كيف تبدأ العمل في مجال AI Automation من الصفر؟ دليل عملي للمبتدئين

أصبح الذكاء الاصطناعي من التقنيات التي تدخل في العديد من مجالات العمل والدراسة وإدارة المشروعات. ومن المجالات التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والتقنيات الرقمية مجال AI Automation، أو أتمتة المهام باستخدام الذكاء الاصطناعي.

يساعد هذا المجال على تنظيم وتنفيذ بعض المهام المتكررة بصورة آلية، من خلال ربط الأدوات والتطبيقات المختلفة واستخدام الذكاء الاصطناعي في خطوات تحتاج إلى تحليل أو تصنيف أو إنشاء محتوى.

ما هو AI Automation؟

يشير مصطلح AI Automation إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل عمليات آلية لتنفيذ مجموعة من الخطوات دون الحاجة إلى تدخل بشري في كل مرحلة.

على سبيل المثال، يمكن إنشاء نظام يستقبل بيانات جديدة، ثم يحللها باستخدام أداة ذكاء اصطناعي، وبعد ذلك يصنف المعلومات ويحفظ النتيجة في جدول بيانات أو يرسل إشعارًا إلى الشخص المسؤول.

وتختلف أتمتة الذكاء الاصطناعي عن الأتمتة التقليدية في أن الذكاء الاصطناعي يستطيع التعامل مع بعض المهام التي تتطلب فهم النصوص أو تصنيف المعلومات أو إنشاء محتوى، بينما تعتمد الأتمتة التقليدية غالبًا على قواعد وخطوات محددة مسبقًا.

هل يمكن للمبتدئ تعلم AI Automation؟

نعم، يمكن للمبتدئ البدء في تعلم أساسيات AI Automation تدريجيًا، ولا يشترط أن يكون لديه خبرة كبيرة في البرمجة منذ البداية.

الأفضل هو البدء بفهم المفاهيم الأساسية قبل الانتقال إلى الأدوات المتقدمة. ومن أهم هذه المفاهيم الذكاء الاصطناعي، والأتمتة، وسير العمل، والمحفزات، والإجراءات، وطريقة انتقال البيانات بين التطبيقات.

بعد فهم هذه الأساسيات يمكن للمبتدئ تنفيذ مشروعات صغيرة تساعده على اكتساب الخبرة العملية.

ما المهارات التي يحتاج إليها المبتدئ؟

هناك مجموعة من المهارات التي تساعد على فهم مجال AI Automation والعمل على تطويرها تدريجيًا.

فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي

من المهم معرفة الاستخدامات الأساسية لأدوات الذكاء الاصطناعي وفهم قدراتها وحدودها. كما يجب مراجعة النتائج التي تنتجها هذه الأدوات، لأن الذكاء الاصطناعي قد يقدم أحيانًا معلومات غير دقيقة.

كتابة التعليمات بشكل واضح

تعد كتابة التعليمات أو Prompts من المهارات المفيدة عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

عندما تكون التعليمات واضحة وتحتوي على الهدف والمعلومات المطلوبة وطريقة عرض النتيجة، يصبح من الأسهل الحصول على نتيجة مناسبة.

فهم سير العمل

سير العمل Workflow هو مجموعة من الخطوات المرتبة التي تؤدي إلى نتيجة معينة.

يمكن أن يكون سير العمل بسيطًا مثل استقبال رسالة جديدة، ثم تحليلها، ثم تصنيفها، ثم حفظ النتيجة، ثم إرسال إشعار.

فهم هذه الطريقة يساعد على اكتشاف المهام التي يمكن تنظيمها أو تنفيذها بصورة آلية.

التعامل مع البيانات

من المفيد أيضًا تعلم أساسيات التعامل مع الجداول والبيانات المنظمة، لأن كثيرًا من عمليات الأتمتة تعتمد على نقل المعلومات أو ترتيبها أو تحديثها بين أكثر من تطبيق.

هل يحتاج AI Automation إلى تعلم البرمجة؟

لا تحتاج إلى أن تكون مبرمجًا محترفًا حتى تبدأ في تعلم أساسيات AI Automation.

هناك أدوات تسمح بإنشاء عمليات آلية وربط التطبيقات باستخدام واجهات مرئية، ولذلك يستطيع المبتدئ تجربة العديد من الأفكار دون كتابة كود من البداية.

ومع ذلك، يمكن أن تصبح البرمجة مفيدة في المراحل المتقدمة، خصوصًا عند التعامل مع APIs أو بناء حلول أكثر تخصيصًا وتعقيدًا.

لذلك يمكن البدء بالأدوات البسيطة، ثم تعلم أساسيات البرمجة تدريجيًا عندما تظهر الحاجة إليها.

ما الأدوات التي يمكن استخدامها؟

توجد العديد من الأدوات التي يمكن استخدامها في مجال الأتمتة، ويختلف اختيار الأداة حسب نوع المهمة التي تريد تنفيذها.

من أمثلة هذه الأدوات Zapier، وهي منصة تسمح بربط التطبيقات وإنشاء عمليات آلية تعتمد على خطوات محددة.

كما يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل النصوص، والتلخيص، وتصنيف المعلومات، وإنشاء مسودات المحتوى.

ومن الأفضل للمبتدئ التركيز على أداة واحدة في البداية بدلًا من محاولة تعلم عدد كبير من الأدوات في الوقت نفسه.

كيف تتدرب على AI Automation؟

المشاهدة وحدها لا تكفي لتعلم هذا المجال، ولذلك من الأفضل تطبيق ما تتعلمه من خلال مشروعات بسيطة.

يمكن مثلًا إنشاء مشروع تدريبي يقوم باستقبال بيانات جديدة، ثم إرسالها إلى أداة ذكاء اصطناعي لتحليلها، وبعد ذلك حفظ النتيجة في جدول بيانات.

يمكن أيضًا إنشاء مشروع يقوم بتصنيف الرسائل حسب نوعها، أو تلخيص مجموعة من النصوص، أو تنظيم معلومات موجودة في ملف.

لا يشترط أن تكون هذه المشروعات مرتبطة بعملاء حقيقيين في البداية، فالهدف منها هو فهم طريقة بناء سير العمل وتجربة الأدوات عمليًا.

كيف يمكن الاستفادة من AI Automation في العمل الحر؟

يمكن استخدام المهارات المكتسبة في تقديم خدمات مرتبطة بالأتمتة لأصحاب المشروعات أو الشركات أو العاملين بشكل مستقل.

قد تشمل هذه الخدمات ربط التطبيقات، وتنظيم البيانات، وأتمتة بعض المهام المتكررة، أو استخدام الذكاء الاصطناعي في جزء من عملية معينة.

لكن لا يوجد دخل ثابت أو مضمون في هذا المجال، لأن الدخل يختلف حسب مستوى المهارة ونوع الخدمة والخبرة والعملاء والسوق.

لذلك من الأفضل التركيز أولًا على اكتساب مهارة حقيقية وبناء نماذج عملية قبل الاعتماد على المجال كمصدر دخل.

كيف تحصل على أول مشروع؟

من المفيد إنشاء Portfolio بسيط يحتوي على نماذج من المشروعات التي تستطيع تنفيذها.

يمكن أن يتضمن الـPortfolio عدة مشروعات تدريبية، مع شرح المشكلة التي يعالجها كل مشروع، والأدوات المستخدمة، والخطوات التي يتكون منها سير العمل.

بعد تجهيز نماذج عملية، يمكن البحث عن فرص مناسبة في منصات العمل الحر أو التواصل مع أصحاب المشروعات الذين لديهم مهام متكررة يمكن تنظيمها باستخدام الأتمتة.

أخطاء يجب على المبتدئ تجنبها

من الأخطاء الشائعة محاولة تعلم عدد كبير من الأدوات في الوقت نفسه. الأفضل هو اختيار أداة واحدة وفهمها جيدًا قبل الانتقال إلى أدوات أخرى.

ومن الأخطاء أيضًا الاعتماد على نتائج الذكاء الاصطناعي دون مراجعة. يجب التأكد من المعلومات والنتائج قبل استخدامها، خصوصًا في المهام المهمة.

كما يجب عدم استخدام الأتمتة لمجرد استخدام الذكاء الاصطناعي. البداية الصحيحة تكون بتحديد المشكلة التي تريد حلها، ثم البحث عن طريقة مناسبة لتنظيم خطواتها.

​
​خطة بسيطة لتعلم AI Automation

المرحلة الأولى هي فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة وسير العمل.

المرحلة الثانية هي اختيار أداة أتمتة واحدة وتجربة عمليات بسيطة من خلالها.

المرحلة الثالثة هي إضافة أدوات الذكاء الاصطناعي إلى سير العمل واستخدامها في مهام مثل التصنيف أو التلخيص أو استخراج المعلومات.

المرحلة الرابعة هي تنفيذ مشروعات عملية وإنشاء Portfolio يعرض المهارات التي تعلمتها.

وبعد اكتساب أساس جيد يمكن الانتقال إلى موضوعات أكثر تقدمًا مثل APIs والبرمجة والتكامل بين الخدمات المختلفة.

الخلاصة

AI Automation هو مجال يجمع بين الذكاء الاصطناعي والأتمتة بهدف تنظيم وتنفيذ المهام بصورة أكثر كفاءة.

يمكن للمبتدئ البدء من خلال فهم الأساسيات وتجربة أدوات بسيطة وتنفيذ مشروعات تدريبية، ثم تطوير مهاراته تدريجيًا.

ولا يعتمد النجاح في تعلم هذا المجال على معرفة أكبر عدد ممكن من الأدوات، وإنما على القدرة على فهم المشكلات وتصميم حلول عملية لها باستخدام التكنولوجيا المناسبة.

المصادر:

IBM

Zapier