الأتمتة المفرطة – (hyper-automation)
هي أسلوب للأتمتة يتضمن استخدام تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، وأتمتة العمليات الآلية (RPA)، وغيرها لأتمتة العمليات بما يتجاوز ما يمكن أن تحققه تقنيات الأتمتة التقليدية. فهو يتجاوز أتمتة المهام المتكررة ليشمل عمليات أكثر تعقيدًا تتطلب التحليل واتخاذ القرار والتفاعل مع أنظمة أو مصادر بيانات متعددة. في جوهرها، تهدف الأتمتة المفرطة إلى إنشاء نظام بيئي للأتمتة من البداية إلى النهاية حيث تعمل التقنيات المختلفة معًا بسلاسة لتحسين العمليات التجارية وتبسيطها.
ما هي التقنيات التكنولوجية المستخدمة في الأتمتة المفرطة:
الأتمتة المفرطة لا تعمل بتقنية أتمتة واحدة، بل تتطلب وجود مجموعة من تقنيات الأتمتة التي لابد من العمل مع بعضها البعض وبشكل متكامل لتحقيق الزيادة الإنتاجية والربحية مع الحصول على منتجات وخدمات ذات جودة عالية في وقت قصير وبأقل الأخطاء.
الذكاء الاصطناعي (AI): تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر، والتحليلات التنبؤية، على تمكين الآلات من محاكاة الوظائف المعرفية البشرية مثل التعلم والتفكير وحل المشكلات.
التعلم الآلي (ML): تسمح خوارزميات التعلم الآلي للأنظمة بالتعلم من البيانات وتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات أو القرارات دون برمجتها بشكل صريح.
أتمتة العمليات الروبوتية (RPA): تتضمن تقنية RPA استخدام الروبوتات البرمجية أو “الروبوتات” لأتمتة المهام المتكررة والقائمة على القواعد، عادةً في البيئات الرقمية المنظمة مثل أنظمة المؤسسات أو تطبيقات الويب.
تعدين العمليات: تقوم تقنيات تعدين العمليات بتحليل سجلات الأحداث وبيانات المعاملات لتصور العمليات التجارية ومراقبتها وتحسينها.
معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تمكّن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الآلات من فهم اللغة البشرية وتوليدها، مما يسهل التفاعلات مع المستخدمين ومعالجة البيانات غير المنظمة مثل النص أو الكلام.
ماهي أنواع الأتمتة المفرطة في العمليات التجارية:
هناك العديد من الصور للذكاء الاصطناعي في مجالات العمل في المؤسسات والشركات، ومن أهمها:
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتي يصف البرامج التي تقوم باستخدام اللغة البشرية بهدف التواصل بين أجهزة الحاسوب والبشر.
- التعلم الآلي (ML) والتي تسمح للروبوتات للتعرف على وتحديد أشكال وصور وأنماط البيانات.
- التعرف الضوئي على البيانات الصورية (OCR) والذي يتيح للروبوتات تحويل الصور إلى نصوص مقروءة.
- التعرف على الكلام: يمكن استخدام هذه الميزة للتواصل في الوقت الفعلي ويتم استخدام فيها بعض الميزات مثل اللكنة واللغة والنبرة.
ما هي فوائد الأتمتة المفرطة؟
هناك العديد من الفوائد للأتمتة المفرطة التي تعود بالنفع الكبير على المؤسسة، ومن أهمها:
- تحديد وأتمتة جميع العمليات التجارية الممكنة بسرعة فائقة.
- تعزيز من استخدام الروبوتات بتقنيات ذكية في مهام معينة للتقليل من الأخطاء البشرية إلى أدنى حد ممكن؛ فضلاً عن زيادة الدقة في العمل والكفاءة الكبيرة.
- العمل بشكل متكامل بين القوى العاملة البشرية والروبوتات لتوفير الوقت والجهد وزيادة الإنتاجية.
- السماح للقوى البشرية العاملة بالتركيز على الأعمال ذات القيمة العالية.
- تحسين عائد الاستثمار: تعمل الأتمتة المفرطة على الزيادة الإنتاجية وزيادة الإيرادات وتقليل التكاليف.
سمحت هذه التقنية لوجود أدوات تحليلية قوية تعمل على تتبع وتقييم الأداء الوظيفي وتحديد المهام والمجالات التي تحتاج إلى تحسين بالإضافة إلى قياس تقييم العمليات التي تقوم بها الروبوتات.
وبناءً على دراسات غارتنر، تم التوقع أنه بحلول عام 2024 ستنخفض التكاليف التشغيلية للمؤسسات بنسبة 30%؛ وذلك بعد استخدامهم نظام الأتمتة المفرطة التي تعتمد على تكامل العمل بين أكثر من تقنية مع بعضها البعض لتحسين العملية التجارية وإنتاجيتها وإيرادات المؤسسة بأقل المخاطر وأقل التكاليف مع العمل على زيادة الرضا لدى العمال.
ولكن يتطلب هذا النوع من الأتمتة على التخطيط والتنفيذ الدقيق وفق إدارة عمليات الأعمال الذكية لتجنب أبسط الأخطاء لتي قد تسبب عواقب وخيمة في العملية الإنتاجية.
ما الفرق بين الأتمتة (التشغيل الآلي) والأتمتة المفرطة؟
الفرق بين الأتمتة (التشغيل الآلي) والأتمتة المفرطة يكمن في مدى التطور التكنولوجي والقدرات العميقة التي توفرها كل منهما. إليك الفروق الرئيسية بينهما:
نطاق التطبيق:
الأتمتة (التشغيل الآلي): تركز على استخدام الروبوتات أو البرمجيات لتنفيذ المهام المتكررة والقواعدية بشكل أوتوماتيكي، مثل معالجة الطلبات، وإدخال البيانات، وتنفيذ العمليات المكررة في النظام.
الأتمتة المفرطة: توسع نطاق الأتمتة ليشمل عمليات أكثر تعقيدا وتنوعا، مثل التحليل الذكي، واتخاذ القرارات المبنية على البيانات، وتفسير المعلومات غير المنظمة، والتفاعل مع البيئة المحيطة بشكل أكثر ذكاء.
التقنيات المستخدمة:
الأتمتة (التشغيل الآلي): تعتمد بشكل أساسي على تكنولوجيا RPA والبرمجيات المحددة لتنفيذ المهام بناءً على مجموعة محددة من القواعد.
الأتمتة المفرطة: تجمع بين مجموعة متنوعة من التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتحليل الذكي لتحقيق أداء أكثر ذكاء وتنوعا.
مدى الذكاء:
الأتمتة (التشغيل الآلي): تعتمد على تنفيذ المهام بناءً على قواعد محددة بشكل ميكانيكي دون تحليل أو تفسير للبيانات.
الأتمتة المفرطة: تستخدم التقنيات الذكية مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات، واكتشاف الأنماط، واتخاذ القرارات بناءً على السياق والظروف.
القدرة على التكيف والتطور:
الأتمتة (التشغيل الآلي): غالبا ما تكون قابلة للبرمجة لتنفيذ مهام محددة وصيانة بسيطة، ولكنها قد تكون أقل قدرة على التكيف مع تغيرات البيئة.
الأتمتة المفرطة: تمتلك قدرات أكبر على التكيف والتطور، حيث يمكن تعلم النظام وتحسين أدائه بمرور الوقت من خلال تحليل البيانات وتحديث النماذج والخوارزميات.
بأختصار، الأتمتة (التشغيل الآلي) تركز على تنفيذ المهام البسيطة والقواعدية بشكل أوتوماتيكي،
في حين أن الأتمتة المفرطة توسع نطاق الأتمتة لتشمل تحليل البيانات الذكية واتخاذ القرارات وفقا لذلك باستخدام تقنيات متطورة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
