كيف يمكن الاستفادة من التشغيل الآلي الشامل؟

مواصلة للمقالات التي ننشرها في مجلة عالم التكنولوجيا والمتعلقة بمفهوم التحول الرقمي وما يصاحبها من تقنيات نتطرق في هذا المقال إلى مفهوم التشغيل الآلي الشامل Hyperautomation كواحد من أساسيات عمليات التحول الرقمي ومرتكز أساسي من مرتكزاتها، فلا يمكن أن تتم عملية التحول الرقمي وعمليات الأتمتة بصورة سطحية والنظر إليها كعملية تحويل الأعمال الورقية والأحبار إلى تقنيات حديثة تعتمد على الآلة فقط، بل يقفز الموضوع إلى ما أبعد من ذلك والذي سوف نتطرق إليه هنا.

مفهوم التشغيل الآلي الشامل

يشير مفهوم التشغيل الآلي الشامل Hyperautomation إلى نهج منضبط مدفوع بالتطبيق العملي تستخدمه المؤسسات لتحديد وفحص وأتمتة أكبر عدد ممكن من العمليات وتكنولوجيا المعلومات في المؤسسة، ويتضمن التشغيل الآلي الاستخدام المنسق لتقنيات أو أدوات أو منصات متعددة، بما فيها التي تشمل الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence (AI) والتعلم الآلي Machine Learning (ML).

كيف يساعد التشغيل الآلي الشامل في عمليات التحول الرقمي؟

يوفر التشغيل الالي الشامل Hyperautomation طريقًا مختصرًا وعالي السرعة لإشراك الجميع في تحويل الأعمال وعملية التحول الرقمي بصورة عامة، مدعومًا بأتمتة المزيد من الأعمال المعقدة التي تعتمد على مدخلات المعرفة من الأشخاص وليس الآلة.

ويؤدي التشغيل الآلي الشامل Hyperautomation إلى رفع مهارة Robotic Process Automation RPA أو تقنية التشغيل الآلي للروبوتات، وهي تقنية برمجية يسهل على أي شخص استخدامها لأتمتة المهام الرقمية، ويؤدي التشغيل الآلي الشامل عبر الذكاء الاضطناعي إلى إنشاء قوة عاملة رقمية ذكية يمكنها تولي مهام متكررة لزيادة أداء الموظفين، وهؤلاء العمال الرقميون هم عوامل التشغيل الآلي الشامل، ويكونوا قادرين على الاتصال بتطبيقات الأعمال المختلفة، والعمل ببيانات منظمة في بعض الأحيان وقد تكون غير منظمة، كما يمكنهم تحليل البيانات واتخاذ القرارات، واكتشاف العمليات وفرص الأتمتة الجديدة.

ما هو الفرق بين التشغيل الآلي الشامل والأتمتة؟

لقد تم استخدام العمليات الآلية “الأتمتة” لسنوات ولكن معظمها كان أكثر اهتمامًا بأفضلية تطبيق التشغيل الآلي في حالات معينة، وبعبارة أخرى يمكن القول إن عملية الأتمتة يتم إنشاؤها بشكل صريح لبرنامج معين، وتعد أتمتة العديد من الإجراءات المتكررة مثالًا نموذجيًا على التشغيل الآلي لعبء العمل وفي سياق سير عمل معين، ومن العبارات الشهيرة التي تطلق على التشغيل الالي الشامل عبارة “أتمتة كل ما هو ممكن” في إشارة إلى شمولية العملية وتوسعها بكل المجالات التي تتعلق بعمليات التحول الرقمي العامة.

ويتجاوز الذكاء الاصطناعي الأتمتة التقليدية من خلال السماح له بأداء المزيد من المهام، كأن تقوم الآلة بقراءة المستندات باستخدام آلة التعرف البصري على النصوص OCR، ومعالجتها بمعالجة اللغة الطبيعية، وإنشاء ملخصات باللغة الطبيعية. ويمكن استخدام الوحدات المصممة مسبقًا والتي يتم تسليمها عبر متجر تطبيقات أو مستودع مؤسسة لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأتمتة.

وتجعل أدوات تطوير الأتمتة التي تعمل في بيئات ذات رمز منخفض من السهل تطوير الأتمتة، وقد يؤدي التشغيل الآلي الشامل إلى تبسيط إنشاء الأتمتة باستخدام عملية التعدين لتحديد نماذج أوتوماتيكية جديدة وإنشائها تلقائيًا، ولكن يجب على البشر تحسين جودة هذه القوالب المنتجة تلقائيًا إلى درجة معينة.

المكونات الرئيسية للتشغيل الآلي الشامل

يشمل مصطلح التسغيل الآلي الشامل Hyperautomation العديد من التقنيات وأدوات والمنصات متعددة، نذكر منها على سبيل المثال وليس الحصر:

1. أتمتة عمليات الروبوتات Robotic Process Automation (RPA)

أتمتة عمليات الروبوتيات هي تقنية برمجية لأتمتة إجراءات العمليات التجارية المتكررة، ويمكن استخدام RPA للمشتريات والتسعير والفواتير وطلب الأسعار والمتابعة وإدخال البيانات وصيانة النظام وإصلاحه، كما يمكن لروبوتات برامج RPA العمل مع أي تطبيق أو نظام يقوم به أي شخص؛ حيث تعمل على مدار 24 ساعة في اليوم؛ ما يجعلها أسرع بكثير.

وقد توسعت Microsoft في العام الماضي في التقاط العمليات والتحليلات مع إصدار Microsoft Process Advisor الذي يوسع نطاق وصول Microsoft Power Automate وأتمتة العمليات الروبوتية للشركة (RPA) ومنصة تكاملها السحابية، وسوف تساعد هذه التحديثات الصادرة من Microsoft في نطاق يتجاوز RPA ليشمل مجال Hyperautomation الأوسع.

2. الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence (AI)

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مساحة واسعة تشمل التنبؤات والتصنيف واستخراج البيانات، ويهتم مجال الذكاء الاصطناعي ببناء أجهزة كمبيوتر ذكية قادرة على أداء المهام التي قد تحتاج إلى ذكاء بشري، ويكون مفيدًا لاكتشاف الأنماط والتحليل المعقد والمساعدة في برمجة اللغات الطبيعية NLP وأتمتة عمليات الروبوتات RPA وروبوتات المحادثات Chatbots والمهام الأخرى الأكثر تعقيدًا، ويكون الهدف من خوارزميات الذكاء الاصطناعي عادة هو تحسين العمليات من خلال تنسيق الموارد المتاحة واستخدام البيانات التاريخية والآنية واتخاذ إجراءات آلية مناسبة.

3. التعلم الآلي Machine Learning (ML)

تهدف تقنية التعلم الآلي Machine Learning إلى جعل الآلات أكثر بديهية ومرونة استجابة للتغييرات التي تطرأ على البيئة المحيطة بالآلة، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدم الخوارزميات لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بعد التدريب على المحتوى الذي تم التحقق منه من قِبل الإنسان، على عكس RPA المصمم فقط لإكمال مهمة معينة.