دور الذكاء الاصطناعي في الأتمتة: من المنطق إلى الحدس
تعتمد العمليات الصناعية والرقمية الحديثة على دمج الذكاء الاصطناعي في الأتمتة لتتجاوز التسلسل الثابت للتعليمات. تاريخياً، كانت الأتمتة تعمل من خلال سلسلة من عبارات "إذا-ثم" حيث يحدد المبرمج كل نتيجة ممكنة. إذا استشعر جهاز استشعار حالة معينة، فإن الآلة تقوم باستجابة محددة. كان هذا النهج الحتمي يعمل في البيئات المتكررة والمستقرة ولكنه فشل عند مواجهة التغيرات. اليوم، يسمح التحول نحو الشبكات العصبية للأنظمة بتفسير البيانات بنوع من الحدس الرقمي. وفقًا لـ McKinsey، تستخدم 78٪ من المؤسسات الآن الذكاء الاصطناعي في وظيفة تجارية واحدة على الأقل، مما يمثل زيادة كبيرة عن 72٪ في أوائل عام 2024. يسلط هذا النمو الضوء على التحول من المنطق الصارم إلى اتخاذ القرارات التكيفية.
تطور الذكاء الاصطناعي والأتمتة: من القواعد إلى الاستدلال
ركزت الأيام الأولى للأتمتة على أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) وأنظمة الخبراء. اتبعت هذه الأدوات قواعد صارمة ومنظمة من قبل الخبراء. في السبعينيات، استخدمت أنظمة مثل MYCIN ما يقرب من 600 قاعدة لتشخيص التهابات الدم. في حين أن هذه الأنظمة كانت فعالة ضمن قيودها الضيقة، إلا أنها لم تستطع التعلم أو التكيف مع المعلومات الجديدة دون إعادة البرمجة اليدوية. لقد غير دمج الذكاء الاصطناعي والأتمتة هذه الديناميكية من خلال تقديم نماذج التعلم الآلي التي تتحسن من خلال التعرض للبيانات.
في المحركات التقليدية القائمة على القواعد، يجب على المطور أن يأخذ في الاعتبار كل حالة حافة. إذا ظهر متغير غير متوقع، يتوقف النظام عادةً أو ينتج خطأ. تستخدم الأنظمة الحديثة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي التعلم العميق للتعرف على الأنماط المعقدة جدًا بحيث لا يمكن للمبرمجين البشريين وصفها يدويًا. تتيح هذه الإمكانية للأتمتة التعامل مع البيانات غير المهيكلة، مثل اللغة الطبيعية والصور وتيارات أجهزة الاستشعار، التي كانت في السابق غير متاحة للبرامج القياسية.
قيود الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد
تتطلب الأتمتة القائمة على القواعد كثافة عمالة للحفاظ عليها. عندما تتغير عملية تجارية، يجب على المطور العثور على أسطر التعليمات البرمجية المحددة التي تحكم تلك العملية وتحديثها. هذا يخلق عنق الزجاجة في الصناعات سريعة الحركة. علاوة على ذلك، هذه الأنظمة "هشة". فهي تفتقر إلى القدرة على التعميم. إذا كانت القاعدة تحدد أن الفاتورة يجب أن تحتوي على تاريخ في الزاوية اليمنى العليا، فسيفشل النظام إذا تم نقل التاريخ إلى الزاوية اليسرى السفلية، حتى لو كانت المعلومات مرئية بوضوح للعين البشرية.
هل فكرت في مقدار الوقت الذي يقضيه فريقك في تحديث القواعد اليدوية للبرامج التي يجب أن تكون مستقلة؟
كيف تعمل الشبكات العصبية على تشغيل الذكاء الاصطناعي الحديث في الأتمتة
جوهر التحول نحو "الحدس" في الأتمتة هو الشبكة العصبية. على عكس قائمة القواعد، تتكون الشبكة العصبية من طبقات من العقد المترابطة التي تعين أوزانًا لمدخلات مختلفة. أثناء التدريب، يقوم النظام بضبط هذه الأوزان بناءً على ما إذا كانت مخرجاته تتطابق مع النتيجة المرجوة. تسمح هذه العملية للآلة "بتعلم" الشكل الذي تبدو عليه النتيجة الناجحة دون أن يتم إخبارها بالضبط بكيفية تحقيقها.
هذا التحول هو الأكثر وضوحًا في رؤية الكمبيوتر. في التصنيع، قد تبحث الكاميرا القائمة على القواعد عن نمط بكسل معين لتحديد عيب. إذا تغير الإضاءة قليلاً، تفشل القاعدة. تتعرف الشبكة العصبية المدربة على آلاف الصور للأجزاء السليمة والمعيبة على "جوهر" العيب. إنه يتجاهل الاختلافات الطفيفة في الإضاءة أو الاتجاه، مما يحاكي الحكم البديهي للمفتش البشري. تشير الأبحاث من StartUs Insights إلى أن الروبوتات التعاونية (cobots) التي تستخدم هذه الأساليب تصل الآن إلى دقة اكتشاف بشرية تبلغ 97٪.
الانتقال من عبارات إذا-ثم إلى التعرف على الأنماط
يمكّن التعرف على الأنماط الأنظمة من التعامل مع المنطق "الضبابي". بدلاً من السؤال "هل هذا بالضبط X؟"، يسأل النظام "ما مدى احتمالية أن يكون هذا X؟" هذا النهج الاحتمالي هو أساس الذكاء الاصطناعي الحديث في الأتمتة. يسمح للروبوتات المتنقلة المستقلة (AMRs) بالتنقل في المستودعات. بدلاً من اتباع شريط مغناطيسي ثابت على الأرض، تستخدم هذه الروبوتات LIDAR والشبكات العصبية "لفهم" بيئتها. يمكنهم تحديد شخص أو رافعة شوكية أو صندوق سقط وحساب مسار جديد في الوقت الفعلي.
تشير البيانات من Grand View Research إلى أن سوق الأتمتة الصناعية وأنظمة التحكم سيصل إلى 226.8 مليار دولار في عام 2025. ويرجع هذا النمو إلى حد كبير إلى قدرة هذه الآلات على العمل في بيئات ديناميكية وغير مكتوبة.
الآثار الخاصة بالقطاع للذكاء الاصطناعي في الأتمتة
يختلف التطبيق العملي لـ الذكاء الاصطناعي والأتمتة حسب الصناعة، لكن النتائج تشير باستمرار إلى دقة أعلى وتقليل التدخل اليدوي.
الخدمات المالية ومنع الاحتيال
في القطاع المصرفي، أدى الانتقال من المنطق إلى الحدس إلى تغيير الأمن. اعتمد الكشف عن الاحتيال التقليدي على قواعد بسيطة، مثل وضع علامة على أي معاملة تزيد عن 10000 دولار. تجاوز المجرمون هذه بسهولة عن طريق إبقاء المعاملات أقل من الحد الأدنى. تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة بتحليل آلاف المتغيرات في وقت واحد، بما في ذلك الموقع الجغرافي والوقت من اليوم وسرعة الكتابة وعادات الإنفاق السابقة.
وفقًا لتقرير عام 2024 بخصوص Banamex، أدى دمج الشبكات العصبية للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي إلى تخفيض محاولات الاحتيال بنسبة 70٪. لا يبحث النظام عن مبلغ كبير من المال فحسب؛ بل يتعرف على "توقيع سلوكي" ينحرف عن أنماط صاحب الحساب العادية.
التصنيع والروبوتات التكيفية
انتقل التصنيع إلى عصر الصناعة 4.0. تقوم الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الآن بتنفيذ المهام التي كانت تعتبر في السابق حساسة للغاية بالنسبة للآلات. في تجميع الإلكترونيات، تتعامل الروبوتات مع المكونات بدقة عالية باستخدام مستشعرات اللمس والتعلم الآلي لضبط قوة قبضتها.
تتصدر منطقة آسيا والمحيط الهادئ هذا القطاع حاليًا، حيث تمثل ما يقرب من 39٪ من عائدات الأتمتة الصناعية العالمية في عام 2024. التحول هنا هو من "الأتمتة الثابتة"، حيث يقوم الروبوت بشيء واحد إلى الأبد، إلى "الأتمتة المرنة"، حيث يمكن إعادة تدريب الروبوت لخط إنتاج جديد في غضون ساعات عن طريق تحديث نموذج البرنامج الخاص به بدلاً من إعادة بناء أجهزته المادية.
عمليات المبيعات والتسويق
انتقلت الأتمتة في المبيعات من نصوص البريد الإلكتروني الجماعي إلى المشاركة المخصصة. زاد اعتماد الذكاء الاصطناعي في المبيعات من 24٪ في عام 2023 إلى 43٪ في عام 2024. تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية الآن بتحليل بيانات العملاء المتوقعين لصياغة رسائل بريد إلكتروني أولية للتواصل تعكس الاحتياجات المحددة للعميل المحتمل. هذا ليس مجرد دمج بسيط للبريد؛ يفسر الذكاء الاصطناعي الملفات العامة الأخيرة للعميل المحتمل أو منشوراته على وسائل التواصل الاجتماعي لتوفير السياق.
تحديد نمو الذكاء الاصطناعي والأتمتة كميًا
تظهر البيانات الاقتصادية المحيطة بـ الذكاء الاصطناعي والأتمتة تسارعًا سريعًا في الاستثمار والاعتماد.
حجم السوق: من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي العالمي من 184 مليار دولار في عام 2024 إلى أكثر من 826 مليار دولار بحلول عام 2030، وفقًا لـ Statista. الكفاءة التشغيلية: تتوقع PwC أن الذكاء الاصطناعي سيدفع مكاسب إنتاجية بنسبة 20٪ إلى 30٪ عبر مختلف القطاعات بحلول عام 2025.- تخفيض التكاليف: انخفضت تكلفة تشغيل الاستدلال عالي المستوى للذكاء الاصطناعي (مثل GPT-3.5) بمقدار 280 مرة بين نوفمبر 2022 وأكتوبر 2024، وانخفضت من 20 دولارًا إلى 0.07 دولار لكل مليون رمز.
هذا الانخفاض الكبير في التكلفة يجعل من الممكن للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم تنفيذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في الأتمتة المتطورة التي كانت مخصصة سابقًا للشركات العالمية.
الذكاء الاصطناعي الذي يركز على الإنسان والقوى العاملة
أحد المخاوف الشائعة فيما يتعلق بـ الذكاء الاصطناعي والأتمتة هو تشريد العمال البشريين. ومع ذلك، تظهر بيانات عام 2024 واقعًا أكثر تعقيدًا. في حين أن الذكاء الاصطناعي قد أتمت العديد من المهام الروتينية، إلا أنه خلق أيضًا أدوارًا جديدة. وفقًا لمؤسسة تكنولوجيا المعلومات والابتكار (ITIF)، أضاف نمو الذكاء الاصطناعي أكثر من 119900 وظيفة مباشرة إلى الاقتصاد الأمريكي في عام 2024، في حين أن 12700 خسارة فقط نُسبت مباشرة إلى التكنولوجيا.
يتجه الاتجاه نحو أنظمة "الإنسان في الحلقة". في هذه النماذج، يتعامل الذكاء الاصطناعي مع 95٪ من عمليات صنع القرار الروتينية، بينما يشرف مشرف بشري على 5٪ المتبقية من "الاستثناءات" المعقدة. يسمح هذا لموظف واحد بالإشراف على حجم أكبر بكثير من العمل دون زيادة مستويات التوتر أو معدلات الخطأ.
كيف ستتغير عملياتك إذا ركز موظفوك فقط على حل المشكلات الإبداعي بينما تتعامل الآلات مع المنطق المتكرر؟
الاتجاهات المستقبلية: الذكاء الاصطناعي الوكيلي وحلقات القرار المستقلة
تتضمن المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي والأتمتة "الذكاء الاصطناعي الوكيلي". على عكس الأدوات الحالية التي تنتظر مطالبة، يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيلي تحديد أهداف فرعية خاصة به لتحقيق هدف أساسي. على سبيل المثال، قد يلاحظ وكيل سلسلة التوريد المستقل تأخيرًا متوقعًا بسبب الطقس في ممر الشحن. بدلاً من مجرد إخطار أحد الأشخاص، يمكنه البحث بشكل مستقل عن موردين بديلين، والتحقق من مخزونهم الحالي، وحساب فرق التكلفة، وتقديم خطة مكتملة للموافقة عليها.
من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي الوكيلي للمؤسسات إلى 24.50 مليار دولار بحلول عام 2030. وهذا يمثل التحول المطلق من المنطق إلى الحدس. لم يعد النظام يتبع مسار "إذا-ثم" لمهمة واحدة؛ بل يتنقل في "حلقة قرار" لإدارة عملية تجارية بأكملها.
إن الانتقال من الأنظمة القائمة على القواعد إلى الشبكات العصبية ليس مجرد ترقية فنية. إنه تغيير جوهري في كيفية تفاعل الآلات مع العالم. من خلال الابتعاد عن المنطق الصارم والتحول نحو الحدس القائم على البيانات، سيستمر الذكاء الاصطناعي والأتمتة في توسيع حدود ما هو ممكن في الاقتصاد الرقمي. الشركات التي تتبنى هذه الأنظمة التكيفية تضع نفسها للتعامل مع التعقيد المتزايد وحجم الأعمال التجارية العالمية الحديثة.