صياغة التميز في البرمجيات
دعنا نبني شيئاً استثنائياً معاً.
اعتمد على شركة Lasting Dynamics للحصول على جودة برمجيات لا مثيل لها.
ميشيل سيمينو
فبراير 28, 2025 - 3 دقائق للقراءة
عندما حتى تنشر شركة "بلو بريزم" — إحدى الشركات التي ابتكرت تقنية RPA — مقالًا على مدونتها بعنوان «المستقبل لا يكمن في التخلي عن تقنية RPA، بل في دمجها مع وكلاء الذكاء الاصطناعي»،" كما تعلمون، فقد شهد مجال أتمتة الأعمال تحولاً جذريًّا. فقد بنت شركة «بلو بريزم» (Blue Prism)، التي أصبحت الآن جزءًا من «إس إس آند سي تكنولوجيز» (SS&C Technologies)، أعمالها على أساس أن الروبوتات البرمجية التي تعمل بنصوص برمجية يمكنها أتمتة العمليات التجارية المتكررة. وفي عام 2026، أقرت الشركة في رسائلها الخاصة بأن النصوص البرمجية وحدها لا تكفي. فالمستقبل يتطلب القدرة على الاستدلال.
أظهر استطلاع أجرته شركة CrewAI شمل 500 من كبار المديرين التنفيذيين أن 100% من المشاركين في الاستطلاع يخططون لتوسيع نطاق استخدامهم للذكاء الاصطناعي الوكيل في عام 2026. ليس معظمهم. بل جميعهم. وهؤلاء ليسوا مجرد هواة تكنولوجيا يشاركون في استطلاع تسويقي. بل هم قادة كبار يتمتعون بسلطة اتخاذ القرار بشأن الميزانية، وقد شهدوا ما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحقيقه، ويخصصون الموارد لتوسيع نطاق استخدامهم.
وكما ورد في تحليل حظي بنطاق واسع من الانتشار، "الانتقال من أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) إلى الذكاء الاصطناعي الفاعل (agentic AI) ليس انتقالاً تدريجياً، بل هو انتقال هيكلي". وهذا التمييز مهم لأنه يحدد الكيفية التي ينبغي للمؤسسات أن تتعامل بها مع عملية الانتقال. فالانتقال التدريجي يعني تحديث الأدوات الحالية. أما التحول الهيكلي فيعني إعادة التفكير في كيفية عمل الأتمتة على المستوى الأساسي — ما يمكنها فعله، وكيف يتم بناؤها، والدور الذي يلعبه البشر في سير العمل المؤتمت.
يُوضِّح التحليل الرئيسي لاتجاهات عام 2026 التي تشكّل أطر أتمتة المؤسسات الصورة بوضوح: تظل تقنية RPA أساسيةً للمهام المنظمة، لكن عوامل الذكاء الاصطناعي تضيف قدرات الاستدلال والذاكرة والتخطيط وفهم السياق التي لا تستطيع تقنية RPA توفيرها. لا يتعلق الأمر هنا بالاستبدال، بل بالتطور — والشركات التي تدرك هذا الفرق ستحقق أتمتة أكثر فعالية من تلك التي تعامل وكلاء الذكاء الاصطناعي على أنهم مجرد روبوتات RPA أفضل.
دخلت تقنية RPA سوق الشركات حوالي عام 2015 بوعد مغري: أتمتة أي عملية تجارية دون تغيير الأنظمة الأساسية. حيث تحاكي الروبوتات البرمجية تصرفات البشر — مثل النقر على الأزرار، ونسخ البيانات بين الحقول، والتنقل بين واجهات التطبيقات — وتقوم بتنفيذ المهام المتكررة بشكل أسرع وأقل تكلفة وأكثر موثوقية من العاملين البشريين. وأصبحت شركات UiPath وBlue Prism وAutomation Anywhere شركات تبلغ قيمتها مليارات الدولارات بفضل قوة هذا الوعد.
كان الوعد حقيقيًّا، لكنه كان محدودًا. تتفوق تقنية RPA في فئة محددة من الأعمال: المهام ذات الحجم الكبير والقائمة على القواعد، والتي تتبع نفس الخطوات في كل مرة، باستخدام بيانات منظمة في واجهات تطبيقات مستقرة. إدخال البيانات. معالجة الفواتير (عندما تتبع الفواتير تنسيقًا ثابتًا). إنشاء التقارير من الاستعلامات المنظمة. نقل الملفات بين الأنظمة. ملء النماذج بمدخلات معروفة. بالنسبة لهذه المهام، توفر تقنية RPA قيمة حقيقية — تنفيذ أسرع، وأخطاء أقل، وتشغيل على مدار 24 ساعة، وتحرير القدرات البشرية للقيام بأعمال أكثر قيمة.
لكن الشركات سرعان ما اكتشفت حدود هذه التقنية. فروبوتات RPA هشة. فعندما تتغير واجهة أحد التطبيقات — سواء بتغيير موضع زر ما، أو إعادة تسمية حقل ما، أو إضافة خطوة إلى مسار العمل — يتعطل الروبوت. تستهلك صيانة أسطول من روبوتات RPA موارد تكنولوجيا المعلومات بشكل كبير، ووجدت العديد من الشركات أن تكاليف الصيانة قضت على الوفورات التي كان من المفترض أن تحققها الروبوتات. ومن المعروف أن إحدى شركات الخدمات المالية الكبرى أفادت بأنها أنفقت على صيانة روبوتات RPA أكثر مما وفرته الروبوتات من تكاليف العمالة.
لا تستطيع روبوتات RPA معالجة البيانات غير المنظمة. فالفاتورة التي تصل كملف إلكتروني منسق بشكل جيد لا تشكل أي صعوبة بالنسبة لـ RPA. أما الفاتورة التي تصل كصورة لمستند يحتوي على كتابة بخط اليد وأختام وبقع قهوة، فهي تتجاوز قدرات RPA على المعالجة. رسائل البريد الإلكتروني المكتوبة باللغة الطبيعية، والمستندات ذات التنسيقات المتغيرة، والمحادثات التي تتطلب فهم السياق — كل هذه تمثل غالبية الأعمال الحقيقية في المؤسسات، ولا يمكن لـ RPA التعامل معها.
لا تستطيع روبوتات RPA اتخاذ القرارات. فهي قادرة على اتباع منطق التفرع — إذا تحقق الشرط «أ» فافعل «X»، وإذا تحقق الشرط «ب» فافعل «Y» — لكنها لا تستطيع تقييم المواقف التي تتطلب تقديرًا، أو الموازنة بين الأولويات المتنافسة، أو تفسير المعلومات الغامضة، أو التعامل مع السيناريوهات التي لم يتوقعها المبرمج. وعندما يواجه روبوت RPA موقفاً غير متوقع، فإنه يتوقف ويحيل الأمر إلى الإنسان، وهو إجراء مناسب لكنه محدود.
والنتيجة النهائية هي أن معظم الشركات حققت ما بين 20 و30% من إمكانات الأتمتة التي كانت تتوقعها من تقنية RPA. تعمل هذه التقنية بشكل جيد ضمن نطاقها، لكن نطاقها أضيق مما يوحي به التسويق. أما العمليات التي لم يتم أتمتتها بعد — تلك التي تتطلب الفهم والحكم والقدرة على التكيف — فهي تمثل فرصة أكبر بكثير.
دعنا نبني شيئاً استثنائياً معاً.
اعتمد على شركة Lasting Dynamics للحصول على جودة برمجيات لا مثيل لها.
وكلاء الذكاء الاصطناعي ليسوا مجرد نسخة محسّنة من روبوتات أتمتة العمليات (RPA). بل إنهم يمثلون فئة مختلفة من التكنولوجيا تعمل وفق مبادئ مختلفة وتعالج مشكلات مختلفة. وفهم هذا الفرق أمر ضروري لاتخاذ قرارات استثمارية سليمة.
يقوم روبوت RPA بتنفيذ التعليمات. فهو ينفذ ما تمت برمجته للقيام به، بالترتيب الذي تمت برمجته عليه، وباستخدام تنسيقات البيانات التي تمت برمجته لمعالجتها. فالذكاء يكمن في المبرمج، وليس في الروبوت. أما وكيل الذكاء الاصطناعي فيسعى لتحقيق الأهداف. يتلقى الوكيل هدفًا (معالجة شكوى هذا العميل، تحليل هذا العقد، مطابقة هذه السجلات المالية)، ويستشعر الوضع الحالي، ويفكر في الخطوات اللازمة، ويضع خطة، وينفذ الخطة باستخدام الأدوات المتاحة، ويقيّم النتائج، ويعدّل نهجه إذا لم تكن النتائج مرضية. الذكاء يكمن في الوكيل.
يتيح هذا الاختلاف الجوهري العديد من القدرات التي لا تستطيع تقنية RPA توفيرها. فوكلاء الذكاء الاصطناعي يفهمون اللغة الطبيعية. ويمكنهم قراءة رسائل البريد الإلكتروني، وتفسير المستندات، وفهم رسائل العملاء، وصياغة ردود مناسبة للسياق. وهذا يفتح الباب أمام أتمتة فئة واسعة من العمليات التجارية التي تنطوي على التواصل البشري — مثل خدمة العملاء، ومراجعة العقود، والمراسلات، والاتصالات الداخلية، وإدارة المعرفة.
تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحليل السياق. فعندما يواجه وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يعالج شكاوى العملاء عميلاً غاضباً تأخرت طلبه للمرة الثالثة، فإنه لا يكتفي بتوجيه الشكوى عبر مسار عمل قياسي فحسب. بل يتعرف على نمط الإخفاقات المتكررة، ويدرك أن العلاقة مع العميل معرضة للخطر، فيقوم بتحويل الشكوى إلى وكيل أقدم مع تزويده بالسياق الكامل، ويوصي بحل محدد (شحن سريع، خصم، اتصال شخصي) بناءً على سياسات الاحتفاظ بالعملاء الخاصة بالشركة وقيمة العميل.
تتعلم وكالات الذكاء الاصطناعي وتتطور. في حين أن روبوتات أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) تؤدي مهامها بنفس الطريقة مع مرور الوقت (سواء كان ذلك للأفضل أو للأسوأ)، فإن وكالات الذكاء الاصطناعي قادرة على استيعاب الملاحظات والتعلم من التصحيحات وتحسين أدائها من خلال الخبرة المكتسبة. فوكيل المهام الذي يعالج موافقات المشتريات يتعلم أي الطلبات تتطلب عادةً مراجعة إضافية، وأي الموردين يواجهون مشكلات في تلبية الطلبات، وأي فئات الميزانية تتعرض لضغوط — وهو سياق يجعل كل قرار لاحق أكثر استنارةً.
تستخدم العوامل الذكية الأدوات بشكل ديناميكي. فبدلاً من أن تُبرمج بمجموعة ثابتة من الإجراءات، يمكن لهذه العوامل اختيار الأدوات واستخدامها وفقًا للحالة. فقد يقوم الوكيل الذي يحقق في مشكلة تتعلق بجودة الإنتاج بالاستعلام عن قاعدة بيانات نظام إدارة التصنيع (MES)، والبحث في سجلات الجودة، وتحليل بيانات أجهزة الاستشعار، ومراجعة سجلات الصيانة، ومقارنة المواصفات، وإعداد تقرير عن الأسباب الجذرية — مع اختيار كل أداة بناءً على ما يتعلمه في كل خطوة، وليس باتباع سيناريو محدد مسبقًا.
تعمل وكالات الذكاء الاصطناعي على التنسيق والتعاون. يمكن لعدة وكلاء العمل معًا على مهام معقدة، حيث يتولى كل وكيل جانبًا مختلفًا من المشكلة ويتبادلون المعلومات من خلال اتصال منظم. قد تتضمن عملية تسجيل العملاء وكيلًا يتولى التحقق من الهوية، وآخر يعالج الوثائق، وثالثًا ينشئ الحسابات، ورابعًا يبدأ سلسلة الترحيب — ويتم تنسيق كل ذلك تلقائيًا، مع التكيف مع المتطلبات المحددة لكل عميل.
على الرغم من القدرات التحويلية لعوامل الذكاء الاصطناعي، فإن أذكى الشركات في عام 2026 لا تتخلص من بنيتها التحتية الخاصة بأتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، بل تعمل على تعزيزها. وتُجسِّد رؤية «بلو بريزم» — التي مفادها أن المستقبل يكمن في الاندماج وليس الاستبدال — حكمة عملية نابعة من خبرة حقيقية في مجال النشر.
تظل تقنية RPA الأداة المناسبة للمهام المنظمة ذات الحجم الكبير والحتمية. معالجة قيود الرواتب، ونقل الملفات بين الأنظمة، وإنشاء التقارير من الاستعلامات المنظمة، وتحديث السجلات عبر قواعد البيانات — هذه المهام لا تستفيد من عملية الاستدلال، ولا تتطلب فهم اللغة الطبيعية، ولا تنطوي على بيانات غير منظمة. ويتعامل RPA معها بكفاءة وموثوقية وبتكلفة ضئيلة لكل معاملة.
بدءاً من الفكرة إلى الإطلاق، نقوم بتصميم برامج قابلة للتطوير مصممة خصيصاً لتلبية احتياجات عملك.
شارك معنا لتسريع نموك.
تتفوق العوامل القائمة على الذكاء الاصطناعي في المهام المرتبطة بهذه العمليات المنظمة والتي تربط بينها. مثل رسالة البريد الإلكتروني التي تُطلق عملية تعديل الرواتب؛ أو المستند الذي يحتوي على البيانات المطلوب إدخالها؛ أو الحالة الاستثنائية التي تنشأ عندما لا تتطابق البيانات مع التوقعات؛ أو القرار المتعلق بكيفية التعامل مع حالة تقع خارج نطاق القواعد القياسية؛ أو التقرير المكتوب باللغة الطبيعية الذي يلخص ما أنجزته العملية الآلية.
تبدو البنية الهجينة على النحو التالي: تتولى عوامل الذكاء الاصطناعي (AI) الجزء الأمامي من العمليات التجارية الذي يتسم بعدم التنظيم ويستلزم قدرًا كبيرًا من التقدير — مثل قراءة المستندات، وفهم الطلبات، واتخاذ القرارات، والتواصل مع البشر. وعندما تسفر معالجتهم عن مخرجات نظيفة ومنظمة، فإنهم يسلمون تلك المخرجات إلى روبوتات RPA لتنفيذها بكفاءة في الأنظمة المنظمة. تتولى روبوتات RPA الجزء الخلفي المنظم من العمليات — إدخال البيانات، وتحديثات النظام، ومعالجة الملفات، وإنشاء التقارير — بالسرعة والموثوقية التي صُممت من أجلهما. وعندما تواجه روبوتات RPA استثناءات أو حالات غموض، فإنها تحيلها إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي بدلاً من البشر، ويقوم الوكلاء بحل هذه الاستثناءات باستخدام الاستدلال بدلاً من القواعد الصارمة.
يستفيد هذا النهج الهجين من مزايا كلتا التقنيتين. توفر تقنية أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) تنفيذًا فعالاً وموثوقًا ومنخفض التكلفة للمهام الحتمية. أما وكلاء الذكاء الاصطناعي، فيوفرون الذكاء والمرونة والفهم السياقي الذي يجعل العملية برمتها مؤتمتة من البداية إلى النهاية، بدلاً من أن تكون مؤتمتة جزئيًا مع تدخل بشري في كل حالة استثنائية.
بالنسبة للمؤسسات التي لديها استثمارات حالية في مجال أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) — بما في ذلك معظم المؤسسات الكبيرة بحلول عام 2026 — فإن الانتقال إلى بنية هجينة تجمع بين أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) ووكلاء الذكاء الاصطناعي (AI) يتبع نهجًا عمليًّا من ثلاث مراحل.
تتمثل المرحلة الأولى في التقييم وتحقيق المكاسب السريعة. وتقوم هذه المرحلة برسم خريطة للروبوتات الحالية التي تعمل بتقنية RPA وأدائها، وتحديد الاستثناءات وحالات التصعيد الأكثر شيوعًا (وهي الفرص المتاحة لوكلاء الذكاء الاصطناعي)، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي في حالة أو حالتين من حالات الاستخدام عالية القيمة المتعلقة بمعالجة الاستثناءات. والهدف هو إثبات القيمة في غضون ثمانية إلى اثني عشر أسبوعًا، مما يعزز ثقة المؤسسة ويولد بيانات حول أداء الوكلاء في بيئة الإنتاج.
المرحلة الثانية هي التكامل المنهجي. بناءً على نجاح المرحلة الأولى، تعمل هذه المرحلة على توسيع نطاق نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي ليشمل المزيد من فئات الاستثناءات، وبناء طبقة التنسيق التي تمكّن روبوتات RPA ووكلاء الذكاء الاصطناعي من تبادل العمل تلقائيًا، ودمج فهم اللغة الطبيعية في نقاط دخول العمليات (معالجة البريد الإلكتروني، واستلام المستندات، والتواصل مع العملاء)، وإنشاء أطر عمل للمراقبة والحوكمة لسلوك الوكلاء. تستغرق هذه المرحلة عادةً من ثلاثة إلى ستة أشهر، وتُحوّل المهام الآلية الفردية إلى عمليات آلية شاملة من البداية إلى النهاية.
المرحلة الثالثة هي الأتمتة الاستراتيجية. وبفضل البنية التحتية والخبرة التنظيمية المكتسبة من المرحلتين الأولى والثانية، تتناول المرحلة الثالثة عمليات الأعمال بأكملها التي كانت تُعتبر في السابق "معقدة للغاية بحيث يتعذر أتمتتها". وهذه هي العمليات التي تجمع بين البيانات المنظمة والوثائق غير المنظمة والتواصل البشري وعملية اتخاذ القرار متعددة الخطوات والتنسيق بين الأنظمة المختلفة — وهي العمليات التي تمثل الجزء الأكبر من عمل المؤسسة والجزء الأكبر من فرص الأتمتة. وهذه المرحلة مستمرة، حيث توفر كل عملية يتم أتمتتها بنجاح نموذجًا وثقةً للعملية التالية.
طوال المراحل الثلاث، تظل الحوكمة والامتثال من الاعتبارات الحاسمة. يجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتخذون قرارات تؤثر على الأشخاص أو الشؤون المالية الامتثال لمتطلبات الشفافية والمساءلة المنصوص عليها في قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، والتي ستصبح سارية المفعول بالكامل في أغسطس 2026. وتتمكن الشركات التي تدمج الامتثال في بنية وكلائها منذ المرحلة الأولى من تجنب تكاليف التعديل اللاحق المكلفة.
الانتقال من الأتمتة القائمة على الروبوتات (RPA) إلى الأتمتة المختلطة ليس مجرد اتجاه تقني يمكن متابعته من على الهامش. بل هو نقطة تحول تنافسية. تُظهر بيانات استطلاع «CrewAI» أن جميع المديرين التنفيذيين الـ500 الذين شملهم الاستطلاع يعملون على توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التفاعلي, ، مما يعكس إجماعاً في السوق على أن وكلاء الذكاء الاصطناعي سيعيدون تشكيل طريقة عمل المؤسسات. وستتمكن الشركات التي تنفذ هذا التحول بشكل جيد من أتمتة 60-80% من العمليات التجارية ضمن نطاق عملها، بزيادة عن النسبة التي تتراوح بين 20-30% التي تحققها تقنية أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) وحدها. أما الشركات التي تتأخر في ذلك، فستواجه عيوبًا متزايدة من حيث التكلفة، حيث يقوم منافسوها بأتمتة العمليات التي لا تزال تتطلب عمالة بشرية في مؤسساتهم.
نحن نصمم ونبني منتجات رقمية عالية الجودة ومميزة.
الموثوقية والأداء والابتكار في كل خطوة.
إن الطبيعة الهيكلية لهذا التحول تعني أن القرارات المبكرة لها عواقب دائمة. وستتمكن الشركات التي تصمم بنية الأتمتة الهجينة الخاصة بها بشكل جيد — بواجهات واضحة بين وكلاء RPA ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وتنسيق قوي، وحوكمة سليمة، وقابلية للتوسع على أساس وحدات — من أتمتة العمليات الجديدة بسرعة مع نضوج التكنولوجيا. أما الشركات التي تدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في أنظمة RPA القديمة دون تفكير معماري، فستتراكم عليها ديون تقنية تبطئها في الوقت الذي تكون فيه السرعة هي الأهم.
تساعد Lasting Dynamics المؤسسات على اجتياز هذه المرحلة الانتقالية في البنية التحتية. نقوم ببناء أنظمة أتمتة هجينة تحافظ على إنتاجية البنية التحتية لتقنية RPA مع دمج عوامل الذكاء الاصطناعي (AI) في مستويات متعددة من أجل الاستدلال واتخاذ القرار ومعالجة اللغة الطبيعية، وهي وظائف لا تستطيع تقنية RPA توفيرها. يبدأ نهجنا بحالات الاستخدام ذات القيمة الأعلى في معالجة الاستثناءات، ويُظهر عائد الاستثمار (ROI) في غضون أسابيع بدلاً من أشهر، ويتطور نحو أتمتة شاملة للعمليات تستفيد من الإمكانات الكاملة لكلتا التقنيتين. بصفتنا شركة أوروبية، نبني أنظمتنا مع تضمين الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي (EU AI Act) منذ مرحلة التصميم، مما يضمن أن القرارات المؤتمتة تفي بمتطلبات الشفافية والمساءلة والإشراف البشري التي تتطلبها العمليات الأوروبية. مستقبل أتمتة المؤسسات ليس RPA أو وكلاء الذكاء الاصطناعي. بل هو كلاهما. وتصميم البنية التحتية بشكل صحيح اليوم هو ما يحدد موقعكم التنافسي لبقية العقد.
حوّل الأفكار الجريئة إلى تطبيقات قوية.
لنصنع معاً برمجيات تُحدث تأثيراً.
ميشيل سيمينو
أؤمن بالعمل الجاد والالتزام اليومي كوسيلة وحيدة للحصول على النتائج. أشعر بجاذبية لا يمكن تفسيرها للجودة وعندما يتعلق الأمر بالبرمجيات فهذا هو الدافع الذي يجعلني وفريقي نتمسك بشدة بممارسات أجايل والتقييمات المستمرة للعمليات. لديّ موقف تنافسي قوي تجاه كل ما أتناوله - بطريقة لا أتوقف فيها عن العمل، حتى أصل إلى القمة، وبمجرد أن أصل إلى القمة، أبدأ العمل للحفاظ على مكانتي.
