.svg)
الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي أتمتة تتعامل مع اتخاذ القرارات، وليس مجرد التكرار: فهي أنظمة تصنف وتفهم وتقرر، وتقرأ المستندات، وتتعرف على الصور، وتفسر الطلبات، ثم تتخذ إجراءً، في حين أن الأتمتة التقليدية لا يمكنها سوى تنفيذ قواعد محددة مسبقاً على مدخلات متوقعة.
تفشل الأتمتة القائمة على القواعد عند أول مدخلات غير منظمة: فهي تستطيع نقل ملف ولكن لا يمكنها قراءته، ويمكنها التفاعل مع حقل في نموذج ولكن لا يمكنها فهم المعنى. تتجاوز الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هذا الحد؛ حيث يتم التعرف على الفاتورة كفاتورة بغض النظر عن تنسيقها، ويتم توجيه الطلب بناءً على محتواه بدلاً من صندوق الوارد الذي وصل إليه، وتصبح الصورة قابلة للبحث بناءً على ما تحتويه. يظل كل ما يسبق هذه الخطوة من اتخاذ القرار (المشغلات، عمليات التسليم، الإشعارات) أتمتة كلاسيكية؛ بينما يوفر الذكاء الاصطناعي خطوة الفهم التي كانت تتطلب تدخلاً بشرياً في السابق.
تشترك التطبيقات ذات العائد الأعلى في سمة واحدة: حجم كبير، مدخلات غير منظمة، وقرارات قابلة للتكرار. تقع عمليات المحتوى والمستندات في صميم هذا المجال، بدءاً من التصنيف عند الإدخال، واستخراج البيانات الوصفية، والتوجيه القائم على المعنى، وصولاً إلى التوليد للمراجعة بشكل متزايد. يتوفر المزيد من التفاصيل حول تصميم العمليات، وعائد الاستثمار، وضوابط الأمان في مقالنا عن أتمتة سير عمل الذكاء الاصطناعي؛ وطبقة حوكمة المؤسسات في أتمتة سير عمل المؤسسات.
تطبق ioMoVo الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على المحتوى من البداية إلى النهاية، حيث تفهم الملفات عند الإدخال، وتوجهها بناءً على المعنى، وتصيغها عبر الوكلاء، وتخضع للأذونات وسجلات التدقيق، مع تشغيل النماذج في بيئتك الخاصة من خلال BYOLLM. طالع صفحة سير عمل ioMoVo.
لا، تقوم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) بإعادة تنفيذ نقرات المستخدم على الواجهات؛ بينما تفهم الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي المحتوى وتتخذ القرارات. الـ RPA يحرك الفأرة؛ بينما الذكاء الاصطناعي يقرأ الشاشة.
أتمتة اتخاذ القرار دون عتبات ثقة ومراجعة بشرية للاستثناءات، والسرعة دون حوكمة، لا تؤدي إلا إلى ارتكاب أخطاء بشكل أسرع.