Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعمل تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي على تحويل المهام غير المتصلة إلى أنظمة متزامنة ومؤتمتة. على عكس التشغيل الآلي للمهام الأساسية، تدير المزامنة تسلسل وتفاعل العمليات المتعددة، مما يؤدي إلى إنشاء عملية موحدة. يعمل هذا النهج على تحسين الكفاءة وتسريع القرارات وتقليل الأخطاء من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي والبيانات والموارد.
بحلول عام 2025، من المتوقع أن تتبنى 50٪ من الشركات منصات تنسيق الذكاء الاصطناعي، مما يوفر ميزة تنافسية في سوق سريع التطور.
يعتمد تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي على الأدوات المتقدمة التي تتيح التدفق السلس للبيانات والمعالجة القابلة للتطوير والتنسيق الذكي. تعمل هذه التقنيات على تحويل عمليات الأعمال الثابتة إلى أنظمة ديناميكية قادرة على التكيف مع التغييرات على الفور. دعونا نتعمق في المكونات الرئيسية - مثل خطوط أنابيب البيانات والحوسبة السحابية - التي تقود هذا التحول.
تعد خطوط أنابيب البيانات العمود الفقري لأنظمة الوقت الفعلي، حيث تنقل المعلومات بسرعة إلى التطبيقات الهامة. ومن خلال الاستفادة من بنيات ناقل الرسائل، تضمن خطوط الأنابيب هذه التقاط البيانات ونقلها في الوقت الفعلي.
إن تأثير استيعاب البيانات في الوقت الفعلي مذهل، خاصة في البيئات عالية المخاطر. على سبيل المثال، تستخدمه المؤسسات المالية للكشف عن الاحتيال في غضون أجزاء من الثانية من المعاملة. بصفته كاميرون آرتشر، رئيس قسم النمو في تاينيبيرد، يضعها:
«البيانات في الوقت الفعلي تسبب الإدمان. بمجرد البدء في إنشاء خطوط بيانات في الوقت الفعلي تعمل على تشغيل حالات الاستخدام المدرة للدخل، فلن تعود أبدًا.»
تكمل موصلات API خطوط الأنابيب هذه من خلال تمكين الأنظمة المختلفة من التواصل بسلاسة. تعمل واجهات برمجة التطبيقات كطبقة تكامل، وتسمح لأدوات متنوعة بالعمل كنظام واحد متماسك، يربط مصادر البيانات المختلفة دون احتكاك.
تسلط الأمثلة العملية الضوء على قيمة هذه التقنيات. يستخدم تجار التجزئة، على سبيل المثال، استيعاب البيانات في الوقت الفعلي لدمج الأفكار من أنظمة نقاط البيع ومنصات التجارة الإلكترونية وسلاسل التوريد، وتحسين إدارة المخزون وتلبية طلبات العملاء المتغيرة. من ناحية أخرى، تستخدم شركات الطيران أجهزة استشعار إنترنت الأشياء وخطوط الأنابيب في الوقت الفعلي لتتبع الأمتعة والأصول، والحد من التأخير وتعزيز رضا العملاء.
لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة، يجب على الشركات مواءمة خطوط أنابيب البيانات مع أهدافها، وضمان أنها قابلة للتطوير والتنظيم الجيد ويمكن الوصول إليها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد تنفيذ أطر مراقبة قوية في اكتشاف الأخطاء مبكرًا والحفاظ على جودة البيانات طوال العملية.
بينما تدير خطوط أنابيب البيانات وواجهات برمجة التطبيقات تدفق المعلومات، توفر الحوسبة السحابية القوة اللازمة للتعامل مع متطلبات سير عمل الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تفشل البنية التحتية التقليدية عند مواجهة احتياجات الحوسبة المكثفة للذكاء الاصطناعي والارتفاعات غير المتوقعة في حركة مرور البيانات. تعمل الحلول السحابية الحديثة، المصممة مع وضع قابلية التوسع في الاعتبار، على معالجة هذه التحديات بشكل مباشر.
من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي في الحوسبة السحابية إلى 104.6 مليار دولار بحلول عام 2027، بمعدل نمو قدره 30.5٪ سنويًا. يعكس هذا النمو كيف تجعل المنصات السحابية أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة متاحة دون مطالبة الشركات بالاستثمار بكثافة في الأجهزة. تعمل الحوسبة الموزعة على تضخيم ذلك من خلال تمكين التحجيم الأفقي، مما يحسن استخدام الموارد ويقلل الوقت اللازم للتدريب والاستدلال.
توفر المنصات السحابية توسعًا ديناميكيًا للموارد، مما يسمح لسير العمل بالتكيف مع ارتفاع الطلب تلقائيًا. تعرض أمثلة من العالم الحقيقي قابلية التوسع هذه: نيتفليكس يستخدم أنظمة السحابة الموزعة لتخصيص المحتوى لملايين المستخدمين، بينما أوبن إيه آي يقوم بتدريب نماذج GPT الضخمة عبر آلاف وحدات معالجة الرسومات بالتوازي، ويتعامل مع مليارات المعلمات بكفاءة.
تعتمد هذه المنصات أيضًا على البنية التحتية القائمة على وحدة معالجة الرسومات لاستضافة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها، مما يضمن معالجة متوازية سريعة وواسعة النطاق.
تعمل منصات التنسيق كمحور تحكم لعمليات سير العمل في الوقت الفعلي، حيث تدمج الأدوات المختلفة في نظام موحد. فهي تجمع بين ميزات مثل معالجة اللغة الطبيعية وسير العمل متعدد الوسائط والتعاون في الوقت الفعلي لتبسيط التشغيل الآلي.
على سبيل المثال، تقوم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بمعالجة كميات هائلة من البيانات النصية لتوليد استجابات تشبه استجابات الإنسان. تسمح منصات الذكاء الاصطناعي بدون كود للمستخدمين الذين ليس لديهم خبرة في الترميز ببناء ونشر تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي، مما يجعل الأتمتة متاحة عبر المؤسسات.
مثال على هذه المنصة هو prompts.ai، والتي تجمع بين روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وإنشاء المحتوى الإبداعي والنماذج الأولية من رسم إلى صورة. كما أنه يتكامل بسلاسة مع LLMs، مما يوفر التعاون في الوقت الفعلي وإعداد التقارير الآلية وسير العمل متعدد الوسائط. حتى أن المنصة تتعقب استخدام الرمز المميز من خلال نموذج الدفع أولاً بأول، مما يضمن كفاءة التكلفة.
تعمل التقنيات الإضافية على تحسين قدرات التنسيق. تستخدم المعالجة الذكية للمستندات (IDP) التعلم الآلي والتعرف الضوئي على الحروف لاستخراج البيانات من المستندات، بينما تحاكي الأتمتة الروبوتية للعمليات (RPA) الإجراءات البشرية للتعامل مع المهام المتكررة. تعمل هذه الأدوات معًا لاستبدال عمليات سير العمل الصارمة بعمليات ديناميكية تعتمد على التعلم الآلي وتستجيب في ثوانٍ بدلاً من ساعات.
اعتماد هذه الأدوات ينمو بسرعة. وفقًا لـ ماكينزي، 72% من الشركات تستخدم بالفعل حلول الذكاء الاصطناعي. على مدار العامين المقبلين، من المتوقع أن يرتفع اعتماد أدوات التشغيل الآلي لسير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي بنسبة 30٪، حيث تخطط 75٪ من الشركات للاستثمار في هذه التقنيات. أبلغت الشركات التي تستفيد من التشغيل الآلي للذكاء الاصطناعي عن زيادات في الإنتاجية تصل إلى 20٪.
تُظهر الاتجاهات أن الذكاء الاصطناعي يُستخدم بشكل متزايد لتحليل سير العمل وتحديد أوجه القصور واقتراح التحسينات. تعمل أدوات إنشاء السحب والإسقاط وقوالب سير العمل على تسهيل التشغيل الآلي للمستخدمين غير التقنيين. تعمل المؤسسات أيضًا على مزج التشغيل الآلي لسير العمل وتقنية RPA والذكاء الاصطناعي والمشغلات القائمة على الأحداث للتخلص من المهام اليدوية عبر العمليات.
كما لاحظ سام ألتمان:
«يستخدم الناس الذكاء الاصطناعي لإنشاء أشياء مذهلة.»
لا تعمل هذه الأدوات والتقنيات على تحسين المعالجة في الوقت الفعلي فحسب، بل تمهد الطريق أيضًا لحلول الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا والتي تعالج تحديات تجارية محددة. وهي تشكل معًا الأساس لأتمتة سير العمل في الوقت الفعلي، مما يمكّن الشركات من العمل بشكل أكثر كفاءة واستجابة.
بمجرد أن يكون لديك فهم قوي للأدوات الكامنة وراء التشغيل الآلي في الوقت الفعلي، فإن الخطوة التالية هي تخصيص تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات الفريدة لشركتك. يؤدي تخصيص عمليات سير العمل هذه إلى مواءمة إمكانات الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي مع أهدافك. يتضمن فهم عملياتك الحالية، وتنسيق مختلف وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتمكين فرقك من إنشاء حلول دون الحاجة إلى خبرة فنية عميقة.
تتمثل الخطوة الأولى في تخصيص تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي في تخطيط عملياتك الحالية. تُعرف هذه العملية باسم اكتشاف العملية، يحدد الاختناقات ويسلط الضوء على المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي فيها تعزيز الكفاءة. باستخدام النماذج المدركة للسياق، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين سير العمل باستمرار دون تحديثات يدوية مستمرة.
«تحسين عمليات الذكاء الاصطناعي يتعلق بتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التفكير والتكيف والعمل». - فلو كريفيلو، الرئيس التنفيذي
ابدأ بتحديد التحديات أو الفرص التشغيلية المحددة التي يمكن للذكاء الاصطناعي معالجتها. على سبيل المثال، شهدت العديد من المؤسسات مكاسب في الإنتاجية بنسبة 30-50٪ في العمليات المستهدفة بعد تنفيذ تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المخصصة.
في ما يلي مثال: قامت شركة تصنيع بتجديد عملية مراقبة الجودة الخاصة بها من خلال سير عمل مخصص للذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى خفض العيوب بنسبة 45٪ وتوفير أكثر من 2 مليون دولار سنويًا في مطالبات الضمان وتكاليف إعادة العمل. وبالمثل، خفضت شركة خدمات مالية الإدخال اليدوي للبيانات بنسبة 85٪ من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمتها القديمة ومنصات CRM الحديثة.
تتمثل الطريقة الجيدة لتحسين العملية في البدء بمشاريع تجريبية في المجالات غير الحرجة. قم بتعيين مقاييس أداء واضحة وصقل سير العمل مع تطور عملك. تضع هذه الجهود الأساس لسير العمل القابل للتطوير والتكيف، خاصة عندما يقترن بالتنسيق متعدد الوكلاء.
يتضمن التنسيق متعدد الوكلاء توزيع المهام المعقدة بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين، حيث يركز كل منهم على مسؤوليات محددة. من خلال تقسيم عبء العمل، يعزز هذا النهج الكفاءة مع السماح للوكلاء بالتعلم من بعضهم البعض والتكيف مع الظروف المتغيرة.
على سبيل المثال، خفضت شركات المحاماة التي تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء أوقات مراجعة العقود بنسبة 60٪ مع تحسين دقة تحديد المخاطر.
ما يجعل الأنظمة متعددة الوكلاء جذابة بشكل خاص هو قابليتها للتطوير. يمكنك توسيع سعة سير العمل ببساطة عن طريق إضافة المزيد من الوكلاء المتخصصين. ومع ذلك، يبدأ التنفيذ الناجح بتحليل مفصل للعملية وتقسيم المهام إلى مكونات يمكن التحكم فيها. بدلاً من محاولة التشغيل الآلي لسير عمل كامل دفعة واحدة، ركز على المهام الأصغر والمحددة. ولاستكمال هذه الاستراتيجيات، فإن الحلول الخالية من التعليمات البرمجية وذات التعليمات البرمجية المنخفضة تجعل تخصيص سير العمل أكثر سهولة.
تعمل المنصات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ومنخفضة الشفرة على تغيير قواعد اللعبة لتخصيص سير عمل الذكاء الاصطناعي. إنها تسمح للمستخدمين غير التقنيين ببناء ونشر حلول متطورة، وتسريع التطوير مع خفض التكاليف.
في الواقع، أبلغ 90٪ من المستخدمين الذين لا يستخدمون الكود عن نمو أسرع للشركة بفضل سهولة تطوير التطبيقات. تمكّن هذه المنصات أعضاء الفريق من العمل كـ «مطورين مواطنين»، مما يعزز الابتكار عبر الإدارات.
خذ منصات مثل prompts.ai، على سبيل المثال. إنها توفر أدوات لروبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، وإنشاء محتوى إبداعي، وسير العمل متعدد الوسائط، وكل ذلك بالتعاون في الوقت الفعلي. من خلال نموذج تسعير الدفع أولاً بأول المستند إلى استخدام الرمز المميز، يوفر prompts.ai إمكانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة دون الحاجة إلى معرفة واسعة بالترميز.
أفضل طريقة للبدء هي تجربة عمليات سير العمل الصغيرة والبسيطة. استخدم القوالب والعناصر المبنية مسبقًا لتسريع العملية، وتأكد من إنشاء بروتوكولات الحوكمة والامتثال لتحقيق النجاح على المدى الطويل.
يرى التنفيذيون بالفعل إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويتوقعون تحسينات تصل إلى 40٪ في القدرات التنبؤية، وتفسيرات التباين، وتوليد السيناريوهات، وإعداد التقارير. ومع تزايد اعتماد هذه الأدوات على نطاق واسع، تستمر الفجوة بين الفرق الفنية وغير التقنية في التقلص، مما يتيح ابتكارًا أسرع وتدفقات عمل أكثر استجابة.
لضمان أن تقدم تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي نتائج متسقة وتتطور بفعالية، تحتاج المؤسسات إلى اعتماد ممارسات تحافظ على الأداء وتقلل من حالات الفشل وتؤدي إلى التحسين المستمر. عند القيام بذلك بشكل صحيح، يمكن أن تؤدي هذه الممارسات إلى عوائد كبيرة على استثمارات الذكاء الاصطناعي.
يبدأ الحفاظ على سير عمل الذكاء الاصطناعي بسلاسة من خلال الرؤية القوية والمراقبة. تُعد الرؤى في الوقت الفعلي ضرورية لاكتشاف المشكلات ومعالجتها قبل تفاقمها. وفقًا لاستطلاع أجرته شركة McKinsey، تستخدم 78٪ من المؤسسات الآن الذكاء الاصطناعي في وظيفة عمل واحدة على الأقل، مما يجعل المراقبة الفعالة أولوية رئيسية.
تتضمن المراقبة الفعالة مزيجًا من التنبيهات في الوقت الفعلي للمخاوف الفورية والتحليل التاريخي للكشف عن الاتجاهات طويلة الأجل، مثل انحراف النموذج أو انخفاض جودة البيانات. يمكن للمنظمات تحقيق ذلك من خلال:
تُعد معالجة الأخطاء في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية، خاصة عندما تؤدي الأخطاء إلى عواقب وخيمة - مثل 51٪ من ردود روبوتات المحادثة التي تحتوي على أخطاء واقعية. تجمع استراتيجية إدارة الأخطاء القوية بين الوقاية وأنظمة الاسترداد الذكية. يتضمن ذلك استخدام آليات مثل منطق try/catch لمعالجة الأخطاء بأمان، وتسجيل الحوادث على الفور، وأتمتة الإصلاحات حيثما أمكن ذلك.
على سبيل المثال، سيليجوتعمل منصة AI الخاصة بـ AI على تقليل وقت التوقف عن طريق إعادة محاولة طلبات API تلقائيًا عند الوصول إلى حدود الأسعار أو تأجيلها حتى يصبح النطاق الترددي متاحًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لمراقبة السياق اكتشاف سيناريوهات انخفاض الثقة وإطلاق تدابير احتياطية، مثل إعادة توجيه المهام إلى المشغلين البشريين أو عمليات سير العمل البديلة. يسلط فريق أبحاث الأشخاص + الذكاء الاصطناعي في Google الضوء على هذا النهج:
«بدلاً من التخمين، يمكن للنظام الذي تم ضبطه جيدًا أن يقول» لست متأكدًا من ذلك «ويوفر مسارًا للمستخدم للتصعيد أو التوضيح. من خلال السماح للذكاء الاصطناعي بالفشل بأمان، يمكنك تجنب تضمين المعلومات الخاطئة في الإجابات المباشرة».
تعمل قدرات الشفاء الذاتي على زيادة معالجة الأخطاء. على سبيل المثال، قامت منصة التجارة الإلكترونية بدمج ميزات الإصلاح الذاتي في إطار التشغيل الآلي للاختبار، مما قلل من صيانة الاختبار بنسبة 80٪ عن طريق تحديث نصوص الاختبار تلقائيًا عند تغيير عناصر واجهة المستخدم. يمكن للتحليلات التنبؤية أيضًا توقع الأعطال المحتملة، حيث تساعد حلول iPaaS على تقليل الحوادث الأمنية بنسبة 42٪ وتكاليف الصيانة بنسبة 57٪.
الحوكمة القوية هي العمود الفقري لتنسيق سير العمل المستدام للذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تشهد الشركات ذات أطر الحوكمة الناضجة تحسينات في الأداء المالي بنسبة 21-49٪. ومع ذلك، أفاد 18% فقط من قادة الأعمال بوجود مجالس على مستوى المؤسسة للإشراف على حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
لبناء حوكمة فعالة، يجب على المنظمات:
الدكتورة جيرالدين وونغ، رئيسة قسم البيانات في بنك جي إكس إس، يؤكد على أهمية الثقة في حوكمة الذكاء الاصطناعي:
«هناك الكثير من الشكوك حول ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي. نحن بحاجة إلى الوثوق بالبيانات التي تدخل في نماذج الذكاء الاصطناعي. إذا كانت المؤسسات وعملائها قادرين على الوثوق بالبيانات التي تستخدمها المؤسسة لمثل هذه النماذج، فأعتقد أن هذه نقطة انطلاق جيدة لبناء تلك الثقة لحوكمة الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي المسؤول».
التحسين المستمر مهم بنفس القدر. تبلغ الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للتحسينات المستمرة عن مكاسب في الكفاءة بنسبة 20-30٪. يتطلب تتبع التقدم مؤشرات أداء رئيسية محددة جيدًا (KPIs). تتضمن بعض الأمثلة:
يمكن لمنصات التكنولوجيا تبسيط مهام الحوكمة. على سبيل المثال، أشار المدير الأول لإدارة البيانات والذكاء الاصطناعي في Blackbaud، Ren Nunes، إلى أن استخدام OneTrust قد أدى إلى تسريع الموافقات على المشاريع والإشراف المدمج طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي. تتعامل المنظمات الأكثر نجاحًا مع الحوكمة كمسؤولية مشتركة، مدعومة بالتدريب المنتظم والمراقبة المستمرة للتغييرات التنظيمية، مما يضمن قدرتها على التكيف بسرعة مع التحديات الجديدة.
يعمل تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل كيفية عمل الصناعات من خلال تعزيز الكفاءة وخفض التكاليف وتعزيز الرضا العام. من خلال تنسيق أنظمة الذكاء الاصطناعي المتعددة وأتمتة المهام المعقدة، فإنه يفتح فرصًا جديدة لاتخاذ القرار في الوقت الفعلي وإدارة الموارد بشكل أكثر ذكاءً.
يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي على جعل تفاعلات خدمة العملاء أكثر سلاسة من خلال إدارة التحولات بين وكلاء الذكاء الاصطناعي بسلاسة. هذا يلغي حاجة العملاء إلى تكرار أنفسهم، حتى عندما تمتد مشكلاتهم إلى أقسام متعددة. على سبيل المثال، في مجال الاتصالات، إذا تحولت مشكلة الفواتير إلى مشكلة فنية، فإن التنسيق يضمن تمرير جميع التفاصيل ذات الصلة، مما ينقذ العميل من البدء من جديد.
شهدت شركات التجارة الإلكترونية التي تستخدم تنسيق الذكاء الاصطناعي انخفاض بنسبة 40% في شكاوى العملاء، ويمكن لأتمتة سير العمل تعزيز الإنتاجية بما يصل إلى عشر مرات.
باري كوبر، رئيس قسم CX في لطيف، يسلط الضوء على التحدي الحالي:
«يغرق قادة خدمة العملاء في أدوات الذكاء الاصطناعي والأتمتة التي تخلق المزيد من التعقيد بدلاً من تقديم كفاءة حقيقية.»
الحل؟ منصات تنسيق موحدة. وكما قالت إليزابيث توبي، نائبة رئيس التسويق في NICE:
«CxONE mPower Orchestrator يحل هذا من خلال توحيد العمليات القائمة على الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء المؤسسة، مما يضمن الاتصال السلس بين سير العمل والوكلاء والمعرفة.»
تأخذ منصات مثل prompts.ai هذا الأمر إلى أبعد من ذلك، حيث تدمج نماذج اللغات الكبيرة والتعاون في الوقت الفعلي مع تقديم نموذج الدفع أولاً بأول. هذا يجعل التحجيم خدمة عملاء مدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة.
تمهد هذه التطورات في خدمة العملاء الطريق لتطبيقات أوسع، مثل الصيانة التنبؤية.
يُحدث تنسيق الذكاء الاصطناعي ثورة في الصيانة التنبؤية باستخدام البيانات التاريخية والحيوية للتنبؤ بأعطال المعدات بدقة أكبر من الطرق التقليدية. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص في صناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية، حيث يمكن أن تؤدي فترات التوقف غير المتوقعة إلى خسائر مالية كبيرة ومخاطر تتعلق بالسلامة.
ضع في اعتبارك هذه الأرقام: يمكن أن يؤدي فشل المعدات إلى تقليل قدرة المصنع بنسبة 5-20٪، مع خسارة مصانع السيارات لما يصل إلى 695 مليون دولار سنويًا. على الصعيد العالمي، تفقد أكبر 500 شركة ما معدله 11% من إيراداتها السنوية إلى وقت التوقف غير المخطط له.
إن تأثير الصيانة التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي واضح بالفعل. وفرت الشركة المصنعة العالمية التي تراقب أكثر من 10,000 جهاز ملايين الدولارات، واستعادت استثماراتها في ثلاثة أشهر فقط. وبالمثل، تجنب منتج الألمنيوم 12 ساعة من التعطل لكل حدث بفضل تحذيرات الصيانة المسبقة لمدة أسبوعين [32]. وفي حالة أخرى، استخدمت شركة توصيل متعددة الجنسيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالفشل في آلات الفرز، مما أدى إلى توفير الملايين سنويًا. وفي الوقت نفسه، خفضت شركة تصنيع السيارات العالمية أوقات الفحص بنسبة 70٪ وحسنت جودة اللحام بنسبة 10٪ من خلال تحليل الصور ومقاطع الفيديو لروبوتات اللحام [32].
من المتوقع أن يصل سوق الصيانة التنبؤية 49.34 مليار دولار بحلول عام 2032، تنمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 27%. تقوم الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية أيضًا بالإبلاغ عن زيادة بنسبة 5-20٪ في إنتاجية العمل وما يصل إلى تقليل وقت التعطل بنسبة 15%.
في مجال الرعاية الصحية، تتيح التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي خطط علاج أكثر تخصيصًا مع تحسين موارد المستشفى. وهذا يؤدي إلى جدولة أفضل وأوقات انتظار أقصر وتخصيص أكثر كفاءة للموظفين.
بالإضافة إلى الصيانة، يُحدث تنسيق الذكاء الاصطناعي أيضًا موجات في إدارة الموارد السحابية.
يوفر تنسيق الذكاء الاصطناعي الدقة لإدارة الموارد السحابية من خلال تعديل الموارد ديناميكيًا في الوقت الفعلي. هذا يمنع الإفراط في التزويد ويساعد المؤسسات على تجنب الإنفاق الزائد. وفقًا لـ جارتنر، 70% من المؤسسات تقلل من تكاليف السحابة، مما يؤدي إلى هدر كبير.
الأرقام مذهلة: مقياس الحقوق وجدت ذلك 30% من الإنفاق السحابي يتم إهدارها بسبب الاستخدام غير الفعال للموارد، و كلاود هيلث تشير إلى أن 32% من المؤسسات تتجاوز الإنفاق على ميزانياتها السحابية. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين السحابة، يمكن للشركات التوفير 20-30% على التكاليف مع تحسين الأداء، كما لوحظ في أبحاث McKinsey.
تتنبأ أدوات تنسيق الذكاء الاصطناعي بالتكاليف المستقبلية وأتمتة التوسع وتضمن الامتثال للوائح مثل GDPR و HIPAA. كما أنها تحدد الموارد غير المستغلة، مما يسمح للشركات بخفض القدرات غير الضرورية دون الإضرار بالأداء. يشرح أحد الخبراء:
«يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي توسيع نطاق الموارد تلقائيًا لأعلى أو لأسفل بناءً على الطلب في الوقت الفعلي، مما يضمن الأداء الأمثل دون تدخل يدوي.»
بالإضافة إلى ذلك، يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي على تعزيز الأمان من خلال المراقبة المستمرة للأنشطة غير العادية والاستجابة للتهديدات قبل تصاعدها.
من المتوقع أن ينمو سوق تحسين السحابة العالمية من 626 مليار دولار في عام 2023 إلى 1.266 تريليون دولار بحلول عام 2028، بمعدل نمو سنوي قدره 15.1%. لتحقيق أقصى قدر من الفوائد، يجب على المؤسسات اعتماد أدوات تقدم تحليلات تنبؤية وإدارة تلقائية للتكاليف ورؤى قابلة للتنفيذ مصممة خصيصًا لأنماط استخدامها. يضمن دمج هذه الأفكار في عمليات سير العمل الحالية التحسين الفعال والتحكم في التكلفة.
يتجه تنسيق الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي نحو أنظمة مستقلة تمامًا تتطلب الحد الأدنى من التدخل البشري. يحدث هذا التحول بالفعل، حيث من المتوقع أن يصل سوق تنسيق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 11.47 مليار دولار بحلول عام 2025، بمعدل سنوي مثير للإعجاب يبلغ 23.0٪. يقود هذا النمو السريع إلى إنشاء أدوات متقدمة تعتمد على القدرات التي تمت مناقشتها سابقًا.
إحدى القفزات الرئيسية هي التشغيل الآلي الفائق، حيث يتولى الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية والتحسين وحتى عمليات الشفاء الذاتي. تطور مثير آخر هو إنشاء سير عمل اللغة الطبيعية. باستخدام هذا، تسمح نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية للمستخدمين بوصف أهدافهم بلغة إنجليزية بسيطة، ويقوم النظام تلقائيًا بإنشاء رمز خط الأنابيب المطلوب ومنطق التنسيق.
يرى المتبنون الأوائل لهذه التقنيات بالفعل فوائد ملموسة: زيادة الكفاءة بنسبة 25٪، وتوفير التكاليف بنسبة 15٪، واحتمالية أعلى بنسبة 23٪ للتفوق على المنافسين. على سبيل المثال، بلو بريسمأدى الذكاء الاصطناعي للمؤسسات إلى خفض التكاليف التشغيلية بنسبة 30٪، بينما إنسان خارق أبلغت عن زيادة بنسبة 40٪ في الإنتاجية.
الجمع بين تنسيق الذكاء الاصطناعي مع حوسبة متطورة هو تغيير آخر لقواعد اللعبة. يعمل هذا التكامل على تقليل وقت الاستجابة وتسريع المعالجة، مما يتيح اتخاذ قرارات أسرع في الوقت الفعلي. وبالمثل، فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع إنترنت الأشياء (IoT) يفتح فرصًا للصيانة التنبؤية والكفاءة التشغيلية عبر مختلف الصناعات. وتكمل هذه التطورات الأدوات السابقة، مما يمهد الطريق لعمليات أكثر ذكاءً وسرعة.
«يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل الأتمتة وتحليل البيانات واتخاذ القرارات الذكية، وكلها مكونات رئيسية للتحول الرقمي». - براشانث كانشيرلا، الرئيس التنفيذي للعمليات في شركة Ozonetel Communications
ومع ذلك، فإن التقدم في تنسيق الذكاء الاصطناعي يأتي مع المسؤوليات. تعتبر ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية - ضمان العدالة والشفافية والمساءلة - أمرًا بالغ الأهمية. يجب أيضًا دمج الأمان في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي منذ البداية. يعكس سوق التشغيل الآلي للعمليات الذكية هذا الاتجاه، حيث من المتوقع أن تنمو قيمته من 16.03 مليار دولار في عام 2024 إلى 18.09 مليار دولار في عام 2025، مدفوعًا بظهور أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة والفعّالة.
بالنسبة للشركات التي تتطلع إلى احتضان هذا المستقبل، فإن البدء على نطاق صغير والتوسع بشكل استراتيجي هو الطريق إلى الأمام. تتصدر منصات مثل prompts.ai زمام المبادرة، حيث تقدم حلولًا مرنة لتنسيق الذكاء الاصطناعي يتم الدفع أولاً بأول. تتيح هذه المنصات إمكانية الوصول إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة للشركات من جميع الأحجام، مما يساعدها على الانتقال بسلاسة إلى عصر سير العمل المستقل.
المنظمات التي تعمل الآن ستضع نفسها في وضع يمكنها من اكتساب ميزة تنافسية، مع مكاسب إنتاجية محتملة تصل إلى 25٪. سيفضل المستقبل الشركات التي تتكيف بسرعة مع متطلبات السوق المتغيرة من خلال الاستفادة من تدفقات العمل الذكية ذاتية الإدارة.
تنقل عملية تنسيق الذكاء الاصطناعي الأتمتة إلى المستوى التالي من خلال توصيل وإدارة العديد من المهام الآلية في عمليات سير عمل سلسة وفعالة. بينما تركز الأتمتة التقليدية على التعامل مع المهام المتكررة والقائمة على القواعد لتوفير الوقت وتقليل الأخطاء، فإن التنسيق يضيف طبقة من الذكاء. يدير المهام في الوقت الفعلي، مما يسمح باتخاذ قرارات أكثر ذكاءً ومرونة أكبر.
بالنسبة للشركات، يوفر هذا مجموعة من المزايا:
من خلال اعتماد تنسيق الذكاء الاصطناعي، لا يمكن للشركات تبسيط عملياتها فحسب، بل أيضًا معالجة المشكلات المعقدة بشكل أكثر فعالية، وفتح فرص جديدة للنمو والكفاءة.
تعد خطوط أنابيب البيانات ضرورية في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، مما يضمن تدفق البيانات بسلاسة للمعالجة والتحويل. يساعد هذا التدفق المستمر للبيانات على تقليل التأخير، مما يتيح اتخاذ القرار السريع - وهو أمر تعتمد عليه الأنظمة الديناميكية بشكل كبير.
تتدخل الحوسبة السحابية كشريك مثالي من خلال توفير البنية التحتية اللازمة للتعامل مع أحجام البيانات الضخمة وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها بفعالية. تعمل هذه الأدوات معًا على تمكين المؤسسات من تشغيل عمليات الذكاء الاصطناعي ذات زمن الوصول المنخفض، مما يجعل تنسيق سير العمل في الوقت الفعلي ليس ممكنًا فحسب، بل فعالًا وقابلًا للتطوير.
قبل الغوص في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي، تحتاج الشركات إلى إلقاء نظرة فاحصة على عملياتها الحالية. يساعد ذلك في تحديد المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي فيها مواجهة التحديات أو خلق فرص لتحسين الكفاءة. إن تحديد أهداف واضحة واختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة لتتناسب مع تلك الأهداف هي خطوات أساسية في العملية.
تخصيص حلول الذكاء الاصطناعي يعني تشكيلها لتناسب الاحتياجات المحددة. قد يتضمن ذلك أتمتة المهام المتكررة أو تحسين عملية صنع القرار أو تبسيط العمليات. من المهم أيضًا مراجعة كيفية أداء الذكاء الاصطناعي بانتظام وتعديله حسب الضرورة لضمان توافقه مع أهداف العمل.
استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي منخفضة التعليمات البرمجية يمكن أن تجعل هذا أسهل. تتيح هذه الأدوات للفرق ضبط سير العمل من تلقاء نفسها، وتقليل الوقت وتقليل الحاجة إلى دعم تكنولوجيا المعلومات المستمر. لا يؤدي هذا النهج إلى تسريع التنفيذ فحسب، بل يمكّن الفرق أيضًا من الحفاظ على المرونة.
