ربط النقاط: اختراقات متقدمة لأتمتة الذكاء الاصطناعي باستخدام Zapier
يمثل دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الآلية تحولًا جوهريًا في كيفية إدارة الشركات للعمليات المتكررة. وفقًا لـ Zapier، نما عدد المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على المنصة بأكثر من 760٪ بين عامي 2022 و 2024، حيث فوض المستخدمون ما يقرب من 50 مليون مهمة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي كل شهر. يشير هذا النمو إلى الابتعاد عن المشغلات البسيطة القائمة على القواعد نحو تدفق عمل أتمتة الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا يمكنه تفسير النية والتعامل مع البيانات غير المنظمة.
تركز أتمتة الذكاء الاصطناعي Zapier الحديثة على التنسيق بدلاً من مجرد الاتصال. بدلاً من نقل البيانات من النقطة أ إلى النقطة ب، تقوم هذه الأنظمة الآن بتقييم البيانات في النقطة أ، وتحديد التحويل الضروري، وتنفيذ إجراءات محددة عبر نظام بيئي يضم أكثر من 8000 تطبيق. يفحص هذا الدليل التكوينات المتقدمة التي تسمح للمستخدمين ببناء وكلاء مستقلين، وتنظيف البيانات باللغة الطبيعية، ونشر واجهات ذكاء اصطناعي تفاعلية.
نشر أتمتة الذكاء الاصطناعي Zapier لسير العمل الوكيلي
تتطلب الأتمتة التقليدية مشغلًا جامدًا ومجموعة من الإجراءات المحددة مسبقًا. إذا كانت بيانات الإدخال تختلف اختلافًا كبيرًا، فغالبًا ما تفشل الأتمتة. تستخدم سير العمل المتقدمة الآن "وكلاء" وهم روبوتات مستقلة قادرة على التفكير من خلال التعليمات. يوفر وكلاء Zapier، المعروفون سابقًا باسم Zapier Central، مساحة عمل حيث يعلم المستخدمون الروبوتات سلوكيات محددة باستخدام اللغة الطبيعية.
تكوين وكلاء Zapier للتعامل المستقل مع المهام
يعمل وكيل Zapier كزميل رقمي دائم. يحتفظ بالسياق بمرور الوقت ويمكنه الوصول إلى مصادر البيانات الحية مثل جداول بيانات Google أو Notion أو HubSpot. لإعداد سير عمل وكيلي، يوفر المستخدم للوكيل "المعرفة" (مستندات ثابتة أو ديناميكية) و "التعليمات" (قواعد المشاركة).
عندما يطلب المستخدم من وكيل البحث عن عميل محتمل، فإن الوكيل لا يقوم فقط بإجراء بحث واحد. يمكنه الاستعلام عن قاعدة بيانات وتلخيص آخر الأخبار حول الشركة ثم تنسيق إحاطة لمندوب المبيعات. يحدث هذا الاستدلال متعدد الخطوات داخل خطوة وكيل واحدة، مما يقلل الحاجة إلى عشرات خطوات Zap الفردية. تشير البيانات من Zapier إلى أن ما يقرب من 90٪ من موظفيهم الداخليين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي هذه يوميًا لتبسيط هذه العمليات متعددة الطبقات.
إتقان تدفق عمل أتمتة الذكاء الاصطناعي بإجراءات اللغة الطبيعية
تسمح واجهة برمجة تطبيقات إجراءات الذكاء الاصطناعي، المعروفة سابقًا باسم إجراءات اللغة الطبيعية (NLA)، لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالتفاعل مباشرة مع نظام Zapier البيئي. يتيح هذا الإعداد لنموذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT-4 أو Claude تنفيذ أي من أكثر من 30000 إجراء متاح على المنصة دون أن يكتب مطور التعليمات البرمجية المخصصة لكل تكامل.
دمج نماذج اللغة الكبيرة عبر واجهة برمجة تطبيقات إجراءات الذكاء الاصطناعي
لتنفيذ ذلك، يجب على المستخدم كشف إجراءات محددة لنموذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد يمنح المطور نموذج LLM القدرة على "إرسال رسالة Slack" و "إنشاء حدث في تقويم Google". ثم يترجم النموذج مطالبة المستخدم - مثل "إخطار الفريق بأن لدي اجتماعًا غدًا في الساعة 2 ظهرًا" - إلى استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات الصحيحة.
يحل هذا النهج مشكلة تعيين الحقول الجامد. تتطلب Zaps التقليدية من المستخدمين تعيين أجزاء بيانات محددة لحقول محددة يدويًا. تسمح إجراءات الذكاء الاصطناعي للنموذج بتحديد "وقت الاجتماع" و "محتوى الرسالة" من النص الخام تلقائيًا. هذه المرونة تجعل تدفق عمل أتمتة الذكاء الاصطناعي مرنًا للتغيرات في كيفية تواصل المستخدمين أو كيفية تنظيم البيانات.
تحسين إدارة البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي في جداول Zapier
تعد نظافة البيانات عنق الزجاجة المتكرر في الأتمتة. تتضمن جداول Zapier الآن حقولًا مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها معالجة السجلات عند وصولها. تزيل هذه الميزة الحاجة إلى صيغ جداول بيانات معقدة أو نصوص Python منفصلة للتعامل مع معالجة النصوص الأساسية.
التسجيل الآلي للعملاء المتوقعين وتحليل المشاعر
أحد الاستخدامات الأساسية للذكاء الاصطناعي داخل الجداول هو إثراء العملاء المتوقعين وتسجيلهم. عندما يدخل سجل جديد إلى جدول من نموذج ويب، يمكن لحقل الذكاء الاصطناعي تحليل "المسمى الوظيفي" و "حجم الشركة" لتعيين درجة أولوية. إذا كان المسمى الوظيفي "المدير التنفيذي للتكنولوجيا" وكان حجم الشركة يتجاوز 500 موظف، فيمكن للذكاء الاصطناعي وضع علامة على العميل المتوقع باعتباره ذا أولوية عالية.
يتبع تحليل المشاعر منطقًا مشابهًا. بالنسبة لسير عمل دعم العملاء، يمكن لحقل الذكاء الاصطناعي قراءة محتوى التذكرة الواردة وتصنيفها على أنها "محبطة" أو "محايدة" أو "إيجابية". ثم يؤدي هذا التصنيف إلى تشغيل مسارات مختلفة في Zap. قد ينبه شعور "محبط" المدير على الفور عبر الرسائل القصيرة، بينما قد يؤدي الشعور "الإيجابي" إلى طلب مراجعة. تعمل هذه الأنظمة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، مما يضمن حصول التفاعلات عالية المخاطر على اهتمام فوري بناءً على محتواها النوعي.
بناء تجارب مستخدم ديناميكية مع واجهات مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تسمح واجهات Zapier بإنشاء صفحات ويب ونماذج مخصصة تعمل كواجهة أمامية للأنظمة الآلية. يتيح دمج الذكاء الاصطناعي هنا إنشاء بوابات تفاعلية تفعل أكثر من مجرد جمع البيانات.
إنشاء محتوى مدرك للسياق عبر روبوتات الدردشة المخصصة
يمكن للمستخدم تضمين روبوت دردشة مخصص مباشرة في واجهة Zapier. يتم تدريب هذا الروبوت على بيانات شركة محددة - مثل دليل PDF أو مستند الأسئلة الشائعة - ويقدم إجابات بناءً على تلك المعلومات فقط. هذا يمنع مشاكل "الهلوسة" الشائعة في نماذج الذكاء الاصطناعي العامة.
عندما يتفاعل العميل مع الروبوت، يمكن للنظام تشغيل Zap في نهاية المحادثة. يأخذ Zap هذا النص، ويلخص احتياجات المستخدم، ويحدث سجل CRM. يؤدي هذا إلى إنشاء حلقة حيث يتعامل الذكاء الاصطناعي مع التفاعل، وتتعامل الأتمتة مع المتابعة الإدارية. وفقًا لأبحاث من محللين تقنيين، غالبًا ما تبلغ الشركات التي تستخدم هذه الأنواع من أنظمة دعم الذكاء الاصطناعي المتكاملة عن انخفاضات كبيرة في إدخال البيانات يدويًا.
تحسين منطق سير العمل باستخدام منسق الذكاء الاصطناعي والمسارات الشرطية
غالبًا ما يتطلب المنطق المعقد في Zapier "مسارات"، والتي تعمل كعبارات "إذا / ثم". من خلال إضافة خطوة ذكاء اصطناعي قبل المسار، يمكن للمستخدمين إنشاء منطق يعتمد على المفاهيم بدلاً من مجرد تطابقات الكلمات الرئيسية الدقيقة.
استخدام الذكاء الاصطناعي لتوجيه الطلبات المعقدة
تخيل سير عمل يعالج رسائل البريد الإلكتروني الواردة لوكالة عقارية. قد يبحث مرشح تقليدي عن كلمة "شراء" أو "إيجار". ومع ذلك، يمكن لخطوة الذكاء الاصطناعي تحديد نية المستخدم بدقة أكبر. يصنف الذكاء الاصطناعي البريد الإلكتروني على أنه "استفسار مشتري" أو "استفسار بائع" أو "بريد عشوائي".
ثم يستخدم سير العمل المسارات لتوجيه البيانات:
- المسار أ: تذهب استفسارات المشترين إلى فريق المبيعات ويتم إرسال قائمة بالممتلكات.
- المسار ب: يؤدي استفسارات البائعين إلى طلب تقييم للممتلكات.
- المسار ج: يتم حذف البريد العشوائي دون مزيد من الإجراءات.
تتعامل هذه الطريقة مع الفروق الدقيقة في اللغة البشرية. قد يقول المستخدم "أنا أبحث عن منزل جديد" دون استخدام كلمة "شراء" على الإطلاق. يفهم الذكاء الاصطناعي النية ويضمن استمرار الأتمتة بشكل صحيح.
الاعتبارات الفنية والأمن
يتطلب تنفيذ أتمتة الذكاء الاصطناعي المتقدمة الانتباه إلى خصوصية البيانات واستخدام المهام. تستهلك كل خطوة ذكاء اصطناعي في Zap "مهمة" من حصة المستخدم الشهرية. بالنسبة لسير العمل عالي الحجم، من الفعال استخدام منسق الذكاء الاصطناعي لتجميع عمليات متعددة في خطوة واحدة حيثما أمكن ذلك.
الأمان هو أيضًا عامل عند توصيل الذكاء الاصطناعي بقواعد البيانات الداخلية. يوفر Zapier أدوات إدارة على مستوى المؤسسات للتحكم في نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها الوصول إلى مصادر بيانات محددة. يجب على المستخدمين فقط كشف الحد الأدنى الضروري من الإجراءات للوكيل للحفاظ على نموذج أمان "أقل امتياز". هذا يضمن أنه في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على أداء دوره، إلا أنه لا يمكنه الوصول إلى معلومات حساسة غير ذات صلة.
إن الانتقال من الأتمتة البسيطة إلى تنسيق الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بإضافة ميزات جديدة. يتعلق الأمر ببناء أنظمة يمكنها التفكير والتصنيف والتصرف بمستوى من الدقة كان مخصصًا في السابق للمشغلين البشريين. من خلال الجمع بين وكلاء Zapier وجداول الذكاء الاصطناعي وواجهة برمجة تطبيقات إجراءات الذكاء الاصطناعي، تنشئ الشركات سير عمل أكثر قدرة وأسهل في الصيانة. هذه الأنظمة لا تتبع التعليمات فحسب ؛ إنها تحل المشكلات عن طريق توصيل نقاط بيانات متباينة في كل متماسك وعملي.