كيف تؤتمت عمليات شركتك بالذكاء الاصطناعي: من أين تبدأ

اسأل أي مدير عمليات أين يذهب أسبوعه، وغالبًا ستسمع قائمة من المهام الصغيرة: نسخ الاستفسارات من واتساب إلى جدول، وملاحقة التأكيدات، وإعادة كتابة بيانات الفواتير في النظام المحاسبي، والرد على الأسئلة العشرين نفسها عن الأسعار وساعات العمل. كل مهمة تأخذ دقائق، لكنها مجتمعة تستهلك أيامًا، وهي بالضبط نوع العمل الذي تتقنه الأتمتة.

والشركات الصغيرة هي الأكثر تأخرًا، ولذلك أمامها المجال الأوسع للّحاق. في الاتحاد الأوروبي، استخدمت 20.0% من الشركات التي يعمل فيها 10 موظفين أو أكثر الذكاءَ الاصطناعي عام 2025، وارتفعت النسبة إلى 55.0% بين الشركات الكبيرة، بينما لم تتجاوز 17.0% بين الصغيرة. الصعب هو حسن الاختيار: إن اخترت العملية الخطأ فقد تقضي شهورًا في أتمتة شيء يحدث مرتين في الأسبوع، أو تسلّم الذكاء الاصطناعي قرارًا كان يحتاج إلى إنسان. في هذا الدليل: كيف تختار، وكيف تستعد، ومتى تتفوق القواعد البسيطة على الذكاء الاصطناعي، والتكاليف التي نادرًا ما تظهر في أول عرض سعر.

ما العمليات التي تستحق الأتمتة أولًا؟

ابدأ بأتمتة العملية التي تتكرر كثيرًا، وتسير بخطوات متشابهة، وتحكمها قواعد واضحة، ويكلّفك تأخيرها. وراجع كل عملية تفكر فيها على ضوء هذه الصفات الأربع قبل أن تنظر في أي أداة.

• الحجم. تتكرر كثيرًا: عشرات المرات يوميًا أو مئات المرات شهريًا. أما المهمة التي تحدث مرتين في الأسبوع فنادرًا ما تغطي تكلفة بنائها وصيانتها.
• التكرار. معظم الحالات تسير في المسار نفسه. وإن كانت كل حالة لغزًا جديدًا، فلن يبقى الكثير مما يمكن أتمتته.
• قواعد أكثر من اجتهاد. يمكن كتابة القرار في كل خطوة، مثل: الفواتير التي تتجاوز 5,000 تُحال إلى المدير المالي. أما الخطوات التي تحتاج إلى تقدير شخصي، كالخلاف على استرداد مبلغ أو سؤال طبي، فتبقى مع موظف أو تحتاج إلى موافقته.
• تكلفة التأخير. الانتظار يكلّفك مالًا أو عملاء. فالاستفسار الذي تردّ عليه غدًا أقل قيمة من استفسار تردّ عليه الآن.

والصفة الأخيرة هي أكثرها تعرّضًا للاستهانة. في تدقيق شمل 2,241 شركة أمريكية، نشرته Harvard Business Review عام 2011، ردّت 37% منها على استفسار ورد عبر الموقع خلال ساعة، ولم تردّ 23% منها أبدًا، وبلغ متوسط زمن الرد 42 ساعة لدى الشركات التي ردّت خلال 30 يومًا. ويذكر المقال نفسه أن الشركات التي حاولت التواصل مع العميل المحتمل خلال ساعة كانت فرصتها في تأهيله أعلى بنحو سبعة أضعاف من الشركات التي تأخرت ولو ساعة إضافية. فحين يكون العمل هو الرد على الناس، تكون السرعة غالبًا أول ما تجني منه الأتمتة عائدها.

ولتقارن بين العمليات المرشحة، امنح كل واحدة درجة من 1 إلى 5 على ستة معايير. معياران منها يعملان بالعكس: العملية التي تحتاج إلى قدر كبير من الاجتهاد، أو التي يكون ضرر الخطأ فيها كبيرًا، تحصل على درجة منخفضة.

اجمع الدرجات الست. وكقاعدة عامة: 24 من 30 فأكثر مرشح قوي للبداية، ومن 18 إلى 23 يصلح عادةً مع موظف يعتمد الخطوات المهمة، وما دون 18 يعني أن عليك إصلاح العملية أو البيانات قبل أتمتتها. هكذا قد تبدو درجات ثلاث عمليات شائعة:

ارسم العملية كما تجري فعلًا اليوم

نادرًا ما تتطابق العملية المكتوبة في دليل الإجراءات مع العملية التي يمارسها فريقك فعلًا. فالعملية الحقيقية مليئة بالحلول الجانبية: جدول إضافي يحتفظ به أحدهم، ومجموعة واتساب تُعطى فيها الموافقات، وزميل وحيد يعرف أي العملاء لهم أسعار خاصة. أتمِت النسخة المكتوبة، وسيتعثر النظام عند أول حالة لم يخبره بها أحد.

ارسمها مع من يؤدون العمل بأنفسهم، واعتمد على حالات حقيقية من الشهر الماضي لا على الذاكرة:

1. اختر من 20 إلى 30 حالة حديثة، وتتبّع كل واحدة من لحظة بدايتها (رسالة أو نموذج أو بريد) حتى اكتمالها.
2. دوّن كل خطوة: من ينفذها، وبأي أداة، وكم تستغرق.
3. حدّد كل نقطة قرار والقاعدة التي تحكمها. وإن لم يستطع أحد أن يصوغ القاعدة، فهي قرار اجتهادي.
4. اكتب الاستثناءات وعدد مرات حدوثها، فالاستثناءات هي التي تحدد كم من العملية يمكن أتمتته.
5. سجّل كل موضع تُكتب فيه البيانات مرتين أو تُنسخ من نظام إلى آخر، فهذه عادةً أرخص المكاسب.

النتيجة صفحة واحدة: الخطوات، والمسؤولون عنها، والأدوات، والقواعد، والاستثناءات. وهي نفسها تصبح الموجز الذي يعمل عليه من سيبني النظام، وجوهر تحديد نطاق مشروع الذكاء الاصطناعي كما ينبغي.

قِس الوضع الحالي قبل أن تبني أي شيء

من دون قياس للوضع الحالي لن تعرف إن كانت الأتمتة قد نجحت، وسيتحول كل نقاش لاحق عنها إلى آراء. قِس لمدة أسبوعين إلى أربعة أسابيع قبل البناء، ومن أنظمتك مباشرة كلما أمكن بدل التقديرات.

أما الوقت الموفَّر كما يقدّره الموظفون أنفسهم فبديل ضعيف. في مسح أُجري في نوفمبر 2024 وحلّله بنك الاحتياطي الفيدرالي في سانت لويس، قال العاملون الأمريكيون الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي التوليدي إنه وفّر لهم 5.4% من ساعات عملهم في الأسبوع السابق، وهو ما يقدّر الباحثون أنه يعادل زيادة في الإنتاجية بنسبة 1.1% على مستوى القوى العاملة كلها. مكسب حقيقي، لكنه متواضع. وأرقامك المقاسة في شركتك ستخبرك أكثر بكثير من أي متوسط وطني.

اكتب هدفك قبل أن تبني: أول رد خلال خمس دقائق في أي ساعة مثلًا، أو إدخال الفاتورة في أقل من دقيقة دون أخطاء أكثر من اليوم. والهدف الواضح يخبرك أيضًا متى تتوقف عن إضافة الميزات.

قواعد ثابتة أم ذكاء اصطناعي: ما الذي يناسب كل خطوة؟

الأتمتة بالقواعد تنفّذ تعليمات ثابتة مكتوبة مسبقًا، أما الأتمتة بالذكاء الاصطناعي فتستخدم نموذجًا لغويًا لفهم مدخلات لا تأتي بصيغة ثابتة. وكثير مما يُباع على أنه أتمتة بالذكاء الاصطناعي هو أتمتة عادية بالقواعد: إذا حدث هذا، فافعل ذاك. والقواعد رخيصة التشغيل، ونتائجها متوقعة، ومراجعتها سهلة. أما الذكاء الاصطناعي فمكانه حيث تكون المدخلات غير منظمة: رسالة مكتوبة بحرية، أو رسالة صوتية، أو فاتورة ممسوحة ضوئيًا، أو سؤال بصياغة لم يتوقعها أحد.

ولهذا الخطر الأخير اسم رسمي. يسميه ملف الذكاء الاصطناعي التوليدي الصادر عن المعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتقنية (NIST) «التلفيق» (confabulation)، ويعرّفه بأنه «إنتاج محتوى خاطئ أو مغلوط يُقدَّم بثقة». لذلك ينبغي أن يجيب الذكاء الاصطناعي من معرفة معتمدة، وأن يتصرف عبر مجموعة صغيرة من الإجراءات المحددة، وأن يحوّل الحالة إلى موظف حين لا يكون متأكدًا.

وأداء الذكاء الاصطناعي متفاوت بطرق يصعب توقعها. في تجربة ميدانية شملت 758 مستشارًا في Boston Consulting Group، وجد Dell'Acqua وزملاؤه أن المستشارين الذين استخدموه في 18 مهمة تقع ضمن قدراته أنجزوا مهام أكثر بنسبة 12.2%، وأسرع بنسبة 25.1%، وبجودة أعلى. أما في مهمة اختيرت لتقع خارج تلك القدرات مباشرة، فكان مستخدمو الذكاء الاصطناعي أقل وصولًا إلى الإجابة الصحيحة ممن عملوا بدونه. ويسمي الباحثون ذلك «الحدود التقنية المتعرجة». والدرس العملي: اختبر الذكاء الاصطناعي على حالاتك أنت، بما فيها الصعبة، قبل أن تثق به.

وفي التطبيق، تجمع أفضل الأنظمة بين الاثنين: الذكاء الاصطناعي يقرأ الرسالة ويفهم ما يريده العميل، والقواعد تحدد ما يحدث بعد ذلك وأي الأنظمة تُحدَّث. أما وكيل الذكاء الاصطناعي فيذهب خطوة أبعد، إذ يختار بين عدة أدوات لإنجاز المهمة، ولذلك تصبح الحدود الواضحة أهم.

أبقِ الإنسان في الحلقة، وصمّم التحويل إليه أولًا

الأتمتة تنقل الناس إلى عمل مختلف: الاستثناءات والموافقات والقرارات التي تحتاج إلى تقدير. وقد نبّهت إلى ذلك Lisanne Bainbridge عام 1983 في بحث عن التحكم في العمليات الصناعية:

حدّد لكل خطوة في خريطتك أيّ الأنماط الثلاثة ينطبق عليها:

• الموظف يعتمد قبل أن ينفّذ النظام. لكل ما هو مكلف أو صعب التراجع عنه: الاسترداد، وعروض الأسعار فوق حد معين، ورسالة إلى قائمة عملائك كلها.
• النظام ينفّذ والموظف يراجع عينة. للأعمال الروتينية التي يكون خطؤها رخيصًا، مثل تصنيف الاستفسارات أو تحديث حقل في نظام CRM.
• النظام ينفّذ ويحوّل الاستثناءات. للمحادثات كثيرة العدد، حيث معظم الحالات بسيطة وبعضها يحتاج إلى موظف بسرعة.

والأدلة من خدمة العملاء ترجّح أن يعمل الذكاء الاصطناعي إلى جانب الناس. في دراسة شملت 5,172 موظف دعم ونُشرت في Quarterly Journal of Economics، رفعت مساعدة الذكاء الاصطناعي عدد المشكلات المحلولة في الساعة بنسبة 15% في المتوسط. وتحسّن الموظفون الأقل خبرة في السرعة والجودة معًا، بينما حقق الأكثر خبرة مكاسب صغيرة في السرعة مع تراجع طفيف في الجودة.

والتحويل الجيد يحمل السياق كاملًا حتى لا يضطر العميل إلى تكرار كلامه: من هو، وماذا سأل، وما الذي فعله النظام، ولماذا توقف. وبعض المنصات تشترطه أصلًا: سياسة واتساب لرسائل الأعمال تسمح بالردود الآلية، لكنها تشترط وجود مسارات تصعيد سريعة وواضحة ومباشرة، مثل التحويل إلى موظف.

والمسؤولية تبقى على الشركة. في قضية Moffatt ضد Air Canada عام 2024، حمّلت هيئة تسوية النزاعات المدنية في مقاطعة بريتش كولومبيا الكندية شركة الطيران المسؤولية بعد أن أعطى روبوت المحادثة في موقعها عميلًا معلومات خاطئة عن أسعار التذاكر المخفّضة للسفر بسبب وفاة قريب. وجاء في القرار: «لا فرق إن كانت المعلومة قد جاءت من صفحة ثابتة أو من روبوت محادثة».

اربط الأتمتة بالأدوات التي تستخدمها أصلًا

الأتمتة التي تعيش في تطبيق جديد لا يفتحه أحد تصبح مكانًا إضافيًا عليك أن تتفقده. ابنِها داخل الأنظمة التي يعمل فيها فريقك أصلًا: نظام CRM، والتقويم، والجدول الذي يدير العمل فعلًا، والنظام المحاسبي، والبريد، وواتساب.

• حدّد مصدرًا معتمدًا واحدًا لكل نوع من البيانات. المواعيد مكانها التقويم، والعملاء مكانهم نظام CRM. والأتمتة تقرأ منها وتكتب فيها، ولا تحتفظ بنسخة خاصة بها تتقادم مع الوقت.
• تحقّق من إمكانية الوصول مبكرًا. هل لكل أداة واجهة API، وهل يشملها اشتراكك؟ وهل تستطيع إنشاء حساب بالصلاحيات التي تحتاجها الأتمتة فقط؟ عند هذه النقطة تتعثر مشاريع كثيرة.
• القراءة قبل الكتابة. اجعل الأتمتة تقرأ البيانات وتقترح الإجراءات أولًا، ثم امنحها صلاحية الكتابة في الأنظمة الحية بعد أن تثبت اقتراحاتها.
• افهم قواعد كل قناة. في واتساب، تستطيع الشركة الرد بحرية بعد أن يراسلها العميل، لكنها خارج نافذة خدمة العملاء ومدتها 24 ساعة لا تستطيع أن ترسل إلا قوالب رسائل معتمدة مسبقًا، وفق سياسة واتساب لرسائل الأعمال. ولذلك تُصمَّم التذكيرات والمتابعات على هذا الأساس.
• أبقِ الحسابات باسمك. رقم واتساب، والتقويم، والاستضافة، والبيانات، كلها يجب أن تكون ملك شركتك، حتى يبقى النظام لك إن غيّرت المورّد.

وحين يكون ربط الأنظمة هو الجزء الأكبر من العمل، فتعامل معه على أنه مشروع تكامل قائم بذاته.

مشروع الأتمتة الأول، خطوة بخطوة

اجعل مشروعك الأول عملية واحدة من بدايتها إلى نهايتها، واعمل بهذا الترتيب:

1. قيّم العمليات المرشحة بالجدول أعلاه واختر الأعلى درجة، حتى لو بدت فكرة أخرى أكثر إثارة.
2. ارسمها مع من يؤدونها، بحالات حقيقية واستثناءاتها.
3. قِس الوضع الحالي لمدة أسبوعين إلى أربعة أسابيع، واكتب هدفك.
4. قرّر لكل خطوة: قواعد أم ذكاء اصطناعي، وأيّ أنماط الإشراف البشري الثلاثة ينطبق عليها.
5. اكتب مسار التحويل إلى الموظف قبل المسار المعتاد: متى يحدث، ومن يستلمه، وما السياق الذي ينتقل معه.
6. ابنِ أصغر نسخة مفيدة على قناة واحدة أو لفريق واحد، مربوطة بالأنظمة الحقيقية.
7. شغّلها في وضع الظل أولًا: النظام يصوغ، والموظف يعتمد، وأنت تقارن ما أنتجه النظام بما كان الفريق سيفعله.
8. قِس النتائج مقابل الوضع السابق، ثم وسّع النطاق أو امنح النظام استقلالية أكبر خطوة بعد خطوة.

ننفذ هذا العمل على شكل مشاريع، من تقييم العمليات المرشحة حتى بناء النظام وتثبيته. اطّلع على طريقتنا في أتمتة الأعمال، أو صِف لنا العملية التي تبطئ فريقك.

ما التكاليف التي يسهل أن تغيب عن الحساب؟

خمس تكاليف تشغيل يسهل أن تغيب عن الحساب: الصيانة، والمراقبة، وتغيّر النماذج، ورسوم الاستخدام، ووقت الموظفين. تكلفة البناء هي الظاهرة، أما هذه فتأتي لاحقًا، وهي الأكثر غيابًا عن دراسات الجدوى. وقد نبّه مهندسون في Google إلى ذلك في أنظمة تعلّم الآلة عام 2015، إذ كتب Sculley وزملاؤه أن «تحمّل تكاليف صيانة مستمرة وضخمة أمر شائع في أنظمة تعلّم الآلة الفعلية».

والانحراف قابل للقياس. قارن باحثون من جامعتي Stanford وUC Berkeley بين إصدارين من GPT-4 في مارس ويونيو 2023، فوجدوا أن دقته في التمييز بين الأعداد الأولية وغير الأولية انخفضت من 84% إلى 51%. والنماذج تُوقف أيضًا بالكامل: تُظهر صفحة النماذج المتوقفة لدى OpenAI أن gpt-3.5-turbo-0613 أُوقف في 13 سبتمبر 2024، وأن gpt-4-32k أُوقف في 6 يونيو 2025، مع بديل موصى به لكل منهما. فالنظام المبني على نموذج معين يحتاج إلى طريق مُختبَر للانتقال إلى النموذج التالي.

مثال: موظفة استقبال ذكية لعيادات الأسنان

لينا، موظفة الاستقبال الذكية التي بنتها Flowramo لعيادات الأسنان، توضح كيف تجتمع هذه الاختيارات في نظام واحد. واتساب العيادة يحصل على درجة عالية في جدول التقييم: رسائل كثيرة، معظمها الأسئلة وطلبات الحجز نفسها، وتكلفة حقيقية حين ينتظر المريض حتى الصباح ليحصل على رد.

الذكاء الاصطناعي يتولى الجزء غير المنظم: فهم الرسائل المكتوبة والصوتية بأي لغة يكتب بها المرضى، ومنها اللهجة الخليجية والإنجليزية والتركية، والإجابة من المعرفة التي اعتمدتها العيادة فقط. والقواعد والتكاملات تتولى الباقي: الحجوزات وتغيير المواعيد تدخل مباشرة في تقويم العيادة، والتذكيرات تُرسل في وقتها. أما الحالات العاجلة والسريرية والحساسة فتُحوَّل إلى فريق العيادة مع السياق كاملًا، ولينا لا تشخّص. ويُثبَّت النظام على استضافة تختارها العيادة وتملكها، مربوطًا بحسابات العيادة نفسها.

يمكنك أن ترى كيف تعمل لينا. والطريقة نفسها تنطبق على أي شركة يمر عملها عبر محادثات ومستندات وتحويلات متكررة.