إطار عمل "المشاهدة والتعلم" الخاص بـ Google: كسر عنق الزجاجة في البيانات

Published on: ١٦ جمادى الأولى ١٤٤٧ هـ
Author: منهال
رسم توضيحي لإطار عمل "المشاهدة والتعلم" الخاص بـ Google لتدريب وكلاء استخدام الكمبيوتر
تم تقديم Google حديثًاإطار "شاهد وتعلم".يمثل تقدمًا كبيرًا في كيفية اكتساب عملاء AI للمهارات. بدلاً من الاعتماد على مجموعات البيانات التي تم تصنيفها يدويًا، يسمح إطار العمل لـ AI بالتعلم من خلال ملاحظة كيفية استخدام البشر لواجهات البرامج - التقاط حركة الماوس، وإدخال لوحة المفاتيح، وتدفقات القرار، وتغييرات حالة واجهة المستخدم. ولهذا التحول آثار مباشرة على أتمتة سير العمل، وعمليات المؤسسة، وكيفية بناء المؤسسات لعمليات النظام على نطاق واسع.

ما هي التغييرات التي طرأت على إطار عمل "المشاهدة والتعلم" في Google؟

تتطلب أتمتة AI التقليدية بيانات منظمة أو قواعد محددة مسبقًا أو عمل تكامل مخصص. وهذا يخلق اختناقات في الصناعات التي يكون فيها سير العمل معقدًا، أو يختلف بين الموظفين، أو يعتمد على الحكم البشري.

يغير نهج Google أساس كيفية بناء الأتمتة:

  • AI يشاهد سير العمل البشري مباشرة.
  • إنه يتعلمكيف يتم تنفيذ المهام فعليافي بيئات تشغيلية حقيقية.
  • لا حاجة إلى مخططات سير العمل اليدوية أو وثائق SOP أو كتابة القواعد.

وهذا يحول السلوك البشري بشكل فعال إلى مجموعة بيانات التدريب.

لماذا هذا يحل عنق الزجاجة الحقيقي؟

تريد معظم المؤسسات الأتمتة، لكنها تفتقر إلى:

  • خرائط العمليات الموثقة
  • المعرفة التشغيلية المركزية
  • الاتساق عبر سلوك الموظف

يقوم إطار عمل Google بتحويل الاستخدام اليومي للكمبيوتر إلىالاستخبارات التشغيلية المنظمة- تلقائيا.

كيف ستستخدم الشركات الحقيقية هذا

1. أتمتة سير العمل الرقمي المتكرر

مهام مثل:

  • إدخال البيانات عبر الأنظمة
  • تعبئة النماذج
  • نسخ قيم جدول البيانات إلى CRMs
  • التوفيق بين المعاملات

يمكن الآن تكرارها بواسطة AI ببساطة من خلال ملاحظة كيفية قيام الموظفين ذوي الأداء العالي بإكمالها.

2. توسيع نطاق عمليات دعم العملاء

يتنقل وكلاء الدعم:

  • CRM السجلات
  • تاريخ التذاكر
  • قواعد المعرفة
  • بوابات الفواتير

يمكن لوكلاء AI التعرف على أنماط الاستجابة ومسارات واجهة المستخدم — بعد ذلكأتمتة صياغة الاستجابة وسير عمل الحلول ومتابعة العملاء.

3. توحيد خطوط أنابيب المبيعات والتسجيل

بدلاً من تدريب الوكلاء واحداً تلو الآخر، يمكن للمنظمات:

  • سجل سير عمل أعلى أقرب
  • اسمح لـ AI بتكرار منطق خط الأنابيب
  • نشر نظام مبيعات/تأهيل قابل للتطوير وقابل للتكرار

وهذا ينطبق مباشرة على:
استشاريون الدراسة بالخارج
فرق مبيعات الطاقة الشمسية
وكالات العقارات

4. أتمتة أعمال المكتب الخلفي للتجارة الإلكترونية

إجراءات مثل:

  • مراجعة الطلب
  • سير عمل الموافقة على استرداد الأموال
  • تعديلات سجل المخزون
  • تسوية البائع

يمكن التقاطها وترميزها في أدلة تشغيل الأتمتة القابلة للتكرار.

تأثير الأعمال والإيرادات

عندما يتعلم AI من سلوك الموظفين الحقيقي:

  • تنخفض تكلفة توثيق العملية إلى ما يقرب من الصفر
  • ينهار وقت التدريب من أسابيع إلى ساعات
  • تتوسع تغطية الأتمتة لتشمل سير العمل "غير القابل للأتمتة" سابقًا
  • يزداد النضج التشغيلي في جميع أنحاء المنظمة

يؤدي هذا إلى تسريع عملية التوسع دون زيادة عدد الموظفين.

الأفكار الرئيسية:

  • Google يلغي إطار عمل Google الحاجة إلى بيانات التدريب على سير العمل التي تم تصنيفها يدويًا.
  • يمكن للمؤسسات الآن أتمتة العمليات من خلال السماح لـ AI بمراقبة السلوك الحقيقي للموظفين.
  • يؤدي هذا إلى تحويل الأتمتة من "مشروع هندسي" إلى "نظام التعلم التشغيلي".

الآثار الاستراتيجية للشركات الحديثة

عندما ينتقل AI من الاستدلال المستند إلى النص إلىالتنفيذ القائم على العمل، تكتسب الفرق التشغيلية نفوذًا جديدًا:

  • تصبح الأتمتة مستمرة، وليس لمرة واحدة.
  • تتطور سير العمل بشكل طبيعي مع تكيف الموظفين.
  • تتراكم المعرفة التنظيمية مع مرور الوقت.

هذه هي بدايةعمليات الوكالة- حيث أنظمة AIليس فقط تحليلسير العمل التجاري، ولكن أيضًاأداء لهم.

OpenAI خيارات موقع البيانات

Phone
Choose services