- يمكن استبدال التقارير اليدوية بالكامل باستخدام Nvidia GB10 وسير عمل الذكاء الاصطناعي المنظم
- تعمل الأتمتة على تقليل الاعتماد على موظفين إضافيين مع الحفاظ على دقة التقارير المتسقة
- تعمل مسارات العمل التسلسلية على تبسيط الاختبار واستكشاف الأخطاء وإصلاحها قبل توسيع نطاق الأتمتة على مستوى المؤسسة
تعتمد العديد من المؤسسات على الموظفين لجمع مقاييس الأداء وتنظيمها وإعداد التقارير عنها يدويًا من منصات رقمية متعددة.
حديثة خدمة الوطن (STH) استبدلت المراجعة جزءًا من عملية إعداد التقارير اليدوية باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي المحلية المبنية على أجهزة Nvidia GB10.
تضمن العمل طلبات متكررة تم تلقيها عبر رسائل بريد إلكتروني طويلة وغير منظمة، وغالبًا ما تطلب مقاييس عبر مصادر متعددة ونطاقات زمنية محددة.
تقليل الحاجة إلى موظفين إضافيين
وبدلاً من تعيين موظفين إضافيين لإدارة هذا الحجم المتزايد، STH ركز على تصميم خط أنابيب آلي لإعداد التقارير يمكنه التعامل مع هذه المهام بشكل موثوق.
اتبعت الأتمتة تدفقًا منظمًا لجمع البيانات وتجميعها من جميع المنصات ذات الصلة.
أدت عمليات التكامل المعدة مسبقًا ضمن n8n إلى تقليل وقت الإعداد من خلال الاتصال مباشرة بأنظمة التحليلات دون الحاجة إلى تعليمات برمجية مخصصة.
يضمن التخطيط لكل خطوة تطبيق الحدود الزمنية والمرشحات وتفاصيل الاستعلام بشكل متسق.
على الرغم من أن سير العمل يتم تشغيله بشكل تسلسلي، إلا أن هذا النهج يبسط الاختبار واستكشاف الأخطاء وإصلاحها أثناء التنفيذ الأولي، مما يسمح للمراجع بالتحقق من النتائج قبل القياس.
للتحقق من صحة النظام، استخدمت المراجعة ما يقرب من 1000 طلب تاريخي من عام 2015 إلى عام 2025 مع نتائج معروفة.
وتمت مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك gpt-oss-20b FP8 وgpt-oss-120b FP8، لتقييم دقة الخطوة.
وأظهرت الاختبارات الأولية أن النماذج الأصغر حجمًا حققت أداءً جيدًا في الطلبات البسيطة، ولكن ظهرت الأخطاء مع زيادة التعقيد.
ونظرًا لأن سير العمل يتطلب استدعاء نماذج متعددة لكل طلب، فقد تتفاقم حتى الأخطاء الصغيرة، مما يقلل من الموثوقية الإجمالية.
قامت النماذج الأكبر حجمًا بتحسين دقة كل خطوة إلى أكثر من 99.9%، مما أدى إلى تقليل أخطاء سير العمل من الأحداث الأسبوعية إلى الأحداث السنوية النادرة.
يقوم نظامان من Dell Pro Max مزودان بوحدات GB10 بتشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا، مع الاحتفاظ بجميع البيانات في مكان العمل.
حسب المراجع أن الأتمتة حلت محل الحاجة إلى دور إعداد تقارير مخصص، مع تغطية تكاليف الأجهزة في غضون اثني عشر شهرًا.
تعاملت أدوات الذكاء الاصطناعي مع طلبات إعداد التقارير الداخلية والخارجية، بما في ذلك مشاهدات المقالات ومشاركة الفيديو ومقاييس الرسائل الإخبارية، دون الحاجة إلى تدخل بشري.
وسمحت هذه العملية للنظام بإعادة توجيه الموارد إلى وظائف أخرى، مثل تعيين مدير تحرير، مع الحفاظ على جودة التقارير المتسقة.
تُظهر أتمتة إعداد التقارير باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي كيف يمكن إزالة مهام استرجاع المقاييس اليدوية وتوحيدها من سير العمل البشري.
وهذا يعني أن الأدوار التي تركز في المقام الأول على جمع بيانات الأداء وتنظيفها وتلخيصها تكون عرضة للخطر بشكل خاص بمجرد وجود أتمتة موثوقة.
على الرغم من أن المراجعة تظهر مكاسب واضحة في الكفاءة، إلا أن نجاحها يعتمد على دقة النموذج، وتصميم سير العمل، والحفاظ على السيطرة على البيانات الحساسة.
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدر مفضل للحصول على أخبار الخبراء والمراجعات والآراء في خلاصاتك. تأكد من النقر على زر المتابعة!
وبالطبع يمكنك أيضًا اتبع TechRadar على TikTok للحصول على الأخبار والمراجعات وفتح الصناديق في شكل فيديو، والحصول على تحديثات منتظمة منا على واتساب أيضاً.
التعليقات