توحيد التميز من خلال أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي
غالبًا ما يعتمد النجاح التنظيمي على اتساق المخرجات عبر مختلف الأقسام. يؤدي التباين في كيفية تنفيذ المهام إلى نتائج غير متوقعة وزيادة التكاليف وتجارب عملاء مجزأة. تعالج أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي أوجه عدم الاتساق هذه من خلال دمج التعلم الآلي والحوسبة الإدراكية في سير العمل اليومي. وفقًا لمسح أجرته McKinsey عام 2024، أفاد 78٪ من المؤسسات الآن باستخدام الذكاء الاصطناعي في وظيفة عمل واحدة على الأقل، بزيادة عن 72٪ في العام السابق. يشير هذا الاعتماد إلى تحول من الاستخدام التجريبي إلى متطلب تشغيلي موحد. من خلال نشر حلول الأتمتة بالذكاء الاصطناعي، تؤسس الشركات خطًا أساسيًا للجودة يعمل بشكل مستقل عن التباين البشري الفردي.
تحديد دور أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي
تتبع أتمتة عمليات الأعمال (BPA) القديمة عادةً منطقًا صارمًا قائمًا على القواعد. إذا حدث مشغل معين، يقوم النظام بتنفيذ إجراء محدد مسبقًا. على الرغم من فعالية هذه الأنظمة للمهام البسيطة، إلا أنها تفشل عند مواجهة بيانات غير منظمة أو متغيرات متغيرة. تقدم أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي طبقة من الذكاء تسمح للأنظمة بتفسير السياق والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات بناءً على البيانات التاريخية.
تخلق هذه التقنية إطارًا موحدًا تعمل فيه الأقسام المختلفة وفقًا لنفس المنطق ومعايير الجودة. بدلاً من قيام كل فريق بتطوير طرقه المحلية الخاصة لإدخال البيانات أو إعداد التقارير، يتولى نظام الذكاء الاصطناعي المركزي هذه الوظائف. على سبيل المثال، يمكن لمعالجة المستندات الذكية (IDP) استخراج البيانات من الفواتير والعقود والسير الذاتية بنفس مستوى الدقة، بغض النظر عن القسم الذي يتلقى المستند.
المكونات الأساسية لحلول الأتمتة بالذكاء الاصطناعي
يتم تحقيق التوحيد القياسي من خلال العديد من التقنيات المترابطة. تعمل حلول الأتمتة بالذكاء الاصطناعي هذه معًا لسد الفجوة بين اتخاذ القرارات البشرية والتنفيذ الميكانيكي.
التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية
تحلل خوارزميات التعلم الآلي الأداء التاريخي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. في سياق سلسلة التوريد، تتوقع هذه الأنظمة الطلب بناءً على الاتجاهات الموسمية وتحولات السوق بدلاً من المتوسطات البسيطة على أساس سنوي. تضمن هذه القدرة التنبؤية احتفاظ فرق المشتريات بمستويات المخزون المثلى، مما يقلل من الفاقد والنقص في المخزون.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تسمح معالجة اللغة الطبيعية للآلات بفهم اللغة البشرية وإنتاجها. هذا المكون أساسي لتوحيد الاتصال. عند تطبيقه على خدمة العملاء، تضمن معالجة اللغة الطبيعية أن يتلقى كل استفسار ردًا يتماشى مع إرشادات العلامة التجارية والدقة الواقعية. إنه يزيل خطر الاتصال "المارق" الذي يمكن أن يحدث عندما يكون الموظفون متعبين أو غير مدربين بشكل كافٍ.
تكامل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)
بينما تتعامل RPA مع "الفعل"، يتعامل الذكاء الاصطناعي مع "التفكير". يؤدي دمج هاتين التقنيتين إلى إنشاء "أتمتة ذكية". تنقل روبوتات RPA البيانات بين الأنظمة، بينما تحدد طبقة الذكاء الاصطناعي مكان وجود هذه البيانات وتعلم على أي حالات شاذة للمراجعة. يضمن هذا المزيج بقاء تنفيذ المهام ذات الحجم الكبير متطابقًا في كل مرة يتم فيها تنفيذها.
توحيد الجودة في العمليات المالية
غالبًا ما يكون القسم المالي هو أول من يرى تأثير الأتمتة الموحدة. المحاسبة اليدوية عرضة للخطأ البشري، خاصة خلال الفترات شديدة الإجهاد مثل إغلاق نهاية الشهر. وفقًا لأبحاث من Accenture، فإن ما يصل إلى 80٪ من العمليات المتعلقة بالمعاملات في مجال المالية جاهزة للأتمتة.
تعمل أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي على توحيد المهام المالية التالية:
معالجة الفواتير: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التحقق من بنود السطور مقابل أوامر الشراء وإيصالات الشحن تلقائيًا. هذا يزيل التباين الناتج عن قيام موظفين مختلفين بفحص تفاصيل مختلفة. الكشف عن الاحتيال: تحدد نماذج التعلم الآلي الانحرافات عن أنماط الإنفاق المحددة. نظرًا لأن هذه النماذج تطبق نفس التدقيق على كل معاملة، فإنها توفر مستوى من الرقابة لا يمكن للمدققين البشريين مطابقته على نطاق واسع.- إدارة المصروفات: تصنف حلول الأتمتة بالذكاء الاصطناعي النفقات بناءً على سياسة الشركة، مما يضمن خضوع جميع الموظفين لنفس معايير السداد دون إشراف يدوي.
ماذا سيحدث للنفقات التشغيلية الخاصة بك إذا تم تقليل إدخال البيانات اليدوي بنسبة 90٪؟ تشير البيانات من Gartner إلى أن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تقلل بالفعل من الأخطاء بهذا الهامش، مما يوفر مستوى من الدقة تكافح العمليات اليدوية لتحقيقه.
تحقيق الاتساق في الموارد البشرية
تتضمن الموارد البشرية حجمًا كبيرًا من المهام المتكررة التي غالبًا ما يتم التعامل معها بشكل غير متناسق عبر مختلف المكاتب أو الأقسام الإقليمية. تعمل أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي على إنشاء تجربة موحدة لكل من المرشحين والموظفين.
خلال مرحلة التوظيف، تفحص أدوات الذكاء الاصطناعي السير الذاتية وفقًا لمجموعة موحدة من المعايير. هذا يزيل التحيز اللاواعي الذي قد يؤدي إلى تفضيل أحد مسؤولي التوظيف لمرشح قد يرفضه آخر. تشير SHRM إلى زيادة بنسبة 599٪ في اعتماد أتمتة الموارد البشرية على مدى السنوات القليلة الماضية، مدفوعة بالحاجة إلى عمليات توظيف أكثر كفاءة وعدالة.
يستفيد إعداد الموظفين أيضًا من التوحيد القياسي. توجه البوابات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الموظفين الجدد خلال نفس وحدات التدريب وعمليات إرسال المستندات وإعدادات النظام. يضمن ذلك أن يبدأ كل موظف فترة عمله بنفس المعرفة الأساسية، بغض النظر عمن هو رئيسه المباشر.
التوحيد في سير عمل المبيعات والتسويق
غالبًا ما تعاني أقسام المبيعات والتسويق من "صوامع" حيث لا تتم مشاركة المعلومات بفعالية. تعمل حلول الأتمتة بالذكاء الاصطناعي على دمج هذه الأقسام من خلال إنشاء مصدر واحد للحقيقة لبيانات العملاء.
في مجال التسويق، ذكرت الآن 92٪ من الشركات أن الأتمتة ضرورية للبقاء في المنافسة. يقوم الذكاء الاصطناعي بتوحيد عملية تسجيل العملاء المحتملين، مما يضمن تقييم كل عميل محتمل باستخدام نفس المقاييس. هذا يمنع فرق المبيعات من إضاعة الوقت على العملاء المحتملين ذوي الجودة المنخفضة الذين ربما تم دفعهم بسبب تقييم يدوي ذاتي.
علاوة على ذلك، تستخدم منصات أتمتة البريد الإلكتروني الذكاء الاصطناعي لتخصيص الرسائل على نطاق واسع. في حين أن المحتوى مخصص، إلا أن التوقيت والتكرار والصوت الخاص بالعلامة التجارية يظلان موحدين. هذا الاتساق يبني الثقة مع الجمهور، حيث يتلقون تجربة احترافية ويمكن التنبؤ بها من العلامة التجارية.
تعزيز مراقبة الجودة من خلال حلول الأتمتة بالذكاء الاصطناعي
في بيئات التصنيع والتشغيل، غالبًا ما تكون مراقبة الجودة بمثابة عنق الزجاجة. يمكن أن يعاني المفتشون البشريون من التعب، مما يؤدي إلى عيوب فائتة. لا تعاني أنظمة الرؤية الحاسوبية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من هذا القيد. يقومون بمسح المنتجات على خط التجميع باتساق على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
وفقًا لبيانات من Deloitte، أدى إدخال الذكاء الاصطناعي في الصناعات الثقيلة إلى أن تصبح عمليات البيانات أسرع بـ 18 مرة من الطرق التقليدية. على سبيل المثال، في صناعة السيارات، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة المعدات في الوقت الفعلي. تحدد هذه الصيانة التنبؤية الأعطال المحتملة قبل حدوثها، مما يقلل من وقت التوقف بنسبة تصل إلى 30٪. من خلال توحيد كيفية وموعد إجراء الصيانة، تتجنب المؤسسات نموذج "التشغيل حتى الفشل" الفوضوي الذي يؤدي إلى إصلاحات طارئة باهظة الثمن.
التغلب على حواجز توحيد العمليات
على الرغم من الفوائد الواضحة، فإن تنفيذ أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي لا يخلو من التحديات. تواجه العديد من المؤسسات عقبات كبيرة تمنعها من الوصول إلى التميز التشغيلي الكامل.
معالجة تجزئة العمليات
حوالي 36٪ من الشركات تحدد تجزئة العمليات كحاجز أساسي أمام تبني الأتمتة الذكية. يحدث التجزئة عندما تستخدم فرق مختلفة أدوات مختلفة أو تتبع مجموعات مختلفة من القواعد لنفس المهمة. لحل هذه المشكلة، يجب على القيادة أولاً تعيين العمليات الحالية وتحديد مكان اختلافها قبل تطبيق طبقة الذكاء الاصطناعي.
بناء الثقة في أنظمة "الصندوق الأسود"
يعرب عدد كبير من المديرين التنفيذيين - حوالي 78٪ - عن قلقهم بشأن ثقة المستخدم في أنظمة الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما ينظرون إلى هذه الأنظمة على أنها "صندوق أسود" حيث تكون عملية صنع القرار معتمة. يتطلب توحيد التميز الشفافية. يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية لحلول الأتمتة بالذكاء الاصطناعي التي توفر "ذكاء اصطناعي قابل للتفسير"، مما يوضح المنطق الكامن وراء نتائج محددة حتى يتمكن المشرفون البشريون من تدقيق النتائج.
إدارة الديون التقنية
قد تكون البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات القديمة غير متوافقة في بعض الأحيان مع أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة. يجب على المؤسسات تقييم ما إذا كانت أنظمتها الحالية يمكن أن تدعم إنتاجية البيانات المطلوبة لتحليل الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. في بعض الحالات، يكون اتباع نهج تدريجي ضروريًا، حيث تتم أتمتة العمليات الأكثر أهمية أولاً أثناء تحديث البنية التحتية الأساسية.
قياس تأثير التوحيد القياسي
للتحقق من أن أتمتة عمليات الأعمال بالذكاء الاصطناعي تحقق التميز، يجب على المؤسسات تتبع مقاييس محددة. يجب أن تركز هذه المقاييس على كل من سرعة العملية وجودة المخرجات.
1. معدل الخطأ: المؤشر الأساسي للتوحيد القياسي هو انخفاض في وتيرة الأخطاء. إذا انخفض معدل الخطأ وظل منخفضًا، فإن نظام الذكاء الاصطناعي يفرض بنجاح معيار الجودة.
2. المهلة الزمنية: تتحرك العمليات الموحدة بشكل عام بشكل أسرع لأنها تلغي "عمليات الانتظار والبوابات" المرتبطة بالموافقات اليدوية. قارن الوقت المستغرق لدفع الفاتورة قبل وبعد الأتمتة.
3. تخصيص الموارد: تتبع مقدار الوقت الذي يقضيه الموظفون الآن في العمل الاستراتيجي ذي القيمة العالية. إذا كانت الأتمتة تعمل، فيجب أن تنخفض النسبة المئوية للوقت الذي يقضيه في مهام البيانات الروتينية بشكل كبير.
كيف تقيس مؤسستك حاليًا تكلفة الخطأ اليدوي؟ عندما يتم تخفيف هذه الأخطاء عبر جميع الأقسام في وقت واحد، فإن المدخرات التراكمية غالبًا ما تتجاوز الاستثمار الأولي في التكنولوجيا.
مستقبل التميز الموحد
من المتوقع أن يستمر الاتجاه نحو الأتمتة المفرطة - دمج أدوات أتمتة متعددة. تتوقع Gartner أن يصل الإنفاق العالمي على تقنيات الأتمتة المفرطة إلى ما يقرب من 600 مليار دولار في منتصف عام 2020. تشير هذه الحركة إلى أن مستقبل الأعمال هو المستقبل الذي تتم فيه إدارة كل عملية قابلة للتكرار بواسطة نظام ذكي.
في هذه البيئة، لن يكون "التميز" إنجازًا عرضيًا بعد الآن ولكنه خط أساس تشغيلي قياسي. مع ازدياد تطور حلول الأتمتة بالذكاء الاصطناعي، فإنها لن تنفذ المهام فحسب، بل ستقترح أيضًا طرقًا لتحسين المعايير نفسها. يؤدي هذا إلى إنشاء دورة من التحسين المستمر حيث تصبح المنظمة أكثر كفاءة وأكثر اتساقًا بمرور الوقت.
المؤسسات التي تتجاهل هذه الأدوات تخاطر بالعمل بمستوى عالٍ من التباين الذي قضى عليه منافسوها بالفعل. من خلال توحيد العمليات من خلال الذكاء الاصطناعي، تضمن الشركات مساهمة كل قسم في مخرجات عالية الجودة وقابلة للتطوير ويمكن التنبؤ بها. هذا الاتساق هو الأساس الذي يتم عليه بناء النمو طويل الأجل وولاء العملاء.