أصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً لا يتجزأ من العمل اليومي في العديد من الشركات، حيث يستخدمه الموظفون لإنشاء المحتوى، وتحليل المعلومات، ودعم اتخاذ القرار. وفي الوقت نفسه، تظهر تطبيقات أكثر تقدماً تتولى مهام معقدة وتربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بسير العمليات التجارية.
لكن الذكاء الاصطناعي المؤسسي الفعال يتطلب أكثر من مجرد نماذج قوية وكميات ضخمة من البيانات؛ فهو يحتاج إلى فهم كيفية سير العمل داخل الشركة في الواقع.
يجب أن يدرك النظام الخطوات التي تم تنفيذها بالفعل، ومواضع وجود التبعيات، وكيف تؤثر أنماط معينة من العمليات على التكلفة أو الجودة أو أوقات التنفيذ. وهذا هو بالضبط السياق الذي يوفره تعدين العمليات وذكاء العمليات. طالع أيضاً أحدث ابتكاراتنا: Process.Science Intelligence.
تمتلك معظم الشركات بيانات واسعة النطاق مخزنة عبر أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، والإنتاج، والمشتريات، والخدمات. ومع ذلك، تسجل هذه الأنظمة في البداية أحداثاً فردية: إنشاء أمر شراء، أو الموافقة على طلب، أو ترحيل فاتورة، أو إعادة تعيين تذكرة.
لا تصبح العملية الفعلية مرئية إلا عندما يتم ربط هذه الأحداث في تسلسل منطقي.
لذلك، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من مجرد الوصول إلى الجداول أو المستندات؛ إذ يجب عليه فهم الأنشطة التي تمت، ومواضع حدوث أوقات الانتظار، ومتغيرات العمليات الموجودة، وكيفية مقارنة حالة معينة بحالات مشابهة.
بدون هذا السياق، يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة المعلومات، لكن قدرته على فهم الحالة التشغيلية والعلاقات الأوسع ضمن العملية تظل محدودة.
يعيد تعدين العمليات بناء العمليات التجارية الحقيقية من بيانات الأحداث الرقمية. ولتحقيق ذلك، يتم دمج المعلومات الواردة من الأنظمة التشغيلية في سجل أحداث.
يربط سجل الأحداث حالة معينة بأنشطتها وطوابعها الزمنية. كما يمكن تضمين معلومات إضافية مثل الموظف المسؤول، أو المورد، أو المنتج، أو الوحدة التنظيمية، أو قيمة الطلب.
وهذا يتيح رؤية كيفية تدفق العمل فعلياً عبر المؤسسة. ما هي المسارات التي تتخذها الحالات؟ أين تحدث الحلقات المفرغة أو أوقات الانتظار الطويلة؟ ما هي المتغيرات التي تسبب أكبر قدر من إعادة العمل؟ وأين تنحرف العملية الحقيقية عن المسار المقصود؟
وبالتالي، يوفر تعدين العمليات أساساً موثوقاً لتحسين العمليات، بينما يخطو ذكاء العمليات خطوة أبعد من ذلك.
في Process.Science، نعرّف ذكاء العمليات بأنه الربط بين بيانات العمليات، والنتائج التحليلية، ومؤشرات الأداء الرئيسية، وقواعد العمل، والذكاء الاصطناعي. وهو يضمن ألا يتعامل الذكاء الاصطناعي مع المعلومات بشكل منعزل، بل يفسرها ضمن سياق العملية الكامل.
بالنسبة لفرق العمل، ليس الأداء النظري لنموذج الذكاء الاصطناعي هو الأهم، بل القيمة التي يحققها في العمليات اليومية.
يساعد ذكاء العمليات في تحديد المخاطر بشكل أسرع، وفهم الأسباب الجذرية، واختيار تدابير التحسين بفعالية أكبر. يمكن لأنماط العمليات التاريخية أن توضح سير العمل الذي يؤدي غالباً إلى تأخيرات أو إعادة عمل أو مشكلات في الامتثال.
كما أنه يجعل الأسباب مرئية بدلاً من الاكتفاء بعرض الأعراض. فمتوسط وقت التنفيذ الطويل لا يفسر سبب ضعف أداء العملية، بينما يكشف تعدين العمليات عن الأنشطة والتحولات والمتغيرات التي تساهم في المشكلة. ومن ثم، يمكن للذكاء الاصطناعي تفسير هذه النتائج وشرحها بلغة مفهومة وترتيب النتائج الأكثر أهمية.
وهذا يتيح تقييم التدابير بناءً على القيمة التجارية المتوقعة منها. وبعد التنفيذ، يمكن للشركات التحقق مما إذا كانت أوقات التنفيذ قد انخفضت، أو تم تقليل إعادة العمل، أو أصبحت قواعد العمل تُتبع بشكل أكثر اتساقاً.
لذا، لا يصبح الذكاء الاصطناعي غاية في حد ذاته، بل يمكن قياس مساهمته من خلال مؤشرات الأداء الرئيسية للعمليات ونتائج الأعمال الملموسة.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي دمج سياق العمليات مع نتائج "تعدين العمليات" (Process Mining)، مما يمكنهم من تحديد الأنماط ذات الصلة، واستخلاص رؤى ملموسة، وترتيب أولوياتها بناءً على أهميتها للأعمال.
إنهم لا يكتفون بالنظر إلى مؤشرات الأداء الرئيسية الفردية فحسب، بل يأخذون في الاعتبار تدفق العمليات الفعلي، والحالات المتأثرة، والانحرافات، وأوقات الانتظار، والآثار التجارية الأخرى. وهذا يتيح لهم دعم تقييم التأثير التجاري المحتمل للرؤى والمساعدة في تحديد فرص التحسين الأكثر أهمية.
توفر Process.Science الأساس التقني والوظيفي لهذا الأمر. إذ يمكن ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي المملوكين للعملاء بحلولنا، مما يتيح لهم الوصول إلى معلومات العمليات المهيكلة ونتائج تحليلية موثوقة.
يظل التحليل الأساسي شفافاً وقابلاً للتتبع. فبينما تقوم أساليب "تعدين العمليات" بحساب مؤشرات الأداء والعلاقات، يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بدمج النتائج، وتوليد الرؤى، وتحديد أولويات مجالات التحسين، ودعم تقييم القيمة التجارية المتوقعة.
تعتمد جودة النتائج بشكل كبير على جودة سجل الأحداث. ولهذا السبب، تربط Process.Science إعداد البيانات مباشرة بتحليل العمليات.
تقوم أداة إعداد البيانات الخاصة بنا بهيكلة المعلومات من أنظمة المصدر ذات الصلة وتحويلها إلى سياق عمليات موثوق. ويشكل سجل الأحداث عالي الجودة الناتج عن ذلك الأساس لتحليلات "تعدين العمليات" في Power BI.
يمكن لفرق العمل استخدام هذا لتحليل متغيرات العمليات، والاختناقات، وأوقات الانتظار، وإعادة العمل، والانحرافات ضمن بيئة تحليلية مألوفة، دون الحاجة بالضرورة إلى تقديم منصة جديدة تماماً.
لذا، فإن السؤال الجوهري ليس فقط: أين يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي؟
بل بالأحرى: ما هي العملية التي نريد تحسينها، وما هي القيمة القابلة للقياس التي نتوقعها، وما هو السياق الذي يحتاجه الذكاء الاصطناعي لتحقيق ذلك؟
ستشارك Process.Science كشركة ناشئة في المعرض المصغر خلال قمة الذكاء الاصطناعي في هامبورغ 2026. نتطلع إلى مناقشة كيفية تحويل بيانات المؤسسات الحالية إلى ذكاء عمليات موثوق وقيمة تجارية ملموسة.
ستُعقد قمة الذكاء الاصطناعي يوم الثلاثاء 8 سبتمبر 2026 في غرفة تجارة هامبورغ، Adolphsplatz 1, 20457 Hamburg، بدءاً من الساعة 3 مساءً.
