اكتشف كيف تعمل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) على تعزيز الكفاءة من خلال أتمتة المهام، واستكمال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لسير العمل الذكي.
تُمكِّن تقنية أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) الشركات من تكوين "روبوتات" برمجية تحاكي الإجراءات البشرية عند التفاعل مع الأنظمة الرقمية لتنفيذ العمليات التجارية. تستخدم روبوتات أتمتة العمليات الروبوتية هذه واجهة المستخدم (UI) - تماماً كما يفعل الأشخاص - لالتقاط البيانات ومعالجة التطبيقات وتفسير المعلومات وتحفيز الاستجابات والتواصل مع الأنظمة الأخرى. وهي تتفوق في أداء مجموعة واسعة من المهام المتكررة والقائمة على القواعد، وتعمل بشكل أساسي كقوى عاملة رقمية. تعمل هذه الأتمتة على تحرير الموظفين البشريين من الأنشطة العادية مثل إدخال البيانات أو معالجة المعاملات أو التعامل مع استفسارات خدمة العملاء البسيطة، مما يسمح لهم بالتركيز على مسؤوليات أكثر تعقيداً وذات قيمة مضافة. تُعد الأتمتة الآلية عنصراً رئيسياً في الاستراتيجيات التي تهدف إلى زيادة الكفاءة التشغيلية وتقليل الأخطاء.
تعمل أتمتة العمليات الآلية بشكل أساسي من خلال التفاعل مع التطبيقات في طبقة العرض، ومحاكاة النقرات البشرية وضربات لوحة المفاتيح من خلال واجهات المستخدم الرسومية (GUIs)، أو من خلال الاستفادة من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) عند توفرها لتحقيق تكامل أكثر قوة. يقوم المطورون بتهيئة الروبوتات لاتباع تدفقات عمل محددة مسبقًا، وهي عبارة عن تسلسل من الخطوات وقواعد العمل التي تحدد كيفية تفاعل الروبوت مع تطبيقات محددة - مثل جداول البيانات أو قواعد البيانات أو تطبيقات الويب أو برامج تخطيط موارد المؤسسات (ERP). تتمثل إحدى المزايا الهامة لأتمتة العمليات الآلية في قدرتها على العمل مع التطبيقات الحالية دون الحاجة إلى تكامل عميق في الأنظمة الخلفية أو تغيير البنية التحتية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات، مما يجعل النشر سريعًا نسبيًا للعمليات المستهدفة. تشمل المنصات الرائدة في مجال أتمتة العمليات الآلية أدوات مثل UiPath وAutomation Anywhere.
من المهم التمييز بين الأتمتة الآلية والذكاء الاصطناعي (AI). في حين أن كلتا التقنيتين تعملان على الأتمتة، إلا أن وظائفهما تختلف بشكل كبير:
في كثير من الأحيان، يتم الجمع بين أتمتة العمليات المؤتمتة والذكاء الاصطناعي لإنشاء "أتمتة ذكية" أو"الأتمتة الفائقة"، حيث تتولى روبوتات أتمتة العمليات المؤتمتة تنفيذ العمليات، وتوفر مكونات الذكاء الاصطناعي قدرات معرفية. على سبيل المثال، قد يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل مشاعر البريد الإلكتروني، ويمكن لروبوتات أتمتة العمليات الآلية توجيهه بناءً على تحليل الذكاء الاصطناعي.
هناك تمييز مهم آخر بين الأتمتة الآلية والروبوتات.
يتم اعتماد أتمتة العمليات الآلية على نطاق واسع في مختلف الصناعات للمهام التي تتميز بالحجم الكبير والطبيعة المتكررة والمنطق القائم على القواعد وقابلية الخطأ البشري. تشمل التطبيقات الشائعة ما يلي:
على الرغم من تميزها، إلا أن الأتمتة الآلية تعمل كتقنية داعمة قيّمة في عمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لا سيما في مجال عمليات التعلم الآلي (MLOps):
من خلال التعامل مع الأجزاء المتكررة والقائمة على القواعد من خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي/التشغيل الآلي، تتيح الأتمتة الآلية لعلماء البيانات والمهندسين التركيز على مهام النمذجة والتحليل الأساسية، مما يسرّع من دورة التطوير والتشغيل الشاملة.
