مروری بر اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی

وقتی هوش مصنوعی با اتوماسیون سنتی ترکیب می‌شود، می‌تواند اتوماسیون هوشمند را به سطح کاملاً جدیدی ارتقا دهد. اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی فقط به انجام وظایف از پیش‌برنامه‌ریزی‌شده محدود نمی‌شود؛ بلکه به سیستم این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرد، پیش‌بینی کند و حتی فرایندهای پیچیده‌ای را که معمولاً به مداخله انسانی نیاز دارند، مدیریت کند.

هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را به‌صورت لحظه‌ای تحلیل، الگوها را شناسایی و بر اساس آن اطلاعات تصمیم‌گیری کند.

به‌عنوان‌مثال، در خدمات مشتری، اتوماسیون سنتی ممکن است شامل ربات‌های گفت‌وگو (چت‌بات‌ها) باشد که از یک دستور ثابت پیروی می‌کنند. اما وقتی هوش مصنوعی به آن اضافه می‌شود، آن چت‌بات‌ها می‌توانند از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده کنند تا سؤالات مشتریان را بهتر درک کنند، از تعاملات قبلی یاد بگیرند و پاسخ‌های دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری ارائه دهند.

بیشتر بخوانید:

آشنایی با ۴ کاربرد و مزیت چت بات‌های هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتریان

اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی فقط به اتوماسیون معمولی محدود نمی‌شود، بلکه فرایندهای کسب‌وکار را بهینه می‌کند و باعث می‌شود این فرایندها هوشمندتر، کارآمدتر و سازگارتر شوند. کسب‌وکارهایی که از هوش مصنوعی در اتوماسیون فرایندهای خود استفاده می‌کنند، می‌توانند خطاهای دستی را کاهش دهند، عملیات را با سرعت بالاتری انجام دهند و علاوه‌بر آن، تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

چگونه هوش مصنوعی به افزایش بهره‌وری کسب‌وکارها کمک می‌کند؟

یکی از اصلی‌ترین نقش‌های اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، توانایی آن در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و شناسایی الگوهایی است که ممکن انسان‌ها قادر به تشخیص آن‌ها نباشد.

در اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی می‌توان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) داده‌ها را تحلیل، گلوگاه‌ها (bottlenecks) را شناسایی و روندهایی را پیش‌بینی کرد که ممکن است به‌سرعت قابل مشاهده نباشند. به این ترتیب مدیران می‌توانند قبل از وقوع مشکلات آن‌ها را پیش‌بینی کرده و اقدامات پیشگیرانه‌ای را در راستای آن انجام دهند. به‌عنوان‌مثال، می‌توان از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات تولیدی استفاده کرد تا قبل از وقوع هرگونه نقص، فرایند نگهداری لازم انجام شود. این کار به حداقل رساندن زمان خرابی و کاهش هزینه‌های تعمیر کمک می‌کند.

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند فرایندکاوی (Process Mining) می‌توانند جریان‌های کاری واقعی را نقشه‌برداری کرده و ناکارآمدی‌ها را شناسایی کنند. این فناوری به‌خصوص در صنایعی مانند لجستیک، بهداشت و درمان و امور مالی مفید است و می‌تواند با بهینه‌سازی فرایندها باعث صرفه‌جویی قابل توجهی در زمان و هزینه‌های کسب‌وکار شود. نکته قابل‌ توجه این است که با تغییر الگوهای داده، مدل‌های هوش مصنوعی نیز تکامل پیدا می‌کنند و در نتیجه، عملیات کسب‌وکارها به‌مرور هوشمندتر می‌شوند.

با این حال، اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی زمانی به حداکثر پتانسیل عملیاتی خود می‌رسد که بتوان کل فرایندها را از ابتدا تا انتها خودکارسازی کرد. بنابراین داده‌ها باید به‌طور خودکار استخراج و تحلیل شوند، تصمیمات بر اساس این تحلیل و با نظارت انسانی گرفته شوند و سپس فرایند بدون وقفه ادامه پیدا کند.

اجزای کلیدی اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی چیست؟

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی نیازمند یک نرم‌افزار واحد نیست. در عوض، نوعی تحول در کسب‌وکارهاست که از چندین جزء اساسی تشکیل می‌شود. این اجزاء در همکاری با یکدیگر سیستم‌های هوشمند و خودبهبود یافته‌ای را ایجاد می‌کنند و شامل موارد زیر هستند:

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Algorithms)

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها بیاموزند و عملکرد خود را به‌مرور زمان بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح بهبود بخشند.

در اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار با استفاده از یادگیری ماشین می‌توان الگوها را تحلیل کرد و پیش‌بینی‌هایی را انجام داد که بهینه‌سازی فرایندهایی مانند مدیریت زنجیره تأمین و خدمات مشتری را امکان‌پذیر می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با پردازش مجموعه داده‌های بزرگ، روندهایی را تشخیص دهند که به تصمیم‌گیری‌های بهتر و انجام وظایف پیچیده به‌طور خودکار کمک می‌کند.

• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

پردازش زبان طبیعی (NLP) به ماشین‌ها این توانایی را می‌دهد که زبان انسان را درک، تفسیر و به آن پاسخ دهند. این فناوری در خودکارسازی وظایفی که شامل متن و گفتار هستند، مانند چت‌بات‌های خدمات مشتری و دستیارهای مجازی، انقلابی به‌پا کرده است.

NLP می‌تواند بازخوردهای مشتری را تحلیل، درخواست‌های پشتیبانی را پردازش و حتی با درک و تولید متنی شبیه به انسان، محتواهای جدید تولید کند.

• بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

این تکنولوژی به توانایی کامپیوترها برای مشاهده دنیای فیزیکی اشاره دارد و معمولاً با یادگیری ماشین تقویت می‌شود. بینایی کامپیوتری اطلاعات بصری را پردازش و اشیا را شناسایی و دسته‌بندی می‌کند. این قابلیت می‌تواند با دستگاه‌های اینترنت اشیا یکپارچه شود تا به‌صورت آنی بر محیط‌ها و فرایندها نظارت کند و داده‌های بصری را برای پردازش بیشتر به پلتفرم‌های تجزیه‌و‍‌تحلیل داده‌های کلان ارسال کند.

• اتوماسیون فرایند رباتیک (Robotic Process Automation)

از اتوماسیون سنتی برای کاهش زمان انجام کارهای خسته‌کننده و روتین مانند کاغذبازی‌ها استفاده می‌شود. اما اتوماسیون فرایند رباتیک در همکاری با سایر اجزای هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتری و NLP برای اتوماسیون جریان‌های کاری پیچیده‌تر به‌کار گرفته می‌شود.

• تجزیه و تحلیل داده‌های کلان (Big Data Analytics)

با تجزیه‌وتحلیل داده‌های کلان می‌توان از طریق پردازش حجم عظیمی از داده‌ها به بینش‌های قابل‌اقدام دست پیدا کرد. با استفاده از این تکنولوژی می‌توان اطمینان حاصل کرد که داده‌های باکیفیت، دقیق و آنی به سیستم‌های اتوماسیون هوش مصنوعی وارد می‌شوند تا با ارائه قابلیت‌های پیشرفته، روندها را پیش‌بینی و از تصمیم‌گیری‌ها را بهینه‌تر کنند.

• رایانش ابری (Cloud Computing)

رایانش ابری این امکان را فراهم می‌آورد که بتوان ابزارهای اتوماسیون را بدون نیاز به سرمایه‌گذاری در سخت‌افزارهای محلی پیاده‌سازی و مدیریت کرد. فضای ابری یکی از اجزای کلیدی در اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی است؛ زیرا قادر به پردازش حجم زیادی از داده‌هاست که برای آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در اتوماسیون فرایندها ضروری است.

بیشتر بخوانید:

بررسی کاربرد رایانش ابری در تحول دیجیتال ۹ صنعت

روندهای رایانش ابری در سال ۲۰۲۴، کاتالیزور کسب‌وکارها در فرایند تحول دیجیتال!

• اینترنت اشیا(Internet of Things)

تکنولوژی اینترنت اشیا (IoT) دستگاه‌های فیزیکی را به دنیای دیجیتال متصل می‌کند و امکان کنترل و نظارت خودکار تجهیزات و فرایندها را فراهم می‌آورد. دستگاه‌های IoT داده‌هایی تولید می‌کنند که به الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌های کلان ارسال می‌شود و فرایند پیش‌بینی را امکان‌پذیر می‌کند.

بیشتر بخوانید:

چگونه تکنولوژی‌های اینترنت اشیا و دوقلوی دیجیتال صنایع را متحول می‌کنند؟

بهبود کارایی زنجیره تامین با استفاده از فناوری اینترنت اشیا

• محاسبات شناختی (Cognitive Computing)

تکنولوژی محاسبات شناختی، با شبیه‌سازی فرایندهای تفکر انسانی، وظایف پیچیده‌ای را که نیاز به استدلال، حل مسئله و تصمیم‌گیری دارند، انجام می‌دهد. از این تکنولوژی در بهداشت و درمان برای خودکارسازی تشخیص بیماری‌ها و در امور مالی برای پشتیبانی از ارزیابی‌های ریسک استفاده می‌شود.

چرا هوش مصنوعی برای اتوماسیون کسب‌وکارهای مدرن اهمیت دارد؟

هوش مصنوعی برای اتوماسیون کسب‌وکارهای مدرن حیاتی است زیرا کارایی، دقت و انعطاف‌پذیری فرایندهای سازمانی را به‌طرز قابل‌توجهی افزایش می‌دهد. در ادامه دلایلی را بررسی می‌کنیم که چرا تکنولوژی اتوماسیون سنتی نمی‌تواند با ویژگی‌ها و مزایای اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی رقابت کند:

• تصمیم‌گیری بهبود یافته

هوش مصنوعی حجم زیادی از داده‌ها را تجزیه‌و‌تحلیل کرده و بینش‌های قابل اقدامی را فراهم می‌کند. این موارد به مدیران کسب‌وکارها کمک می‌کند تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر و آگاهانه‌تری داشته باشند.

• کارایی عملیاتی بهبود یافته

با  تکنولوژی AI می‌توان فرایندها را 24 ساعته و بدون خستگی خودکارسازی کرد و زمان پردازش و هزینه‌های عملیاتی را به‌طرز قابل توجهی کاهش داد.

• نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه

هوش مصنوعی می‌تواند پیش از وقوع خرابی در تجهیزات، هشدارهایی را ارسال کند و با فراهم کردن نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه، زمان‌های توقف را به حداقل می‌رساند.

• تجربیات مشتری شخصی‌سازی‌شده

این تکنولوژی با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های مشتریان، تعاملات و پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه می‌دهد که موجب افزایش رضایت و وفاداری مشتریان می‌شود.

• مدیریت زنجیره تأمین بهینه‌شده

هوش مصنوعی سرعت بالایی در استخراج بینش‌های مفید از داده‌ها دارد و از این طریق امکان بهینه‌سازی سطوح موجودی، پیش‌بینی تقاضا و بهبود لجستیک را برای دستیابی به زنجیره تأمین کارآمدتر فراهم می‌آورد.

بیشتر بخوانید:

چگونه تکنولوژی ۵G زنجیره تأمین و لجستیک را متحول می‌کند؟

۷ گام موثر برای کاهش هزینه‌ها از طریق بهینه سازی شبکه تامین!

• اتوماسیون وظایف پیچیده

هوش مصنوعی فرایندهای پیچیده‌ای را که قبلاً نیاز به تخصص انسانی داشتند، مدیریت کرده و زمان و انرژی منابع انسانی را برای کارهای باارزش‌تر ذخیره می‌کند.

• امنیت سایبری بهبود یافته

تکنولوژی هوش مصنوعی می‌تواند به صورت آنی تهدیدهای امنیتی را شناسایی و به آن‌ها پاسخ دهد و به ‌این شکل از داده‌های حساس کسب‌وکارها محافظت کند.

بیشتر بخوانید:

امنیت سایبری در عصر دیجیتال: محافظت از داده‌ها در دنیای آنلاین

۱۰ تهدید امنیت سایبری که در سال ۲۰۲۵ باید مراقب آن‌ها باشید!

دفاع از حریم دیجیتال: روندهای برتر امنیت سایبری در سال ۲۰۲۴

• برقراری ارتباط بهتر با پردازش زبان طبیعی

AI امکان برقراری ارتباط مؤثرتر بین انسان‌ها و ماشین‌ها را فراهم می‌آورد و رابط‌های کاربری و خدمات پشتیبانی مشتری را بهبود می‌بخشد.

• بهینه‌سازی تخصیص منابع

هوش مصنوعی با تجزیه‌و‌تحلیل الگوهای استفاده از منابع، استراتژی‌های بهینه تخصیص را پیشنهاد می‌دهد که اجرای این استراتژی‌ها باعث کاهش اتلاف و افزایش بهره‌وری می‌شود.

• شتاب‌دهی نوآوری

هوش مصنوعی روندها و الگوها را در داده‌های تحقیقاتی شناسایی کرده و توسعه محصولات و خدمات جدید را سرعت می‌بخشد.

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در مقابل اتوماسیون سنتی

پیش از ظهور هوش مصنوعی، اتوماسیون بیشتر به انجام کارهای ساده و تکراری محدود می‌شد که مراحل مشخصی داشتند و به‌صورت برنامه‌ریزی‌شده تعریف می‌شدند. این راه‌حل‌ها اگرچه گامی مهم در مسیری درست بودند، اما محدودیت‌های زیادی را ایجاد می‌کردند. مهم‌ترین مشکل اتوماسیون سنتی، ناتوانی در مواجهه با تغییرات بود.

یکی دیگر از تفاوت‌های اساسی بین اتوماسیون سنتی و اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، توانایی شناختی آن‌هاست. هوش مصنوعی به دلیل قابلیت منحصربه‌فردش در تفکر شبیه به انسان، از دیگر راه‌حل‌های اتوماسیون متمایز می‌شود. این فناوری امکان سازگاری در لحظه، تصمیم‌گیری مستقل، یادگیری مداوم و پردازش حجم زیادی از داده‌ها را فراهم می‌کند؛ ویژگی‌هایی که هرگز در اتوماسیون سنتی قابل دستیابی نیستند.

10 نمونه از تأثیرات اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در کسب‌وکارها

از خدمات مشتری گرفته تا تولید، هوش مصنوعی یک نیروی تحول‌آفرین در اکثر کسب‌وکارها محسوب می‌شود. در ادامه به برخی از مثال‌ها می‌پردازیم که وسعت و عمق تأثیر هوش مصنوعی بر عملیات کسب‌وکارهای مدرن را نشان می‌دهند:

• اتوماسیون فرایند هوشمند

اتوماسیون فرایند هوشمند (Intelligent Process Automation) به‌منظور انجام فرایندهای پیچیده و مبتنی بر قضاوت (judgment-based) در کسب‌وکارها از الگوریتم‌های پیشرفته و اتوماسیون فرایند رباتیک استفاده می‌کند و به این ترتیب دقت و سرعت را در انجام وظایفی مانند ممیزی مالی افزایش می‌دهد.

• تحلیل داده‌های پیشرفته و هوش تجاری

هوش مصنوعی، سطح جدیدی از کارایی را برای فرایند تحلیل داده‌ها و هوش تجاری (Business Intelligence) فراهم می‌کند و بینش‌های عمیق و قابلیت‌های پیش‌بینی را به‌منظور پیشبرد بهتر برنامه‌ریزی استراتژیک ارائه می‌دهد. این قابلیت از تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ در زمینه‌هایی مانند تحلیل رفتار مشتری و پیش‌بینی روندهای بازار پشتیبانی می‌کند.

• ماشین‌آلات و ربات‌های خودران

ماشین‌آلات و ربات‌های جدید اکنون می‌توانند کارهای پیچیده را با حداقل دخالت نیروی انسانی در فرایند تولید و لجستیک انجام دهند. ماشین‌آلات خودکار مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند در مونتاژ دقیق قطعات در صنایع تولیدی یا دسته‌بندی خودکار در بخش لجستیک به کار گرفته شوند. این فرایند با کمترین نیاز به دخالت انسانی انجام شده و باعث افزایش چشمگیر کارایی عملیات می‌شود.

• پردازش زبان طبیعی در خدمات مشتری

چت‌بات‌های جدید مجهز به NLP و هوش مصنوعی تولیدکننده محتوا (Generative AI) می‌توانند پشتیبانی 24/7 به مشتریان ارائه دهند و به‌طور مؤثر به درخواست‌ها پاسخ داده و مسائل را حل کنند.

• نگهداری پیشگیرانه در محیط‌های صنعتی

پلتفرم‌های پیشرفته شناختی می‌توانند با تحلیل داده‌های حسگر، خرابی‌های تجهیزات را پیش از وقوع شناسایی کرده و امکان تعمیرات پیشگیرانه را در صنایعی مانند تولید فراهم کنند. این موضوع موجب کاهش زمان‌های توقف و هزینه‌های نگهداری می‌شود.

• بازاریابی شخصی‌سازی‌شده و اتوماسیون فروش

هوش مصنوعی همچنین انجام فرایند بازاریابی را مؤثرتر کرده و با تحلیل خودکار نیازها و ترجیحات مشتریان به تیم‌های فروش کمک می‌کند تا اهداف خود را از طریق ارسال پیام‌های هدفمند و شخصی‌سازی‌شده به مشتریان محقق کنند.

• بهینه‌سازی زنجیره تأمین

پلتفرم‌های هوش مصنوعی در حال بازسازی مدیریت زنجیره تأمین هستند. این تکنولوژی ابزارهای جدید پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی و برنامه‌ریزی لجستیک را برای یک زنجیره تأمین کارآمدتر فراهم می‌کند.

• تشخیص تقلب و مدیریت ریسک

با پیچیده‌تر شدن تقلب و حملات سایبری نسبت به گذشته، نیاز به هوش مصنوعی برای تضمین امنیت داده‌ها بیشتر از قبل احساس می‌شود. پلتفرم‌های جدید تشخیص تقلب و مدیریت ریسک هوش مصنوعی می‌توانند تقلب‌های احتمالی را شناسایی کنند. این پلتفرم‌ها با ارزیابی آنی ریسک‌ها  تدابیر امنیتی را در کسب‌وکارها تقویت می‌کنند.

• مدیریت منابع انسانی

در حیطه مدیریت منابع انسانی، ابزارهای جدید هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور خودکار رزومه‌ها را بررسی کنند، با طراحی برنامه‌های آموزشی شخصی‌سازی‌شده تعهد کارکنان را افزایش دهند و برنامه‌ریزی نیروی کار را با پیش‌بینی نیازهای کارکنان بهینه کنند.

• برنامه‌ریزی مالی و پیش‌بینی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی با پردازش حجم زیادی از داده‌های مالی، می‌توانند پیش‌بینی‌ها و ارزیابی‌های ریسک دقیق‌تری را ارائه دهند. این بینش‌های دقیق به مدیران مالی کمک می‌کند تا در زمینه سرمایه‌گذاری‌ها و بودجه‌بندی تصمیم‌های بهتری بگیرند.

کلام آخر

تحولات دیجیتال با سرعتی چشمگیر در حال تغییر دنیای کسب‌وکار هستند و هوش مصنوعی یکی از قدرتمندترین محرک‌های این تغییرات است. از اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار گرفته تا تحلیل داده‌های کلان و بهبود تجربیات مشتری، هوش مصنوعی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا سریع‌تر، هوشمندتر و مؤثرتر عمل کنند. در این مسیر، همراهی با تکنولوژی‌های نوین و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های دیجیتال، دیگر یک انتخاب نیست، بلکه به ضرورتی اجتناب‌ناپذیر برای رقابت در بازار تبدیل شده است.

راهکارهای سازمانی ایرانسل با درک این نیاز، راهکارهای متنوعی از جمله زیرساخت ابری و مدیریت هوشمند ناوگان را برای کسب‌وکارها ارائه می‌دهد. این سرویس‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته، بهره‌وری خود را افزایش داده و در مسیر تحول دیجیتال گام بردارند.

برای آشنایی بیشتر با این راهکارها می‌توانید به وب‌سایت راهکارهای سازمانی ایرانسل مراجعه یا کد دستوری ستاره سه مربع (#۳*) را از خطوط ایرانسلی خود شماره‌گیری کنید. همچنین برای دریافت مشاوره می‌توانید از طریق ایمیل EB@mtnirancell.ir  با کارشناسان ما در ارتباط باشید.

منبع:

https://boomi.com/blog/ai-transforming-process-automation/

https://www.bonitasoft.com/news/from-data-to-decisions-the-role-of-ai-in-business-process-automation#:~:text=AI%20automates%20repetitive%20and%20time,Enhanced%20decision%2Dmaking.