من خلال التركيز على المجالات ذات التأثير العالي، يمكن للشركة إظهار قيمة فورية. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي أتمتة إدارة المستندات إلى تقليل الوقت الإداري بنسبة 29% لكل موظف. يضمن استهداف نقاط الضعف المحددة هذه أن الحل الأولي يحل مشاكل تشغيلية حقيقية.

اختيار برنامج أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي المناسب

يتطلب اختيار برنامج أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي المناسب تقييم البنية التحتية التقنية الحالية وأهداف العمل طويلة الأجل. تتراوح حلول البرامج من المنصات منخفضة التعليمات البرمجية الجاهزة إلى أنظمة المؤسسات المبنية خصيصًا. تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2025، ستستخدم 70% من التطبيقات الجديدة التي طورتها المؤسسات تقنيات منخفضة التعليمات البرمجية أو بدون تعليمات برمجية. تسمح هذه المنصات للموظفين غير التقنيين بتصميم مهام سير العمل دون كتابة تعليمات برمجية معقدة.

عند تقييم برنامج أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي، يجب على المديرين التحقق من توافق API. سيحتاج البرنامج إلى التواصل مع أدوات إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وخوادم البريد الإلكتروني الحالية. بدون تكامل سلس، ستتشكل صوامع البيانات، مما يبطل فوائد الأتمتة.

تعد قابلية التوسع عاملاً آخر في اختيار البرنامج. قد لا تتمكن أداة تعمل لقسم واحد من التعامل مع حجم بيانات المؤسسة بأكملها. يجب على المديرين البحث عن برنامج يقدم نماذج تسعير مرنة والقدرة على إضافة مقاعد مستخدمين أو زيادة حدود المعالجة مع نمو الأعمال. تعد ميزات الأمان، مثل تشفير البيانات والامتثال لقوانين حماية البيانات الإقليمية، من المتطلبات الإلزامية لأي أداة على مستوى المؤسسة.

إعداد البنية التحتية للبيانات من أجل جاهزية الأتمتة

لا يكون نظام الذكاء الاصطناعي فعالاً إلا بقدر فعالية البيانات التي يعالجها. تعد جودة البيانات الرديئة عائقًا متكررًا أمام التنفيذ الناجح. وجدت الأبحاث التي أجرتها AIIM أن 77% من المؤسسات تصنف جودة بياناتها الداخلية على أنها متوسطة أو سيئة. إذا تلقى نظام الأتمتة بيانات غير متسقة أو غير صحيحة، فسينتج مخرجات معيبة. غالبًا ما توصف هذه الظاهرة بأنها "المدخلات غير الصحيحة تؤدي إلى مخرجات غير صحيحة".

يجب أن تتضمن مرحلة التخطيط عملية تنظيف البيانات. يتضمن ذلك إزالة السجلات المكررة وتوحيد التنسيقات والتأكد من ملء جميع حقول البيانات الضرورية. يجب على المؤسسات أيضًا التفكير في مكان تخزين بياناتها. غالبًا ما تتسبب أنظمة تخزين الملفات غير المنظمة، مثل مجلدات SharePoint التي تتم صيانتها بشكل سيئ، في فشل مشاريع تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

يتيح الانتقال إلى بيئة بيانات منظمة لأدوات أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات بدقة. على سبيل المثال، تتطلب المؤسسات المالية التي تقوم بأتمتة مهام التسوية دفاتر أستاذ نظيفة لتحقيق تخفيض بنسبة 80% إلى 90% في الجهد اليدوي الذي أبلغت عنه نظيراتها في الصناعة. يؤدي إنشاء أساس قوي للبيانات إلى منع الأخطاء وبناء الثقة في الأنظمة الآلية الجديدة.

إطار تنفيذي خطوة بخطوة

يتبع النشر الناجح نهجًا تدريجيًا بدلاً من الإصلاح الشامل للنظام. يسمح المشروع التجريبي للفريق باختبار استراتيجية أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي على نطاق صغير قبل التوسع.

الخطوة 1: تحديد أهداف واضحة

حدد مقاييس محددة لتتبعها خلال المرحلة التجريبية. قد يشمل ذلك عدد الساعات التي يتم توفيرها أسبوعيًا، أو النسبة المئوية للانخفاض في أخطاء المعالجة، أو الانخفاض في المهلة الزمنية للمشروع. يتيح تحديد هذه المعايير إجراء تقييم موضوعي لأداء البرنامج.

الخطوة 2: بناء سير عمل نموذجي

باستخدام برنامج أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي المختار، قم بإنشاء تسلسل بسيط للإجراءات المحفزة. قد يكون المحفز هو استلام فاتورة جديدة، والإجراء هو قيام الذكاء الاصطناعي باستخراج المبلغ واسم البائع لإدخاله في نظام المحاسبة. تتحقق هذه الخطوة من الجدوى الفنية للمشروع.

الخطوة 3: الاختبار والتكرار

قم بتشغيل النموذج الأولي جنبًا إلى جنب مع العملية اليدوية لفترة محددة. قارن مخرجات الذكاء الاصطناعي بعمل الإنسان لتحديد التناقضات. إذا كان الذكاء الاصطناعي يفوت باستمرار أنواعًا معينة من البيانات، فقم بتحسين المطالبات أو منطق تعيين البيانات. تضمن مرحلة التكرار هذه أن النظام يتعامل مع الحالات الشاذة بشكل صحيح.

الخطوة 4: النشر الكامل والمراقبة

بمجرد أن يحقق المشروع التجريبي الدقة المطلوبة، قم بتوزيع النظام على القسم الأوسع. المراقبة المستمرة ضرورية لضمان بقاء البرنامج محدثًا ويستمر في الأداء كما هو متوقع. يمكن أن تشهد أنظمة الذكاء الاصطناعي "انحرافًا في النموذج" بمرور الوقت إذا تغيرت أنماط البيانات الأساسية، لذلك يلزم إجراء عمليات تدقيق منتظمة.

معالجة حواجز التنفيذ والثغرات في المهارات

غالبًا ما يقابل تطبيق التكنولوجيا الجديدة بالمقاومة أو العقبات التقنية. التحدي الشائع هو فجوة المهارات داخل القوى العاملة الحالية. وفقًا لـ AIIM، يذكر 33% من قادة الأعمال أن نقص الموظفين المهرة يمثل عقبة رئيسية أمام تبني الذكاء الاصطناعي. يمكن للمديرين معالجة ذلك من خلال الاستثمار في برامج التدريب التي تركز على إتقان الذكاء الاصطناعي.

لا يحتاج الموظفون إلى أن يصبحوا علماء بيانات، لكن يجب عليهم فهم كيفية التفاعل مع الأنظمة الآلية. يتضمن ذلك تعلم كيفية كتابة مطالبات فعالة وكيفية تفسير الرؤى التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. عندما يشعر الموظفون بالثقة في استخدام الأدوات الجديدة، تزداد معدلات التبني.

يمثل الأمن والامتثال أيضًا تحديات كبيرة. تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات، مما يزيد من خطر اختراقات البيانات إذا لم تتم إدارتها بشكل صحيح. يجب على المديرين العمل مع فرق تكنولوجيا المعلومات والفرق القانونية لضمان امتثال جميع مهام سير عمل الأتمتة للسياسات الداخلية واللوائح الخارجية. بالنسبة للصناعات مثل الرعاية الصحية والمالية، يتضمن ذلك الحفاظ على سجلات تدقيق صارمة وضمان خصوصية البيانات.

قياس النجاح وحساب عائد الاستثمار

المكون الأخير لاستراتيجية أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي هو تقييم النتائج. تسعى معظم المؤسسات إلى تحقيق عائد واضح على الاستثمار (ROI) خلال السنة الأولى من التنفيذ. تشير البيانات إلى أن 54% من الشركات تحقق عائدًا إيجابيًا على الاستثمار في غضون 12 شهرًا.

لحساب عائد الاستثمار، قارن التكلفة الإجمالية لبرنامج أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ مقابل المدخرات التي تم تحقيقها. تأتي المدخرات من عدة مجالات: