Jak automatyzacja przepływu pracy AI przekształca firmy w 2025 r.

Przepływ pracy rozpoczyna się od rzeczywistego wyzwalacza

Pierwszą rzeczą, która dzieje się przed czymkolwiek innym, jest to, że coś się zmienia. Ten zestaw zmian można nazwać rzeczywistym wyzwalaczem, którym może być dowolna forma interakcji z systemem.

Wyzwalacz przenosi początkowe informacje z tego zdarzenia i mówi systemowi: "Hej, czas zacząć." 

Po zarejestrowaniu informacje te są teraz dostępne dla agenta AI, który przejmie cały proces zarządzania.

Agent AI odczytuje dane wejściowe i oblicza następny krok

Agent AI odczyta następnie te informacje, które mogą być zwykłym tekstem lub danymi strukturalnymi, i zdecyduje, co dalej.

W tym miejscu w grę wchodzi LLM lub model klasyfikacji intencji.

W niektórych systemach jest to planer oparty na podpowiedziach, co bezpośrednio przekłada się na coś tak prostego jak: 

"Hej, użytkownik mówi: 'Czy mogę przełożyć sesję? Co powinien zrobić system?"

Następnie opracowuje plan obsługi zapytania.

Akcja jest wykonywana za pośrednictwem połączonego narzędzia lub interfejsu API

Po zrozumieniu zadania system wybiera narzędzie, które może je wykonać.

Może to być wywołanie API, wywołanie bazy danych, wyszukiwanie w Internecie, a nawet coś tak podstawowego, jak zastosowanie obliczeń matematycznych do otrzymanych danych.

Agent sformatuje żądanie z poprawnymi danymi i przekaże je do narzędzia w celu uzyskania żądanego podzadania.

W razie potrzeby wynik jest przekazywany do następnego kroku

Po uruchomieniu narzędzia i udostępnieniu danych wyjściowych agent wykorzystuje ten wynik do określenia następnego sposobu działania.

Jeśli pozostało więcej kroków, przepływ pracy jest kontynuowany, przekazując dane do przodu i ponownie oceniając stan, aby osiągnąć ostateczny wynik.

Pętla ta działa do momentu wykonania całego zadania, niezależnie od tego, czy jest to jednoetapowa aktualizacja, czy wieloetapowy proces obejmujący kilka systemów.

1. Automatyzacja ekstrakcji danych ze złożonych dokumentów

Większość zespołów pracuje z nieustrukturyzowanymi danymi. Dane te, czasami pisane odręcznie lub w formie drukowanych dokumentów, często nie są zgodne z żadnymi powszechnymi zasadami.

Automatyzacja przepływu pracy umożliwia wydobycie z nich wartości w sposób wydajny i na dużą skalę.

Przepływy pracy oparte na indeksowaniu dokumentów AI zapewniają, że każdy plik jest odczytywany i przechowywany w ustrukturyzowany sposób w wektorowej bazie danych.

W połączeniu z generowaniem rozszerzonym o wyszukiwanie, dane wyodrębnione z dokumentów mogą być wykorzystywane bezpośrednio przez agenta AI zarządzającego przepływem pracy w celu odpowiadania na zapytania lub wyzwalania działań.

2. Usprawnienie wdrażania klientów w różnych kanałach

Wdrażanie klientów to coś więcej niż tylko zbieranie informacji - to szereg działań, które muszą być wykonywane szybko i synchronicznie.

Leady przychodzą różnymi kanałami, a każdy z nich musi zostać przechwycony i zakwalifikowany w CRM. Automatyzacja przepływu pracy AI łączy te kroki.

Gdy tylko lead wejdzie do systemu, chatbot generujący leady wyodrębnia kluczowe szczegóły, sprawdza kompletność i uruchamia działania następcze.

Sprawia to, że onboarding jest szybki i responsywny, bez polegania na ręcznych kontrolach.

3. Generowanie treści biznesowych przy minimalnym wkładzie

Dzisiejsze zespoły produkują ciągły strumień treści operacyjnych - takich, które są niezbędne dla marketingu, ale rzadko są zoptymalizowane pod kątem ponownego wykorzystania.

Ze względu na zawartość znajdującą się na różnych platformach, takie dokumenty mogą być bardzo trudne do skonsolidowania.

Nowoczesne przepływy pracy chatbotów marketingowych wykorzystują te surowe dane, łączą je i automatycznie przekształcają w użyteczne treści. 

Za pomocą niewielkiej ilości danych wejściowych lub wyzwalacza, dobrze zbudowany chatbot RAG może stworzyć pełne podsumowanie lub wersję roboczą bez konieczności ręcznego wyszukiwania źródła lub formatowania.

4. Zarządzanie operacjami HR za pomocą agentów AI

Zespoły HR mają do czynienia z ciągłym napływem wniosków - od pytań dotyczących zasad po zatwierdzenia i zadania związane z wdrażaniem. Nie są one skomplikowane, ale przerywają prawdziwą pracę i szybko się piętrzą.

Chatbot HR może obsługiwać te interakcje bezpośrednio, odpowiadając na pytania, zbierając dane wejściowe i prowadząc pracowników przez wewnętrzne przepływy pracy.

Podłącza się do narzędzi już używanych przez zespół i utrzymuje wszystko w ruchu bez tworzenia kolejnej kolejki.

5. Obsługa klienta za pomocą chatbotów AI

Większość zgłoszeń do pomocy technicznej przebiega według pewnego schematu. Użytkownik potrzebuje szybko załatwić jakąś sprawę - może to być aktualizacja, poprawka lub po prostu wskazówka. A przede wszystkim oczekuje szybkiej odpowiedzi.

Chatbot do obsługi klienta może zarządzać tymi interakcjami bez opóźnień. Prowadzi rozmowę, tworzy lub aktualizuje bilety w tle i utrzymuje wszystko w ruchu.

Ten rodzaj zgłoszeń AI daje zespołom możliwość skupienia się na sprawach o dużym znaczeniu. Dzięki funkcjom takim jak human-in-the-loop, agent wsparcia może wkroczyć w razie potrzeby, podczas gdy rutynowe sprawy rozwiązują się automatycznie.

1. Marka

Najlepsze rozwiązanie: Zespoły tworzące duże, wizualne automatyzacje, które obejmują wiele narzędzi i okazjonalne kroki AI.

Make to wizualna platforma automatyzacji, na której można projektować przepływy pracy poprzez wizualne łączenie aplikacji i definiowanie logiki między nimi.

Jest popularny w przypadku operacyjnych przepływów pracy - takich jak synchronizacja danych między CRM i arkuszami kalkulacyjnymi - ale obsługuje również konwersacyjną sztuczną inteligencję.

Make obsługuje również analizowanie plików i dodawanie treści do sklepów wektorowych, dzięki czemu jest przydatny dla zespołów obsługujących przepływy pracy AI, takie jak ekstrakcja dokumentów lub wyszukiwanie oparte na RAG.

Szczególnie dobrze nadaje się dla zespołów, które chcą zobaczyć, jak wszystko do siebie pasuje, krok po kroku.

Kluczowe cechy:

• Wizualny kreator z nieograniczoną logiką rozgałęzień i obsługą błędów
• Wsparcie OpenAI dla uzupełnień, podsumowań, parsowania plików i RAG
• Natywne integracje z aplikacjami takimi jak Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot
• Wykonanie oparte na harmonogramie lub wyzwalaczu z pełną historią wersji

Wady:

• Mniejsza krzywa uczenia się w przypadku bardzo dużych przepływów pracy
• Przypadki użycia sztucznej inteligencji wymagają pewnego zrozumienia podpowiedzi i pamięci wektorowej

2. Botpress

Najlepszedla: Automatyzacja przepływów pracy opartych na czacie przy użyciu węzłów AI, które zarządzają kompletnymi przepływami pracy.

Botpress to wizualny kreator przepływu pracy do tworzenia agentów AI. 

Platforma zapewnia doskonałe narzędzia do szczegółowego analizowania interakcji i współpracy między przepływami pracy, znacznie wykraczające poza karty na poziomie powierzchni, których używają inne platformy.

Konstruktor oparty na kanwie pozwala kontrolować kluczowe zmienne i kontekst, gdy są one przenoszone między integracjami i platformami.

Działa to dobrze, nawet jeśli nie do końca rozumiesz, w jaki sposób narzędzia się łączą. Po ich połączeniu i nadaniu uprawnień węzeł autonomiczny może zarządzać przepływem.

Jeśli Twój zespół pracuje z nieuporządkowanym przepływem pracy, który nie przekłada się dobrze na inne platformy, Botpress może połączyć się z narzędziami takimi jak Zapier lub Make, aby pomóc nadać mu strukturę.

Kluczowe cechy:

• Przepływy krok po kroku ze zmiennymi zakresu dla każdego węzła
• Wbudowana baza wiedzy do wyszukiwania dokumentów i adresów URL
• Obsługa narzędzi zewnętrznych za pośrednictwem interfejsów API, wyzwalaczy i integracji Zapier
• Izolowana pamięć i wejścia zapobiegające dryftowi kontekstu

Wada: Projektowanie z wykorzystaniem logiki zakresowej wymaga wcześniejszej nauki.

3. N8n

Najlepsze dla: Zespoły, które potrzebują elastycznego, przyjaznego dla deweloperów narzędzia workflow z kontrolą open-source.

n8n został stworzony z myślą o użytkownikach, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad tym, jak zachowują się przepływy pracy i gdzie są uruchamiane.

Jest samohostowalny, rozszerzalny za pomocą kodu i nie blokuje cię w predefiniowanych wzorcach. Jeśli kiedykolwiek chciałeś Zapier , ale z elastycznością w stylu Git, to jest to.

Przepływy pracy są budowane wizualnie, ale obsługują niestandardowy JavaScript na dowolnym etapie.

Natywnie obsługuje rozgałęzienia, ponawianie prób, warunki i webhooki, a także dobrze współpracuje z niestandardowymi interfejsami API i systemami wewnętrznymi.

Kluczowe cechy:

• Wizualny kreator przepływu pracy z logiką opartą na węzłach
• Open-source z opcjami samodzielnego hostingu i chmury
• Działa dobrze z webhookami i długotrwałymi zadaniami

Wady:

• Wymaga więcej konfiguracji w porównaniu do narzędzi hostowanych
• Nie jest przeznaczony dla użytkowników nietechnicznych ani do szybkiego uruchamiania

4. Zapier

Najlepsze dla: Zespoły nietechniczne poszukujące szybkiej automatyzacji między popularnymi narzędziami SaaS.

Zapier został stworzony z myślą o szybkości i prostocie. Wybierasz wyzwalacz, definiujesz, co się stanie dalej, a on zajmuje się resztą za kulisami.

Dla zespołów, które po prostu chcą, aby coś działało bez konieczności zastanawiania się nad logiką rozgałęzień lub infrastrukturą.

Błyszczy, gdy pracujesz z narzędziami już znajdującymi się w jego ekosystemie. Niezależnie od tego, czy wysyłasz leady z formularza do CRM, czy przenosisz aktualizacje między Slack a Google Sheets, konfiguracja zajmuje kilka minut i działa niezawodnie w tle.

Nie jest on stworzony do głębokiej personalizacji, ale o to właśnie chodzi. Jeśli przepływ pracy jest przejrzysty i nie wymaga spełnienia mnóstwa warunków, Zapier pozwoli Ci to osiągnąć szybciej niż cokolwiek innego.

Kluczowe cechy:

• Ponad 6000 integracji aplikacji, w tym Google Workspace, Slack i Salesforce.
• Przyjazny dla użytkownika edytor wizualny z biblioteką gotowych szablonów

Wady:

• Koszty mogą rosnąć wraz ze wzrostem wykorzystania zadań i funkcji premium
• Ograniczone dostosowanie do złożonych lub wysoce specyficznych przepływów pracy

5. Aisera

Najlepsze rozwiązanie: Zespoły korporacyjne automatyzują wewnętrzne przepływy pracy w działach IT, HR i obsługi klienta.

Aisera koncentruje się na automatyzacji na dużą skalę opartej na sztucznej inteligencji specyficznej dla danej domeny.

Został stworzony, aby pomóc zespołom w zarządzaniu operacjami o dużym natężeniu - od rozwiązywania zgłoszeń IT po wdrażanie pracowników lub odpowiadanie na żądania klientów.

To, co wyróżnia Aisera, to sposób, w jaki sztuczna inteligencja jest stosowana w całym przepływie pracy. Modele języka naturalnego - opracowane na długo przed erą GPT - od lat wspierają przypadki użycia wsparcia dla przedsiębiorstw, a teraz są uzupełniane przez większe LLMs w razie potrzeby.

Chociaż Aisera nie jest skierowana do startupów ani samodzielnych twórców, doskonale nadaje się dla dużych zespołów, które chcą niezawodnych automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji bez konieczności budowania od podstaw.

Kluczowe cechy:

• Modele językowe wyszkolone pod kątem domeny dla dokładnej, świadomej kontekstu automatyzacji
• Integruje się z platformami takimi jak ServiceNow, Salesforce i Workday.

Wady:

• Konfiguracja może być złożona w zależności od posiadanych systemów i źródeł danych
• Najlepiej nadaje się do przypadków użycia na dużą skalę - przesada dla mniejszych zespołów

Jakiego rodzaju zasoby wewnętrzne lub członkowie zespołu są potrzebni do skonfigurowania przepływów pracy AI?

Zazwyczaj będziesz potrzebować kogoś, kto dobrze rozumie twoje procesy (np. lidera operacyjnego), kolegi z zespołu znającego się na technologii do obsługi integracji i być może specjalisty od sztucznej inteligencji/automatyzacji, jeśli masz ochotę, ale niektóre platformy (takie jak Botpress) sprawiają, że jest to wykonalne przy minimalnym kodowaniu.

Czy przepływy pracy AI można wdrożyć bez zakłócania bieżących operacji biznesowych?

Absolutnie. Większość narzędzi jest zaprojektowana tak, aby można je było podłączyć do obecnych systemów przy niewielkich przestojach i można je wdrażać etapami, aby zapewnić płynne działanie.

Jak przejść od tradycyjnej automatyzacji do przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji?

Zacznij od zidentyfikowania powtarzalnych zadań, które mogłyby skorzystać na większej inteligencji, a następnie stopniowo zastępuj przepływy oparte na regułach przepływami opartymi na sztucznej inteligencji. Pomyśl o tym bardziej jak o modernizacji niż remoncie.

Jakie są początkowe i bieżące koszty związane z automatyzacją przepływu pracy AI?

Koszty początkowe różnią się w zależności od platformy i złożoności, ale wiele z nich oferuje bezpłatne poziomy lub opcje bez kodu na początek; bieżące koszty zazwyczaj obejmują subskrypcje platformy i być może niektóre czynności konserwacyjne w przypadku skalowania.

Co się stanie, jeśli przepływ pracy AI podejmie błędną decyzję?

Większość narzędzi umożliwia przeglądanie i dostosowywanie przepływów pracy lub ustawianie zabezpieczeń przed awarią, dzięki czemu można szybko wychwycić błędy. A co najważniejsze, sztuczna inteligencja może z czasem uczyć się na tych błędach.