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La gestione di un'azienda richiede già tutta la vostra attenzione. Non dovreste passare ore a cercare aggiornamenti, spostare dati da uno strumento all'altro o rispondere due volte alla stessa domanda.
L'automazione dei flussi di lavoro AI prende questo freno e lo trasforma in slancio. Pensate meno alla gestione delle attività e più a flussi di lavoro che si gestiscono da soli.
Dall'inoltro dei lead alla compilazione dei report fino alla risoluzione delle richieste, gli agenti di intelligenza artificiale aziendali stanno pian piano diventando il compagno di squadra in più su cui la maggior parte dei team fa affidamento.
Cosa lo fa funzionare esattamente e dove è utile? Entriamo nel merito.
Che cos'è l'automazione del flusso di lavoro AI?
L'automazione del flusso di lavoro AI ridefinisce l'efficienza aziendale automatizzando le attività ripetitive e consentendo di prendere decisioni in tempo reale.
I flussi di lavoro guidati dall'intelligenza artificiale utilizzano gli agenti dell'intelligenza artificiale per apprendere dai modelli storici ed elaborare i dati non strutturati in modo da lavorare con le applicazioni legacy esistenti, ottimizzando le operazioni ripetitive.
Gartner prevede che entro il 2026 il 20% delle organizzazioni utilizzerà l'IA per automatizzare le attività di gestione, rendendola un investimento fondamentale per la sopravvivenza delle aziende.
Eliminando le inefficienze nella lead generation, nell'onboarding delle risorse umane e nel monitoraggio delle prestazioni, l'intelligenza artificiale riduce i costi operativi e aumenta la produttività.
Ad esempio, in Botpress utilizziamo un bot chiamato Gordon per gestire la programmazione delle demo. Controlla Hubspot e condivide le informazioni dei potenziali clienti con altre azioni direttamente come chatbot aziendale che fa risparmiare ore al nostro team di vendita ogni settimana.
Concetti chiave dell'automazione del flusso di lavoro
Come funziona l'automazione del flusso di lavoro AI
L'automazione del flusso di lavoro AI inizia nel momento in cui si verifica un evento, ad esempio un lead nel CRM o un webhook da un modulo.
Il trigger porta con sé una serie di informazioni, che possono essere chiamate collettivamente il suo payload dell'evento. Il payload passa a un agente di intelligenza artificiale, che interpreta il contesto della richiesta e attiva lo strumento giusto per il risultato finale. Dopo ogni azione, ispeziona il nuovo stato e ripete il ciclo finché il lavoro non è terminato e il risultato è stato consegnato.
Vediamo cosa succede dal momento in cui una richiesta entra nel sistema al momento in cui si riceve una risposta.
Il flusso di lavoro inizia con un trigger del mondo reale
La prima cosa che accade prima di ogni altra cosa è che qualcosa cambia. Questa serie di cambiamenti può essere definita un innesco della vita reale, che può essere una qualsiasi forma di interazione con il sistema.
Il trigger trasporta le informazioni iniziali di quell'evento e dice al sistema: "Ehi, è ora di iniziare".Ehi, è ora di iniziare"."
Una volta registrate, queste informazioni sono ora disponibili per l'agente AI, che si occuperà dell'intero processo di gestione.
Un agente AI legge l'input e decide il passo successivo.
Un agente AI leggerà quindi queste informazioni, che possono essere testo semplice o dati strutturati, e deciderà cosa fare in seguito.
È qui che entra in gioco un LLM o un modello di classificazione degli intenti.
In alcuni sistemi, si tratta di un pianificatore basato su prompt, che si traduce direttamente in qualcosa di semplice come:
"Ehi, l'utente sta dicendo: 'Posso riprogrammare la mia sessione? Cosa deve fare il sistema?".
E da lì in poi, elabora un piano per gestire la richiesta.
L'azione viene eseguita tramite uno strumento o un'API collegata.
Una volta compreso il compito, il sistema sceglie lo strumento in grado di eseguirlo.
Può trattarsi di una chiamata API, di una chiamata al database, di una ricerca su Internet o anche di qualcosa di semplice come l'applicazione di un calcolo matematico ai dati ricevuti.
L'agente formatterà la richiesta con i dati corretti e la passerà allo strumento per ottenere il sottocompito desiderato.
Il risultato viene passato al passo successivo, se necessario.
Una volta che lo strumento viene eseguito e il risultato è disponibile, l'agente lo utilizza per determinare la linea d'azione successiva.
Se rimangono altri passi, il flusso di lavoro continua, passando i dati e rivalutando lo stato, per raggiungere il risultato finale.
Questo ciclo continua a funzionare fino al completamento dell'intero lavoro, sia che si tratti di un aggiornamento in un'unica fase, sia che si tratti di un processo in più fasi che coinvolge diversi sistemi.
Vantaggi principali dell'automazione del flusso di lavoro AI
L'automazione dei flussi di lavoro AI rende i processi più intelligenti, più veloci e auto-ottimizzanti. Le aziende non devono più avere a che fare con flussi di lavoro rigidi che si interrompono quando le condizioni cambiano.
Se avete passato metà della vostra giornata ad aggiornare dashboard o a inoltrare thread su Slack , questi vantaggi vi colpiranno.
Casi d'uso principali dell'automazione del flusso di lavoro AI
1. Automatizzare l'estrazione di dati da documenti complessi
La maggior parte dei team lavora con dati non strutturati. Questi dati, talvolta scritti a mano o sotto forma di documenti stampati, spesso non seguono regole comuni.
L'automazione dei flussi di lavoro consente di estrarre valore da essi in modo efficiente e su scala.
I flussi di lavoro alimentati dall 'indicizzazione dei documenti AI garantiscono che ogni file venga letto e archiviato in modo strutturato all'interno di un database vettoriale.
Se abbinati alla generazione aumentata del reperimento, i dati estratti dai documenti possono essere utilizzati direttamente dall'agente di intelligenza artificiale che gestisce il flusso di lavoro per rispondere a domande o attivare azioni.
2. Semplificare l'onboarding dei clienti attraverso i canali
L'onboarding dei clienti non si limita alla semplice raccolta di informazioni: è una serie di azioni che devono avvenire in modo rapido e sincronizzato.
I lead arrivano attraverso diversi canali e ognuno di essi deve essere catturato e qualificato nel CRM. L'automazione del flusso di lavoro dell'intelligenza artificiale collega queste fasi.
Non appena un lead entra nel sistema, il chatbot per la lead generation estrae i dettagli chiave, ne verifica la completezza e attiva le azioni di follow-up.
In questo modo l'onboarding risulta veloce e reattivo, senza dover ricorrere a controlli manuali.
3. Generare contenuti aziendali con un input minimo
Oggi i team producono un flusso costante di contenuti operativi, essenziali per il marketing ma raramente ottimizzati per il riutilizzo.
A causa dei contenuti presenti su diverse piattaforme, può essere molto difficile consolidare questi documenti.
I moderni flussi di lavoro di chatbot marketing attingono a questi dati grezzi, li mettono insieme e li trasformano automaticamente in contenuti utilizzabili.
Con un piccolo input o un trigger, un chatbot RAG ben costruito può dare forma a un riassunto o a una bozza completa senza che nessuno debba rintracciare la fonte o formattarla a mano.
4. Gestione delle operazioni HR con agenti AI
I team delle risorse umane hanno a che fare con un flusso costante di richieste, dalle domande sulle politiche alle approvazioni e alle attività di onboarding. Non si tratta di richieste complesse, ma interrompono il lavoro reale e si accumulano rapidamente.
Un chatbot HR può gestire direttamente queste interazioni, rispondendo alle domande, raccogliendo input e guidando i dipendenti attraverso i flussi di lavoro interni.
Si collega agli strumenti che il vostro team già utilizza e mantiene tutto in movimento senza creare un'altra coda.
5. Gestione dell'assistenza clienti tramite chatbot AI
La maggior parte delle richieste di assistenza segue uno schema. L'utente ha bisogno di una soluzione rapida, magari un aggiornamento, una correzione o una semplice indicazione. E soprattutto si aspetta una risposta rapida.
Un chatbot del servizio clienti può gestire queste interazioni senza ritardi. Tiene la conversazione, crea o aggiorna i ticket in background e mantiene tutto in movimento.
Questo tipo di ticketing AI lascia ai team la possibilità di concentrarsi sui casi ad alto impatto. Grazie a funzioni come l 'human-in-the-loop, un agente di supporto può intervenire quando necessario, mentre i problemi di routine si risolvono automaticamente.
I 5 principali strumenti di automazione del flusso di lavoro AI
1. Fare
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Ideale per: Team che costruiscono grandi automazioni visive che coinvolgono più strumenti e occasionali passaggi di intelligenza artificiale.
Make è una piattaforma di automazione visiva in cui si progettano flussi di lavoro collegando visivamente le app e definendo la logica tra di esse.
È popolare per i flussi di lavoro operativi, come la sincronizzazione dei dati tra CRM e fogli di calcolo, ma supporta anche l 'intelligenza artificiale conversazionale.
Make supporta anche il parsing dei file e l'aggiunta di contenuti agli archivi vettoriali, rendendolo utile per i team che gestiscono flussi di lavoro AI come l'estrazione di documenti o il recupero basato su RAG.
È particolarmente adatto ai team che vogliono vedere come tutto si incastra, passo dopo passo.
Caratteristiche principali:
- Costruttore visuale con logica di ramificazione illimitata e gestione degli errori
- Supporto di OpenAI per i completamenti, i riassunti, l'analisi dei file e il RAG.
- Integrazioni native con applicazioni come Notion, Slack, Google Workspace e HubSpot
- Esecuzione pianificata o basata su trigger con cronologia completa delle versioni
Svantaggi:
- Curva di apprendimento più ripida per flussi di lavoro molto ampi
- I casi d'uso dell'intelligenza artificiale richiedono una certa comprensione dei prompt e della memorizzazione vettoriale.
2. Botpress
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Miglioreper: Automatizzare i flussi di lavoro basati su chat utilizzando nodi AI che gestiscono flussi di lavoro completi
Botpress è un costruttore di flussi di lavoro visivi per la creazione di agenti AI.
La piattaforma offre ottimi strumenti per entrare nei dettagli di come i flussi di lavoro interagiscono e lavorano tra loro, ben oltre le schede di superficie utilizzate da altre piattaforme.
Il costruttore basato su canvas consente di controllare le variabili chiave e il contesto mentre si spostano tra le integrazioni e le piattaforme.
Funziona bene anche se non si capisce bene come si collegano gli strumenti. Una volta che li si collega e si concedono le autorizzazioni, il nodo autonomo può gestire il flusso.
Se il vostro team lavora con un flusso di lavoro disordinato che non si traduce bene su altre piattaforme, Botpress può collegarsi a strumenti come Zapier o Make per aiutarvi a dare una struttura.
Caratteristiche principali:
- Flussi passo-passo con variabili di scopo per ogni nodo
- Base di conoscenza integrata per il reperimento di documenti e URL
- Supporto di strumenti esterni tramite API, trigger e integrazioni Zapier
- Memoria e ingressi isolati per evitare la deriva del contesto
Svantaggi: Progettare con la logica a scope richiede un po' di apprendimento iniziale.
3. N8n
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Ideale per: Team che desiderano uno strumento di flusso di lavoro flessibile e facile da sviluppare con controllo open-source
n8n è pensato per gli utenti che vogliono avere il pieno controllo sul comportamento dei flussi di lavoro e sulla loro esecuzione.
È auto-ostabile, estendibile con il codice e non vi blocca in schemi predefiniti. Se avete sempre desiderato Zapier , ma con una flessibilità in stile Git, questo è ciò che fa per voi.
I flussi di lavoro sono costruiti visivamente ma supportano JavaScript personalizzato in qualsiasi fase.
Gestisce ramificazioni, tentativi, condizioni e webhook in modo nativo e si adatta bene alle API personalizzate e ai sistemi interni.
Caratteristiche principali:
- Creazione di flussi di lavoro visivi con logica basata sui nodi
- Open-source con opzioni di self-hosting e cloud
- Funziona bene con i webhook e i lavori a lungo termine
Svantaggi:
- Richiede una maggiore configurazione rispetto agli strumenti in hosting
- Non è pensato per utenti non tecnici o per casi d'uso rapidi.
4. Zapier
Ideale per: Team non tecnici alla ricerca di una rapida automazione tra i più diffusi strumenti SaaS
Zapier è costruito per la velocità e la semplicità. Si sceglie un trigger, si definisce cosa succede dopo e Zapier gestisce il resto dietro le quinte.
Per i team che vogliono solo che qualcosa funzioni senza dover pensare alla logica di ramificazione o all'infrastruttura.
Si distingue quando si lavora con strumenti già presenti nel suo ecosistema. Che si tratti di inviare lead da un modulo a un CRM o di spostare aggiornamenti tra Slack e Google Sheets, la configurazione richiede pochi minuti e funziona in modo affidabile in background.
Non è costruito per una personalizzazione profonda, ma questo è il punto. Se il vostro flusso di lavoro è chiaro e non richiede una tonnellata di condizioni, Zapier vi porta a destinazione più velocemente di qualsiasi altra cosa.
Caratteristiche principali:
- Oltre 6.000 integrazioni di app, tra cui Google Workspace, Slack e Salesforce
- Editor visuale di facile utilizzo con una libreria di modelli precostituiti
Svantaggi:
- I costi possono aumentare con l'aumento dell'utilizzo delle attività e delle funzionalità premium.
- Personalizzazione limitata per flussi di lavoro complessi o altamente specifici
5. Aisera
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Ideale per: I team aziendali stanno automatizzando i flussi di lavoro interni in ambito IT, HR e assistenza clienti.
Aisera si concentra sull'automazione su larga scala alimentata dall'intelligenza artificiale specifica del settore.
È stato creato per aiutare i team a gestire operazioni ad alto volume, dalla risoluzione dei ticket IT all'inserimento dei dipendenti o alla risposta alle richieste dei clienti.
Ciò che distingue Aisera è il modo in cui l'intelligenza artificiale viene applicata al flusso di lavoro. I suoi modelli di linguaggio naturale, sviluppati ben prima dell'era GPT , hanno alimentato per anni i casi d'uso del supporto aziendale e ora sono integrati da LLMs più grandi quando necessario.
Sebbene non sia rivolto alle startup o a chi costruisce da solo, Aisera è adatto ai grandi team che desiderano automazioni affidabili e basate sull'intelligenza artificiale senza doverle costruire da zero.
Caratteristiche principali:
- Modelli linguistici addestrati per il dominio per un'automazione accurata e consapevole del contesto
- Si integra con piattaforme come ServiceNow, Salesforce e Workday.
Svantaggi:
- La configurazione può essere complessa a seconda dei sistemi e delle fonti di dati.
- Più adatto a casi d'uso su larga scala - eccessivo per i team più piccoli
Semplificate i vostri flussi di lavoro con l'automazione AI
La maggior parte dei team si scontra con lo stesso muro: sanno cosa deve essere automatizzato, ma gli strumenti che provano non si adattano al funzionamento dei loro sistemi.
Botpress vi offre un modo per costruire il vostro processo reale, non il modello di qualcun altro. Siete voi a controllare come funziona la logica, cosa fa il bot e come si collega agli strumenti che il vostro team usa già ogni giorno.
Se vi siete mai detti: "Dovrebbe essere automatico", questo è il punto di partenza.
Iniziare a costruire oggi è gratuito.
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