Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل حلول سير العمل بالذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل فرق التعلم الآلي من خلال تقليل الوقت المستغرق في المهام المتكررة مثل مراقبة النماذج وإعادة التدريب وفحوصات جودة البيانات. تستعرض هذه المقالة Prompts.ai، فيلوم، زابير، و UiPath لتحديد أفضل منصة لتبسيط سير العمل وتحسين الحوكمة وإدارة التكاليف. إليك ما تحتاج إلى معرفته:
مقارنة سريعة:
يعتمد اختيار الأداة المناسبة على خبرة فريقك وأهدافه وبنيته التحتية. تعمق في المقالة الكاملة للحصول على رؤى مفصلة.
مقارنة حلول سير العمل بالذكاء الاصطناعي: Prompts.ai مقابل فيلوم مقابل زابير مقابل UiPath
يجمع Prompts.ai أكثر من 35 نموذجًا من أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي - بما في ذلك GPT، كلود، لاما، و الجوزاء - في منصة واحدة آمنة وموحدة، مما يزيل متاعب التوفيق بين أدوات متعددة ومفاتيح API. باستخدام هذا الإعداد، يمكن لفرق التعلم الآلي بسهولة مقارنة النماذج جنبًا إلى جنب داخل مساحة عمل واحدة، مما يبسط عملية تحديد النموذج الأنسب لمهمة معينة.
تتجاوز المنصة مجرد نماذج اللغة، حيث توفر تكاملاً سلسًا مع تطبيقات الأعمال الرئيسية مثل سلاك، Gmail، و تريلو. يسمح هذا للفرق بأتمتة عمليات سير العمل عبر أدواتها الحالية. بالنسبة للجيل المرئي والفيديو، يدعم Prompts.ai مجموعة متنوعة من الأدوات الإبداعية، مثل منتصف الرحلة الإصدار 7، جوجل ديب مايند إيماجيفإكس، فلوس 1، ريف إيه آي، شركة كلينج للذكاء الاصطناعي، لوما إيه آي، و جوجل ديب مايند Veo2. تعمل هذه الميزات على تمكين الفرق الإبداعية والتقنية من إدارة المشاريع متعددة الوسائط من مركز مركزي واحد، وتبسيط جهودها.
يأتي المثال المقنع لهذا التكامل من أبريل 2025، عندما استخدم يوهانس الخامس Prompts.ai لإنشاء فيديو ترويجي لـ بريتلينغ والقوات الجوية الفرنسية. من خلال الجمع بين أدوات مثل ميدجورني V7 وجوجل ديب مايند وإيماجيفإكس وفلوكس 1 من خلال واجهة المستخدم المريحة، حقق سير عمل سلس. أدى هذا النهج الموحد إلى التخلص من الحاجة إلى عمليات نقل الملفات يدويًا وحل تحديات التوافق وإنتاج رسوم متحركة مصقولة وغامرة بسهولة.
يعمل Prompts.ai على تبسيط عمليات سير العمل المعقدة من خلال تحويل المهام المتناثرة إلى عمليات قابلة للتطوير تعتمد على الذكاء الاصطناعي ويمكن تكرارها عبر الأقسام. من توجيه المهام بين خدمات الذكاء الاصطناعي إلى تبسيط اتصالات الفريق والتخطيط، يحدث كل شيء من خلال واجهة مركزية.
في فبراير 2025، أظهر يوهانس ف. قدرات المنصة من خلال إنشاء BMW فيديو مفهوم السيارة. بدأ بتصميم تم إنشاؤه في Midjourney V7، وقام بتدريب نموذج LoRa للتكيف البيئي، وقام بتجميع الفيديو النهائي - كل ذلك داخل Prompts.ai. سمح له هذا التنسيق المبسط من البداية إلى النهاية بتجميع عمليات سير العمل المعقدة معًا دون الحاجة إلى رمز تكامل مخصص. مع تزايد تعقيد عمليات سير العمل، يصبح وجود منصة تضمن التنفيذ السلس مع الحفاظ على التحكم أمرًا ضروريًا.
تم تصميم Prompts.ai مع وضع احتياجات المؤسسة في الاعتبار، مما يوفر تدفقات عمل آمنة ومتوافقة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. استنادًا إلى أطر مثل SOC 2 Type II و HIPAA و GDPR، تعطي المنصة الأولوية لأمن البيانات والحوكمة. في يونيو 2025، أكملت Prompts.ai تدقيق SOC 2 Type II، مما عزز التزامها بحماية البيانات.
توفر المنصة للفرق رؤية كاملة لجميع تفاعلات الذكاء الاصطناعي من خلال أدوات الحوكمة المركزية. تتوفر تحديثات في الوقت الفعلي حول الوضع الأمني عبر مركز الثقة على https://trust.prompts.ai/، مما يضمن قدرة المؤسسات على مراقبة الامتثال والحفاظ عليه دون عناء.
يتضمن Prompts.ai طبقة FinOps مضمنة تتعقب استخدام الرمز المميز في الوقت الفعلي، مما يساعد المؤسسات على البقاء في حدود الميزانية. يمكن للفرق تعيين حدود استخدام محددة للمشاريع أو الأقسام، مما يمنع تجاوزات التكاليف غير المتوقعة. من خلال تقديم تتبع مفصل للتكاليف، تمكن المنصة الشركات من مواءمة نفقات الذكاء الاصطناعي مع النتائج الملموسة وتحديد المجالات التي يمكن فيها خفض التكاليف، مما يضمن إنفاقًا أكثر ذكاءً في جميع المجالات.
يجمع Vellum AI بين التجريب والتحليل والنشر والمراقبة في منصة واحدة متماسكة. تم تصميمه خصيصًا لصياغة الوكلاء الذين يعملون بنظام LLM وسير العمل، وهو يتكامل بسلاسة مع أنظمة الأعمال الحالية. هذا يجعل من السهل على الفرق تحسين أدوات التعلم الآلي الحالية والبنية التحتية بقدرات الذكاء الاصطناعي.
إحدى الميزات البارزة هي برومبي بيلدر، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء المطالبات وتعديلها وتنقيحها في الوقت الفعلي - دون الحاجة إلى مهارات الترميز. وهو يدعم تسلسل المطالبات المتعددة وإضافة المتغيرات ومعاينة الاستجابات من نماذج مختلفة وضبط المخرجات قبل النشر. تسهل هذه العملية المبسطة إنشاء عمليات سير عمل معقدة ومتعددة الخطوات، كل ذلك داخل بيئة موحدة.
يأخذ Vellum تنسيق سير العمل إلى المستوى التالي من خلال الجمع بين الهندسة السريعة وأدوات التعاون وإمكانيات التنسيق في مساحة عمل واحدة. يعمل هذا الإعداد على تمكين الفرق من تصميم واختبار وإطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي متعددي الخطوات من مركز مركزي. باستخدام أوصاف اللغة الطبيعية، يمكن للفرق تحويل الأفكار بسرعة إلى عمليات سير عمل للذكاء الاصطناعي تعمل بكامل طاقتها.
بالنسبة لفرق المؤسسات والمجموعات الهندسية التي تهدف إلى أتمتة المهام المتكررة أو نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المتطورين، تقدم Vellum البنية التحتية اللازمة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة. وقد تلقت أيضًا ثناءً كبيرًا من المستخدمين على منصات المراجعة المختلفة.
تم تصميم Vellum مع وضع الحوكمة في الاعتبار، حيث يقدم ميزات مثل الإصدار الفوري وتنسيق سير العمل لتلبية الاحتياجات التنظيمية والمساءلة. ال برومبي بيلدر ينشئ مسارًا للتدقيق، مما يضمن إمكانية التكرار والشفافية طوال عملية التطوير. تدعم مساحة العمل التعاونية هذه التطوير الخاضع للرقابة، مما يسمح للمؤسسات بتحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الامتثال.
تتوافق ميزات الحوكمة هذه مع مبادئ MLOPS من خلال تمكين توثيق النموذج وقابلية الشرح وتتبع التغيير - المتطلبات الرئيسية للالتزام بالمعايير التنظيمية. من خلال دمج هذه القدرات، تضمن Vellum أن المنظمات يمكنها إدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بمسؤولية وفعالية.
يعمل Zapier على توسيع إمكانيات سير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال ربط أكثر من 8000 تطبيق بسلاسة، بما في ذلك CRMs وقواعد البيانات وأدوات التسويق ومنصات الاتصال - كل ذلك دون الحاجة إلى رمز مخصص. تعمل ميزة AI Actions الخاصة بها على دمج الخطوات المستندة إلى GPT مثل التلخيص والترجمة وإثراء البيانات مباشرة في عمليات سير العمل الآلية. بالإضافة إلى ذلك، يوفر AI by Zapier وصولاً مدمجًا إلى الدردشة GPT، مما يلغي الحاجة إلى مفتاح API. على سبيل المثال، يمكن تحويل فكرة فيديو تمت مشاركتها في Slack إلى مطالبة محسّنة، تتم معالجتها بواسطة المدرج لإنشاء الفيديو، ثم إرساله مرة أخرى إلى Slack كإشعار. على الرغم من فعاليتها، إلا أن ميزات الذكاء الاصطناعي في Zapier ليست مضمنة بعمق في سير عمل التعلم الآلي مقارنة ببعض المنصات المتخصصة.
تعمل Zapier على تمكين الفرق من تبسيط عمليات التشغيل الآلي متعددة الخطوات باستخدام أدوات مثل أداة إنشاء Copilot ووكلاء Zapier. يمكن لفرق التسويق استخدام هذه الميزات لصياغة ملخصات الحملة، وإنشاء محتوى خاص بالقناة يلتزم بإرشادات العلامة التجارية، وتوجيه المواد للموافقة عليها، ونشر الأصول النهائية تلقائيًا. بالنسبة للمبيعات وعمليات RevOps وفرق الدعم، يتيح Zapier إثراء العملاء المحتملين وتوجيه العملاء المحتملين ذوي النوايا العالية استنادًا إلى درجات الذكاء الاصطناعي وأتمتة فرز التذاكر وتلخيص ملاحظات العملاء وتحديث CRMs. توفر ميزة الجداول الخاصة بها طريقة مرنة لتنظيم بيانات الأتمتة. بينما تتفوق Zapier في إدارة التشغيل الآلي العام لسير العمل بالذكاء الاصطناعي، إلا أنها لا توفر نفس المستوى من التخصيص أو التعقيد لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي المتقدمين مثل بعض المنصات الأصلية الجديدة للذكاء الاصطناعي. بدلاً من ذلك، فإنه يكمل سير العمل الحالي من خلال تعزيز الكفاءة دون استبدال حلول تصميم الذكاء الاصطناعي الأكثر تخصصًا.
تسعير Zapier واضح ومباشر، ويقدم خيارات مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات المختلفة. تتضمن الخطة المجانية 100 مهمة شهريًا، بينما تفتح خطة Pro، بسعر 29.99 دولارًا شهريًا، Zaps متعددة الخطوات وعمليات تكامل التطبيقات المتميزة غير المحدودة. تبلغ تكلفة خطة الفريق 103.50 دولارًا شهريًا لما يصل إلى 25 مستخدمًا، كما تتوفر أسعار مخصصة للمؤسسات. تعكس تعليقات المستخدمين الرضا القوي، مع تقييمات 4.5 من أصل 5 على G2 و4.7 من أصل 5 على كابتيرا. ومع ذلك، أشار المستخدمون إلى أن التكاليف يمكن أن ترتفع بشكل كبير مع تعقيد سير العمل وزيادة الحجم - وهو أمر يجب أخذه في الاعتبار لمشاريع التعلم الآلي ذات المتطلبات الأكثر تطلبًا.
تجمع UiPath بين روبوتات RPA ونماذج الذكاء الاصطناعي والتعاون البشري بسلاسة من خلال منصة Orchestrator، مما يتيح تدفقات عمل التعلم الآلي من البداية إلى النهاية. باستخدام أدوات مثل AI Fabric و Agentic Automation، فإنه يسمح للروبوتات باتخاذ قرارات تتماشى مع قواعد العمل، بينما يقوم عامل الشفاء الخاص به تلقائيًا بتحديد وإصلاح اضطرابات سير العمل.
يعزز UiPath أيضًا قدرات معالجة البيانات. من خلال الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكتابة اليدوية وتحليل المستندات الطويلة، فإنه يدير البيانات غير المهيكلة بكفاءة. على سبيل المثال، أوميغا للرعاية الصحيةأدى نشر أدوات UiPath إلى توفير آلاف ساعات العمل كل شهر.
فيما يلي نظرة فاحصة على الميزات والقيود البارزة لكل منصة:
Prompts.ai يتألق من خلال دمج أكثر من 35 نموذجًا للغات الكبيرة من الدرجة الأولى في واجهة واحدة مبسطة. إنه يوفر حوكمة على مستوى المؤسسة وتتبع تكاليف FinOps في الوقت الفعلي، مما يجعله خيارًا ممتازًا لتقليل انتشار الأدوات وخفض التكاليف - حتى 98٪ في بعض الحالات.
فيلوم تم تصميمه لإدارة تدفقات عمل الوكلاء المعقدة التي تعمل بنظام LLM، مما يوفر حلاً شاملاً للتجربة والنشر والمراقبة. غالبًا ما تشيد الفرق الهندسية بوظائفها، لكن ميزاتها المتقدمة تتطلب خلفية تقنية قوية. بالإضافة إلى ذلك، فإن أسعار خطط بدء التشغيل والمشاريع الخاصة بها ليست متاحة بسهولة وتتطلب استفسارات مباشرة.
زابير يوفر التشغيل الآلي الذي يمكن الاعتماد عليه بدون تعليمات برمجية مع اتصالات بآلاف التطبيقات، مما يجعله سهل الاستخدام للجماهير غير التقنية. ومع ذلك، غالبًا ما تبدو قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وكأنها إضافات وليست ميزات أساسية، ويمكن أن يؤدي توسيع نطاق سير العمل إلى ارتفاع التكاليف.
يمكن لهذه المقارنات توجيه الفرق في اختيار النظام الأساسي الذي يتوافق مع أهدافهم وخبراتهم الفنية.
عند اختيار حل لسير العمل بالذكاء الاصطناعي، من الضروري مواءمة قرارك مع الخبرة الفنية لفريقك والبنية التحتية الحالية والأولويات الاستراتيجية. Prompts.ai تتميز بقدرتها على تبسيط الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا من أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مع ضمان الحوكمة على مستوى المؤسسة وتوفير التكاليف بشكل كبير - مما قد يقلل النفقات بنسبة تصل إلى 98٪. بالنسبة للمؤسسات التي تعاني من انتشار الأدوات، توفر منصتها المركزية تتبع FinOps في الوقت الفعلي ومقارنات النماذج ومسارات التدقيق التي تطلبها فرق الامتثال. إنه خيار مثالي لفرق علوم البيانات ومراكز التميز في الذكاء الاصطناعي وبناء مطوري المنتجات تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، لأنه يزيل متاعب إدارة الاشتراكات المتعددة.
منصات مختلفة تلبي الاحتياجات المختلفة. فيلوم هو الأنسب للمؤسسات التي تركز على الهندسة والتي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كمكون أساسي للبنية التحتية لمنتجاتها، مما يوفر تنسيقًا قويًا للعمليات على مستوى الإنتاج. زابيرمن ناحية أخرى، تم تصميمه للفرق غير التقنية التي تهدف إلى أتمتة العمليات التجارية عبر مجموعة واسعة من التطبيقات، على الرغم من أن قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة به تعد إضافة أكثر من كونها ميزة مركزية. وفي الوقت نفسه، UiPath يعد مناسبًا جدًا للمؤسسات التي تستثمر بكثافة في برامج RPA، حيث توفر أدوات لدمج نماذج التعلم الآلي مع الأنظمة القديمة.
ضع في اعتبارك ما إذا كانت عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي في صميم عملياتك أم أنها مجرد مكمل لجهود الأتمتة الحالية. إذا كان هدفك هو تركيز الوصول إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، وفرض الحوكمة عبر الفرق، والحفاظ على شفافية التكلفة مع توسيع نطاق مبادرات التعلم الآلي، Prompts.ai يقدم حلاً فعالاً وكفؤًا. من خلال تبسيط إدارة سير العمل وضمان وضوح التكلفة، تسمح هذه المنصات للفرق بإعادة توجيه تركيزها من المهام الروتينية إلى الابتكار الهادف.
يوفر Prompts.ai طريقة بسيطة الدفع أولاً بأول هيكل التسعير، المصمم لإبقاء التكاليف واضحة ويمكن التنبؤ بها. يتم فرض رسوم على المستخدمين فقط بناءً على الاستخدام الفعلي، دون أي رسوم خفية أو تكاليف مفاجئة.
من خلال رؤى الاستخدام الشاملة، تحصل المؤسسات على الأدوات التي تحتاجها لتتبع نفقات سير عمل الذكاء الاصطناعي والتحكم فيها، مما يضمن إدارة الميزانيات بكفاءة مع الحفاظ على الأداء الأمثل.
يبرز Vellum كخيار قوي للفرق الهندسية، حيث يقدم إدارة المخططات المتقدمة، مزامنة بيانات يمكن الاعتماد عليها، و القابلية للتطوير. تساعد هذه الأدوات الفرق على إدارة عمليات سير عمل البيانات المعقدة ودمج أنظمة متعددة بسهولة - المتطلبات الأساسية للمشاريع التقنية المليئة بالبيانات.
باستخدام هذه الميزات، يمكن للمهندسين تبسيط سير العمل وتعزيز العمل الجماعي والتعامل مع مهام التعلم الآلي واسعة النطاق بكفاءة. هذا يجعل Vellum موردًا قيمًا لمعالجة المتطلبات الفنية المعقدة.
يعمل Zapier جيدًا لمهام التشغيل الآلي المباشرة القائمة على القواعد، مما يجعله أداة مفيدة لتبسيط عمليات سير العمل المتكررة. ومع ذلك، فإنها تفشل عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع الاحتياجات الأكثر تقدمًا مثل تنسيق نماذج الذكاء الاصطناعي، أو تمكين التعلم التكيفي، أو دعم صنع القرار الديناميكي. هذه القدرات ضرورية لإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة وضمان التكامل السلس عبر الأنظمة المعقدة.
