Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
أطلق العنان لكفاءة الذكاء الاصطناعي في دقائق
التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي يعمل على تحويل الأعمال عن طريق تقليل أوقات العمليات بمقدار 40% وخفض التكاليف بنسبة 20-30%. ومع ذلك، 70% فشل مشاريع الأتمتة بسبب سوء التنفيذ. الحل؟ منصة تبسط التنسيق وتضمن التكامل وتحافظ على الحوكمة.
Prompts.ai تبرز من خلال التوحيد أكثر من 35 نموذجًا لغويًا رائدًا يحب جي بي تي -4 و كلود في واجهة واحدة. إنها نظام TOKN للدفع أولاً بأول يقلل تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98%، بينما تتيح القوالب القابلة لإعادة الاستخدام والمشغلات في الوقت الفعلي عمليات سير عمل سريعة وقابلة للتطوير. بفضل الحوكمة على مستوى المؤسسات والسلاسة تكامل واجهة برمجة التطبيقات، تم تصميم Prompts.ai لحل تحديات الأتمتة الشائعة.
الفوائد الرئيسية:
بالنسبة للشركات التي تعاني من الأدوات المجزأة والتكاليف المرتفعة، تقدم Prompts.ai حلاً مركزيًا وآمنًا وفعالًا لأتمتة عمليات سير العمل وتحسين الإنتاجية.
ملف Prompts.ai عبارة عن منصة تنسيق الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات يجمع بين أكثر من 35 نموذجًا لغويًا من الدرجة الأولى - مثل GPT-4 و Claude لاما، و الجوزاء - في واجهة واحدة آمنة. إنه يعالج القضية المتزايدة لأدوات الذكاء الاصطناعي المتناثرة مع تقديم الحوكمة وضوابط التكلفة التي تحتاجها الشركات لتوسيع نطاق الأتمتة بشكل فعال.
بفضل ITS بنية تركيبية، يدعم Prompts.ai النمو من المشاريع التجريبية الصغيرة إلى التنفيذ الكامل على مستوى المؤسسة دون عقبات فنية. يعمل نظام خطوط الأنابيب متعدد الوكلاء الخاص بها على أتمتة كميات كبيرة من المهام ومعالجة البيانات، مما يزيل الاختناقات اليدوية ويضمن عمليات سلسة.
تسهل قوالب سير العمل القابلة لإعادة الاستخدام على الفرق تكرار العمليات الناجحة عبر الأقسام أو المناطق المختلفة. على سبيل المثال، يمكن إنشاء سير عمل خدمة العملاء مرة واحدة ثم تخصيصه لمختلف المنتجات أو الأسواق. استفاد أحد فرق SaaS من هذه القدرة لخفض أوقات الاستجابة بنسبة 60٪، مما يدل على قدرة المنصة على التعامل مع العمليات واسعة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، يعزز التكامل السلس مع الأنظمة الحالية قابلية التوسع، مما يجعله خيارًا موثوقًا للمهام ذات الحجم الكبير.
عروض Prompts.ai تكامل سلس لواجهة برمجة التطبيقات، مما يسمح للشركات بربط أدواتها الحالية دون الحاجة إلى تطوير مخصص معقد. يعمل مُنشئ سير العمل المرئي الخاص به على تبسيط عملية ربط CRMs وقواعد البيانات ومنصات الاتصال، مما يتيح الاسترداد الآلي للبيانات والمشغلات في الوقت الفعلي.
من خلال واجهته الخالية من التعليمات البرمجية، يمكن للمستخدمين غير التقنيين إنشاء عمليات سير عمل بسهولة، بينما يتمتع المطورون بالمرونة في التخصيص حسب الحاجة. يمكن للفرق أتمتة المهام مثل سحب البيانات أو إنشاء التقارير أو إدارة ردود العملاء ببساطة عن طريق سحب المكونات وإسقاطها.
تشمل ميزات تكامل المنصة أيضًا المشغلات في الوقت الفعلي واتصالات البيانات الخارجية، مما يتيح لعمليات سير العمل الاستجابة الفورية للأحداث. سواء كان الأمر يتعلق بمعالجة استفسارات العملاء أو تحديث التقارير أو إنشاء محتوى من بيانات API، فإن Prompts.ai يضمن الاتصال المستمر مع الحد الأدنى من الصيانة الفنية.
بالنسبة للمؤسسات، فإن الحوكمة القوية لا تقل أهمية عن قابلية التوسع والتكامل. يلبي Prompts.ai هذه الاحتياجات مع أدوات الرؤية والتدقيق الشاملة. يتم تسجيل كل إجراء داخل سير العمل والإبلاغ عنه، مما يوفر الشفافية المطلوبة من قبل الصناعات المنظمة والمؤسسات الكبيرة.
تتعقب لوحات معلومات التحليلات في الوقت الفعلي تدفق البيانات وقرارات الوكلاء وتنفيذ سير العمل، الأمر الذي لا يدعم الامتثال فحسب، بل يساعد الفرق أيضًا على تحسين عملياتها. من خلال مراقبة معدلات الخطأ وتحديد الاختناقات وتحليل مقاييس الأداء، يمكن للمؤسسات تحسين استراتيجيات التشغيل الآلي الخاصة بها باستمرار.
المنصة إدارة الدولة بين الوكلاء يضمن توثيق كل خطوة في سير العمل وتتبعها. يؤدي ذلك إلى إنشاء سجل تدقيق واضح يوضح كيفية اتخاذ القرارات ومعالجة البيانات - وهو أمر ضروري لاستكشاف أخطاء سير العمل المعقدة وإصلاحها أو تلبية متطلبات التوافق.
يستخدم Prompts.ai نظام ائتمان TOKN للدفع أولاً بأول، لمواءمة التكاليف مباشرة مع الاستخدام وإلغاء الرسوم المتكررة. يسمح هذا النهج للمؤسسات بخفض نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 98% مقارنة بإدارة العديد من الأدوات المستقلة.
من خلال توحيد الأدوات والقضاء على الحاجة إلى التعليمات البرمجية المخصصة أو عمليات الدمج المعقدة، تقلل المنصة بشكل كبير من وقت التطوير ومتطلبات الموارد. يمكن للفرق نشر العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة باستخدام المنشئ المرئي والقوالب المبنية مسبقًا، وتحقيق نتائج أسرع مقارنة بأساليب الأتمتة التقليدية.
الميزات التعاونية زيادة تعزيز وفورات التكاليف. يمكن لعدة مستخدمين المشاركة في تصميم عمليات سير العمل وتحريرها وإدارتها في الوقت الفعلي، ومشاركة القوالب وتعيين الأدوار. وهذا يقلل من الحاجة إلى الخبرة المتخصصة وينشر إمكانات التشغيل الآلي عبر الأقسام دون زيادة التكاليف.
تزداد سرعة اعتماد التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي. وفقًا لـ جارتنروبحلول عام 2028، من المتوقع أن تتضمن 33% من تطبيقات المؤسسات الذكاء الاصطناعي المستقل، وهو ارتفاع حاد من أقل من 1% في عام 2024. وعلى الرغم من هذا الزخم، لا يزال الطريق إلى النشر الكامل وعر. في حين قفزت نسبة الشركات التي تدير برامج تجريبية مستقلة للذكاء الاصطناعي من 37٪ في أواخر عام 2024 إلى 65٪ في أوائل عام 2025، تمكنت 11٪ فقط من تنفيذ هذه الأنظمة بالكامل بسبب التحديات المستمرة.
إن توسيع نطاق سير عمل الذكاء الاصطناعي للاستخدام المؤسسي ليس بالأمر الهين. تتعثر العديد من المنصات عندما يتعلق الأمر بإدارة تعقيدات العمليات واسعة النطاق. بالإضافة إلى معالجة الحجم الهائل، تحتاج المؤسسات إلى تتبع في الوقت الفعلي لأحمال العمل الموزعة لتحديد أعطال التنفيذ وإصلاحها بسرعة، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل. لسوء الحظ، غالبًا ما يؤدي هذا إلى حلول مجزأة تقدم ديونًا فنية بمرور الوقت.
متطلبات البنية التحتية شاقة. أبلغت 86% من الشركات عن حاجتها إلى ترقيات لمجموعاتها التقنية الحالية لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بفعالية. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب 42٪ من المؤسسات الوصول إلى ثمانية مصادر بيانات أو أكثر لتنفيذ هذه العوامل بنجاح.
«نشهد نمطًا مثيرًا للقلق في تنفيذ الذكاء الاصطناعي للمؤسسات يذكرنا بالأيام الأولى لاعتماد السحابة - تدرك المؤسسات بوضوح أن التكامل السلس أمر ضروري، ومع ذلك يختار العديد منها الأساليب المرقعة التي ستثبت أنها مكلفة في المستقبل. لقد رأينا هذه القصة من قبل: البدء بالبنيات المخصصة وحلول النقاط يؤدي حتمًا إلى شبكة معقدة من الاتصالات التي تزداد صعوبة صيانتها وتوسيع نطاقها. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتطلب وصولاً غير مسبوق إلى أنظمة المؤسسات، فإن الوقت الحالي ليس هو الوقت المناسب لإنشاء الديون الفنية للغد «- ريتش والدرون، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Tray.ai.
تؤثر مشكلات قابلية التوسع هذه أيضًا على عمليات التكامل اللازمة لإدارة العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي بفعالية.
توفر معظم منصات الذكاء الاصطناعي تكامل API، لكن التعقيد يختلف على نطاق واسع. عادةً ما يعتمد التنسيق متعدد الوكلاء على الأنظمة المركزية لإدارة التفاعلات وتعيين المهام واتخاذ القرارات. في حين أن هذا النهج يبسط الإدارة، إلا أنه يمكن أن يخلق نقاط فشل فردية ويحد من قابلية التوسع. تقوم بعض المنصات بتجربة التنسيق اللامركزي، حيث يتواصل الوكلاء مباشرة مع بعضهم البعض، ولكن هذا يضيف طبقات من التعقيد لإدارة التفاعلات.
تشمل العقبات التقنية الأخرى حدود معدل واجهة برمجة التطبيقات والمصادقة عبر خدمات متعددة، مما يعقد التنسيق متعدد القفزات. تتفوق بعض المنصات في تكييف سير العمل ديناميكيًا بناءً على ملاحظات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال دمج أدوات تصحيح الأخطاء وتتبع الخطوات وتحليلات الاستخدام لمراقبة سير العمل ومعالجة الاختناقات يمثل تحديًا مستمرًا.
الحوكمة هي مجال مهم آخر حيث تفشل العديد من المنصات.
تظل الحوكمة نقطة ضعف لمعظم منصات سير عمل الذكاء الاصطناعي. وضعت 25% فقط من الشركات التي دمجت الذكاء الاصطناعي في عملياتها الأساسية أطر حوكمة لمعالجة المخاطر. هذا يؤكد الفجوة بين التبني والرقابة المناسبة.
تفتقر العديد من المنصات إلى تسجيل التدقيق وميزات التفسير المطلوبة لتلبية معايير الحوكمة الصارمة. لا يزال إنشاء المساءلة الواضحة وعمليات صنع القرار ومسارات التدقيق طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي يمثل تحديًا كبيرًا.
«تعاني الشركات من الذكاء الاصطناعي في الظل. يستخدم الموظفون أدوات الذكاء الاصطناعي غير المصرح بها ويعرضون هذه المنظمات لتسريب البيانات. فجأة، أصبحت بعض المستندات التي تم تحسينها باستخدام أداة الذكاء الاصطناعي بمثابة علف لمحرك التوصية بشأن بيئة التطوير المتكاملة لشخص آخر» - مارتن بوهر، الرئيس التنفيذي لشركة Tyk.
يضيف الامتثال التنظيمي طبقة أخرى من التعقيد. يجب أن تتكيف المنصات مع اللوائح المختلفة عبر الولايات القضائية، مما يتطلب أطر حوكمة معيارية، ورسم خرائط ديناميكية للسياسات، وقدرات مثل توطين البيانات.
حتى مع تخصيص 68% من الشركات لأكثر من 500,000 دولار سنويًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، تظل كفاءة التكلفة نقطة شائكة. غالبًا ما تؤدي نماذج الترخيص التقليدية إلى نفقات غير متوقعة مثل مقاييس الاستخدام، مما يجعل الميزانية الفعالة تحديًا.
النهج المجزأة تزيد من تضخيم التكاليف. بدون أدوات مرئية سهلة الاستخدام أو قوالب معدة مسبقًا، تضطر المؤسسات إلى الاعتماد بشكل كبير على التطوير المخصص والخبرة الفنية. لا يؤدي هذا إلى تأخير الوقت إلى القيمة فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى زيادة التكلفة الإجمالية للملكية.
ومع ذلك، لا تزال هناك علامات النجاح. أبلغت حوالي 74% من الشركات عن تحقيق عوائد على استثماراتها المولدة في مجال الذكاء الاصطناعي، ومن بين المستخدمين الأوائل، شهدت 86% زيادة في الإيرادات بنسبة 6% بعد نشر مبادرات الذكاء الاصطناعي التوليدية. ومع ذلك، فإن تحقيق هذه المكاسب غالبًا ما يأتي باستثمارات أولية كبيرة والحاجة إلى الدعم الفني المستمر - الموارد التي تكافح العديد من المنصات لتوفيرها بكفاءة.
يرسم سوق التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي خطًا واضحًا بين المنصات التي تفي بوعودها وتلك التي تتعثر بسبب التحديات المتأصلة. إن فهم نقاط القوة وأوجه القصور هذه يساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل عند الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. هذا السياق يؤكد السبب ملفات prompts.ai النهج الموحد مؤثر للغاية.
prompts.ai يعالج تحديات المؤسسة الرئيسية بشكل مباشر. من خلال الجمع بين الوصول إلى أكثر من 35 شركة LLMs رائدة - مثل GPT-4 و Claude و LLama و Gemini - في واجهة واحدة، فإنه يزيل أوجه القصور في التوفيق بين الأدوات المتعددة. لا يؤدي هذا الدمج إلى تبسيط سير العمل فحسب؛ بل يوفر أيضًا فوائد مالية كبيرة. تدعي المنصة أنها تخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة 98٪ وتقلل النفقات بنسبة 95٪ في أقل من 10 دقائق، كل ذلك مع استبدال الأدوات غير المتصلة.
قدم الرئيس التنفيذي ستيفن سيمونز مثالًا مقنعًا لكيفية ترجمة هذه الكفاءة إلى نتائج في العالم الحقيقي:
«مخرجة إبداعية حائزة على جائزة إيمي، اعتادت أن تقضي أسابيع في العرض في 3D Studio وشهرًا في كتابة مقترحات الأعمال. من خلال LoRas وسير العمل الخاص بـ Prompts.ai، يقوم الآن بإكمال العروض والمقترحات في يوم واحد - لا مزيد من الانتظار، ولا مزيد من الضغط على ترقيات الأجهزة».
تلعب أداة مقارنة LLM الخاصة بالمنصة أيضًا دورًا حيويًا، حيث تمكن الفرق من تحسين الإنتاجية بعشرة أضعاف من خلال اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات حول اختيار النموذج. تعمل هذه العملية المبسطة على تحويل المهام مثل العرض وإعداد الاقتراح، وتقليص الجداول الزمنية من أسابيع إلى يوم واحد فقط.
من ناحية أخرى، تواجه العديد من المنصات المنافسة قيودًا هيكلية تعيق قابليتها للتوسع. تبلغ أنظمة LLM متعددة الوكلاء، حتى عند استخدام نماذج متقدمة مثل GPT-4o و Claude-3، عن معدلات فشل تتجاوز 60٪. أطر مثل ChatDev والأسوأ من ذلك، حيث تجاوزت معدلات الفشل 66٪، مما يسلط الضوء على صعوبات إدارة بنيات الوكلاء الموزعين.
غالبًا ما تعاني هذه المنصات من مشكلات مثل سلاسل الأخطاء وسوء التنسيق وعمليات التسليم الهشة بين الوكلاء. تؤدي المشكلات مثل ارتباك الأدوار ونقص الذاكرة المدمجة والتحقق غير الكافي إلى إنشاء نقاط فشل متعددة مع توسع الأنظمة. في المقابل، تقلل أساليب الذكاء المركزي من الحاجة إلى إعادة التكوين المستمر عبر المهام المتنوعة.
في ما يلي مقارنة بين هذه الاختلافات جنبًا إلى جنب:
الحوكمة هي مجال آخر حيث prompts.ai تبرز. في حين أنه يوفر مسارات تدقيق على مستوى المؤسسة وميزات الامتثال، إلا أن العديد من المنافسين يفتقرون إلى تدابير الحوكمة القوية هذه. التكامل هو أيضًا عامل تمييز؛ prompts.ai يوفر اتصالات سلسة بأدوات الأعمال المستخدمة على نطاق واسع، بينما تتطلب المنصات الأخرى غالبًا مهارات متخصصة للحفاظ على سير العمل.
يعكس السوق الأوسع إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي. أبلغت حوالي 74% من الشركات عن تحقيق عوائد على استثماراتها، مع ملاحظة المستخدمين الأوائل زيادة في الإيرادات بنسبة 6% بعد نشر هذه التقنيات. ومع ذلك، يعتمد تحقيق مثل هذه النتائج على أساس منصة قوي يعطي الأولوية للموثوقية وشفافية التكلفة والتنسيق الموحد على الأنظمة المجزأة متعددة الوكلاء.
تشير الأدلة إلى مزايا نهج الوكيل الواحد الموحد. من خلال دمج التفكير والتنفيذ والتحقق في نظام واحد متماسك، يمكن للمؤسسات توسيع نطاق تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية مع الحفاظ على الحوكمة والتحكم في التكاليف. يتماشى هذا تمامًا مع نموذج التنسيق القابل للتطوير والموثوق الذي تمت مناقشته سابقًا.
يمكن أن يعني اختيار منصة التشغيل الآلي المناسبة لسير العمل بالذكاء الاصطناعي الفرق بين تحقيق قابلية التوسع السلسة والتعامل مع التعقيد غير الضروري. من خلال الجمع بين أدوات الذكاء الاصطناعي الأساسية معًا تحت منصة واحدة، prompts.ai يعالج قضايا الأدوات المجزأة والتكاليف غير المتوقعة والثغرات في الحوكمة التي تواجهها العديد من المنظمات.
مع إمكانية الوصول إلى أكثر من 35 شركة LLM رائدة من خلال واجهة واحدة آمنة، prompts.ai يبسط اعتماد الذكاء الاصطناعي. يضمن نظام TOKN الائتماني للدفع أولاً بأول إدارة شفافة للتكاليف، بينما توفر الحوكمة على مستوى المؤسسة الرقابة التي تحتاجها الشركات. التكامل مع أدوات مثل Slack، Gmail، و تريلو السماح للمستخدمين بإعداد عمليات سير العمل الآلية دون عناء، مما يجعل الذكاء الاصطناعي عمليًا ويمكن الوصول إليه للفرق من جميع الأحجام.
تأثير المنصة واضح: أبلغ المستخدمون عن تخفيضات كبيرة في التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية. مع تصنيف مستخدم مرتفع يبلغ 4.8/5، prompts.ai يجمع بشكل فعال بين الميزات المتقدمة وسهولة الاستخدام.
بالنسبة للمؤسسات التي تتطلع إلى توسيع نطاق عمليات الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي، فإن الحل المركزي هو المفتاح. Prompts.ai يقدم نهجًا موحدًا للأتمتة والوصول والرؤية، مما يمكّن المؤسسات من تجاوز التجريب وتبني الذكاء الاصطناعي كجزء أساسي من عملياتها.
يجعل Prompts.ai الاتصال بأدواتك الحالية أمرًا سهلاً من خلال واجهة برمجة تطبيقات موحدة، والتي تعمل بسلاسة مع منصات مثل CRMs و ERPs وأنظمة التجارة الإلكترونية. من خلال الاستفادة من واجهات برمجة التطبيقات وخطافات الويب وطرق التكامل القياسية الأخرى، فإنها تضمن تدفقًا سلسًا وموثوقًا للبيانات عبر البنية التحتية لشركتك.
يزيل هذا النهج العقبات غير الضرورية، مما يتيح لك تبسيط العمليات وأتمتة سير العمل ودمج العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مباشرة في أنظمتك الحالية. سواء كنت تتعامل مع مشاركة العملاء أو تعمل على تحسين العمليات الداخلية، يضمن Prompts.ai أن التكامل بسيط وقابل للتطوير.
يركز Prompts.ai بشدة على الحوكمة والامتثال، ويزود المستخدمين بـ أدوات قوية لإدارة القواعد وهيكلة البيانات وتقييم المخاطر بفعالية. تسهل المنصة تتبع التغييرات التنظيمية في الوقت الفعلي، مما يضمن التوافق مع المعايير العالمية مثل GDPR وغيرها من الإرشادات الخاصة بالصناعة.
كما أنه يدعم المعالجة الآمنة للبيانات عبر الحدود ويتضمن ميزات مثل الإشراف على المحتوى وأطر الحوكمة، كل ذلك مع ترك نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية دون تغيير. يسمح هذا النهج للمؤسسات بدعم المعايير الأخلاقية والقانونية مع توسيع عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بسلاسة.
ال نظام TOKN للدفع أولاً بأول يوفر طريقة مباشرة لإدارة التكاليف من خلال فرض رسوم فقط على الرموز أو التفاعلات التي تستخدمها. هذا يضمن بقاء نفقاتك شفافة وسهلة التنبؤ بها. على عكس خطط الاشتراك الثابتة التقليدية، يلغي هذا النموذج الحاجة إلى الدفع مقابل السعة غير المستخدمة، مما يتيح لك تركيز ميزانيتك على ما تحتاج إليه بالضبط.
هذا النهج مفيد بشكل خاص للشركات ذات أعباء العمل المتغيرة. من خلال مزامنة التكاليف مع الاستخدام الفعلي، يمكن للشركات تكييف ميزانياتها حسب الحاجة، وتجنب الإنفاق الزائد، والحفاظ على سيطرة أكبر على نفقاتها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
