تبدأ أتمتة الأعمال عادةً باجتماع. يشرح المسؤولون عن مجال معين آلية عمل عملية ما، ويصفون خطواتها الرئيسية، ويعرضون مخططًا يوضح التدفق المتوقع. بعد ذلك، يحاول فريق التكنولوجيا ترجمة هذا النموذج إلى نظام أتمتة أو تكامل أو وكيل ذكاء اصطناعي. تكمن المشكلة عندما لا تتطابق العملية الفعلية مع الإجراء الموثق.
قد يمر طلب الشراء بخمس مراحل موافقة مختلفة حسب المورد. وقد تتأخر الفاتورة لأيام بسبب نقص المعلومات التي لم يسجلها أحد بشكل صحيح. وقد تُحال حالة خدمة من فريق إلى آخر قبل أن تصل إلى الشخص المختص بحلها. هذه السلوكيات لا تظهر دائمًا في الأدلة أو العروض التقديمية أو المقابلات.
تُعرّف مايكروسوفت تحليل العمليات بأنه تقنية تستخدم بيانات الأحداث لفهم كيفية عمل العمليات فعلياً، وتحديد فرص التحسين، وتحديد إمكانيات الأتمتة والرقمنة. وتكمن قيمتها تحديداً في مقارنة العملية المصممة بالعملية التي تحدث على أرض الواقع.
قد يؤدي التشغيل الآلي دون هذه الرؤية إلى زيادة السرعة، ولكن ليس بالضرورة الكفاءة. فالعملية المعيبة التي ينفذها البرنامج تبقى معيبة، ولكنها تفشل بشكل أسرع وعلى نطاق أوسع.
تستخدم تقنية تحليل العمليات سجلات الأحداث التي تولدها أنظمة المؤسسة لإعادة بناء التدفق الفعلي للعملية. يتضمن كل حدث عادةً معرّف حالة، ونشاطًا، وطابعًا زمنيًا. من خلال تحليل هذه التسلسلات، يمكن للمؤسسة اكتشاف الخطوات التي تم تنفيذها، وترتيبها، والمدة الزمنية التي تستغرقها، ومواضع حدوث الانحرافات.
تصف شركة IBM عملية استخراج العمليات بأنها تطبيق خوارزميات متخصصة على سجلات الأحداث لتحديد الأنماط والاتجاهات والتفاصيل المتعلقة بكيفية تنفيذ سير العمل. تجمع هذه الممارسة بين عناصر علم البيانات وإدارة العمليات لاكتشاف العمليات والتحقق من صحتها وتحسينها.
يمثل ذكاء العمليات رؤية أوسع. فهو لا يقتصر على تصوير العملية فحسب، بل يجمع بين استخراج العمليات والمعلومات السياقية والمؤشرات التشغيلية وقواعد العمل والقدرات التنبؤية أو التوجيهية للمساعدة في تحديد ما يحتاج إلى تحسين وكيفية التدخل.
يكشف تحليل العمليات عما يحدث. ويسعى تحليل العمليات إلى تفسير سبب حدوثها، وتأثيرها، والإجراءات التي يمكن أن تحسن النتيجة.
يُعدّ هذا الاختلاف جوهرياً في عصر الذكاء الاصطناعي. فالعامل يحتاج إلى أكثر من مجرد بيانات معزولة، بل يحتاج إلى فهم السياق التشغيلي الذي يجب أن يتصرف ضمنه.
عندما يُسأل فريقٌ عن كيفية أدائهم لمهمةٍ ما، يصفون عادةً العملية القياسية. يتم استلام الطلب، والتحقق منه، والموافقة عليه، ومعالجته، وتسليمه. يبدو هذا التسلسل منطقيًا ومفهومًا وسهل الأتمتة.
مع ذلك، قد يشمل الواقع استثناءات، وإعادة عمل، وبيانات غير مكتملة، وموافقات غير رسمية، وقرارات مبنية على معلومات غير موثقة. تُعاد بعض الطلبات للتحقق منها، بينما تُعالج طلبات أخرى خارج النظام. يلجأ البعض إلى حلول بديلة للوفاء بالمواعيد النهائية، وتبقى بعض الحالات مغلقة حتى يستفسر عنها أحدهم.
تتيح لك عملية تحليل العمليات تصور هذه الاختلافات باستخدام الأدلة الرقمية. فبدلاً من الاعتماد فقط على المقابلات، تقوم بتحليل الآثار التي تتركها كل عملية في أنظمة إدارة علاقات العملاء، وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات، والأنظمة المالية، ومنصات الخدمات، والأدوات الداخلية.
لا يعني هذا أن المقابلات تفقد قيمتها. فالبيانات تكشف السلوك، لكن الأشخاص يساعدون في تفسير أسبابه. إن الجمع بين الأدلة العملية والمعرفة البشرية يوفر صورة أكثر دقة بكثير من أي من المصدرين على حدة.
قبل البدء في الأتمتة، تحتاج الشركة إلى معرفة عمليتها الفعلية، وليس فقط نسختها الرسمية.
أثبتت أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) فعاليتها بشكل خاص في أداء المهام المتكررة، مثل نقل الملفات، ونسخ البيانات، وتعبئة النماذج، أو الاستعلام عن الأنظمة. وتُعرّف شركة IBM أتمتة العمليات الروبوتية بأنها استخدام تقنيات الأتمتة لأداء المهام الإدارية المتكررة التي كان يقوم بها سابقًا موظفون بشريون.
تنشأ المشكلة عندما تقوم شركة بأتمتة مهام معزولة دون تحليل العملية برمتها. قد يُدخل الروبوت البيانات بسرعة أكبر، لكنه لن يُصحح موافقة غير ضرورية بعد عدة خطوات. وقد يُرسل نظام الأتمتة تذكيرات تلقائيًا، حتى لو كان السبب الحقيقي للتأخير سياسة متضاربة.
في هذه الحالات، يُحسّن الفريق نشاطًا محليًا دون تغيير النتيجة النهائية. وتستمر العملية في تراكم التأخيرات والاستثناءات وإعادة العمل عبر الأنظمة والأقسام.
يُغير ذكاء العمليات نقطة البداية. فبدلاً من السؤال "ما المهمة التي يمكننا أتمتتها؟"، يسأل "ما الذي يمنع هذه العملية من إنتاج النتيجة المتوقعة؟".
قد يبدو الفرق ضئيلاً، لكنه يُغيّر الاستراتيجية جذرياً. لم تعد الأتمتة مجرد مجموعة من البرامج الآلية، بل أصبحت قدرة موجهة نحو تحسين أداء الأعمال.
قد تفترض إحدى المنظمات أن مشكلتها تكمن في نشاط معقد، بينما يحدث التأخير الأكبر في الواقع بين خطوتين تبدوان بسيطتين. قد يستغرق العمل الفعلي عشرين دقيقة، لكن الملف يبقى معلقاً لثلاثة أيام بانتظار الموافقة.
يُمكّننا تحليل العمليات من فصل وقت التنفيذ عن وقت الانتظار. ويكشف هذا التمييز أن العديد من أوجه القصور لا تنبع من الجهد المطلوب لأداء مهمة ما، بل من قوائم الانتظار وعمليات النقل والتبعيات التنظيمية.
تقوم مايكروسوفت بدمج قدرات استخراج العمليات التي تركز على الكائنات لتحليل العمليات المعقدة والمترابطة، بهدف تقليل أوقات الدورة، وخفض التكاليف، وتحسين استخدام الموارد.
تمنع هذه الشفافية الاستثمار في الحلول الخاطئة. فأتمتة نشاط يستغرق عشر دقائق لا تضيف قيمة تُذكر عندما تستمر القضية في الانتظار أسبوعًا قبل اتخاذ الخطوة التالية.
تتيح البيانات تحديد الأولويات بدقة أكبر. إذ يمكن للشركة تحديد أماكن تراكم العمل، والاختلافات التي تسبب أكبر قدر من التأخير، والتدخلات التي من شأنها إحداث تأثير ملموس.
تبدأ الكفاءة عندما تتوقف المنظمة عن تحسين التصورات وتبدأ في تحسين الأدلة.
عادةً ما يُمثل المخطط التقليدي تسلسلًا رئيسيًا مع بعض الاستثناءات. عمليًا، قد تحتوي عملية واحدة على عشرات أو حتى مئات من الاختلافات. بعضها مشروع لأنه يُلبي احتياجات عملاء أو منتجات أو لوائح مختلفة. بينما ينشأ البعض الآخر عن أخطاء أو نقص في التدريب أو تضارب في اتخاذ القرارات.
تُعيد عملية استخراج العمليات بناء هذه المسارات من البيانات. وهذا يسمح لنا بمعرفة النسبة المئوية للحالات التي تتبع المسار المتوقع، وأي الاختلافات أكثر تكرارًا، وأيها يُولّد تكلفة أو تأخيرًا أكبر.
إن وجود اختلافات ليس بالضرورة أمرًا سلبيًا. فقد تحتاج شركة عالمية إلى مسارات مختلفة تبعًا للبلد. وقد يتطلب عميل استراتيجي ضوابط إضافية. تكمن المشكلة عندما تفتقر هذه الاختلافات إلى مبرر تجاري واضح، أو عندما لا يدرك أحد تأثيرها.
تساعد ذكاء العمليات على التمييز بين المرونة المفيدة والتعقيد العرضي. هذا التمييز ضروري قبل الأتمتة، لأن الحل الجامد قد يعمل بشكل صحيح في سير العمل الرئيسي، ولكنه يفشل تحديدًا في الحالات التي تتطلب أكبر قدر من الاهتمام.
ليس الهدف إجبار جميع العمليات على اتباع مسار واحد، بل فهم سبب وجود مسارات مختلفة وتحديد أي منها يجب الحفاظ عليه.
غالباً ما تبدأ مشاريع الأتمتة بأبسط الأساليب. يتم اختيار الحالات المنظمة والمتكررة والتي يمكن التنبؤ بها لأنها تتيح التنفيذ السريع. قد يكون هذا القرار منطقياً في المرحلة الأولية، ولكنه يتجاهل الاستثناءات التي تشكل جزءاً كبيراً من تكاليف التشغيل.
يمكن لعملية إصدار الفواتير أتمتة نموذج 70% للمستندات القياسية. أما نماذج 30% المتبقية فتتطلب تدخلاً بشرياً نظراً لنقص البيانات، أو وجود اختلافات تعاقدية، أو عدم توافق التنسيقات. إذا لم تحلل الشركة هذه الحالات، فقد تؤدي الأتمتة ببساطة إلى نقل العمل الأكثر تعقيداً إلى فريق أصغر دون تحسين العملية برمتها.
يُمكّن الذكاء الاصطناعي التوليدي ومعالجة المستندات الذكية من التعامل مع المعلومات غير المهيكلة وإدارة الاستثناءات بمرونة أكبر. وقد جمعت دراسة أجريت عام 2025 حول أتمتة نفقات المؤسسات بين معالجة المستندات والذكاء الاصطناعي التوليدي والقواعد والإشراف البشري، وأظهرت انخفاضًا يزيد عن 801% في وقت معالجة الإيصالات في الحالة التي تم تحليلها.
لم تنبع القيمة من النموذج وحده، بل نشأت من دمج قدرات مختلفة ضمن عملية متكاملة والحفاظ على التدخل البشري لاتخاذ القرارات الاستثنائية.
لا تتطلب جميع أوجه القصور الأتمتة. يمكن حل بعضها عن طريق حذف خطوة، أو تبسيط سياسة، أو تحسين جودة البيانات من المصدر.
لنفترض أن طلبًا ما يتطلب موافقة يدوية نظرًا لكثرة الأخطاء في البيانات المدخلة. قد يؤدي أتمتة عملية الموافقة إلى زيادة المخاطر. ولعلّ الحل الأمثل هو التحقق من صحة المعلومات أثناء إدخال البيانات، وإلغاء عملية المراجعة للحالات التي تستوفي شروطًا معينة.
في سيناريو آخر، يتلقى فريق ما مئات الرسائل الإلكترونية لأن المستخدمين لا يستطيعون التحقق من حالة طلباتهم. يمكن لوكيل محادثة أن يجيب على هذه الأسئلة، لكن واجهة تتبع واضحة قد تحل جزءًا كبيرًا من المشكلة دون الحاجة إلى إضافة طبقة أخرى من الذكاء الاصطناعي.
تتيح لك ذكاء العمليات مقارنة البدائل. ويمكن للمؤسسة تقييم ما إذا كانت بحاجة إلى أتمتة العمليات، أو توحيدها، أو إعادة تصميمها، أو دمج الأنظمة، أو تعديل قواعد العمل.
يمنع هذا النهج التكنولوجيا من أن تصبح حلاً تلقائياً لكل مشكلة. فالحل الأمثل ليس دائماً تطوير المزيد من البرامج، بل أحياناً يكمن في القضاء على السبب الجذري للمشكلة.
يستطيع نموذج اللغة فهم التعليمات العامة، لكنه لا يعرف تلقائيًا كيفية عمل مؤسسة معينة. فهو لا يعرف الأنشطة الإلزامية، أو الاستثناءات المقبولة، أو المؤشرات التي تحدد نجاح العملية.
يرى ويل فان دير آلست، وهو شخصية أكاديمية بارزة في مجال استخراج العمليات، أن الذكاء الاصطناعي المُطبق على العمليات التجارية يجب أن يستند إلى ذكاء العمليات. فالعمليات تحتوي على بيانات منظمة وديناميكية وخاصة بالمنظمة، ولا يمكن استنتاجها بدقة باستخدام النصوص العامة فقط.
لهذه الفكرة آثار بالغة الأهمية. فالموظف المسؤول عن تحسين عمليات الشراء يحتاج إلى فهم الطلبات والموردين والتسليمات والفواتير والمدفوعات باعتبارها أجزاءً مترابطة من عملية واحدة. ولا يكفي مجرد الوصول إلى جداول منفصلة.
توفر ذكاء العمليات هذا الهيكل التشغيلي. فهو يسمح لك بمعرفة حالة كل عنصر، والأنشطة التي تم تنفيذها، والإجراءات الممكنة أو الموصى بها.
يُتيح الذكاء الاصطناعي القدرة على الاستدلال. أما ذكاء العمليات فيمنحه تمثيلاً للأعمال التجارية التي يستند إليها في استدلاله.
يتطلب استقلال العمل الشفافية. فإذا كان بإمكان الموظف تعديل الطلبات، أو تحديد أولويات الحالات، أو الموافقة على الإجراءات، فإن المؤسسة بحاجة إلى معرفة ما فعله، وسبب قيامه بذلك، وكيف أثر ذلك على العملية برمتها.
بدون إمكانية المراقبة، قد تصبح العوامل مصدرًا جديدًا للاختلافات التي يصعب تفسيرها. قد تسلك حالتان متشابهتان مسارين مختلفين لأن النموذج فسر سياقهما بشكل مختلف. قد تبدو النتيجة صحيحة، لكن الشركة تفقد السيطرة على اتساق العملية.
يُقدّم التطور الحديث لإدارة عمليات الأعمال أنظمةً تُمكّن الموظفين من مراقبة الأوضاع، والتفكير في فرص التحسين، وتنفيذ الإجراءات اللازمة للحفاظ على الأداء أو زيادته. هذا التحوّل يُحوّل التركيز من أتمتة المهام إلى الاستقلالية التشغيلية القائمة على البيانات.
لكن الاستقلالية تحتاج إلى حدود. يجب أن يرتبط كل إجراء بحالة، وقاعدة، وهوية، ونتيجة قابلة للملاحظة. كما يجب أن تكون المنظمة قادرة على إيقاف الفاعل، وإلغاء القرارات، وإحالة الحالات إلى أشخاص آخرين عندما ينشأ موقف خارج نطاق اختصاصها.
لا يكفي أن نعرف أن البرنامج يعمل، بل من الضروري إثبات أنه يحسن العملية دون التسبب في مخاطر غير مقبولة.
تتيح لك سجلات نظام المؤسسة إعادة بناء جزء كبير من العملية، ولكن العديد من الأنشطة تستمر في الحدوث خارجها. يقوم الموظفون بنسخ المعلومات بين التطبيقات، والعمل على جداول البيانات، وفحص رسائل البريد الإلكتروني، وإكمال خطوات يدوية لا تُسجل كأحداث عمل.
تقوم تقنية تحليل المهام برصد وتحليل إجراءات سطح المكتب لفهم كيفية تنفيذ أنشطة محددة. وتوضح مايكروسوفت أن هذه التقنية تتيح للمستخدمين مراقبة خطواتهم، وتحديد الأخطاء المتكررة، وتحديد المهام التي يمكن أتمتتها.
يُقدّم تحليل العمليات رؤية شاملة من البداية إلى النهاية، بينما يُظهر تحليل المهام تفاصيل الأنشطة البشرية المحددة. معًا، يُتيح لك هذان التحليلان اكتشاف سبب استغراق خطوة ما وقتًا أطول من المتوقع، أو سبب وجود اختلافات بين الموظفين.
يجب تطبيق هذه الأدوات بسياسات واضحة فيما يتعلق بالخصوصية والشفافية والغرض. لا ينبغي أن يكون الهدف مراقبة الأفراد، بل فهم كيف يُجبر تصميم النظام الناس على أداء أعمال متكررة أو غير ضرورية.
ينبغي استخدام التكنولوجيا لتحسين العمل، وليس لتحويل كل نقرة إلى مقياس للإنتاجية الشخصية.
عادةً ما يحلل استخراج العمليات التقليدي نوعًا رئيسيًا واحدًا من الحالات. في مجال المشتريات، قد يكون هذا النوع هو طلب الشراء. وفي مجال الخدمات، قد يكون تذكرة. ومع ذلك، تتضمن العمليات في العالم الحقيقي كائنات متعددة مترابطة.
قد يحتوي الطلب على منتجات متعددة، وينتج عنه عمليات تسليم مختلفة، ويرتبط بفواتير ومدفوعات متعددة. إن اختزال كل هذا التعقيد إلى مُعرِّف واحد قد يُخفي علاقات مهمة أو يُنتج تمثيلاً مصطنعاً.
يحلل تحليل العمليات المرتكز على الكائنات الأحداث المرتبطة بأنواع مختلفة من الكائنات. وهذا يتيح لك مراقبة كيفية تفاعل الطلبات والتسليمات والفواتير والعملاء والموردين ضمن نفس العملية.
تقوم مايكروسوفت بدمج هذه القدرة لدراسة العمليات المعقدة والمترابطة وربطها بتحليلات الأعمال والأتمتة والوكلاء.
ينطبق هذا النهج أيضاً على الذكاء الاصطناعي. يحتاج النظام إلى فهم أن تأخير التسليم قد يؤثر على الفاتورة والدفعة وتجربة العميل. ولا يتم اتخاذ القرار ضمن جدول بيانات واحد.
كلما زادت استقلالية النظام، كلما كان تمثيله للعملية أكثر اكتمالاً.
قد تؤدي الأتمتة مهمتها بشكل صحيح، لكنها قد تُؤدي إلى تدهور النتيجة الإجمالية. على سبيل المثال، قد يؤدي نظام إرسال التذكيرات تلقائيًا إلى زيادة حجم الردود وإرهاق الفريق المسؤول عن معالجتها.
قد يحدث أيضاً أن يُسرّع الروبوت عملية إنشاء الطلبات، بينما يحافظ القسم التالي على نفس القدرة. ينتج عن ذلك عملٌ أسرع من قدرته على معالجته، مما يزيد من قائمة الانتظار.
تتيح لنا ذكاء العمليات مراقبة هذه التأثيرات النظامية. فبدلاً من مجرد قياس عدد المهام التي نفذها الروبوت، فإنه يحلل أوقات الدورة، وإعادة العمل، والاستثناءات، والنتائج اللاحقة.
تحذر شركة IBM من أن الأتمتة الفعالة تتطلب الجمع بين التحليل القائم على البيانات والفهم البشري لكيفية سير العمل فعلياً. يجب فهم الفرق بين العمليات النظرية والعملية قبل تصميم أي تدخل مستدام.
يتجنب هذا المنظور الاحتفاء بالمؤشرات المحلية بينما يتلقى العميل خدمة أسوأ. لا يُقاس نجاح الأتمتة بالنشاط الذي تم إلغاؤه، بل بالنتائج التجارية التي حسّنتها.
يجب أن تتوافق العديد من العمليات مع الضوابط الداخلية واللوائح والسياسات. قد تتطلب عملية الشراء موافقة بناءً على قيمتها. وقد تحتاج الحالات الحساسة إلى مراجعة خاصة. ولا ينبغي إتمام عملية الدفع دون التحقق من بعض المعلومات.
تتيح لك عملية تحليل العمليات مقارنة الأداء الفعلي بالنموذج المتوقع. ويمكن للمؤسسة تحديد الحالات التي تم فيها إغفال نشاط مطلوب، أو اتباع تسلسل غير صحيح، أو تجاوز الحد الزمني.
تُحدث هذه القدرة تحولاً جذرياً في الامتثال. فبدلاً من مراجعة عينات صغيرة بعد وقوع الأحداث، يمكن للشركة مراقبة الانحرافات بشكل مستمر وتحديد أولويات تلك التي تنطوي على أعلى المخاطر.
لا تشير جميع الانحرافات إلى الاحتيال أو عدم الامتثال. قد يكشف بعضها أن السياسة معقدة للغاية أو أن النظام يجبر المستخدمين على العمل خارج نطاق سير العمل الرسمي.
تُمكّننا الأدلة من التمييز بين السلوك الاستثنائي المشروع ونقاط الضعف في الرقابة. كما تُسهّل تصميم أنظمة الأتمتة التي تتضمن عمليات التحقق منذ البداية.
لم يعد الامتثال مجرد عملية تدقيق لاحقة، بل أصبح سمة قابلة للملاحظة في العملية.
بمجرد أن تفهم الشركة العملية، يمكنها تحليل السيناريوهات المحتملة. ماذا سيحدث إذا ألغت خطوة الموافقة؟ كيف سيتغير وقت الدورة إذا أعادت توزيع بعض الحالات؟ ما تأثير أتمتة نشاط معين؟
تساعد نماذج المحاكاة في تقدير العواقب قبل تطبيق التغييرات في الإنتاج. ورغم أن أي محاكاة لا تمثل الواقع تمثيلاً كاملاً، إلا أنها توفر أساساً أكثر دقة من الاعتماد على الحدس فقط.
تُعدّ هذه الإمكانية مفيدةً للغاية عندما تتضمن العملية كميات كبيرة، أو مخاطر تنظيمية، أو مجالات متعددة. ويمكن لتعديل بسيط ظاهريًا أن ينقل نقطة الاختناق إلى مكان آخر.
يمكن أيضاً استخدام المحاكاة لمقارنة مستويات الأتمتة المختلفة. تستطيع الشركة تقييم ما يحدث عندما يتعامل النظام الآلي مع الحالات القياسية فقط، أو عندما يتعامل مع استثناءات معينة، أو عندما يتدخل عنصر بشري في أوقات مختلفة.
ليس الهدف هو التنبؤ بالمستقبل بدقة مطلقة، بل تقليل عدم اليقين وتجنب إجراء تجارب مباشرة على العمليات الحيوية دون فهم التأثير المحتمل.
تُقدّم العديد من المبادرات تقارير عن عدد عمليات الأتمتة، أو الساعات التي تم توفيرها نظرياً، أو المعاملات المنفذة. هذه المقاييس سهلة التوصيل، لكنها قد تُخفي ما إذا كانت العملية قد تحسّنت بالفعل.
يمكن لنظام الأتمتة تنفيذ آلاف الإجراءات، ومع ذلك قد يُولّد أعمالاً إضافية. وقد لا تُترجم الساعات المُوفّرة إلى قدرة إنتاجية مُجدية إذا احتاج الفريق إلى مراجعة الأخطاء أو حلّ استثناءات إضافية.
تتيح تقنية ذكاء العمليات استخدام مؤشرات أكثر شمولاً: إجمالي وقت الدورة، ونسبة الحالات التي تم حلها بشكل صحيح، وتكرار إعادة العمل، وتكلفة النتيجة، والامتثال لاتفاقيات الخدمة، وتجربة العملاء.
كما يتيح ذلك مقارنة الأداء قبل التدخل وبعده. فإذا لم يُحقق نظام التشغيل الآلي تحسناً ملحوظاً، يمكن للشركة مراجعة تصميمه أو إزالته.
لا ينبغي أن يكون السؤال الرئيسي هو عدد العمليات التي تمت أتمتتها، بل ينبغي أن يكون عدد العمليات التي تُنتج الآن نتائج أفضل بشكل مستدام.
التكنولوجيا وسيلة، والكفاءة التشغيلية هي الهدف.
العمليات ليست ثابتة. تتغير المنتجات والأنظمة والمعدات واللوائح وسلوكيات العملاء. وقد لا تعكس أنظمة الأتمتة المصممة باستخدام بيانات من العام الماضي الواقع الحالي.
لذا، لا ينبغي أن يقتصر ذكاء العمليات على المرحلة الأولية للمشروع، بل يجب أن يستمر طوال فترة التشغيل لاكتشاف أي اختلافات جديدة، أو اختناقات، أو عواقب غير متوقعة.
يُتيح التحليل المستمر أيضًا تحسين أداء الأنظمة الآلية. ويمكن للشركة تحديد الحالات التي تتطلب تدخلًا بشريًا، ومواضع الأخطاء، والقرارات التي تُحقق نتائج أفضل.
تدمج إمكانيات مايكروسوفت الحديثة ذكاء العمليات مع التحليلات ومنصات البيانات والأتمتة والوكلاء، مما يعكس تطورًا نحو دورات مستمرة من المراقبة والتحسين.
يؤدي أتمتة العمليات والتخلي عنها إلى تراكم الديون التشغيلية. أما الأتمتة والمراقبة والتعديل فتبني قدرة مستدامة.
تتمثل الخطوة الأولى في اختيار عملية رئيسية ومحددة بوضوح. ليس من الضروري تحليل الشركة بأكملها دفعة واحدة. يمكن أن تكون عمليات الفوترة، والمشتريات، وخدمة العملاء، أو إدارة الطلبات خيارات جيدة عندما تُظهر تأخيرات، أو استثناءات، أو تكاليف واضحة.
بعد ذلك، يجب تحديد الأنظمة التي تسجل الأحداث الرئيسية. جودة البيانات أمر بالغ الأهمية: يجب أن تسمح المعرفات والأنشطة والطوابع الزمنية بإعادة بناء الأحداث بدقة كافية.
بعد ذلك، تتم مقارنة العملية الفعلية بالعملية المتوقعة. يحلل الفريق الاختلافات، وأوقات الانتظار، وإعادة العمل، ونقاط التوقف. ويشارك الأشخاص الذين يؤدون العمل في شرح الأسباب التي لا تظهر مباشرة في البيانات.
يمكن للمنظمة بعد ذلك تحديد أولويات التدخلات بناءً على الأثر والتكلفة والمخاطر. بعضها سيكون عبارة عن عمليات أتمتة، والبعض الآخر سيتضمن إعادة تصميم الأنشطة أو دمجها أو إلغائها.
وأخيرًا، يتم وضع مؤشرات لقياس النتائج والحفاظ على المراقبة المستمرة. والهدف ليس إنتاج خريطة جذابة، بل تحسين أداء العملية.
على مجموعة السحابة نحن نساعد المؤسسات على فهم وإعادة تصميم وأتمتة عمليات الأعمال من خلال تكامل الأنظمة وتطوير البرمجيات والذكاء الاصطناعي والوكلاء وهندسة البيانات.
لا يبدأ نهجنا باختيار أداة أو بناء روبوت. بل يبدأ بتحليل كيفية سير العمل فعلياً، والأنظمة المعنية، ومكان حدوث التأخيرات، والاستثناءات التي تولد أعلى التكاليف.
انطلاقاً من هذه الرؤية الشاملة، نصمم حلولاً تجمع بين الأتمتة، وأنظمة الذكاء الاصطناعي، وإدارة علاقات العملاء، وتخطيط موارد المؤسسات، وواجهات برمجة التطبيقات، والمنصات الداخلية، والتحكم البشري. ويتم دمج كل مكون وفقاً لاحتياجات العملية، وليس تبعاً للاتجاهات التكنولوجية.
كما نقوم بإنشاء آليات للمراقبة والمؤشرات والتحسين المستمر لمنع الأتمتة من أن تصبح طبقة جديدة من التعقيد.
لأن الأتمتة لا تعني نقل عملية معيبة إلى آلة.
وهذا يعني بناء عملية قادرة على تحقيق نتائج أفضل بسرعة أكبر، وإمكانية تتبع أفضل، وتحكم أفضل.
إنه تخصص يجمع بين بيانات العمليات، واستخراج العمليات، والمؤشرات، وقواعد العمل، والتحليلات المتقدمة لفهم كيفية عمل العملية وتحديد كيفية تحسينها.
يقوم استخراج العمليات بإعادة بناء العمليات وتحليلها باستخدام سجلات الأحداث. أما ذكاء العمليات فيوسع هذه القدرة من خلال دمج السياق والمقاييس والتنبؤات والتوصيات التي تهدف إلى تحسين العمليات التشغيلية.
عادةً ما تكون هناك حاجة إلى مُعرّفات الحالات أو الكائنات، وأسماء الأنشطة، والطوابع الزمنية، وسمات إضافية متعلقة بكل حدث. وتوجد هذه البيانات عادةً في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وغيرها من تطبيقات المؤسسات.
إنها تقنية تحلل الخطوات التي يتخذها المستخدمون داخل تطبيقات سطح المكتب. وتساعد في تحديد المهام المتكررة والأخطاء الشائعة وفرص الأتمتة.
لا. تُظهر البيانات ما يحدث، لكنّ الناس يساعدون في تفسير سبب حدوثه. إنّ الجمع بين الأدلة الرقمية والمعرفة البشرية يُنتج تحليلاً أكثر شمولاً.
الشراء، وإصدار الفواتير، وخدمة العملاء، والمبيعات، والخدمات اللوجستية، والموارد البشرية، والإنتاج، والصيانة، وأي عملية أخرى تقريبًا تولد أحداثًا رقمية قابلة للتحديد.
لا. يمكن استخدامه أيضًا لإعادة تصميم العمليات، وتحسين الضوابط، ودمج الأنظمة، وتنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقليل أوقات الدورة، وتقييم الامتثال.
هو نهج يحلل العمليات التي تشمل عدة عناصر مترابطة، مثل الطلبات والمنتجات والتسليمات والفواتير والمدفوعات. وهو يمثل بشكل أفضل تعقيد عمليات الأعمال في العالم الحقيقي.
باستخدام مؤشرات مثل وقت الدورة، وتقليل إعادة العمل، وتكلفة الحالة الواحدة، والامتثال، والاستقرار، ورضا العملاء، ونسبة الحالات التي تم حلها بشكل صحيح.
تعد الأتمتة بالسرعة، وتقليل المهام اليدوية، وزيادة الكفاءة. مع ذلك، لا يمكن لأي تقنية أن تصحح تلقائيًا عملية لا تفهمها المؤسسة.
عندما تقوم شركة ما بالأتمتة بناءً على المخططات والتصورات فقط، فإنها تخاطر بتسريع الأنشطة غير الضرورية، والاحتفاظ بالموافقات التي لا تولد قيمة، ونقل الاستثناءات المعقدة إلى فرق أخرى.
توفر ذكاء العمليات أساسًا أكثر صلابة. فهو يستخدم الأدلة التشغيلية لإظهار كيفية سير الحالات فعليًا، وأين تنتظر، ولماذا تعود، وأي المتغيرات تنتج نتائج أفضل أو أسوأ.
تتيح هذه الرؤية اختيار التدخل الأمثل. فبعض الأنشطة تحتاج إلى أتمتة، بينما يتطلب البعض الآخر التكامل أو إعادة التصميم أو الإلغاء. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن توفر الاستقلالية، لكنها تحتاج إلى سياق تشغيلي وحدود وإمكانية المراقبة.
لا يكمن التحول الحقيقي في إنشاء المزيد من الروبوتات أو ربط النماذج بجميع الأنظمة، بل في بناء عمليات أفضل واستخدام التكنولوجيا لتعزيزها.
لأن أتمتة عملية فعالة يمكن أن تخلق ميزة تنافسية.
لكن أتمتة عملية معيبة لا تحقق سوى شيء واحد:
لجعل أخطائهم تحدث بشكل أسرع وعلى نطاق أوسع.
Español Español 
English
Français
العربية
Português
Deutsch
Italiano
