كيف يرفع الذكاء الاصطناعي العامل استراتيجية الأتمتة في الشركات

اكتملت شركة كبيرة مؤخرًا برنامج أتمتة مدته عدة سنوات باستخدام آليات البرمجيات الروبوتية، والمنصات منخفضة الرمز، وطائرات اختبار الذكاء الاصطناعي المبكرة. على الورق، بدا النتيجة مثيرة للإعجاب، ولكن سير العمل لا يزال يعتمد بشكل كبير على المراجعات اليدوية. الدرس كان واضحًا: أتمتة المهام المعزولة في جيوب لا تغير الطريقة التي تتم بها العمل. للأسف، هذه هي الواقع بالنسبة للعديد من المنظمات. مكينسي تقارير أن 78 في المائة من الشركات تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي التوليدي في وظيفة واحدة على الأقل، ارتفاعًا من 55 في المائة في العام السابق. ومع ذلك، لم تترجم تبنيها إلى تأثير على مستوى الشركة. الجواب يكمن في إعادة التفكير في تصميم الأتمتة من خلال الذكاء الاصطناعي العامل.

على سبيل المثال، جمعت شركة تأمين كبيرة في الولايات المتحدة بين أتمتة موجودة مع عملية ذكاء وثائق مدعومة بالذكاء الاصطناعي في عمليات التأمين والسياسات. تحسنت أوقات الإنهاء، وانخفضت المراجعات اليدوية، وأصبحت جودة القرار أكثر توحيدًا، مع الحفاظ على دور الإنسان في الحلقات لاستثناءات ومراقبة نقاط فاصلة. أظهرت النتيجة أن結合 الأتمتة مع الذكاء الاصطناعي يُنتج نتائج على مستوى الشركة التي لا تُحققها مبادرات أداة معينة.

لماذا يفشل الطريق القديم

في العديد من الشركات، تُستخدم الأتمتة في سيلوس، مع أدوات أتمتة أخرى، مثل آليات البرمجيات الروبوتية منفصلة عن منصات منخفضة الرمز والذكاء الاصطناعي، وتقع في مركز تميز مستقل. يضاعف هذا التمييز الجهد، ويزيد من التعقيد، ويلهم الأتمتة من النهاية إلى النهاية، وبالتالي يحد من الفعالية على مستوى الشركة. الأتمتة والذكاء الاصطناعي يذهبان معًا، ومنهج أولويات العملية يعاملهما كمكملين، وينشرهما معًا لكل سير عمل ويزيد من تأثيرهما. على سبيل المثال، في معالجة الفواتير، تُعتمد عادةً آليات البرمجيات الروبوتية على أتمتة جزء من الخطوات. يزيد إضافة معالجة الوثائق المدعومة بالذكاء الاصطناعي من تغطية، ومع ذلك لا تزال الاستثناءات تتطلب التحقق اليدوي. إدخال الذكاء الاصطناعي العامل، الذي ينشر وكلاء يفكرون ويتعلمون ويعملون عبر الأنظمة، يقلل من التدخل اليدوي ويزيد من الأتمتة بشكل عام. هذا المثال يظهر لماذا منهج أولويات العملية المدمج أكثر فعالية من البرامج المنفصلة.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي العامل اللعبة

يمثل الذكاء الاصطناعي العامل الخطوة التالية في تطور الأتمتة، ويوفر أداة جديدة لزيادة أرقام المعالجة من النهاية إلى النهاية. إنه يغير الأتمتة من إكمال المهمة إلى تسليم النتيجة. في حين توفر الأنظمة القائمة على القواعد كفاءة أساسية، يضيف الوكلاء مرونة من خلال الاتصال عبر الوظائف، وفهم البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، واقتراح الإجراءات التالية. يمكن أن تتقدم الحالات الروتينية مع إشراف ضئيل، بينما يمكن توجيه الاستثناءات، والخطوات الحساسة للسياسات، والوضعيات الغامضة إلى المراجعين البشر. في خدمة العملاء، يُعد الوكلاء ردودًا وإجراءات لاحقة لفريق الموافقة وتسريع الطلبات المعقدة حسب الحاجة. في المالية، يُعدون المصالح، ويلحظون الشذوذ، ويقترحون التعديلات للموافقة. في العمليات، يتنبؤون بالاضطرابات ويقترحون تغييرات في العمل التي يؤكدها المشرفون. النتيجة هي تقليل التدخل البشري لكل حالة، ودورات أسرع، وتجارب عملاء وموظفين محسنة – جميعها منافع مرغوبة من الأتمتة مع الحفاظ على المساءلة.

الأخطاء الشائعة في توسيع أتمتة الذكاء الاصطناعي العامل

على الرغم من واعده، غالبًا ما تواجه المنظمات تحديات عند توسيع أتمتة الذكاء الاصطناعي العامل. أكثر الأخطاء شيوعًا هي:

1. نقص سبب واضح: يعتمد بعض الشركات على الذكاء الاصطناعي العامل لمتابعة اتجاه بدلاً من حل مشكلة أعمال محددة. بدون وضوح في الأهداف، تُعرّض التنفيذ لتحقيق تأثير منخفض ويؤدي إلى خيبة أمل.
2. علاج الأتمتة والذكاء الاصطناعي كمسارات منفصلة: تفشل العديد من المنظمات في رؤيتهما كأجزاء من نفس التسلسل. رؤيتهما معًا تمكن من النضج المتدرج، حيث يبني الذكاء الاصطناعي العامل على أتمتة موجودة.
3. تمديد النطاق بشكل مفرط: حتى عندما يكون للشركات سببًا صحيحًا لاعتماد الذكاء الاصطناعي العامل، تحاول في بعض الأحيان تطبيقه على كل سير عمل. لا تبرر جميع العمليات تكلفة أو تعقيد أتمتة الذكاء الاصطناعي العامل. من المهم تحديد الحالات التي تبرر الاستخدام.
4. تخطي تقييم العملية: بدون تقييم سير العمل الحالية وتحديد أين يضيف الذكاء الاصطناعي العامل القيمة الأكبر، تُعرّض المنظمات للاختلاط. بعض العمليات أكثر ملاءمة لأتمتة تقليدية، في حين أن البعض الآخر يستفيد أكثر من نهج الذكاء الاصطناعي العامل. من المهم أيضًا دمج الحوكمة وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول من البداية. تجاهل الأمان والامتثال والإشراف يُهدد الثقة ويُبطئ التبني.

كيفية التوسع مع القصد

تحديد الحالات الصحيحة هو مفتاح – قوائم ثلاث إلى خمس عمليات عالية القيمة حيث تأتي التأخيرات من القرارات والاستثناءات. ثم حدد النتائج قبل بدء البناء. تنفذ في مراحل: استخدم الأتمتة الموجودة لأctions النظام، وأضف الذكاء الاصطناعي لمهام الإدراك مثل فهم الوثائق والتصنيف، وتطبيق تنسيق الذكاء الاصطناعي العامل حيث يجب تفسير السياق واقتراح الإجراءات. احتفظ بالإشراف في نقاط التفتيش للسياسات والاستثناءات، مع مسارات موافقة وملكية موثقة، وأجر تجربة محدودة لتحقق التحسينات والامتثال.

بعد الانتصارات المبكرة، انتقل من التوسعات الفردية إلى قدرة قابلة لإعادة الاستخدام ومدارة. قدم موصلات مشتركة لأنظمة رئيسية، وطبقة تنسيق للوكلاء، وحوكمة النماذج والبيانات، وتحليلات ومراقبة السجلات، ومراقبة الوصول متوافقة مع المخاطر. أوجد إيقاعًا تشغيليًا منتظمًا لإدارة التغيير والتدريب وتقييم الأداء حتى يتمكن الفريق من التكيف معه بتهيئة mínima. توسع إلى سير العمل المجاورة التي يمكن أن إعادة استخدام المكونات والمراقبة، وامول التوسع فقط على النتائج المثبتة للحفاظ على الزخم والثقة.

مستقبل أتمتة الشركات

الذكاء الاصطناعي العامل ليس مجرد طبقة أخرى من الأتمتة، ولا هو أتمتة في حد ذاته. على الرغم من أنه يصبح نموذج التشغيل للشركات، يجب أن تتقارب الأتمتة والذكاء الاصطناعي لإنشاء أنظمة تقرر وتنفذ وتحسن. سيتوقف النجاح أيضًا على دمج الحوكمة والأمان والرقابة الأخلاقية، وضمان أن يتم تحقيق النطاق مع الثقة والمساءلة.

المنظمات التي تعامل الذكاء الاصطناعي العامل كرافعة استراتيجية للقدرة على الصمود وال敏اطة سوف تتفوق على تلك التي تتبناه كاتجاه مؤقت. الخيار واضح: الشركات التي تتوسع مع الانضباط والوضوح والنتائج القابلة للقياس ستحدد كيفية إنجاز العمل في السنوات القادمة. العملية لا تزال الملك.