على نطاق واسع مع البيانات المنظمة التي لا تستحق العناء والمشكلات الصعبة التي نواجهها كل يوم في التعامل مع البيانات غير المنظمة.
يعد التشغيل التلقائي للبرامج - الثورة الصناعية الرابعة - بمثابة فرصة تحويلية استراتيجية لأي مؤسسة كبرى. حيث يعتبر الحجم الكبير هو كل شيء. وهذا لا يمكن معالجته حقًا إلا من خلال التشغيل التلقائي و الذكاء الاصطناعي معًا في صورة التشغيل الآلي الذكي.
