Bagaimana Automasi Aliran Kerja AI Mengubah Perniagaan pada 2025

Aliran kerja bermula dengan pencetus dunia sebenar

Perkara pertama yang berlaku sebelum perkara lain ialah sesuatu berubah. Set perubahan ini boleh dipanggil pencetus kehidupan sebenar, yang boleh menjadi sebarang bentuk interaksi dengan sistem.

Pencetus membawa maklumat awal daripada peristiwa itu dan memberitahu sistem, " Hei, sudah tiba masanya untuk bermula. " 

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

Ejen AI membaca input dan memikirkan langkah seterusnya

Ejen AI kemudian akan membaca maklumat itu, yang boleh berupa teks biasa atau data berstruktur, dan memutuskan perkara yang perlu dilakukan seterusnya.

Di sinilah an LLM atau model klasifikasi niat terlibat.

Dalam sesetengah sistem, ini ialah perancang berasaskan segera, yang secara langsung diterjemahkan kepada sesuatu yang semudah: 

“ Hei, pengguna berkata, 'Bolehkah saya menjadualkan semula sesi saya? ' — apakah yang perlu dilakukan oleh sistem?”

Dan dari situ, datang dengan rancangan untuk mengendalikan pertanyaan.

Tindakan itu dilaksanakan melalui alat atau API yang disambungkan

Setelah tugas itu difahami, sistem memilih alat yang boleh melakukannya.

Ini boleh menjadi panggilan API, panggilan ke pangkalan data, mencari internet atau sesuatu yang asas seperti menggunakan pengiraan matematik ke atas data yang diterima.

Ejen akan memformat permintaan dengan data yang betul dan menyerahkannya kepada alat untuk mendapatkan sub-tugas yang diingini.

Hasilnya dihantar ke langkah seterusnya jika perlu

Setelah alat berjalan dan output tersedia, ejen menggunakan keputusan itu untuk menentukan tindakan seterusnya.

Jika lebih banyak langkah kekal, aliran kerja diteruskan, menghantar data ke hadapan dan menilai semula keadaan, untuk mencapai hasil akhir.

Gelung itu terus berjalan sehingga keseluruhan kerja selesai, sama ada kemas kini satu langkah atau proses berbilang langkah yang merangkumi beberapa sistem.

1. Mengautomasikan pengekstrakan data daripada dokumen yang kompleks

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

Automasi aliran kerja memungkinkan untuk mengekstrak nilai daripadanya dengan cekap dan pada skala.

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

Apabila digandingkan dengan penjanaan ditambah perolehan , data yang diekstrak daripada dokumen boleh digunakan secara langsung oleh ejen AI yang menguruskan aliran kerja untuk menjawab pertanyaan atau mencetuskan tindakan.

2. Memperkemas penerimaan pelanggan merentas saluran

Penyertaan pelanggan melibatkan lebih daripada sekadar mengumpul maklumat — ia merupakan satu siri tindakan yang perlu berlaku dengan cepat dan segerak.

Petunjuk datang melalui saluran yang berbeza, dan setiap satu perlu ditangkap dan layak dalam CRM. Automasi aliran kerja AI menghubungkan langkah-langkah ini.

Sebaik sahaja petunjuk memasuki sistem, chatbot penjanaan petunjuk mengeluarkan butiran penting, menyemak kesempurnaan dan mencetuskan tindakan susulan.

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

3. Menjana kandungan perniagaan dengan input yang minimum

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

Disebabkan kandungan yang hidup pada platform yang berbeza, dokumen sedemikian boleh menjadi sangat sukar untuk disatukan.

Aliran kerja pemasaran chatbot moden memanfaatkan data mentah itu, mencantumkannya bersama-sama dan mengubahnya menjadi kandungan yang boleh digunakan secara automatik. 

Dengan hanya input atau pencetus kecil, chatbot RAG yang dibina dengan baik boleh membentuk ringkasan atau draf penuh tanpa sesiapa perlu mengejar sumber atau memformatnya dengan tangan.

4. Mengurus operasi HR dengan ejen AI

Pasukan HR menangani aliran permintaan yang berterusan — daripada soalan dasar kepada kelulusan dan tugasan penerimaan. Ini tidak rumit, tetapi ia mengganggu kerja sebenar dan bertimbun dengan cepat.

Chatbot HR boleh mengendalikan interaksi ini secara langsung, menjawab soalan, mengumpul input dan membimbing pekerja melalui aliran kerja dalaman.

Ia dipalamkan ke dalam alatan yang telah digunakan oleh pasukan anda dan memastikan semuanya bergerak tanpa membuat baris gilir lain.

5. Mengendalikan sokongan pelanggan melalui AI chatbots

Kebanyakan permintaan sokongan mengikut corak. Pengguna memerlukan sesuatu yang dikendalikan dengan cepat — mungkin kemas kini, pembetulan atau hanya arahan. Dan lebih daripada segala-galanya, mereka mengharapkan tindak balas yang cepat.

Bot sembang perkhidmatan pelanggan boleh mengurus interaksi tersebut tanpa berlengah-lengah. Ia memegang perbualan, mencipta atau mengemas kini tiket di latar belakang dan memastikan semuanya bergerak.

Tiket AI jenis ini memberi ruang kepada pasukan untuk memberi tumpuan kepada kes berimpak tinggi. Dengan ciri seperti human-in-the-loop , ejen sokongan boleh masuk apabila diperlukan, manakala isu rutin menyelesaikan sendiri secara automatik.

1. Buat

Terbaik Untuk: Pasukan membina automasi visual yang besar yang melibatkan berbilang alatan dan langkah AI sekali-sekala

Make ialah platform automasi visual di mana anda mereka bentuk aliran kerja dengan menyambungkan apl secara visual dan menentukan logik antara apl tersebut.

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

Make turut menyokong penghuraian fail dan menambahkan kandungan pada kedai vektor, menjadikannya berguna untuk pasukan yang menjalankan aliran kerja AI seperti pengekstrakan dokumen atau pengambilan semula berasaskan RAG.

Ia amat sesuai untuk pasukan yang ingin melihat bagaimana segala-galanya sesuai bersama, langkah demi langkah.

Ciri-ciri Utama:

• Pembina visual dengan logik cawangan tanpa had dan pengendalian ralat
• OpenAI sokongan untuk penyiapan, ringkasan, penghuraian fail dan RAG
• Penyepaduan asli dengan apl seperti Notion , Slack , Google Workspace, HubSpot
• Jadual atau pelaksanaan berasaskan pencetus dengan sejarah versi penuh

Kelemahan:

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

2. Botpress

Terbaik Untuk: Mengautomasikan aliran kerja berasaskan sembang menggunakan nod AI yang mengurus aliran kerja lengkap

Botpress ialah pembina aliran kerja visual untuk membina ejen AI . 

Platform ini memberi anda alat yang hebat untuk mendapatkan butiran tentang cara aliran kerja berinteraksi dan berfungsi antara satu sama lain, jauh melangkaui kad peringkat permukaan yang digunakan oleh platform lain.

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

Ia berfungsi dengan baik walaupun anda tidak memahami sepenuhnya cara alat bersambung. Sebaik sahaja anda memautkannya dan memberi kebenaran, Nod Autonomi boleh mengurus aliran.

Jika pasukan anda bekerja dengan aliran kerja yang tidak kemas yang tidak diterjemahkan dengan baik pada platform lain, Botpress boleh berhubung dengan alatan seperti Zapier atau Buat untuk membantu membawa struktur kepadanya.

Ciri-ciri Utama:

• Aliran langkah demi langkah dengan pembolehubah berskop untuk setiap nod
• Pangkalan Pengetahuan Terbina dalam untuk mendapatkan semula dokumen dan URL
• Sokongan alat luaran melalui API, pencetus dan Zapier /Buat penyepaduan
• Memori dan input terpencil untuk mengelakkan hanyutan konteks

Kelemahan: Mereka bentuk dengan logik berskop memerlukan beberapa pembelajaran awal

3. N8n

Terbaik Untuk: Pasukan yang mahukan alat aliran kerja yang fleksibel dan mesra pembangun dengan kawalan sumber terbuka

n8n dibina untuk pengguna yang mahukan kawalan penuh ke atas cara aliran kerja berkelakuan dan tempat ia dijalankan.

Ia boleh dihoskan sendiri, boleh dilanjutkan dengan kod dan tidak mengunci anda ke dalam corak yang dipratentukan. Jika anda pernah mahu Zapier tetapi dengan fleksibiliti gaya Git, inilah dia.

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

Ia mengendalikan percabangan, cuba semula, syarat dan webhook secara asli, dan bermain dengan baik dengan API tersuai dan sistem dalaman.

Ciri-ciri Utama:

• Pembina aliran kerja visual dengan logik berasaskan nod
• Sumber terbuka dengan pilihan pengehosan sendiri dan awan
• Berfungsi dengan baik dengan webhooks dan kerja lama

Kelemahan:

• Memerlukan lebih banyak persediaan berbanding alat yang dihoskan
• Tidak dibina untuk pengguna bukan teknikal atau kes penggunaan mula pantas

4. Zapier

Terbaik Untuk: Pasukan bukan teknikal yang mencari automasi pantas antara alat SaaS yang popular

Zapier dibina untuk kelajuan dan kesederhanaan. Anda memilih pencetus, tentukan perkara yang berlaku seterusnya, dan ia mengendalikan selebihnya di belakang tabir.

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

Ia bersinar apabila anda bekerja dengan alatan yang sudah ada dalam ekosistemnya. Sama ada anda menghantar petunjuk daripada borang kepada CRM atau mengalihkan kemas kini antara Slack dan Google Sheets , persediaan mengambil masa beberapa minit dan berjalan dengan pasti di latar belakang.

Ia tidak dibina untuk penyesuaian yang mendalam, tetapi itulah hakikatnya. Jika aliran kerja anda jelas dan tidak memerlukan banyak syarat, Zapier membawa anda ke sana lebih cepat daripada yang lain.

Ciri-ciri Utama:

• Lebih 6,000 integrasi apl, termasuk Google Workspace, Slack , dan Salesforce
• Editor visual mesra pengguna dengan perpustakaan templat pra-bina

Kelemahan:

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

5. Aisera

Terbaik Untuk: Pasukan perusahaan mengautomasikan aliran kerja dalaman merentas IT, HR dan sokongan pelanggan

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

Ia dibina untuk membantu pasukan mengurus operasi volum tinggi — daripada menyelesaikan tiket IT kepada pekerja sedia ada atau menjawab permintaan pelanggan.

Apa yang membezakan Aisera ialah cara AInya digunakan merentas aliran kerja. Model bahasa semula jadinya — dibangunkan jauh sebelum GPT era — telah memperkasakan kes penggunaan sokongan perusahaan selama bertahun-tahun, dan kini dilengkapi dengan yang lebih besar LLMs apabila diperlukan.

Walaupun ia tidak ditujukan kepada pemula atau pembina solo, Aisera sangat sesuai untuk pasukan besar yang mahukan automasi berkuasa AI yang boleh dipercayai tanpa membina dari awal.

Ciri-ciri Utama:

• Model bahasa terlatih domain untuk automasi yang tepat dan sedar konteks
• Bersepadu dengan platform seperti ServiceNow, Salesforce dan Workday

Kelemahan:

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

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

Anda biasanya memerlukan seseorang yang memahami proses anda dengan baik (seperti ketua ops), rakan sepasukan yang mahir teknologi untuk mengendalikan penyepaduan, dan mungkin pakar AI/automasi jika anda semakin gemar tetapi beberapa platform (seperti Botpress ) menjadikannya boleh dilakukan dengan pengekodan yang minimum.

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

betul-betul. Kebanyakan alatan direka bentuk untuk memasangkan sistem semasa anda dengan sedikit masa henti, dan anda boleh melancarkannya secara berperingkat untuk memastikan perkara berjalan lancar.

Bagaimanakah cara saya berhijrah daripada automasi tradisional kepada aliran kerja dipacu AI?

Mulakan dengan mengenal pasti tugas berulang yang boleh mendapat manfaat daripada lebih banyak kecerdasan, kemudian secara beransur-ansur menggantikan aliran berasaskan peraturan dengan yang dikuasakan AI. Fikirkan ia lebih seperti menaik taraf daripada membaik pulih.

Apakah kos awal dan kos berterusan yang dikaitkan dengan automasi aliran kerja AI?

Kos permulaan berbeza-beza bergantung pada platform dan kerumitan, tetapi banyak yang menawarkan peringkat percuma atau pilihan tanpa kod untuk bermula; kos berterusan biasanya termasuk langganan platform dan mungkin beberapa penyelenggaraan jika anda membuat skala.

Apakah yang berlaku jika aliran kerja AI membuat keputusan yang salah?

Kebanyakan alatan membolehkan anda menyemak dan melaraskan aliran kerja atau menetapkan peti besi gagal supaya anda boleh menangkap ralat dengan cepat. Dan bahagian yang menarik ialah, AI sebenarnya boleh belajar daripada kesilapan itu dari semasa ke semasa.