استخدام التutomatية الفائقة القائمة على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات التنظيمية

يجب على الشركات الحديثة تحويل ديناميات اتخاذ القرارات من خلال اعتماد عمليات عمل مدعومة بالتutomatية وتجديد الأولويات لتحقيق التutomatية الفائقة القائمة على الذكاء الاصطناعي في أعلى مستوى للتحول الرقمي. لماذا يعتبر هذا الظاهرة الحديثة مفاجئة للصناعات؟

تُقدم الأعمال البحثية الحالية أسس نظرية للتحكم الآلي في العمليات أو آثارها في مجالات محددة، ولا سيما في مجالات المالية والتصنيع والرعاية الصحية. لتفسير هذا التناقض المذكور، يهدف هذا المقال إلى تحليل حالة التحكم الآلي في العمليات الحالية وتحليل التأثير المتداخل لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وبطريقة متأصلة، يقدم دراسة تجريبية لتحديد الفجوات المحتملة في سياق “التutomatية الفائقة” كمنظم أساسي في اتخاذ القرارات.

مقدمة: التautomatية الفائقة في مركز الاهتمام

تظهر التautomatية الفائقة كاستراتيجية متعددة الأوجه تدمج التكنولوجيات الرائدة مثل التحكم الآلي في العمليات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليلات التنبؤية لإنشاء بيئة محسنة للتautomatية الفائقة لتحقيق نتائج مثالية. وببساطة، إنها نسخة متقدمة من التautomatية الذكية. في سياق الأعمال الحديثة، التautomatية الفائقة هي تمديد تكنولوجي لتعزيز رحلة الشركة الرقمية من خلال تسريع المبادرات الجديدة والذكاء الاصطناعي وتحفيز اتخاذ القرارات الرقمية. وتتطلب من المنظمات اتخاذ نهج شامل من الخارج إلى الداخل لدراسة قضاياها التجارية. يمكنها معالجة الديون العملية بشكل فعال عندما يكون لديهم أهداف تautomatية واضحة واستخدام الأدوات بحكمة حسب الحاجة.

تنبأ غارتنر أن النفقات العالمية على تكنولوجيا البرمجيات التي تمكن التautomatية الفائقة سوف تصل إلى 1.04 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2026. وفقًا لأبحاث البريد، سوف يصل حجم سوق التautomatية الفائقة إلى 197.58 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032.

يمكن تعريف التautomatية الفائقة علميًا على أنها الاستخدام التكتيكي لأدوات التautomatية المتكاملة لتحسين الوظائف إلى أقصى إمكانياتها، وبالتالي تحقيق إنتاجية مرتفعة وكفاءة تشغيلية محسنة وتوفيرات كبيرة في التكاليف.

تحويل بوتات التحكم الآلي في العمليات إلى بوتات فائقة: دفع اتخاذ القرارات الذكية

بوتات التحكم الآلي في العمليات التي تعمل في الأصل على برامج قائمة على القواعد من خلال التعلم من الأنماط ومحاكاة سلوك الإنسان لأداء مهام متكررة وبسيطة أصبحت بوتات فائقة، مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية التي تدخل في القوة. هذه الوكلاء الذكية تكوّن التفكير المعرفي وتسمح لبوتات التحكم الآلي في العمليات بتأدية مهام معقدة بتدخل بشري قليل (بوتات مخدومة) أو بدون تدخل بشري (بوتات غير مخدومة). ومع ذلك، يوجد تحذير من المخاطر هنا عند تحويل التحكم الآلي في العمليات التقليدية إلى مشتق متقدم، مما يدفع التautomatية المعرفية. في العديد من الحالات، يفشل تقنيو الأعمال في توسيع مبادرات التحكم الآلي في العمليات إما بسبب عدم وجود استراتيجية تنفيذ أو حالة أعمال غير محددة جيدًا أو اختيار العمليات التي يجب تautomatها بشكل خاطئ. يذكر دراسة فورستر أن 52٪ من مجموعات المستخدمين زعمت أنها تواجه صعوبات في توسيع برنامج التحكم الآلي في العمليات.

لقد كان التحكم الآلي في العمليات موجودًا لمدة أكثر من عقدين، مما يؤدي إلى نتائج محددة باستخدام بيانات متسلسلة في مجالات مثل تخطيط الموارد Enterprise وادارة علاقات العملاء. في البداية، اعتمدت جدوى التحكم الآلي في العمليات على متطلبات معرفية منخفضة ومعالجة استثناءات قليلة.然而، تكشف دراسات الحالة الحديثة عن حالات حيث تظهر بوتات التحكم الآلي في العمليات مدعومة بالذكاء الاصطناعي القدرة على اتخاذ أحكام خاضعة للتعديل، واستخدام مهارات التفسير، ومعالجة استثناءات متعددة الحالات.

التكامل بين الذكاء الاصطناعي والنمذجة اللغة الكبيرة مع بوتات التحكم الآلي في العمليات يعزز القدرات المعرفية للوكلاء الافتراضيين، مما يسمح بالتفاعلات البشرية وتنظيم التغذية الراجعة المخصصة من خلال تعلم تفضيلات العملاء. تم تعزيز منظومة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات بتوافر 24*7، مما يعالج القضايا الشائعة مثل تصحيح أخطاء الشبكة وتثبيت تحديث البرامج وإعادة تعيين كلمات المرور.

تعتمد المنظمات بشكل متزايد على اتجاه “الجلب معك بوتاتك”، حيث يدمجون أدوات الذكاء الاصطناعي مع واجهات برمجة التطبيقات في نظام التحكم الآلي في العمليات، مما يزيل الحاجة إلى الموارد البشرية في اتخاذ القرارات أثناء التفاعل مع العملاء. من المتوقع أن يصبح هذا التحول هو القاعدة بحلول عام 2024.

خوارزميات التدريب على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على مستوى الذرية من أجل التعلم العميق والتفكير

بين مفاصل كل تدفق عمل، يحدث اتخاذ القرارات على مستوى دقيق، حيث يصف الروبوتات البرمجية سلاسل البيانات المتسلسلة وغير المتسلسلة بكميات كبيرة لتنسيق التautomatية عبر العمليات التجارية.

المركزي للتعلم العميق هو خوارزميات الشبكات العصبية القائمة على التعلم الآلي، والتي غيرت بشكل كبير عملية اتخاذ القرارات على نقاط البيانات المنفصلة على مستوى كمومي. وهي تغمر البيانات الكبيرة – بيانات الإدخال التي تكون مجزأة وغامضة وไม كاملة. وهي تعمل بشكل متكرر على التعلم والتنبؤ داخل المعايير الإحتمالية وبالتالي تشتق ناتجًا.

تكنولوجيا التعرف على الأحرف البصرية هي رفيق قيم للتحكم الآلي في العمليات التطبيقية في صناعة الرعاية الصحية. على سبيل المثال، من خلال الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية والتحليل النصي، يمكن للتعرف على الأحرف البصرية مسح وتنسيق المستندات المكتوبة أو المطبوعة، مثل ملصقات الوصفات الطبية ونموذج المرضى ومذكرات الأطباء ونتائج المختبر، إلى صيغة رقمية. هذا يبسط تخزين وإدارة المعلومات الصحية، مما يؤدي إلى قواعد بيانات منظمة. البيانات المخزنة يمكن الوصول إليها بسهولة، مما يسمح بالاستفادة من رؤى قيمة من تاريخ المريض الطبي.

حالة استخدام: الرعاية الصحية

تظهر بيانات أبحاث البريد أن سوق التحكم الآلي في العمليات في الرعاية الصحية سوف يصل إلى 14.18 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032.

نقطة الحالة: السلطة الإحصائية الرائدة في المملكة المتحدة لنظام الرعاية الصحية

• دعم المعلومات السريرية: قدمت السلطة العامة غير الحكومية الرائدة في المملكة المتحدة التي توفر خدمات الرعاية الصحية مبادرة GP Connect. هذا البرنامج يسمح للأطباء العامين والموظفين السريريين المخولين بمشاركة المعلومات السريرية والوصول إليها بشكل سلس من ممارسات الأطباء العامين، مما يحسن الرعاية الصحية من خلال تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات.
• تسجيل المرضى: من خلال الاستفادة من حلول التحكم الآلي في العمليات، قامت السلطة الصحية بتبسيط إجراء التسجيل بالكامل. يتم توظيف البوتات لجمع البيانات المقدمة من المرضى وإدخالها في الأنظمة السريرية، مما يزيل الحاجة إلى الإدخال اليدوي من قبل موظفي الممارسة.
• دعم مورد التحكم الآلي في العمليات: تعاونت السلطة مع موردين موثوقين لحلول التحكم الآلي في العمليات، مما يسمح لممارسات الأطباء العامين بتأدية عمليات متنوعة. يهدف هذا المبادرة إلى تحسين الكفاءة وتوفير الوقت للموظفين السريريين والإداريين، وتقليل تكاليف تقديم الخدمات، ورفع جودة الرعاية الصحية.

حالة استخدام عامة والفوائد في الرعاية الصحية

1. التأمين الطبي: يثبت التحكم الآلي في العمليات مدعومًا بالذكاء الاصطناعي أنه أكثر كفاءة في تحديد الاحتيال الصحي مقارنة بالقدرات البشرية. أي خطأ بشري بريء يتم إزالته، ويمكن لشركات التأمين الصحي تسريع معالجة المطالبات بتدخل بشري قليل.
2. البحث والتطوير في اكتشاف الأدوية: يعتبر حل التحكم الآلي في العمليات أداة تكنولوجية رئيسية في صناعة العلوم الحية لتحويل تطوير الأدوية والبحث. على سبيل المثال، كان التحكم الآلي في العمليات حاسمًا في تحسين الوقت إلى السوق لأدوية كوفيد-19 المحتملة. من خلال دمج التحكم الآلي في العمليات مع أنظمة تكنولوجيا المعلومات المختلفة، يمكن تسهيل اكتشاف الأدوية والدراسات السريرية والمراقبة الدوائية والتحقق من صحة البيانات دون أخطاء بشرية.
3. تقرير المختبر والسجلات الإلكترونية للصحة: يتم تخزين نتائج الاختبارات المختبرية أو التاريخ الصحي للمرضى بشكل إلكتروني كسجلات صحية إلكترونية. تعمل أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية مدعومة بالذكاء الاصطناعي كأدوات ذكية قائمة على الأدلة، مما يساعد المحترفين الصحيين على اتخاذ قرارات أكثر إطلاعًا ونتائج أفضل للرعاية الصحية.

حالة استخدام: البنوك والمالية

تتنبأ أبحاث الأسواق بأن قطاع الخدمات المالية والتأمين سوف يكون لديه أعلى معدل تبني للتautomatية الفائقة بين عامي 2023 و2028، متجاوزًا قطاعات أخرى بنسبة 32٪ من السوق.

تتم الإشارة إلى بعض النتائج الرئيسية من حالات استخدام التحكم الآلي في العمليات الحية في صناعة البنوك أدناه.

1. ال محاسبة: يمكن أن يساعد برنامج التحكم الآلي في العمليات المكون بشكل جيد في معايير البيانات لل دفاتر العام و تautomatية إدخال المجلات المعقدة و توثيق المصادقة.
2. الحسابات الدائنة: هنا، يمكن تعزيز بوتات التحكم الآلي في العمليات بالتعرف على الأحرف البصرية لالتقاط البيانات وتحويلها تلقائيًا مع توفير سجل تدقيق وتبسيط تقارير الامتثال.
3. اكتشاف الاحتيال: تمتلك المؤسسات المالية معلومات زبون شاملة وهي سرية للغاية وتعرضة لتهديدات إلكترونية. أثبتت أنظمة الكشف عن الشذوذ القائمة على التعلم الآلي ونظام اكتشاف الاحتيال المدعوم بالتحكم الآلي في العمليات فعالية. بدلاً من الاعتماد على العمليات اليدوية، يمكن للبنوك استخدام أدوات التحكم الآلي في العمليات لمراقبة المعاملات بشكل مستمر، وتحديد الشذوذ باستخدام نظام قائم على القواعد، وتمييز الاحتيال المحتمل، وتحذير الموظفين البشريين للتحقيق اللاحق.
4. رواتب: يمكن للتحكم الآلي في العمليات أن ينسق البيانات عبر أنظمة تتبع الوقت المتعددة، ويقيم ساعات العمل، ويتحقق من أخطاء جداول العمل.

الختام

التautomatية الفائقة هي حاليًا تسير على طريق مشرف، وتعمل كحارس للشركات عبر صناعات و مجالات أعمال متنوعة في دفع التحول الرقمي. ومع ذلك، مثل أي ابتكار رائد، يطرح تطبيقها تحديات و مخاطر متأصلة.

التautomatية الفائقة غالبًا ما تركز على كيفية المناورة الفعالة وتخفيف التحديات و التعقيدات المتأصلة في تطبيقها. بعض التحديات الأساسية تشمل:

• انتهاكات الخصوصية: حماية البيانات الحساسة والأنظمة من التهديدات الإلكترونية وضمان الامتثال لقوانين حماية البيانات.
• مأزق انحياز الذكاء الاصطناعي: مواجهة الانحياز المتأصل في الخوارزميات وضمان الحياد في نتائج اتخاذ القرارات.
• بيانات مشوهة: إدارة البيانات الواسعة من مصادر متنوعة وضمان دقتها وموثوقيتها وملاءمتها.
• تعزيز القوى العاملة: موازنة دمج الحكم البشري مع عمليات اتخاذ القرارات الآلية.

عندما تتجاوز هذه التحديات وتحقق مستوى أعلى من النضج في التautomatية الفائقة، يمكن للشركات تعزيز كفاءة تدفقات العمل. وبالمثل، سوف يجدون من الأسهل تحديد المؤشرات الرئيسية للأداء الصحيح لتطبيق نماذج إيرادات قائمة على المقاييس الجديدة المخصصة لاحتياجات أعمالهم. عند تجاوز هذه التحديات وبلوغ مستوى أعلى من النضج في التautomatية الفائقة، يمكن للشركات تعزيز كفاءة تدفقات العمل. وبالمثل، سوف يجدون من الأسهل تحديد المؤشرات الرئيسية للأداء الصحيح لتطبيق نماذج إيرادات قائمة على المقاييس الجديدة المخصصة لاحتياجات أعمالهم.