Czym jest inteligentna automatyzacja?

Inteligentna automatyzacja wykroczyła poza mechaniczne przepływy. To, co kiedyś wymagało niestandardowego skryptu lub interfejsu API, teraz działa za pośrednictwem agentów AI, którzy rozumieją strukturę i dostosowują się w razie potrzeby.

Gartner szacuje, że do 2028 r. 33% oprogramowania dla przedsiębiorstw będzie zawierało agentową sztuczną inteligencję zasilającą jakąś formę automatyzacji, w porównaniu z mniej niż 1% w 2024 r.

Tradycyjna automatyzacja działa tylko wtedy, gdy każdy krok przebiega dokładnie zgodnie z oczekiwaniami. Zamówienie zakupu z nowym układem lub opóźnione zatwierdzenie może zatrzymać proces. Inteligentna automatyzacja (IA) utrzymuje przepływ pracy w ruchu, dostosowując się na bieżąco.

IA łączy się z już używanymi narzędziami ERP, CRM lub workflow, odczytuje to, co przychodzi, decyduje, co zrobić dalej, czeka, kiedy musi, i wznawia automatycznie.

Niniejszy artykuł analizuje, w jaki sposób inteligentna automatyzacja funkcjonuje w rzeczywistych operacjach, obszary, w których zapewnia najszybsze zwroty, oraz podejścia do jej pilotowania bez zastępowania istniejących systemów.

Czym jest inteligentna automatyzacja?

Inteligentna automatyzacja, znana również jako inteligentna automatyzacja procesów, łączy sztuczną inteligencję ze zrobotyzowaną automatyzacją procesów i powiązanymi narzędziami do obsługi złożonych przepływów pracy.

Wykorzystuje technologie takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego do odczytywania informacji, interpretowania ich i działania na ich podstawie w systemach biznesowych.

W przeciwieństwie do automatyzacji opartej na stałych krokach, może ona dostosowywać się podczas działania. Śledzi to, co się wydarzyło, zmienia następną akcję, gdy dane wejściowe różnią się od oczekiwań i kontynuuje, aż zadanie zostanie zakończone.

Na przykład, agent AI w dziale obsługi klienta może:

• Wyciągnięcie konta klienta z CRM
  
• Sprawdzanie statusu dostawy na żywo w systemie logistycznym
  
• Eskalacja do właściwego zespołu w przypadku wykrycia opóźnienia.
  
• Wyślij aktualizację po rozwiązaniu problemu

Wszystko to działa jako jeden ciągły proces, bez zatrzymywania się na nowe instrukcje.

Różne rodzaje inteligentnej automatyzacji

Inteligentna automatyzacja może być wdrażana na różną skalę w zależności od zapotrzebowania. Poniższa tabela przedstawia główne rodzaje inteligentnej automatyzacji:

Kluczowe zalety inteligentnej automatyzacji

Praca toczy się nawet wtedy, gdy ludzie są zajęci

W większości firm zamówienia, faktury lub zatwierdzenia często pozostają nietknięte, ponieważ ktoś jest chory lub zajmuje się innymi zadaniami.

Inteligentna automatyzacja utrzymuje proces otwarty i uruchamia go z powrotem w momencie pojawienia się brakującego elementu. Oznacza to mniej "utkniętych" zadań, a klienci szybciej otrzymują to, czego potrzebują.

Niższe koszty ogólne wynikające z ciągłych przeróbek

Za każdym razem, gdy pracownicy ponownie wprowadzają dane lub naprawiają błędy, zwiększa to koszty. IA zapewnia spójność rekordów, więc jeśli klient zaktualizuje jedno pole w połowie zamówienia, reszta procesu będzie kontynuowana bez przeróbek.

Dokładniejsze przekazywanie między zespołami

Działy często pracują na różnych wersjach tych samych danych. IA sprawdza najnowsze wartości przed podjęciem działań, dzięki czemu przekazywanie danych odbywa się bez zakłóceń.

Proces może być lepiej monitorowany i zrozumiały dzięki prostym wskaźnikom, takim jak czas spędzony na każdym zapytaniu na zadanie oraz stopień zadowolenia pracowników i klientów z rozwiązania.

Jak wdrożyć inteligentną automatyzację?

Najlepsze wyniki przynosi wprowadzanie inteligentnej automatyzacji w małych, ukierunkowanych fazach przed skalowaniem w całej firmie.

Krok 1: Zidentyfikuj jeden proces z wyraźnym tarciem

Poszukaj przepływów pracy, które powodują powtarzające się opóźnienia lub ręczne przeróbki. Przykłady obejmują:

• Przetwarzanie faktur z częstymi niezgodnościami danych
• Zatwierdzanie zamówień zakupu, które zatrzymują się w punktach krytycznych
• Wiele spotkań nie zostało zarezerwowanych z powodu niedostępności agenta.
• Eskalacje dotyczące klientów, które odbijają się między działami

Krok 2: Warstwa IA w istniejących systemach

Utrzymanie platform ERP, CRM i RPA na miejscu. Inteligentne oprogramowanie i narzędzia do automatyzacji można podłączyć bezpośrednio do przepływów pracy jako kontroler.

Pozwala to uniknąć ryzyka wymiany podstawowych systemów. Niektóre popularne inteligentne narzędzia do automatyzacji, które mogą pomóc we wdrożeniu silnego pilota, to Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI i Make.

Krok 3: Uruchom kontrolowany pilot

Zacznij od małego. Przetestuj automatyzację na ograniczonym przepływie pracy i śledź wyniki.

‍

Przykładowy program pilotażowy może dotyczyć przetwarzania faktur w finansach. Uruchom IA wraz z bieżącym procesem na miesiąc.

Śledź, ile faktur jest rozliczanych automatycznie, a ile nadal wymaga weryfikacji przez człowieka i jaki ma to wpływ na czas płatności.

Krok 4: Rozszerzenie na połączone przepływy pracy

Gdy pilotaż zakończy się sukcesem, należy rozszerzyć skalę na procesy obejmujące wiele systemów. Na tym etapie automatyzacja obsługuje ludzkie opóźnienia, wyjątki i zróżnicowane dane wejściowe przy niewielkim nadzorze.

To stopniowe wdrażanie pozwala utrzymać koszty pod kontrolą. Korzystanie z połączonych systemów i skalowanie do zmieniających się środowisk, podczas gdy wyniki pilotażowe dostarczają dowodów na dalsze inwestycje.

5 najlepszych narzędzi do inteligentnej automatyzacji

1. Botpress

Najlepsze dla: Zespołów tworzących automatyzacje, które pozostają aktywne między krokami i są kontynuowane po nadejściu nowych danych wejściowych, nawet jeśli przepływ pracy został uruchomiony wcześniej.

Ceny:

• Plan darmowy: Obejmuje podstawowy kreator, 1 bota i kredyt na sztuczną inteligencję w wysokości 5 USD.
• Plus: 89 USD/miesiąc - testowanie przepływu, routing, przekazywanie przez człowieka
• Team: 495 USD/miesiąc - SSO, współpraca, współdzielone śledzenie użycia

Botpress to platforma do tworzenia agentów AI, którzy działają w różnych systemach. Każdy agent działa jako ustrukturyzowany przepływ, który może zostać wznowiony z dowolnego punktu poprzez samodzielną ocenę zadania w oparciu o jego bieżący stan.

Agenty są tworzone za pomocą edytora wizualnego lub kodu. Każdy krok w przepływie wykonuje określoną operację - analizuje wiadomość, wywołuje zewnętrzny interfejs API, przetwarza dokument, czeka na ludzkie dane wejściowe lub wysyła wynik w dół.

Agent porusza się do przodu w oparciu o bieżące dane i utrzymuje kontekst wykonania przez cały czas. Łatwa konfiguracja typu "przeciągnij i upuść" pozwala przetestować monit, zmienić warunek lub zaktualizować logikę narzędzia, zachowując stabilność pozostałej części przepływu pracy.

Agenci śledzą, gdzie zadanie zostało przerwane, dzięki czemu można je wznowić później bez ponownego uruchamiania. Jeśli w trakcie wykonywania zadania brakuje wymaganej wartości, agent może zażądać jej bezpośrednio od użytkownika i kontynuować pracę po jej dostarczeniu.

Najważniejsze cechy:

• Przepływy pracy, które utrzymują stan i są wznawiane po opóźnieniach lub częściowych danych wejściowych
• Wbudowana możliwość żądania brakujących danych w trakcie przebiegu
• Obsługa plików strukturalnych i tabel w celu podejmowania decyzji opartych na wiedzy
• Zewnętrzne wywołania API i działania narzędzi wewnątrz przepływów agenta

2. LangChain

Najlepsze dla: Zespoły tworzące agentów AI, które potrzebują pełnej kontroli nad logiką, wykorzystaniem narzędzi i zachowaniem wykonawczym, napisanym bezpośrednio w kodzie.

Ceny:

• Developer: Bezpłatnie - 1 miejsce, 5000 śladów/miesiąc, szybkie zarządzanie, podstawowe narzędzia do śledzenia
• Plus: 39 USD/miesiąc za stanowisko - funkcje zespołowe, wyższe limity śledzenia, wdrożenie deweloperskie LangGraph
• Enterprise: Niestandardowe - samodzielna lub hybrydowa konfiguracja, SSO, wsparcie i skalowanie użytkowania

LangChain jest frameworkiem Pythona do tworzenia agentów, które uruchamiają logikę w oparciu o to, co obserwują w czasie wykonywania. Zamiast podążać za predefiniowanymi krokami, system ocenia kontekst, decyduje, jakie narzędzie wywołać, i wykonuje pętlę do momentu zakończenia zadania lub spełnienia warunku zatrzymania.

Korzystając z frameworka, użytkownicy definiują, w jaki sposób agenci rozumują, jakich narzędzi mogą używać i jak podejmować decyzje w oparciu o wyniki pośrednie. Agent nie zakłada pojedynczych danych wejściowych ani ustalonego wyniku - działa w kierunku celu poprzez interakcję z systemami zewnętrznymi i udoskonalanie swojego planu krok po kroku.

LangChain działa najlepiej, gdy automatyzacja wymaga elastycznej logiki. Przepływ może wymagać podjęcia decyzji, którą bazę danych zapytać, wyodrębnić nieustrukturyzowane dane wejściowe z dokumentu, a następnie uruchomić wiele prób, jeśli wynik nie spełnia określonego progu. 

Ponieważ jest on oparty na kodzie, nie nadaje się do szybkiego prototypowania. Daje jednak pełną kontrolę nad wyborem narzędzi i zachowaniem API, co jest niezbędne w złożonej automatyzacji o wysokiej stawce.

Kluczowe cechy:

• Logika agenta zdefiniowana w kodzie z pełną kontrolą nad planowaniem i ponawianiem prób
• Wykorzystanie narzędzia i zachowanie pamięci, które dostosowuje się w czasie wykonywania
• Obsługa ustrukturyzowanych danych wyjściowych, niestandardowych podpowiedzi i łączenia narzędzi w łańcuchy
• Natywna integracja z modelami językowymi, magazynami wektorowymi i interfejsami API

3. CrewAI

Najlepsze dla: Zespołów tworzących struktury automatyzacji wokół wielu agentów AI, którzy przyjmują różne role i koordynują zadania za pomocą jasnych, konwersacyjnych kroków.

Ceny: 

• Darmowa: $0/miesiąc - 50 egzekucji, 1 ekipa na żywo, 1 miejsce
• Podstawowa: 99 USD/miesiąc - 100 egzekucji, 2 ekipy na żywo, 5 miejsc
• Standard: 500 USD/miesiąc - 1000 egzekucji, 2 ekipy na żywo, nieograniczona liczba miejsc, 2 godziny wdrożenia

CrewAI to platforma Python do tworzenia przepływów pracy, które opierają się na więcej niż jednym agencie. Każdemu agentowi przypisana jest rola i odpowiedzialność - taka jak badacz, autor, recenzent lub kontroler - a agenci współpracują ze sobą, aby ukończyć proces.

Ten model "załogi" upraszcza logikę. Zamiast pisać jednego złożonego agenta, który obsługuje każde narzędzie i warunek, użytkownik może zdefiniować załogę, która dzieli pracę. Każdy agent ma własną pamięć, własne narzędzia i zdefiniowany sposób komunikowania się z innymi w systemie.

CrewAI obsługuje sekwencjonowanie i komunikację. Po rozpoczęciu przepływu agenci przekazują sobie zadania, aż do osiągnięcia celu. Proces jest przejrzysty, a przekazywane zadania są czytelne, co pomaga podczas debugowania lub dodawania nowych kroków.

Rozpoczęcie pracy jest łatwe. Role są zdefiniowane w pliku konfiguracyjnym, narzędzia to tylko funkcje Pythona, a wzorzec koordynacji sprawia, że złożona automatyzacja wydaje się lżejsza - zwłaszcza gdy rzeczy zmieniają się w trakcie działania.

Najważniejsze cechy: 

• Role agentów zdefiniowane przez zadania, dostęp do narzędzi i zasady komunikacji
• Działa jako załoga ze stanem przekazywanym między agentami, a nie jako pojedynczy łańcuch.
• Przejrzysta struktura konfiguracji do definiowania obowiązków i logiki przepływu

4. AutoGen

Najlepsze dla: Zespołów budujących automatyzacje, w których agenci muszą wymieniać się informacjami w trakcie działania i dostosowywać zachowanie w oparciu o interakcje tam i z powrotem.

AutoGen to wieloagentowy framework zbudowany wokół konwersacji - nie tylko między użytkownikiem a modelem, ale także między samymi agentami.

Działa to najlepiej, gdy automatyzacja wymaga od agentów weryfikacji wyników, podwójnego sprawdzenia założeń lub podjęcia decyzji, które narzędzie lub działanie ma sens w następnej kolejności.

Podobnie jak CrewAI, Autogen pozwala użytkownikom tworzyć grupy agentów, definiować ich role i konfigurować sposób ich interakcji. Agenci mogą odpowiadać sobie nawzajem za pomocą planów, kodu, wyników pośrednich lub pytań uzupełniających.

Ta konfiguracja jest przydatna, gdy właściwa odpowiedź nie jest znana z góry - na przykład wybór między interfejsami API, naprawienie błędu w wykonaniu lub przepisanie nieudanego planu działania. AutoGen obsługuje to wszystko poprzez przekazywanie komunikatów, a nie stałe reguły.

Kluczowe cechy:

• Komunikacja między agentami za pośrednictwem pętli komunikatów
• Planowanie i weryfikacja obsługiwane wewnątrz wątków konwersacji
• Obsługuje wykonywanie kodu, wywoływanie narzędzi i wstrzykiwanie kontekstu.
• Dobrze nadaje się do automatyzacji, w której wymagane jest monitorowanie w czasie wykonywania.

5. Zrobić

Najlepsze dla: Zespołów tworzących ustrukturyzowane automatyzacje z wywołaniami narzędzi, ścieżkami rozgałęzień i jasnym wglądem w to, jak dane przechodzą między krokami.

Ceny: 

• Open Source: Darmowy - zawiera pełny framework, licencja Apache 2.0
• Wersja Pro: Bezpłatnie - do 1000 rozmów/miesiąc z Rasa Pro
• Wzrost: Od 35 000 USD/rok - obejmuje Rasa Studio, wsparcie i usługi komercyjne

Make to platforma do automatyzacji bez użycia kodu, zbudowana wokół wizualnych scenariuszy. Każdy scenariusz składa się z modułów połączonych na kanwie, gdzie każdy moduł wykonuje pojedyncze zadanie - wysyłanie danych, przekształcanie treści, uruchamianie usługi lub wywoływanie modelu AI.

To, co sprawia, że Make ma znaczenie dla inteligentnej automatyzacji, to jego zdolność do zarządzania przepływami, które nie podążają ustaloną ścieżką. Scenariusze mogą wstrzymywać, rozgałęziać się, ponawiać próby lub czekać na dane wejściowe bez odrzucania wcześniejszych kroków. Dane wejściowe mogą być niekompletne, dostarczane poza kolejnością lub zmieniane w trakcie działania.

Interfejs w przejrzysty sposób prezentuje ruch danych i wykonywanie kroków. Awarie są identyfikowalne, dane wejściowe są widoczne w każdym punkcie, a logika pozostaje edytowalna nawet po wdrożeniu. Scenariusze mogą rosnąć w złożoności, nie stając się nieprzejrzystymi.

Make integruje się z szeroką gamą systemów zewnętrznych i obsługuje rozszerzenia za pomocą niestandardowych modułów. Nadaje się do przepływów pracy, w których wymagana jest kontrola, elastyczność i identyfikowalność w wielu narzędziach.

Kluczowe cechy:

• Wizualny kreator z rozgałęzieniami, planowaniem i ponawianiem prób
• Zobacz, które dane gdzie zostały przeniesione
• Wbudowana obsługa błędów dla niestabilnych lub opóźnionych wejść

Kluczowe elementy inteligentnej automatyzacji

Automatyzacja procesów robotycznych (RPA)

Zrobotyzowana automatyzacja procesów to warstwa wykonawcza, która naśladuje ludzkie działania w interfejsie cyfrowym - klikanie przycisków, otwieranie pliku, wprowadzanie danych lub kopiowanie wartości między systemami. 

Wiele starszych systemów - lub tych zaprojektowanych wyłącznie do obsługi przez człowieka za pośrednictwem ekranu - nie ma takiej możliwości. W takich przypadkach RPA działa poprzez obsługę oprogramowania w taki sam sposób, w jaki robiłaby to osoba, klikając menu i wypełniając pola, aby zadanie mogło zostać wykonane.

Duże modele językoweLLMs)

Gdy inteligentna automatyzacja musi zrozumieć instrukcje, opracować kolejne kroki lub wyjaśnić wyniki, duże modele językowe są komponentem, który to umożliwia. Dodają one zdolność do rozumowania poprzez proces i komunikowania wyników w jasnym języku.

W praktyce, LLMs mogą być odpowiedzialni za te konkretne role w procesie:

• Zrozumienie i podzielenie żądania na mniejsze kroki
  
• Wyciąganie odpowiednich danych lub kontekstu dla każdego kroku
  
• Zdecyduj, którego narzędzia lub systemu użyć w następnej kolejności.
  
• Generowanie jasnych, czytelnych dla człowieka odpowiedzi lub podsumowań w razie potrzeby.

Znalezienie najlepszych LLMs zależy od konfiguracji - czynniki takie jak prywatność danych, opcje integracji i złożoność przepływu pracy wpływają na to, który model będzie działał najlepiej w danym środowisku.

Uczenie maszynowe (ML)

Modele uczenia maszynowego w inteligentnym potoku automatyzacji obsługują bardziej szczegółowe zadania oparte na danych, które poprawiają zachowanie automatyzacji. Często działają one w tle, aby:

• Przewidywanie wyniku procesu lub klasyfikowanie przychodzących danych
  
• Wykrywanie anomalii, gdy proces zaczyna odbiegać od normy.
  
• Monitorowanie wydajności systemu w czasie w celu utrzymania dokładności i wydajności.

Modele ML mogą w ogóle nie obejmować LLMs lub przetwarzania języka naturalnego. Ich rolą jest zapewnienie automatyzacji lepszej świadomości i sygnałów decyzyjnych za pomocą liczb, aby mogła odpowiednio reagować w czasie rzeczywistym.

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)

Inteligentne przetwarzanie dokumentów to sposób, w jaki sztuczna inteligencja odczytuje nieustrukturyzowane pliki - od zeskanowanych formularzy po odręczne notatki - i przekształca je w dane, z których mogą korzystać systemy automatyzacji.

Etap IDP był historycznie jedną z najbardziej zasobochłonnych części inteligentnej automatyzacji, z każdym etapem analizowania niosącym ze sobą własną złożoność i koszt.

Aby dać wyobrażenie o tym, jak zmieniło się parsowanie dokumentów, oto szybkie porównanie tego, co było typowe w 2019 roku i tego, co będzie standardem w 2025 roku przy użyciu metod LLM:

‍

Koszty analizowania i obsługa formatów są oparte na ostatnich testach porównawczych przeprowadzonych przez LlamaIndex, w których przetestowano rozumienie dokumentów LLM w odniesieniu do zeskanowanych danych wejściowych, plików bogatych w układ i przypadków użycia wyszukiwania.

Integracje API i wykonywanie narzędzi

Interfejsy API umożliwiają różnym programom bezpośrednią wymianę informacji. W inteligentnej automatyzacji są one wykorzystywane do wykonywania działań, takich jak przesyłanie formularzy, planowanie wydarzeń, tworzenie biletów lub aktualizowanie rekordów.

Automatyzacja decyduje, co należy zrobić - często na podstawie przeanalizowanych dokumentów lub kroków zdefiniowanych przez RPA - a następnie wywołuje odpowiedni interfejs API w celu wykonania zadania. Po podjęciu działania proces jest kontynuowany bez udziału człowieka.

Niezależnie od tego, czy zadanie jest proste, czy dynamiczne, podstawowa idea jest taka sama: gdy automatyzacja wie, co powinno się wydarzyć, potrzebuje sposobu na działanie, a API zapewnia bezpieczny sposób na zrobienie tego, przy jednoczesnym zachowaniu zapisów do przyszłych przeglądów. 

Autoryzacja i bezpieczeństwo (OAuth, MCP)

Systemy automatyzacji działają na rzeczywistych kontach, uzyskują dostęp do wrażliwych narzędzi, dokonują aktualizacji w środowiskach na żywo, a co najważniejsze, reprezentują integralność w imieniu właściciela.

Oznacza to, że każdy krok wymaga odpowiedniego poziomu dostępu, a co ważniejsze, agent musi wiedzieć, kto (lub co) zrobił.

• OAuth (dostęp przyznany przez użytkownika): Używany, gdy automatyzacja musi działać w imieniu człowieka. Zapewnia tokeny o określonym czasie powiązane z uprawnieniami użytkownika.
  
• Tożsamość usługowa w stylu Model Context Protocol(maszyna-maszyna): Sposób bezpośredniego uwierzytelniania się maszyn, podobnie jak w przypadku cyfrowego identyfikatora, bez udziału człowieka. 

Dokładna konfiguracja zależy od środowiska i wymogów zgodności.

Jaka jest różnica między inteligentną automatyzacją a RPA?

Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) została stworzona z myślą o powtarzalności. Postępuje zgodnie z ustalonymi regułami, aby zautomatyzować zadania, takie jak kopiowanie danych między polami, przenoszenie plików lub wypełnianie formularzy. Boty te działają dobrze, gdy kroki są zawsze takie same, a dane wejściowe przewidywalne.

Inteligentna automatyzacja (IA), zamiast podążać za ustalonymi skryptami, wykorzystuje sztuczną inteligencję do dynamicznego reagowania, wybierając działania w oparciu o kontekst, obsługując przypadki brzegowe i koordynując narzędzia na wielu etapach.

Wyobraź sobie przetwarzanie faktury za pośrednictwem chatbota do planowania zasobów przedsiębiorstwa.

• Bot RPA pobiera sumy ze stałych pól i wrzuca je do systemu. Jeśli format ulegnie zmianie, nastąpi awaria.
  
• System IA czyta dokument, rozumie, co się w nim znajduje, zaznacza przypadki brzegowe i wybiera miejsce, do którego trafia - nawet jeśli układ jest nowy.

Podstawowa różnica: RPA wykonuje zadania, które są już zmapowane. IA wymyśla, jak je wykonać podczas działania.

Dodaj automatyzację AI do codziennych zadań

Większość firm ma już powtarzalne procedury - zatwierdzanie zamówień, aktualizowanie rekordów, przenoszenie plików. Problem polega na tym, że te procedury działają tylko wtedy, gdy każdy krok przebiega dokładnie tak, jak zaplanowano.

Agenci AI sprawiają, że te przepływy pracy są elastyczne. Mogą czekać na brakujące informacje, ponownie je odbierać, gdy coś się zmieni, i utrzymywać proces w ruchu, zamiast zmuszać zespół do rozpoczynania od nowa.

Nie musisz zastępować tego, co już masz. Sztuczna inteligencja nakłada się na obecne narzędzia, wkraczając tylko wtedy, gdy jest to konieczne, podczas gdy reszta procesu działa płynnie.

Zacznij budować już dziś - to nic nie kosztuje.