- Inteligentna automatyzacja procesów (IPA) łączy RPA z narzędziami sztucznej inteligencji, takimi jak uczenie maszynowe i NLP, pozwalając systemom obsługiwać nieuporządkowane dane wejściowe, interpretować kontekst i podejmować decyzje wykraczające poza sztywne reguły.
- IPA zwiększa wydajność poprzez ograniczenie pracy ręcznej, dostosowanie do zmieniających się danych wejściowych i poprawę przejrzystości, dzięki czemu idealnie nadaje się do zadań takich jak analizowanie dokumentów, przepływy pracy w wielu systemach i przekierowywanie biletów.
- Pomyślne wdrożenie IPA rozpoczyna się od mapowania procesów, identyfikacji punktów decyzyjnych, łączenia systemów i utrzymywania niewielkiego zakresu, aby udowodnić wartość przed skalowaniem.
- Najlepsze narzędzia IPA obejmują Make, Zapier, Tidio i n8n, pomagając integrować aplikacje i automatyzować działania, podczas gdy zaawansowane platformy umożliwiają bardziej elastyczne przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji.
Tradycyjna automatyzacja działa najlepiej, gdy proces jest dobrze zdefiniowany, a dane wejściowe mają spójny format. Jednak większość operacji biznesowych nie przebiega w tak czysty sposób.
W praktyce przepływy pracy załamują się, gdy brakuje danych, żądania są niejasne lub warunki zmieniają się w trakcie.
Systemy oparte na regułach postępują zgodnie z instrukcjami, ale nie mogą się dostosować, gdy zmienia się środowisko.
Inteligentna automatyzacja procesów (IPA) idzie dalej, łącząc automatyzację z chatbotami korporacyjnymi, które pomagają zrozumieć nieuporządkowane przepływy pracy. Boty te interpretują naturalne dane wejściowe, rozwiązują rozbieżności między systemami i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym.
Czym jest inteligentna automatyzacja procesów (IPA)?
Inteligentna automatyzacja procesów (IPA) łączy zrobotyzowaną automatyzację procesów (RPA) ze sztuczną inteligencją (AI), analityką i logiką decyzyjną w celu tworzenia przepływów pracy, które mogą zrozumieć, dostosować się i działać bez udziału człowieka.
IPA, nazywana czasem inteligentną automatyzacją, hiper-automatyzacją lub cyfrową automatyzacją procesów, wykracza poza tradycyjne boty oparte na regułach.
Wykorzystuje technologie takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i eksploracja procesów do obsługi nieustrukturyzowanych danych, interpretowania kontekstu i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
Inteligentna automatyzacja procesów a zrobotyzowana automatyzacja procesów
Terminy inteligentna automatyzacja procesów (IPA) i zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) są często używane zamiennie, ale służą różnym celom.
RPA została zaprojektowana do obsługi powtarzalnych, opartych na regułach zadań, w których dane wejściowe są spójne, a kroki wstępnie zdefiniowane - takich jak kopiowanie danych między systemami lub przetwarzanie ustrukturyzowanych formularzy.
IPA opiera się na tym, dodając sztuczną inteligencję do stack automatyzacji. Umożliwia ona systemom obsługę nieustrukturyzowanych danych wejściowych, ocenę warunków w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji w oparciu o kontekst.
Dzięki temu nadaje się do przepływów pracy, których nie można uchwycić w prostym skrypcie - gdzie kroki zależą od tego, co system widzi, a nie tylko od tego, co mu powiedziano.
Kluczowe korzyści płynące z inteligentnej automatyzacji procesów
Automatyzacja działa tylko wtedy, gdy jest w stanie poradzić sobie ze złożonością rzeczywistych procesów biznesowych. Większość botów opartych na regułach ulega awarii, gdy dane wejściowe są różne lub kroki nie są zgodne z przewidywalnym wzorcem.
IPA zapewnia zespołom bardziej elastyczną i skalowalną warstwę automatyzacji. Jest stworzona do obsługi dynamicznych danych wejściowych i podejmowania decyzji.
Zmniejsza wysiłek manualny na dużą skalę
Tradycyjna automatyzacja często wymaga ścisłego nadzoru. Zespoły nadal spędzają czas na sprawdzaniu wyjątków, rozwiązywaniu niezgodności danych i zarządzaniu zadaniami, które wykraczają poza skrypt.
IPA ogranicza ten nadzór. Może interpretować żądania zgodnie z regułami biznesowymi i wykonywać działania bez konieczności interwencji człowieka na każdym etapie.
Niektóre firmy współpracują z agencjami AI przy projektowaniu tych przepływów pracy. Partnerzy ci koncentrują się na upewnieniu się, że systemy są stabilne, wydajne i dostosowane do rzeczywistych operacji biznesowych.
Dostosowuje się do zmieniających się danych wejściowych i kontekstu
Tradycyjne boty polegają na spójnym formatowaniu. Nawet niewielka zmiana, taka jak literówka lub nowy układ dokumentu, może przerwać proces.
IPA radzi sobie ze zmiennością. Odczytuje dane wejściowe, rozumie intencje i odpowiada - nawet jeśli struktura nie jest idealna. Dzięki temu jest bardziej niezawodna w codziennym użytkowaniu, gdzie żądania nie zawsze są zgodne z tym samym wzorcem.
Zwiększa przejrzystość operacji
Automatyzacja oparta na regułach często zawodzi bez kontekstu. Trudno jest zrozumieć, co się stało, gdzie to się stało lub co spowodowało awarię.
Staje się to większym problemem w systemach wieloagentowych, w których różni agenci działają równolegle lub sekwencyjnie. Bez widoczności trudno jest śledzić interakcje lub utrzymywać niezawodną wydajność między agentami.
IPA poprawia obserwowalność poprzez rejestrowanie każdego kroku w procesie. Ten poziom szczegółowości jest szczególnie przydatny podczas oceny systemów wieloagentowych, pomagając zespołom wyizolować problemy i udoskonalić sposób współpracy agentów.
Jak działa inteligentna automatyzacja procesów?
Inteligentna automatyzacja procesów łączy zdarzenia, dane, decyzje i działania w ramach jednego zautomatyzowanego przepływu. Każdy krok jest obsługiwany przez agenta AI, który rozumie, co się dzieje i wie, co robić dalej, nawet jeśli dane wejściowe są nieuporządkowane lub niekompletne.
Aby zobaczyć, jak IPA działa w praktyce, przyjrzyjmy się typowemu przepływowi pracy w handlu elektronicznym: obsłudze żądania zwrotu.
Zamiast przekierowywać wszystko przez agentów wsparcia, można zautomatyzować proces od początku do końca za pomocą agenta AI - takiego, który wie, jak interpretować dane wejściowe, decydować o kolejnych krokach i działać w różnych narzędziach.
Krok 1: Zdarzenie wyzwalające rozpoczyna proces
Klient wypełnia formularz żądania zwrotu lub wysyła wiadomość z prośbą o zwrot towaru. Wiadomość ta aktywuje obieg zwrotów.
Agent odbiera go natychmiast, nie czekając na ręczną selekcję.
Krok 2: Agent AI analizuje informacje
Agent skanuje wiadomość lub formularz, aby uzyskać kluczowe informacje, takie jak numer zamówienia, nazwa produktu, powód zwrotu i identyfikator klienta.
W przypadku nieustrukturyzowanych wiadomości wykorzystuje duże modele językoweLLMs) do interpretowania intencji i identyfikowania prawidłowej kolejności.
Krok 3: Agent AI decyduje o następnym kroku
Korzystając z reguł biznesowych i zasad dotyczących zwrotów, agent sprawdza, czy produkt kwalifikuje się do zwrotu i jakiego rodzaju jest to zwrot, np. zwrot pieniędzy lub kredyt sklepowy.
Natychmiast podejmuje decyzję, powielając to, co zwykle robi przedstawiciel pomocy technicznej.
Krok 4: Agent AI wykonuje działania w różnych systemach
Po podjęciu decyzji agent:
- Aktualizuje status zamówienia
- Tworzy etykietę zwrotną
- Wysyła instrukcje do klienta
- Powiadamia magazyn
Wszystko odbywa się w ramach połączonych systemów, bez przekazywania zadań między zespołami.
Krok 5: Agent AI rejestruje wyniki
Każdy krok jest rejestrowany, od początkowego żądania do ostatecznej odpowiedzi. Zapisy te trafiają do pulpitów nawigacyjnych i systemów alertów, umożliwiając śledzenie procesu.
Jeśli sprawa wymaga ręcznego przeglądu, jest eskalowana z pełnym kontekstem do dalszych działań.
Przypadki użycia dla inteligentnej automatyzacji procesów
Podczas gdy wiele uwagi poświęca się przypadkom użycia chatbotów, niektóre z najbardziej wpływowych automatyzacji mają miejsce za kulisami - w przepływach pracy, które napędzają decyzje, działania i działania następcze.
Inteligentna automatyzacja procesów sprawdza się tam, gdzie przepływy pracy są zbyt złożone dla reguł, ale zbyt powtarzalne, aby pozostać ręcznymi.
Jeśli Twój zespół ma do czynienia z nieprzewidywalnymi danymi wejściowymi, fragmentarycznymi narzędziami lub powtarzającymi się decyzjami, które wciąż wymagają ludzkiej weryfikacji, IPA może Ci pomóc.
Przetwarzanie nieustrukturyzowanych dokumentów i formularzy
Boty oparte na regułach szybko ulegają awariom podczas obsługi nieuporządkowanych danych wejściowych. Wiele dokumentów biznesowych - takich jak faktury, reklamacje, umowy lub pakiety onboardingowe - zawiera nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane dane, które nie mają spójnego formatu.
Agenci IPA radzą sobie z tym za pomocą optycznego rozpoznawania znaków (OCR) i przetwarzania języka naturalnego (NLP):
- Wyodrębnianie sum z paragonów
- Analizowanie klauzul umownych
- Weryfikacja tożsamości na podstawie zeskanowanych formularzy
Po zinterpretowaniu danych system może na nich działać bez nadzoru człowieka. Odblokowuje to kompleksowe przepływy pracy w narzędziach takich jak chatbot HR obsługujący formularze pracowników lub chatbot obsługi klienta, który otrzymuje żądania wsparcia oparte na dokumentach.
Automatyzacja wieloetapowych przepływów pracy w różnych systemach
Procesy takie jak onboarding czy obsługa zwrotów nie odbywają się w jednym systemie. Zazwyczaj obejmują one CRM, wewnętrzne bazy danych, platformy planowania i narzędzia do powiadamiania. Każdy komponent dodaje własną warstwę zależności.
Agenci IPA zarządzają przepływem krok po kroku. Oceniają dane wejściowe, podejmują decyzję na podstawie kontekstu i wykonują akcję w ramach połączonych systemów.
Logika pozostaje nienaruszona, bez polegania na ręcznym routingu lub delikatnych obejściach.
Sprawia to, że IPA jest idealnym silnikiem stojącym za przepływem pracy, takim jak chatbot do rezerwacji spotkań. Podczas gdy interfejs zbiera podstawowe dane wejściowe, system obsługuje sprawdzanie dostępności, planuje spotkania, wysyła potwierdzenia i aktualizuje narzędzia zaplecza.
Routing zgłoszeń do pomocy technicznej na podstawie intencji wiadomości
Kolejki wsparcia często się zapychają, ponieważ wiadomości przychodzą niejasne. Klienci nie zawsze postępują zgodnie z czystym formatem, a większość systemów nie jest w stanie zrozumieć, o co tak naprawdę pytają.
Agenci IPA radzą sobie z tym, interpretując wiadomość, identyfikując kluczowe szczegóły i określając właściwe działanie.
Mogą ocenić pilność i przekazać zgłoszenie do odpowiedniego systemu lub zespołu bez konieczności udziału człowieka.
To właśnie sprawia, że systemy biletowe AI są bardziej skalowalne. Bilety są wzbogacane o kontekst i kierowane we właściwe miejsce.
Zasilanie samoobsługi w portalach wewnętrznych
Zespoły wewnętrzne często spędzają czas czekając na zatwierdzenia lub odpowiedzi, które nie wymagają udziału człowieka. Opóźnienia te wynikają zazwyczaj z niejasnej odpowiedzialności lub powolnych procesów ręcznych.
IPA sprawia, że portale wewnętrzne są bardziej użyteczne. Rozumie, czego potrzebuje użytkownik, łączy się z systemami zaplecza i bezpośrednio wykonuje zadanie, a wszystko to za pośrednictwem jednego interfejsu, który eliminuje niepotrzebne cofanie się.
Działa to niezwykle dobrze, ponieważ te przepływy pracy są skalowalne w wielu kanałach i wśród wielu użytkowników, przy jednoczesnym zachowaniu przejrzystych zapisów każdej interakcji.
5 najlepszych programów do inteligentnej automatyzacji procesów
Gdy jesteś gotowy, aby wyjść poza automatyzację opartą na regułach, wybór odpowiedniego oprogramowania ma kluczowe znaczenie.
Jeśli automatyzujesz nieuporządkowane przepływy pracy, takie jak zwroty, onboarding, triage lub przekierowywanie biletów, platformy te zapewniają podstawowe elementy.
1. Botpress
Botpress został stworzony dla zespołów, które chcą mieć kontrolę nad sposobem działania automatyzacji. Pozwala definiować agentów, którzy nie tylko przestrzegają reguł - podejmują decyzje na podstawie danych wejściowych, pamięci i kontekstu w czasie rzeczywistym.
.webp)
Możesz tworzyć przepływy, które weryfikują kwalifikowalność zwrotu, interpretują żądania zwrotu lub aktualizują rekordy w różnych systemach. Każdy agent może korzystać z reguł, LLMs lub logiki decyzyjnej, a wszystko działa w sieci, Slack, WhatsApp i nie tylko, bez powielania wysiłków.
Jest to idealne rozwiązanie do tworzenia inteligentnych przepływów pracy, które obejmują zmienne dane wejściowe, wyzwalacze API i rzeczywiste wyniki operacyjne.
Kluczowe cechy:
- Wizualny kreator agentów AI z logiką przepływu, pamięcią i warunkami
- Działa w wielu kanałach i integruje się z narzędziami backendowymi
- Obsługa wywołań API w czasie rzeczywistym, dynamicznego routingu i niestandardowych akcji
Ceny:
- Darmowy plan z kredytami AI opartymi na zużyciu
- Plus: 89 USD/miesiąc za przekazywanie agentów na żywo i testowanie przepływu.
- Team: 495 USD/miesiąc ze współpracą, SSO i kontrolą dostępu
- Przedsiębiorstwo: Niestandardowe
2. Make (dawniej Integromat)
Make został zaprojektowany do łączenia aplikacji bez pisania kodu. Zapewnia wizualną kanwę, na której można tworzyć wieloetapowe scenariusze - idealne dla IPA, gdy automatyzujesz działania między narzędziami.
.webp)
Świetnie sprawdza się w przepływach pracy, w których jeden system musi reagować na coś w innym - na przykład synchronizując CRM z systemem zamówień lub odpowiadając na formularz wsparcia za pomocą akcji warunkowych.
Nie zapewnia kontekstu na poziomie agenta ani podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję, ale w przypadku integracji i wyzwalaczy na poziomie procesu jest szybki i elastyczny.
Kluczowe cechy:
- Kreator przepływu pracy typu "przeciągnij i upuść" dla setek aplikacji
- Logika warunkowa, planowanie, analizowanie danych i webhooki
- Obsługuje złożone rozgałęzienia i wieloetapowe przepływy
Ceny:
- Bezpłatnie: 1 000 operacji/miesiąc
- Rdzeń: 9 USD/miesiąc
- Plany Pro i Teams dla większego wykorzystania i zaawansowanej kontroli
3. Zapier
Zapier jest najlepszy, gdy chcesz szybko połączyć narzędzia i nie potrzebujesz skomplikowanych rozgałęzień. Nie jest to pełna warstwa orkiestracji - ale obsługuje przekazywanie danych między chatbotem a CRM, harmonogramem lub bazą danych przy zerowym kodzie.
.webp)
W przypadku IPA Zapier świetnie nadaje się do przekształcania zinterpretowanych intencji w działania backendowe. Nie zajmuje się "myśleniem", ale łączy system myślenia z narzędziami, które wykonują pracę.
Kluczowe cechy:
- Ponad 6000 integracji
- Wyzwalacze z chatbotów, formularzy lub webhooków
- Łatwa konfiguracja dla zespołów bez wsparcia inżynieryjnego
Ceny:
- Bezpłatnie: 100 zadań/miesiąc
- Starter: 19,99 USD/miesiąc
- Professional: 49 USD/miesiąc za zaawansowane funkcje
4. Tidio
Tidio to platforma czatu na żywo z wbudowaną automatyzacją. Nie jest to pełna platforma IPA, ale świetnie nadaje się do automatyzacji zadań związanych z obsługą klienta, takich jak routing, zbieranie danych wejściowych lub odpowiadanie na zapytania pomocy technicznej.
Obsługuje odpowiedzi AI, przepływy warunkowe i przekazywanie backendu - dzięki czemu jest przydatny do automatyzacji decyzji na poziomie powierzchni. Dla małych zespołów operacyjnych lub małych i średnich firm jest to łatwe miejsce do rozpoczęcia.
Kluczowe cechy:
- Oparty na sztucznej inteligencji czat na żywo z szablonami automatyzacji
- Routing Chat , obsługa formularzy i integracje CRM
- Asystent GPT dla elastycznych odpowiedzi
Ceny:
- Darmowa: podstawowy czat i automatyzacja
- Starter: 29 USD/miesiąc
- Plus: Funkcje AI i synchronizacja CRM
5. n8n
n8n to platforma automatyzacji przepływu pracy o otwartym kodzie źródłowym, która zapewnia pełną kontrolę nad logiką, wyzwalaczami i integracjami. W przeciwieństwie do Zapier czy Make, jest ona samohostowalna i pozwala na pisanie kodu w razie potrzeby.
Dzięki temu jest to idealne rozwiązanie dla zespołów z zasobami technicznymi, którym zależy na elastyczności i prywatności. Możesz uruchamiać agentów IPA, łączyć się z interfejsami API i przetwarzać ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane - wszystko w ramach konfigurowalnych przepływów pracy.
Kluczowe cechy:
- Edytor wizualny z obsługą węzłów kodu
- Webhooki, harmonogramy, rozgałęzienia warunkowe
- Hostuj samodzielnie lub skorzystaj z oferty w chmurze
Ceny:
- Bezpłatnie: na własnym hostingu
- Cloud Basic: 20 USD/miesiąc
- Pro: 50 USD/miesiąc z funkcjami zespołowymi
Jak wdrożyć inteligentną automatyzację procesów
Zrozumienie inteligentnej automatyzacji procesów to jedno. Wprowadzenie jej w życie wymaga skupienia, planowania i odpowiedniego punktu wyjścia.
Większość zespołów nie zmienia wszystkiego od razu. Zaczynają od procesu, który często się psuje - czegoś, co jest widoczne, powtarzalne i nadal zależy od interwencji człowieka.
Weźmy przykład:
Współpracujesz z zespołem ds. obsługi klienta, który ręcznie obsługuje zwroty.
Przepływ pracy opiera się na przesyłaniu formularzy, wyszukiwaniu danych w różnych systemach i przestrzeganiu określonych reguł biznesowych w celu zatwierdzenia lub odrzucenia żądania.
Jest to powolne, łatwe do zepsucia i kosztowne w skalowaniu. To właśnie tutaj pasuje inteligentna automatyzacja procesów.
1. Zacznij od jednego przepływu pracy, który powoduje wąskie gardła
Dobrym przykładem jest proces zatwierdzania zwrotów. Wnioski przychodzą, ale są niespójne. Niektóre zawierają numery zamówień, inne nie. Agenci muszą śledzić szczegóły, weryfikować kwalifikowalność i ręcznie stosować logikę biznesową.
To tarcie sprawia, że jest to idealny kandydat do inteligentnej automatyzacji - logika jest jasna, ale dane wejściowe różnią się na tyle, że boty oparte na regułach mogą się pomylić.
2. Mapowanie kompleksowego przepływu, w tym wyjątków
Dokumentuj sposób działania procesu. Śledź, w jaki sposób przychodzą wnioski o zwrot pieniędzy, skąd agenci pobierają informacje, jakie decyzje podejmują i jakie działania podejmują.
Upewnij się, że uwzględniasz typowe wyjątki: brakujące dane, niejasne powody zwrotu lub rozbieżności między informacjami o zamówieniu a polityką zwrotów.
To właśnie w takich sytuacjach musi wkroczyć inteligentna automatyzacja.
3. Określenie, gdzie podejmowane są decyzje
Poszukaj punktów, w których człowiek interpretuje dane wejściowe lub stosuje ocenę. W przepływie pracy zwrotu może to być odczytanie powodu klienta, sprawdzenie go pod kątem reguł zwrotu i podjęcie decyzji między zwrotem, kredytem sklepowym lub odrzuceniem.
Każda z tych decyzji może być obsługiwana przez agenta AI, o ile logika jest zdefiniowana, a dane są dostępne.
4. Podłącz narzędzia zasilające akcję
Po podjęciu decyzji system musi zaktualizować status zamówienia, powiadomić klienta, wystawić etykietę lub uruchomić płatność.
Aby to zautomatyzować, potrzebna jest platforma, która łączy się z tymi narzędziami i niezawodnie koordynuje działania. Może to być warstwa orkiestracji agentów lub framework automatyzacji z obsługą integracji.
5. Testowanie, monitorowanie, ulepszanie
Po zautomatyzowaniu procesu zwrotów należy śledzić jego wydajność. Sprawdź, które przypadki są obsługiwane poprawnie, a gdzie system ma trudności. Wykorzystaj te informacje zwrotne do udoskonalenia logiki decyzyjnej i poprawy niezawodności.
Systemy IPA są dynamiczne. Im więcej przypadków brzegowych można przechwycić i obsłużyć, tym silniejszy i bardziej skalowalny staje się przepływ pracy.
Najczęstsze wyzwania związane z wdrażaniem IPA
Inteligentna automatyzacja procesów może zapewnić dobre wyniki - ale osiągnięcie ich wymaga czegoś więcej niż tylko możliwości technicznych.
Większość przeszkód wynika ze sposobu, w jaki organizacje strukturyzują swoje procesy, przypisują odpowiedzialność i dostosowują automatyzację do wyników.
Słaba gotowość procesów i danych
Automatyzacja działa najlepiej, gdy procesy są spójne. Jednak w wielu organizacjach przepływy pracy są nieudokumentowane lub obsługiwane w różny sposób przez różne zespoły. Dane często znajdują się w rozłącznych systemach lub różnią się formatem, co utrudnia tworzenie stabilnej automatyzacji.
Przed wprowadzeniem inteligentnej automatyzacji procesów należy poświęcić trochę czasu na zmapowanie tego, jak dany proces obecnie działa. Udokumentuj dane wejściowe, znane wyjątki, zależności narzędzi i punkty, w których nadal wymagana jest interwencja człowieka.
Nadmierne komplikowanie początkowych implementacji
Zespoły często próbują zautomatyzować zbyt wiele, zbyt wcześnie. Gdy początkowe wdrożenie obejmuje kilka systemów lub zawiera przypadki brzegowe od samego początku, zwiększa to ryzyko opóźnień lub niepowodzenia uruchomienia.
Zamiast tego zacznij od pojedynczego procesu, który ma jeden wyraźny punkt decyzyjny i wymierne wyniki. Udowodnij wartość na wczesnym etapie, koncentrując się na zakresie.
Brak wyraźnej własności lub długoterminowej wizji
Inteligentne systemy automatyzacji procesów to adaptacyjne i ewoluujące projekty. Bez zespołu lub osoby odpowiedzialnej za wydajność, logikę i konserwację, system często staje się przestarzały lub źle dopasowany.
Od samego początku należy przypisać bieżącą odpowiedzialność. Ktoś musi śledzić, jak działa automatyzacja, co się psuje i gdzie potrzebne są poprawki.
Niedopasowanie celów biznesowych do logiki automatyzacji
Nie każdy proces warto automatyzować - i nie każda automatyzacja generuje wartość. Czasami logika odzwierciedla to, co jest technicznie możliwe, ale nie to, czego faktycznie wymaga biznes.
Aby tego uniknąć, należy projektować przepływy pracy we współpracy z osobami, które z nich korzystają. Obejmuje to zespoły wsparcia, liderów operacyjnych i właścicieli produktów.
Gdy automatyzacja jest dostosowana do rzeczywistych potrzeb, jest znacznie bardziej prawdopodobne, że przyniesie trwałe rezultaty.
Wprowadź IPA do swojego przepływu pracy już dziś
IPA działa najlepiej, gdy jest dodawana do już uruchomionych przepływów pracy - obsługi triage, zatwierdzania zwrotów, przetwarzania dokumentów, wewnętrznego routingu lub planowania żądań.
Dzięki platformom takim jak Botpress można tworzyć agentów, którzy decydują, co robić, łączą się z narzędziami zewnętrznymi, obsługują nieustrukturyzowane dane wejściowe i działają w kanałach takich jak Internet, Slack, WhatsApp lub narzędzia wewnętrzne.
Niezależnie od tego, czy zastępujesz kruche skrypty, czy skalujesz istniejące przepływy, IPA zapewnia strukturę do automatyzacji rzeczywistej pracy, a nie tylko powtarzalnych zadań.
Zacznij od małego. Zbuduj coś użytecznego. Wyślij to szybko.
Często zadawane pytania
Czym IPA różni się od zarządzania procesami biznesowymi (BPM)?
BPM polega bardziej na mapowaniu i optymalizacji procesów biznesowych, podczas gdy IPA polega na faktycznej automatyzacji tych procesów za pomocą agentów AI, którzy mogą myśleć i działać samodzielnie.
Czy IPA może całkowicie zastąpić pracowników, czy tylko zmniejszyć ich obciążenie pracą?
IPA polega na ograniczeniu powtarzalnych, nudnych czynności, aby ludzie mogli skupić się na tym, co ważne. IPA nie zastępuje ludzi, ale ułatwia im pracę.
Jakiego rodzaju modele uczenia maszynowego są zazwyczaj wykorzystywane w IPA?
IPA często wykorzystuje modele takie jak drzewa decyzyjne, modele języka naturalnego (np. GPT lub BERT) i klasyfikatory do zadań takich jak wykrywanie intencji lub parsowanie dokumentów.
Czy IPA ma znaczenie tylko dla dużych przedsiębiorstw, czy też małe i średnie firmy również mogą na tym skorzystać?
Małe i średnie firmy mogą czerpać korzyści z IPA, zwłaszcza gdy brakuje im czasu lub pracowników. Pomaga małym zespołom wybić się ponad przeciętność, automatyzując czynności, które w przeciwnym razie wykonywałyby ręcznie.
Jakiego rodzaju dane są potrzebne do skutecznego trenowania lub konfigurowania modeli IPA?
Głównie przykłady rzeczywistych danych wejściowych, takich jak e-maile, czaty, formularze lub dzienniki, oraz jasne reguły biznesowe lub wyniki powiązane z tymi danymi wejściowymi. Im bardziej rzeczywiste (i nieuporządkowane) dane, tym inteligentniejszy staje się system.
.png)
