اكتشف كيف تعزز أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) الكفاءة من خلال أتمتة المهام، واستكمال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتدفقات العمل الذكية.
أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) هي تقنية تستخدم روبوتات برمجية، أو "بوتات"، لأتمتة المهام الرقمية المتكررة والقائمة على القواعد والتي يتم تنفيذها تقليديًا بواسطة البشر. تتفاعل هذه البوتات مع التطبيقات والأنظمة من خلال واجهة المستخدم، تمامًا كما يفعل الشخص، لتنفيذ سلسلة من الأوامر. تم تصميم RPA بشكل أساسي للتعامل مع البيانات المنظمة والعمليات الحتمية، مثل إدخال البيانات ومعالجة المعاملات وإنشاء التقارير. تزيد هذه الأتمتة من الكفاءة وتقلل الأخطاء وتتيح للعاملين البشريين القيام بأنشطة أكثر تعقيدًا وذات قيمة مضافة، مما يشكل مكونًا رئيسيًا في أتمتة العمليات التجارية الحديثة.
من الضروري التمييز بين أتمتة العمليات الروبوتية ومجال الروبوتات. على الرغم من تشابه الأسماء، إلا أن تطبيقاتها مختلفة بشكل أساسي. تتضمن أتمتة العمليات الروبوتية برامج "bots" تعمل بالكامل في بيئة رقمية، وتقوم بأتمتة المهام على أجهزة الكمبيوتر والخوادم دون أي شكل مادي. في المقابل، تتعامل الروبوتات مع تصميم وبناء وتشغيل الروبوتات المادية - الأجهزة التي تتفاعل مع العالم المادي لأداء مهام مثل تجميع التصنيع أو الخدمات اللوجستية للمستودعات.
في حين أن أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) ليست شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي (AI) بحد ذاتها، إلا أنها تقنية تكميلية قوية، خاصةً في إطار عمليات تعلم الآلة (MLOps) وسير عمل التعلم العميق (DL). تتولى أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) جانب "التنفيذ"، بينما يوفر الذكاء الاصطناعي جانب "التفكير". يسمح هذا المزيج، الذي يُطلق عليه غالبًا الأتمتة الذكية، بأتمتة العمليات الشاملة. التآزر بين الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA) هو اتجاه مهم، وفقًا لتحليل السوق الذي أجرته شركات مثل Grand View Research.
تشمل الأمثلة الرئيسية لكيفية دعم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) الذكاء الاصطناعي (AI) و التعلم الآلي (ML) ما يلي:
بالإضافة إلى خط أنابيب تعلم الآلة (ML)، يتم اعتماد أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) على نطاق واسع في مختلف الصناعات لدفع الكفاءة التشغيلية. مكّن مزودو أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) الرائدون مثل UiPath و Automation Anywhere الأتمتة في العديد من القطاعات.
يكمن مستقبل الأتمتة الآلية في تكاملها الأعمق مع قدرات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدماً، وهو مفهوم يُعرف باسم الأتمتة الفائقة. يهدف هذا النهج القائم على الأعمال إلى تحديد وأتمتة أكبر عدد ممكن من العمليات بسرعة. وكما هو موثق من قبل منظمات مثل معهد أتمتة العمليات الروبوتية والذكاء الاصطناعي (IRPAAI)، فإن هذا التطور سيمكن الروبوتات من التعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا التي تتضمن بيانات غير منظمة واتخاذ القرارات. وعلى الرغم من فوائدها، إلا أن التنفيذ الناجح يتطلب التغلب على التحديات مثل إدارة استثناءات العمليات وضمان قابلية التوسع، كما هو مذكور في منشورات مثل Forbes. هذا الاتجاه نحو أتمتة العمليات الذكية يطمس الخطوط الفاصلة بين تنفيذ المهام البسيطة والعمل المعرفي، مما يمكّن المؤسسات من بناء عمليات أكثر مرونة ومرونة، وهو هدف رئيسي في مجالات من الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة إلى الذكاء الاصطناعي في مجال السيارات. ويتمثل الهدف النهائي في إنشاء سير عمل مؤتمت سلس، بدءًا من جمع البيانات إلى العمل الذكي، وهو أمر أساسي لرؤية الذكاء الاصطناعي العميل.
