تحول أتمتة العمليات الروبوتية: كيف يضفي الذكاء الاصطناعي ذكاءً على الروبوتات
أدى دمج الذكاء الاصطناعي في مسارات العمل الآلية إلى تغيير قدرات روبوتات البرمجيات. كانت أتمتة العمليات الروبوتية بالذكاء الاصطناعي مصممة في الأصل لأداء المهام المتكررة والقائمة على القواعد، ولكنها تشتمل الآن على قدرات إدراكية متقدمة تسمح للأنظمة بتفسير البيانات المعقدة واتخاذ القرارات. يمثل هذا التحول من البرامج النصية الجامدة إلى الذكاء التكيفي تحولًا كبيرًا في العمليات المؤسسية. وفقًا لـ Data Bridge Market Research، وصل التقييم العالمي لسوق أتمتة العمليات الروبوتية إلى ما يقرب من 4.03 مليار دولار أمريكي في عام 2024 ومن المتوقع أن يتوسع إلى 36.03 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032. ويعزى هذا النمو إلى حد كبير إلى التزايد المطرد في التقارب بين الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية.
أصول أتمتة العمليات الروبوتية: من البرامج النصية إلى روبوتات البرمجيات
قبل وجود مصطلح "RPA"، اعتمدت الأتمتة على البرامج النصية ووحدات الماكرو الأساسية. نفذت هذه الأدوات تسلسلات خطية من الإجراءات داخل تطبيقات معينة، مثل Microsoft Excel أو أنظمة المحطات الطرفية القديمة. خلال التسعينيات وأوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، أصبحت تقنية كشط الشاشة الطريقة الأساسية لاستخراج البيانات من واجهات المستخدم. سمح كشط الشاشة للبرنامج "بقراءة" النص المعروض على الشاشة، ولكن هذه التقنية كانت هشة. إذا تحول عنصر واحد على الشاشة ببضعة وحدات بكسل، فإن الأتمتة ستفشل.
حدثت الصياغة الرسمية لـ أتمتة العمليات الروبوتية بالذكاء الاصطناعي في منتصف عام 2010. قدمت شركات مثل Blue Prism وUiPath وAutomation Anywhere منصات سمحت للمستخدمين غير التقنيين بإنشاء عمليات أتمتة باستخدام واجهات مرئية تعمل بالسحب والإفلات. تجاوزت هذه الأدوات من الجيل الثاني البرامج النصية البسيطة من خلال التفاعل مع التعليمات البرمجية الأساسية للتطبيقات بدلاً من مجرد العرض المرئي. على الرغم من أنها أكثر استقرارًا، إلا أن هذه الروبوتات لا تزال تعمل بموجب منطق "إذا كان الأمر كذا، فافعل كذا" الصارم. لم يتمكنوا من التعامل مع الاختلافات في البيانات أو التغييرات غير المتوقعة في عملية تجارية دون تدخل يدوي.
التحول المعرفي: دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
عندما حاولت المؤسسات أتمتة مسارات عمل أكثر تعقيدًا، واجهت قيود الأنظمة القائمة على القواعد. كافحت الروبوتات التقليدية مع البيانات غير المهيكلة، والتي تشكل ما يقدر بنحو 80٪ من معلومات المؤسسة. ويشمل ذلك رسائل البريد الإلكتروني والمستندات المكتوبة بخط اليد والصور. لمعالجة هذا الأمر، بدأ المطورون في دمج نماذج تعلم آلي متخصصة في مسارات عمل RPA.
التعامل مع البيانات غير المهيكلة باستخدام التعرف الضوئي على الحروف ورؤية الكمبيوتر
سمح إدخال التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ورؤية الكمبيوتر للروبوتات "برؤية" و"قراءة" المستندات بدقة أعلى. تمكن رؤية الكمبيوتر الروبوت من تحديد الأزرار وحقول النص والرموز على الشاشة بغض النظر عن إحداثياتها المحددة. هذا جعل عمليات الأتمتة أكثر مرونة في مواجهة تغييرات واجهة المستخدم.
في هذا العصر من الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية، اكتسبت الروبوتات القدرة على أداء معالجة المستندات الذكية (IDP). على سبيل المثال، يمكن لروبوت مزود بتقنية IDP استخراج الحقول ذات الصلة من آلاف تنسيقات الفواتير المختلفة. بدلاً من البحث عن مبلغ إجمالي في إحداثيات شبكة معينة، يستخدم الروبوت التعلم الآلي لتحديد السياق الدلالي للأرقام الموجودة على الصفحة. وفقًا لتقرير صادر عن مجموعة IMARC في عام 2024، فإن الطلب على العمليات القائمة على المعرفة هو عامل رئيسي يدفع السوق نحو تقييمه المتوقع البالغ 37.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2033.
القفزة التوليدية: كيف تحول نماذج اللغة الكبيرة الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية
بدأ ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLM) جيلًا ثالثًا من الأتمتة. على عكس التكرارات السابقة التي تطلبت تدريب نموذج معين لمهمة معينة، تمتلك نماذج اللغة الكبيرة قدرات استنتاج واسعة. إنها تعمل كطبقة معرفية يمكنها تفسير النية وإنشاء الإجراءات بسرعة.
الفهم الدلالي والتفاعل باللغة الطبيعية
تسمح نماذج اللغة الكبيرة للمستخدمين بالتفاعل مع أنظمة الأتمتة باستخدام اللغة الطبيعية. بدلاً من قيام المطور بتعيين كل نقرة في تسلسل، يمكن للمستخدم تقديم مطالبة مثل، "معالجة جميع الفواتير المعلقة من البائعين في الغرب الأوسط ووضع علامة على أي فواتير تتجاوز متوسط الشهر الماضي." يفسر تكامل أتمتة العمليات الروبوتية بالذكاء الاصطناعي الطلب ويحدد مصادر البيانات ذات الصلة وينفذ الخطوات اللازمة.
تعمل هذه الإمكانية على حل "فجوة التعميم التركيبي". تسلط الأبحاث المنشورة على arXiv في مايو 2024 الضوء على أنه في حين أن الروبوتات التقليدية تفشل عند إعادة ترتيب الخطوات، فإن الأنظمة التي تعمل بنماذج اللغة الكبيرة مثل "SmartFlow" يمكنها التكيف مع تغييرات واجهة المستخدم الرسومية والاختلافات في بيانات الإدخال بشكل مستقل. تستخدم هذه الأنظمة رمز HTML والفهم المرئي لإدراك عناصر الشاشة وتحويلها إلى تمثيلات نصية تعالجها نماذج اللغة الكبيرة لتحديد الإجراء التالي.
من البرامج النصية إلى مسارات العمل القائمة على النية
يؤدي دمج نماذج اللغة الكبيرة وRPA إلى تحويل التركيز من "كيفية" تنفيذ مهمة ما إلى "ما" هي النتيجة المرجوة. تتطلب RPA التقليدية مسارًا مشفرًا بشكل ثابت. إذا قام موقع ويب بتحديث تخطيطه، فسوف ينقطع المسار. في المقابل، يفهم الروبوت المعزز بالذكاء الاصطناعي الهدف. إذا تحرك زر "إرسال"، فسيستخدم الروبوت فهمه الدلالي للصفحة لتحديد موقع الزر ومتابعة المهمة. هذا يقلل من أعباء الصيانة على فرق تكنولوجيا المعلومات، والتي كانت تاريخيًا حاجزًا رئيسيًا أمام توسيع نطاق مشاريع RPA.
تبني الصناعة وإحصاءات نمو السوق
إن تبني الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية يتسارع في مختلف القطاعات. تشير تقارير Mordor Intelligence إلى أن أمريكا الشمالية استحوذت على حصة سوقية قدرها 39.6٪ في عام 2024، مدفوعة بالنظم الإيكولوجية التكنولوجية الناضجة وتفويضات الامتثال الصارمة. ومع ذلك، من المتوقع أن تشهد منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع نمو، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 34.5٪ حتى عام 2030.
تقود المؤسسات الكبيرة السوق حاليًا، حيث تمثل 58.1٪ من الإيرادات في عام 2024. تستخدم هذه المؤسسات الأتمتة الذكية لإدارة كميات كبيرة من المعاملات في قطاع البنوك والخدمات المالية والتأمين (BFSI). في مجال الرعاية الصحية، ينمو التبني بمعدل نمو سنوي مركب متوقع يبلغ 33.4٪. تستخدم المستشفيات هذه التقنيات لمعالجة سجلات المرضى ومطالبات التأمين والتشخيصات الطبية، مما يقلل من أعباء العمل الإدارية على الممارسين.
حالات الاستخدام: تقاطع نماذج اللغة الكبيرة والروبوتات في الممارسة العملية
تمتد التطبيقات العملية لـ الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية إلى ما هو أبعد من مجرد إدخال البيانات البسيط.
تحليل اتجاهات العملاء: يمكن لنموذج اللغة الكبيرة تحليل تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي أو رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالعملاء لقياس المشاعر. ثم يقوم روبوت RPA بتجميع هذه المعلومات في تقارير وتشغيل إجراءات المتابعة تلقائيًا، مثل إرسال رمز خصم مخصص إلى عميل غير راضٍ. دعم المبيعات وتسجيل العملاء المحتملين: تتعقب روبوتات RPA سلوك العملاء واختيارات المنتجات عبر منصات مختلفة. يقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم هذه البيانات لتعيين درجة احتمالية الشراء. ثم يستخدم النظام نموذج لغة كبيرة لإنشاء رسائل بريد إلكتروني مبيعات مخصصة بناءً على الاهتمامات المحددة للعميل.- التقارير المالية: تجمع روبوتات RPA البيانات المحاسبية من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات المتعددة. ثم يعالج نموذج اللغة الكبيرة هذه البيانات لإنشاء تقرير مالي مقروء، وتحديد الاتجاهات والشذوذات التي قد يغفل عنها الإنسان. تقلل هذه المجموعة من الوقت المطلوب لعمليات إغلاق نهاية الشهر.
الانتقال إلى الأتمتة الموجهة
في عام 2024، انتقلت الصناعة نحو "الأتمتة الموجهة". يتضمن ذلك استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين لا يتبعون التعليمات فحسب، بل يخططون وينفذون أيضًا مسارات عمل معقدة ومتعددة الخطوات. أصدر كبار البائعين أدوات لدعم هذا التحول.
قدمت UiPath "Autopilot"، وهي تجربة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد المستخدمين في اكتشاف وإنشاء عمليات أتمتة من خلال اللغة الطبيعية. وفقًا لمايكروسوفت، أدى استخدام Copilot في Power Automate إلى تقليل الوقت المستغرق لتطوير مسارات العمل بنسبة 50٪. يمكن لهؤلاء الوكلاء تجميع عمليات أتمتة متعددة للتعامل مع عمليات الأعمال الشاملة، مثل إعداد موظف جديد، والذي يتضمن مهام عبر أنظمة الموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات والمالية.
التحديات والحواجز التقنية في أتمتة العمليات الروبوتية الحديثة بالذكاء الاصطناعي
على الرغم من التقدم، لا تزال هناك عقبات تقنية. أحد التحديات الرئيسية هو "فجوة التعميم التركيبي" المذكورة في الدراسات الحديثة. في حين أن نموذج اللغة الكبيرة قد ينفذ بنجاح تفاعلات فردية مع الويب بمعدل نجاح 94٪، إلا أن أدائه يمكن أن ينخفض بشكل كبير عندما يُطلب منه دمج خطوات تفاعل جديدة متعددة لم يتم تدريبه عليها صراحةً.
يمثل الأمن وخصوصية البيانات أيضًا عقبات. يتطلب دمج نماذج اللغة الكبيرة مع أنظمة المؤسسات حوكمة قوية لضمان عدم تعرض البيانات الحساسة للنماذج العامة. تتجه المؤسسات بشكل متزايد إلى النماذج الخاصة التي تم ضبطها بدقة وبيئات الذكاء الاصطناعي "المعزولة" للتخفيف من هذه المخاطر.
علاوة على ذلك، فإن تكلفة تنفيذ الذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية أعلى من تكلفة RPA التقليدية. في حين أن عائد الاستثمار (ROI) غالبًا ما يكون أفضل نظرًا لتقليل الصيانة ونطاق التطبيق الأوسع، إلا أن متطلبات البنية التحتية والمواهب الأولية كبيرة. يجب على الشركات الاستثمار في عمليات نشر أصلية على السحابة ومواهب متخصصة في الذكاء الاصطناعي لإدارة هذه الأنظمة المتطورة بفعالية.
الآليات التقنية للتكامل
يحدث تكامل الذكاء الاصطناعي وRPA من خلال ثلاث طرق أساسية:
1. الموصلات المستندة إلى واجهة برمجة التطبيقات (API): تستخدم منصة RPA موصلات موحدة لإرسال البيانات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي (مثل GPT-4 أو نموذج ML متخصص) وتتلقى استجابة منظمة لدفع الخطوة التالية في مسار العمل.
2. الفهم الدلالي لواجهة المستخدم: يستخدم الروبوت رؤية الكمبيوتر "لقراءة" الشاشة وترجمة البيانات المرئية إلى نص لنموذج اللغة الكبيرة. ثم يصدر نموذج اللغة الكبيرة أمرًا، مثل "انقر فوق الرمز الذي يشبه الطابعة"، والذي ينفذه روبوت RPA.
3. الإنسان في الحلقة (HITL): بالنسبة للقرارات ذات المخاطر العالية، يقوم الروبوت بجمع البيانات والتحليل الأولي، ثم يعرض النتائج على الإنسان للموافقة عليها قبل التنفيذ النهائي. وهذا يضمن الدقة في الصناعات الخاضعة للتنظيم مثل القانون أو الرعاية الصحية.
يشير التقارب المستمر لهذه التقنيات إلى أن التمييز بين "الفعل" (RPA) و"التفكير" (الذكاء الاصطناعي) سيستمر في التلاشي. يمكن للمؤسسات التي تنفذ هذه الأنظمة الذكية بنجاح أن تتوقع تحقيق إنتاجية أعلى ومرونة تشغيلية أكبر.