ما وراء أتمتة العمليات الروبوتية (RPA): كيف يعمل الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية معًا

تشهد ساحة تكنولوجيا الأعمال حاليًا تحولًا من مجرد تنفيذ المهام البسيطة إلى اتخاذ القرارات المعرفية المعقدة. تاريخيًا، كانت أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) بمثابة أداة للتعامل مع المهام المتكررة ذات الحجم الكبير التي تتبع منطقًا صارمًا. ومع ذلك، أدى إدخال الذكاء الاصطناعي إلى توسيع هذه القدرات. واليوم، يؤدي تكامل الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية إلى إنشاء فئة جديدة من التكنولوجيا يشار إليها غالبًا باسم أتمتة العمليات الذكية (IPA) أو الأتمتة الذكية (IA). يسمح هذا المزيج لروبوتات البرامج بالتعامل مع البيانات غير المنظمة واتخاذ القرارات بناءً على الأنماط التاريخية بدلاً من مجرد القواعد المحددة مسبقًا. وفقًا لبحث أجرته Precedence Research، بلغت قيمة السوق العالمية لـ أتمتة العمليات الروبوتية بالذكاء الاصطناعي ما يقرب من 28.31 مليار دولار أمريكي في عام 2024، ومن المتوقع أن تصل إلى 211.06 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034.

التطور من الأتمتة القائمة على القواعد إلى الأتمتة الذكية

بدأت رحلة الأتمتة بنصوص وبرامج ماكرو بسيطة مصممة لأداء إدخال البيانات الأساسي. كانت هذه الأدوات المبكرة فعالة للعمليات المنظمة حيث لم تتغير المدخلات مطلقًا. مع ازدياد تعقيد الأعمال، ظهرت أتمتة العمليات الروبوتية لسد الفجوة بين الأنظمة القديمة والبيئات الرقمية الحديثة. تعمل روبوتات RPA كعمال رقميين يحاكون ضغطات المفاتيح البشرية لنقل البيانات بين التطبيقات. على الرغم من كفاءتها، كانت هذه الروبوتات في الأصل "هشة"، مما يعني أن تغييرًا صغيرًا في واجهة المستخدم أو تنسيق بيانات غير متوقع سيتسبب في فشل العملية.

يمثل الانتقال نحو الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية التي تعمل معًا تحولًا من "الفعل" إلى "التفكير". تتولى أتمتة العمليات الروبوتية القياسية تنفيذ المهمة، بينما يوفر الذكاء الاصطناعي الرقابة المعرفية. غالبًا ما يصف محللو الصناعة أتمتة العمليات الروبوتية بأنها "أذرع وأرجل" العامل الرقمي والذكاء الاصطناعي بأنه "دماغه". بحلول عام 2025، تتجه المؤسسات بشكل متزايد نحو الأتمتة المفرطة، وهو إطار عمل يستخدم مجموعة متنوعة من الأدوات، بما في ذلك استخراج العمليات والتعلم الآلي، لأتمتة أكبر عدد ممكن من عمليات الأعمال وتكنولوجيا المعلومات.

الاختلافات الأساسية بين أتمتة العمليات الروبوتية القياسية وأتمتة العمليات الروبوتية المعززة بالذكاء الاصطناعي

يعد فهم التمييز بين الأتمتة التقليدية والأنظمة الذكية ضروريًا للتنفيذ الفعال. تقتصر أتمتة العمليات الروبوتية التقليدية على البيانات المنظمة، مثل جداول البيانات أو قواعد البيانات ذات الحقول الثابتة. وهي تعمل على منطق "إذا-ثم-وإلا". إذا لم تتطابق المستندات مع قالب معين، فلن يتمكن الروبوت من معالجتها ويتطلب تدخلًا بشريًا.

في المقابل، يمكن لنماذج أتمتة العمليات الروبوتية بالذكاء الاصطناعي معالجة البيانات غير المنظمة. ويشمل ذلك رسائل البريد الإلكتروني والمستندات المكتوبة بخط اليد والصور والتسجيلات الصوتية. باستخدام التعلم الآلي، تتعلم هذه الأنظمة من التصحيحات البشرية. إذا لم يكن الروبوت متأكدًا من نقطة بيانات معينة وقدم شخص ما الإجابة الصحيحة، فإن نموذج الذكاء الاصطناعي يعدل منطقه للحالات المستقبلية. تخلق حلقة التغذية الراجعة هذه نظامًا يتحسن بمرور الوقت دون الحاجة إلى إعادة البرمجة اليدوية.

تشير البيانات الصادرة عن Mordor Intelligence إلى أن سوق أتمتة العمليات الذكية سيصل إلى 15.42 مليار دولار أمريكي في عام 2025. ويرجع هذا النمو إلى حقيقة أن ما يقرب من 80٪ من بيانات المؤسسات غير منظمة. لا يمكن لأتمتة العمليات الروبوتية القياسية الوصول إلى هذه المعلومات، ولكن يمكن للأنظمة المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي استخلاص قيمة منها، مما يسمح بنسبة أعلى بكثير من الأتمتة الشاملة.

التقنيات الرئيسية التي تدفع تكامل الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية

العديد من تخصصات الذكاء الاصطناعي المحددة مسؤولة عن زيادة وظائف أنظمة الأتمتة الحديثة.

التعلم الآلي (ML)

يسمح التعلم الآلي للروبوتات بتحديد الأنماط في البيانات التاريخية. في سياق الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية، يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بالنتائج، مثل احتمالية تقليل العملاء أو احتمالية وجود معاملة احتيالية. بدلاً من مجرد تحديد علامة لكل معاملة تزيد عن مبلغ معين بالدولار، يقوم نموذج التعلم الآلي بتقييم العشرات من المتغيرات لتحديد المخاطر.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

تمكن معالجة اللغات الطبيعية الروبوتات من فهم وتفسير اللغة البشرية. يتم استخدام هذا في خدمة العملاء لتحليل إحساس رسالة بريد إلكتروني أو لاستخراج التفاصيل ذات الصلة من تذكرة دعم. وفقًا للبيانات التي استشهدت بها SS&C Blue Prism، بحلول عام 2025، سيتم تشغيل ما يقرب من 95٪ من تفاعلات العملاء بواسطة شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي، ويعتمد الكثير منها على معالجة اللغات الطبيعية لتوفير واجهة سلسة بين البشر والأنظمة الآلية.

رؤية الكمبيوتر

تسمح هذه التقنية للروبوتات "برؤية" وتفسير العناصر المرئية لشاشة أو مستند. في حين أن أتمتة العمليات الروبوتية القياسية قد تبحث عن زر معين في إحداثيات معينة، فإن رؤية الكمبيوتر تسمح للروبوت بالعثور على زر "إرسال" حتى لو تم نقله أو تغيير لونه. هذا يجعل أتمتة العمليات الروبوتية بالذكاء الاصطناعي أكثر مرونة تجاه تحديثات البرامج وتغييرات واجهة المستخدم.

الذكاء الاصطناعي التوليدي

أدى الارتفاع الأخير في الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى إدخال القدرة على إنشاء محتوى وتلخيص المعلومات داخل سير العمل. يمكن للروبوتات الآن صياغة ردود على الاستفسارات المعقدة أو تلخيص المستندات القانونية الطويلة كجزء من عملية آلية. تشير تقارير McKinsey لعام 2025 إلى أن 47٪ من الموظفين يستخدمون بالفعل أو يخططون لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لأتمتة أجزاء من مهامهم اليومية.

الفوائد التجارية لأتمتة العمليات الروبوتية والذكاء الاصطناعي

السبب الرئيسي للجمع بين هذه التقنيات هو إدراك الفوائد التي لا يمكن لأي منهما تحقيقها بمفرده.

1. زيادة الكفاءة التشغيلية: من خلال أتمتة سير العمل بأكمله بدلاً من مجرد أجزاء، يمكن للشركات رؤية زيادات كبيرة في الإنتاجية. في التصنيع، يمكن للصيانة التنبؤية التي تعمل بالطاقة بواسطة أتمتة العمليات الروبوتية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أن تقلل من وقت تعطل المعدات غير المخطط له بنسبة 5٪ إلى 15٪.

2. تخفيضات كبيرة في التكاليف: يمكن لأتمتة العمليات الروبوتية القياسية أن تقلل التكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 80٪ في وظائف معينة. عند إضافة الذكاء الاصطناعي، يزداد نطاق المهام التي يمكن أتمتتها، مما يزيد من خفض التكلفة لكل معاملة. ووجد استطلاع أجرته SMA Technologies عام 2024 أن 52٪ من مؤسسات الخدمات المالية وفرت ما لا يقل عن 100000 دولار أمريكي سنويًا من خلال هذه الأنظمة المتكاملة.

3. تقليل الأخطاء والدقة: إدخال البيانات البشرية عرضة للأخطاء المرتبطة بالإرهاق. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة في معالجة المستندات الذكية (IDP)، تحقيق دقة تزيد عن 90٪ في قراءة المستندات المكتوبة. في القطاع المالي، لاحظت الشركات انخفاضًا في معدلات الخطأ بنسبة 50٪ أو أكثر بعد تنفيذ أتمتة العمليات الروبوتية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لمهام التسوية.

4. قابلية التوسع: تسمح منصات أتمتة العمليات الروبوتية المستندة إلى السحابة للمؤسسات بنشر الآلاف من العمال الرقميين على الفور. يمكن لهذه الأنظمة التعامل مع الارتفاعات الموسمية في الطلب، مثل موسم التسوق في العطلات أو موسم الضرائب، دون الحاجة إلى التوظيف المؤقت.

حالات استخدام الصناعة: الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية في الممارسة العملية

توضح التطبيقات الواقعية كيف يحل الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية تحديات تجارية محددة عبر قطاعات مختلفة.

التمويل والبنوك

تستخدم البنوك أتمتة العمليات الروبوتية بالذكاء الاصطناعي لعمليات "اعرف عميلك" (KYC) وفحوصات مكافحة غسيل الأموال (AML). بدلاً من قيام شخص بمراجعة كل حساب جديد يدويًا، يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بمسح قواعد البيانات العالمية بحثًا عن علامات التحذير بينما يقوم روبوت RPA بملء نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الداخلي بالنتائج. يُذكر أن بنك حبيب المحدود استخدم 15 عاملاً رقميًا للتعامل مع أكثر من 80000 حالة شهريًا بدقة 98٪، مما يقلل وقت المعالجة من ساعات إلى دقائق.

الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية، يساعد تكامل الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية في إدارة المطالبات وجدولة المرضى. يمكن للروبوتات الذكية قراءة الملاحظات المكتوبة بخط اليد للطبيب باستخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، واستخراج رموز التشخيص، وإرسال مطالبة التأمين تلقائيًا. هذا يقلل العبء الإداري على الطاقم الطبي. أفادت المنظمات أن أتمتة مهام المكتب الخلفي هذه تسمح للموظفين بالتركيز بشكل أكبر على رعاية المرضى المباشرة.

التصنيع وسلسلة التوريد

يستخدم المصنعون الأتمتة الذكية للتحكم في المخزون. يمكن لروبوت RPA مراقبة مستويات المخزون في نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP). إذا انخفضت المستويات إلى ما دون عتبة معينة، فإن نموذج الذكاء الاصطناعي يحلل اتجاهات السوق والمهل الزمنية لتحديد كمية إعادة الطلب المثالية. ثم يقوم الروبوت بإنشاء أمر الشراء وإرساله إلى المورد. وفقًا لـ Market.us، يستخدم ما يقرب من 43٪ من الشركات المصنعة حاليًا أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، حيث يقوم العديد منها بدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين نفقات الشراء بنسبة 4٪ إلى 12٪.

المشهد المستقبلي: الأتمتة المفرطة والذكاء الاصطناعي الوكيلي في عام 2025

المرحلة التالية من العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية هي ظهور الذكاء الاصطناعي الوكيلي. على عكس الروبوتات القياسية التي تتبع مسارًا خطيًا، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بشكل مستقل للوصول إلى هدف. يمكنهم التخطيط لخطواتهم الخاصة واختيار الأدوات التي سيستخدمونها وتصحيح أخطائهم الخاصة. تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2025، ستقوم 80٪ من المؤسسات بتضمين إمكانات استخراج العمليات لتحديد فرص أتمتة جديدة.

هناك اتجاه مهم آخر يتمثل في تمكين "المطورين المواطنين". هؤلاء هم موظفون غير تقنيين يستخدمون منصات ذات تعليمات برمجية منخفضة أو بدون تعليمات برمجية لإنشاء عمليات الأتمتة الخاصة بهم. بحلول عام 2028، تشير التقديرات إلى أن 38٪ من المؤسسات سيكون لديها وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون كأعضاء في الفريق جنبًا إلى جنب مع الموظفين البشريين. يشير هذا التحول إلى أن الأتمتة لم تعد مجرد مشروع لتكنولوجيا المعلومات ولكنها جزء أساسي من ثقافة المؤسسة.

تتبنى الشركات أيضًا بشكل متزايد نماذج "الروبوت كخدمة" (RaaS). يتيح ذلك للمؤسسات الصغيرة الوصول إلى فوائد أتمتة العمليات الروبوتية بالذكاء الاصطناعي دون التكاليف الأولية المرتفعة للبنية التحتية. تمثل عمليات النشر المستندة إلى السحابة الآن أكثر من 54٪ من السوق، لأنها توفر المرونة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تتطلب قوة حوسبة كبيرة.

يضمن تكامل هذه التقنيات نقل البيانات بدقة وسرعة عبر المؤسسة. مع تطور الأدوات، سينتقل التركيز من مجرد استبدال المهام اليدوية إلى إعادة تصميم نماذج الأعمال بأكملها حول قدرات القوى العاملة الرقمية الذكية. بينما تعالج التكنولوجيا العمل عالي الحجم والمكثف للبيانات، يتم إعادة توجيه الموظفين البشريين نحو اتخاذ القرارات الاستراتيجية والابتكار.