Bagaimana Automasi Aliran Kerja AI Mengubah Perniagaan pada 2026

Menjalankan perniagaan sudah memerlukan perhatian penuh anda. Anda tidak sepatutnya membuang masa berjam-jam mengejar kemas kini, memindahkan data antara alat, atau menjawab soalan yang sama berulang kali.

Automasi aliran kerja AI mengubah beban itu menjadi momentum. Fikirkan kurang tentang mengurus tugas, dan lebih kepada aliran kerja yang menguruskan diri sendiri.

Daripada mengagihkan prospek, menyediakan laporan hingga menyelesaikan permintaan, ejen AI perusahaan secara senyap menjadi rakan sekerja tambahan yang diharapkan oleh kebanyakan pasukan.

Jadi, apa sebenarnya yang membuatnya berfungsi — dan di mana ia membantu? Mari kita selami.

Apakah Automasi Aliran Kerja AI?

Automasi aliran kerja AI mentakrifkan semula kecekapan perniagaan dengan mengautomasikan tugas berulang dan membolehkan pembuatan keputusan masa nyata.

Aliran kerja dipacu AI menggunakan ejen AI untuk belajar daripada corak sejarah dan memproses data tidak berstruktur dengan cara yang serasi dengan aplikasi lama sedia ada, mengoptimumkan operasi berulang.

Gartner meramalkan bahawa menjelang 2026, 20% organisasi akan menggunakan AI untuk mengautomasikan tugas pengurusan, menjadikannya pelaburan penting untuk kelangsungan perniagaan.

Dengan menghapuskan ketidakcekapan dalam penjanaan prospek, pengambilan pekerja HR, dan pemantauan prestasi, AI mengurangkan kos operasi sambil meningkatkan produktiviti.

Sebagai contoh, di Botpress, kami menggunakan bot bernama Gordon untuk mengurus penjadualan demo. Ia memantau Hubspot dan berkongsi maklumat prospek dengan tindakan lain secara langsung sebagai chatbot perusahaan yang menjimatkan masa pasukan jualan kami setiap minggu.

Konsep Utama dalam Automasi Aliran Kerja

Bagaimana Automasi Aliran Kerja AI Berfungsi

Automasi aliran kerja AI bermula sebaik sahaja pencetus acara berlaku — mungkin prospek dalam CRM anda atau webhook daripada borang.

Pencetus itu membawa pelbagai maklumat, yang secara kolektif dipanggil muatan acara. Muatan ini dihantar kepada ejen AI, yang mentafsir konteks permintaan dan menggerakkan alat yang sesuai untuk hasil akhir. Selepas setiap tindakan, ia memeriksa keadaan baru dan mengulangi kitaran sehingga tugas selesai dan hasil dihantar.

Mari kita perincikan apa yang berlaku dari saat pertanyaan masuk ke dalam sistem hingga anda menerima jawapan.

Aliran kerja bermula dengan pencetus dunia sebenar

Perkara pertama yang berlaku sebelum apa-apa lagi ialah sesuatu berubah. Set perubahan ini boleh dipanggil pencetus dunia sebenar, yang boleh jadi apa-apa bentuk interaksi dengan sistem.

Pencetus membawa maklumat awal daripada acara itu dan memberitahu sistem, “Hei, masa untuk mula.” 

Sebaik sahaja didaftarkan, maklumat ini kini tersedia kepada ejen AI, yang akan mengambil alih keseluruhan proses pengurusan.

Ejen AI membaca input dan menentukan langkah seterusnya

Ejen AI kemudian akan membaca maklumat itu, sama ada dalam bentuk teks biasa atau data berstruktur, dan memutuskan tindakan seterusnya.

Di sinilah LLM atau model klasifikasi niat digunakan.

Dalam sesetengah sistem, ini adalah perancang berasaskan prompt, yang secara langsung bermaksud sesuatu yang semudah: 

“Hei, pengguna bertanya, 'Boleh saya menjadualkan semula sesi saya?' — apa yang sistem perlu lakukan?”

Dan dari situ, ia merancang cara untuk mengendalikan pertanyaan tersebut.

Tindakan dilaksanakan melalui alat atau API yang disambungkan

Setelah tugas difahami, sistem memilih alat yang boleh melakukannya.

Ini boleh jadi panggilan API, panggilan ke pangkalan data, carian internet, atau sekadar pengiraan matematik ke atas data yang diterima.

Ejen akan memformat permintaan dengan data yang betul dan menghantarnya ke alat untuk mendapatkan sub-tugas yang diperlukan.

Keputusan dihantar ke langkah seterusnya jika perlu

Sebaik sahaja alat dijalankan dan output tersedia, ejen menggunakan hasil itu untuk menentukan tindakan seterusnya.

Jika masih ada langkah, aliran kerja diteruskan, data dipindahkan ke hadapan dan keadaan dinilai semula, sehingga mencapai hasil akhir.

Kitaran itu berterusan sehingga seluruh tugas selesai, sama ada kemas kini satu langkah atau proses berbilang langkah merentasi beberapa sistem.

Manfaat Utama Automasi Aliran Kerja AI

Automasi aliran kerja AI menjadikan proses lebih bijak, pantas, dan mampu mengoptimumkan diri. Perniagaan tidak lagi perlu berdepan aliran kerja kaku yang mudah terganggu apabila keadaan berubah.

Jika anda pernah menghabiskan separuh hari mengemas kini papan pemuka atau meneruskan perbualan Slack, manfaat ini pasti terasa.

Kes Penggunaan Utama Automasi Aliran Kerja AI

1. Mengautomasikan pengekstrakan data daripada dokumen kompleks

Kebanyakan pasukan bekerja dengan data tidak berstruktur. Data ini, kadangkala bertulis tangan atau dalam bentuk dokumen bercetak, selalunya tidak mengikut sebarang peraturan biasa.

Automasi aliran kerja membolehkan nilai diekstrak daripada data tersebut dengan cekap dan pada skala besar.

Aliran kerja yang dikuasakan oleh pengindeksan dokumen AI memastikan setiap fail dibaca dan disimpan secara berstruktur dalam pangkalan data vektor.

Apabila digabungkan dengan retrieval-augmented generation, data yang diekstrak daripada dokumen boleh digunakan terus oleh ejen AI yang mengurus aliran kerja untuk menjawab pertanyaan atau mencetuskan tindakan.

2. Memperkemas onboarding pelanggan merentasi saluran

Onboarding pelanggan melibatkan lebih daripada sekadar mengumpul maklumat — ia adalah siri tindakan yang perlu berlaku dengan pantas dan serentak.

Prospek datang melalui pelbagai saluran, dan setiap satu perlu direkod dan dinilai dalam CRM. Automasi aliran kerja AI menghubungkan langkah-langkah ini.

Sebaik sahaja prospek masuk ke dalam sistem, chatbot penjanaan prospek mengekstrak maklumat utama, menyemak kelengkapan, dan mencetuskan tindakan susulan.

Ini menjadikan onboarding terasa pantas dan responsif tanpa bergantung pada semakan manual.

3. Menjana kandungan perniagaan dengan input minimum

Pasukan hari ini menghasilkan aliran kandungan operasi yang berterusan — kandungan penting untuk pemasaran tetapi jarang dioptimumkan untuk kegunaan semula.

Disebabkan kandungan berada di pelbagai platform, dokumen sebegini sukar untuk digabungkan.

Aliran kerja pemasaran chatbot moden menggunakan data mentah itu, menggabungkannya, dan secara automatik menukarkannya menjadi kandungan yang boleh digunakan. 

Dengan hanya sedikit input atau pencetus, chatbot RAG yang dibina dengan baik boleh menghasilkan ringkasan penuh atau draf tanpa sesiapa perlu mencari sumber atau memformat secara manual.

4. Mengurus operasi HR dengan ejen AI

Pasukan HR sentiasa berdepan dengan aliran permintaan yang berterusan — daripada soalan dasar hingga kelulusan dan tugasan onboarding. Permintaan ini tidaklah rumit, tetapi ia mengganggu kerja sebenar dan cepat terkumpul.

Sebuah chatbot HR boleh mengendalikan interaksi ini secara langsung, menjawab soalan, mengumpul maklumat, dan membimbing pekerja melalui aliran kerja dalaman.

Ia boleh disambungkan ke alat yang pasukan anda sudah gunakan dan memastikan semuanya berjalan lancar tanpa menambah satu lagi barisan menunggu.

5. Mengendalikan sokongan pelanggan melalui chatbot AI

Kebanyakan permintaan sokongan mempunyai corak yang sama. Pengguna perlukan sesuatu diselesaikan dengan cepat — mungkin kemas kini, pembaikan, atau sekadar panduan. Dan yang paling penting, mereka mengharapkan respons pantas.

Sebuah chatbot khidmat pelanggan boleh mengurus interaksi ini tanpa berlengah. Ia meneruskan perbualan, mencipta atau mengemas kini tiket di belakang tabir, dan memastikan semuanya bergerak.

Jenis penyelesaian tiket AI ini memberi ruang kepada pasukan untuk fokus pada kes yang lebih penting. Dengan ciri seperti human-in-the-loop, ejen sokongan boleh campur tangan bila perlu, manakala isu rutin diselesaikan secara automatik.

5 Alat Automasi Aliran Kerja AI Terbaik

1. Make

Paling Sesuai Untuk: Pasukan yang membina automasi visual berskala besar melibatkan pelbagai alat dan langkah AI sekali-sekala

Make ialah platform automasi visual di mana anda mereka aliran kerja dengan menghubungkan aplikasi secara visual dan menentukan logik di antara mereka.

Ia popular untuk aliran kerja operasi — seperti menyelaraskan data antara CRM dan hamparan — tetapi ia juga menyokong AI perbualan.

Make juga menyokong pemprosesan fail dan menambah kandungan ke stor vektor, menjadikannya berguna untuk pasukan yang menjalankan aliran kerja AI seperti pengekstrakan dokumen atau carian berasaskan RAG.

Ia sangat sesuai untuk pasukan yang mahu melihat bagaimana semuanya saling berkaitan, langkah demi langkah.

Ciri Utama:

• Pembina visual dengan logik cabang tanpa had dan pengendalian ralat
• Sokongan OpenAI untuk penyiapan, ringkasan, pemprosesan fail, dan RAG
• Integrasi asli dengan aplikasi seperti Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot
• Pelaksanaan berasaskan jadual atau pencetus dengan sejarah versi penuh

Kekurangan:

• Keluk pembelajaran lebih tinggi untuk aliran kerja yang sangat besar
• Kes penggunaan AI memerlukan sedikit pemahaman tentang prompt dan storan vektor

2. Botpress

‍Paling Sesuai Untuk: Mengautomasikan aliran kerja berasaskan chat menggunakan nod AI yang menguruskan keseluruhan aliran kerja

Botpress ialah pembina aliran kerja visual untuk membina ejen AI. 

Platform ini menyediakan alat hebat untuk anda mendalami butiran bagaimana aliran kerja saling berinteraksi, jauh melebihi kad permukaan yang digunakan oleh platform lain.

Pembina berasaskan kanvas membolehkan anda mengawal pembolehubah utama dan konteks semasa ia bergerak antara integrasi dan platform.

Ia tetap berfungsi walaupun anda tidak faham sepenuhnya bagaimana alat-alat itu bersambung. Setelah anda pautkan dan beri kebenaran, Nod Autonomi boleh mengurus aliran.

Jika pasukan anda berdepan aliran kerja yang rumit dan sukar diterjemahkan di platform lain, Botpress boleh dihubungkan dengan alat seperti Zapier atau Make untuk membantu menyusun strukturnya.

Ciri Utama:

• Aliran langkah demi langkah dengan pembolehubah terhad untuk setiap nod
• Pangkalan Pengetahuan terbina dalam untuk carian berasaskan dokumen dan URL
• Sokongan alat luaran melalui API, pencetus, dan integrasi Zapier/Make
• Memori dan input terasing untuk mengelakkan penyimpangan konteks

Kekurangan: Reka bentuk dengan logik terhad memerlukan pembelajaran awal

3. N8n

Paling Sesuai Untuk: Pasukan yang mahukan alat aliran kerja fleksibel, mesra pembangun dengan kawalan sumber terbuka

n8n dibina untuk pengguna yang mahukan kawalan penuh ke atas tingkah laku aliran kerja dan di mana ia dijalankan.

Ia boleh dihoskan sendiri, boleh diperluas dengan kod, dan tidak mengikat anda kepada corak yang telah ditetapkan. Jika anda pernah mahukan Zapier tetapi dengan fleksibiliti gaya Git, inilah dia.

Aliran kerja dibina secara visual tetapi menyokong JavaScript tersuai pada mana-mana langkah.

Ia mengendalikan cabang, percubaan semula, syarat, dan webhook secara asli, serta serasi dengan API tersuai dan sistem dalaman.

Ciri Utama:

• Pembina aliran kerja visual dengan logik berasaskan nod
• Sumber terbuka dengan pilihan hos sendiri dan awan
• Berfungsi baik dengan webhook dan tugasan jangka panjang

Kekurangan:

• Memerlukan lebih banyak tetapan berbanding alat berhos
• Tidak direka untuk pengguna bukan teknikal atau kes penggunaan permulaan pantas

4. Zapier

Paling Sesuai Untuk: Pasukan bukan teknikal yang mahukan automasi pantas antara alat SaaS popular

Zapier dibina untuk kelajuan dan kesederhanaan. Anda memilih pencetus, menentukan apa yang berlaku seterusnya, dan ia menguruskan selebihnya di belakang tabir.

Untuk pasukan yang hanya mahu sesuatu berfungsi tanpa perlu memikirkan logik cabang atau infrastruktur.

Ia sangat berguna apabila anda bekerja dengan alat yang sudah ada dalam ekosistemnya. Sama ada anda menghantar prospek dari borang ke CRM atau memindahkan kemas kini antara Slack dan Google Sheets, tetapan hanya mengambil masa beberapa minit dan berjalan lancar di belakang tabir.

Ia tidak direka untuk penyesuaian mendalam, tetapi itulah tujuannya. Jika aliran kerja anda jelas dan tidak memerlukan banyak syarat, Zapier menyelesaikannya lebih pantas daripada alat lain.

Ciri Utama:

• Lebih 6,000 integrasi aplikasi, termasuk Google Workspace, Slack, dan Salesforce
• Penyunting visual mesra pengguna dengan perpustakaan templat sedia guna

Kekurangan:

• Kos boleh meningkat dengan penggunaan tugasan dan ciri premium
• Penyesuaian terhad untuk aliran kerja yang kompleks atau sangat khusus

5. Aisera

Paling Sesuai Untuk: Pasukan perusahaan yang mengautomasikan aliran kerja dalaman merentasi IT, HR, dan sokongan pelanggan

Aisera memfokuskan kepada automasi berskala besar yang dikuasakan oleh AI khusus domain.

Ia dibina untuk membantu pasukan mengurus operasi berskala tinggi — daripada menyelesaikan tiket IT hingga onboarding pekerja atau menjawab permintaan pelanggan.

Apa yang membezakan Aisera ialah cara AI digunakan dalam aliran kerja. Model bahasa semula jadi mereka — dibangunkan sebelum era GPT — telah digunakan untuk kes sokongan perusahaan selama bertahun-tahun, dan kini dilengkapi dengan LLM yang lebih besar bila perlu.

Walaupun ia bukan untuk syarikat permulaan atau pembangun solo, Aisera sangat sesuai untuk pasukan besar yang mahukan automasi AI yang boleh dipercayai tanpa perlu membina dari awal.

Ciri Utama:

• Model bahasa terlatih domain untuk automasi tepat dan peka konteks
• Integrasi dengan platform seperti ServiceNow, Salesforce, dan Workday

Kekurangan:

• Tetapan boleh menjadi rumit bergantung pada sistem dan sumber data anda
• Paling sesuai untuk kes penggunaan berskala besar — terlalu berlebihan untuk pasukan kecil

Permudahkan Aliran Kerja Anda dengan Automasi AI

Kebanyakan pasukan menghadapi masalah yang sama: mereka tahu apa yang perlu diautomasikan, tetapi alat yang dicuba tidak sesuai dengan sistem mereka.

Botpress memberi anda cara untuk membina mengikut proses sebenar anda, bukan templat orang lain. Anda mengawal bagaimana logik dijalankan, apa yang bot lakukan, dan bagaimana ia berhubung dengan alat yang pasukan anda gunakan setiap hari.

Jika anda pernah berkata, “Ini sepatutnya automatik,” di sinilah anda bermula.

Mula membina hari ini — ia percuma.

Soalan Lazim

1. Apakah jenis sumber dalaman atau ahli pasukan yang diperlukan untuk menyediakan aliran kerja AI?

Untuk menyediakan aliran kerja AI, biasanya anda memerlukan seseorang yang memahami operasi anda (seperti pemilik proses atau operasi), seseorang yang biasa dengan API atau integrasi (contohnya ketua teknikal atau jurutera sistem), dan jika perlu, pakar AI/automasi. Namun, banyak platform seperti Botpress mengurangkan keperluan pengekodan, jadi pasukan kecil yang merangkumi pelbagai fungsi selalunya boleh mengendalikannya.

2. Bolehkah aliran kerja AI digunakan tanpa mengganggu operasi perniagaan yang sedang berjalan?

Ya, aliran kerja AI boleh digunakan tanpa mengganggu operasi perniagaan yang sedang berjalan. Kebanyakan platform menyokong pelaksanaan secara berperingkat dan berfungsi sebagai lapisan tambahan kepada sistem sedia ada, membolehkan anda menguji dan melancarkan secara beransur-ansur tanpa menyebabkan gangguan.

3. Bagaimana saya boleh berpindah dari automasi tradisional ke aliran kerja berasaskan AI?

Untuk berpindah dari automasi tradisional ke aliran kerja berasaskan AI, mulakan dengan memetakan proses berasaskan peraturan yang mengendalikan tugas berulang dan boleh mendapat manfaat daripada fleksibiliti atau pemahaman kontekstual. Kemudian, perkenalkan ejen atau logik AI secara beransur-ansur, selalunya bermula dengan pendekatan hibrid sebelum sepenuhnya menggantikan logik berasaskan peraturan.

4. Apakah kos permulaan dan berterusan yang berkaitan dengan automasi aliran kerja AI?

Kos permulaan untuk automasi aliran kerja AI bergantung pada platform (sesetengah menawarkan pelan percuma) dan sama ada anda memerlukan pembangunan khusus. Kos berterusan biasanya termasuk yuran langganan platform, sebarang kos pengiraan (untuk panggilan API atau LLM), serta kemas kini atau penyelenggaraan berkala, terutamanya apabila aliran kerja berkembang.

5. Apa yang berlaku jika aliran kerja AI membuat keputusan yang salah?

Jika aliran kerja AI membuat keputusan yang salah, kebanyakan platform membenarkan anda menetapkan mekanisme sandaran dan mengubah logik secara manual. Anda juga boleh melatih semula atau menambah baik tingkah laku ejen dari semasa ke semasa menggunakan maklum balas dan data sejarah untuk mengurangkan kesilapan pada masa hadapan.