Narzędzia do automatyzacji bez użycia kodu dla codziennych przepływów pracy

Automatyzacja oparta na monitach

Przepływ pracy oparty na podpowiedziach wykorzystuje pisemne instrukcje do kierowania zachowaniem automatyzacji. Zamiast łączyć kroki za pomocą formularzy lub węzłów typu "przeciągnij i upuść", użytkownik pisze monit w języku naturalnym, który opisuje, co powinna zrobić automatyzacja. 

Na przykład podpowiedź może brzmieć: "Podsumuj to wydarzenie w jednym zdaniu i zapytaj użytkownika, czy chce dodać je do swojego kalendarza".

Pojedynczy monit może zastąpić wiele gałęzi logicznych, zwłaszcza gdy odpowiedź musi brzmieć naturalnie lub zmieniać się w zależności od sytuacji. 

Te przepływy pracy często znajdują się wewnątrz większej automatyzacji, w której monit obsługuje elastyczne myślenie, a inne kroki obsługują następujące po nim działania.

Automatyzacja od wyzwalacza do działania

Automatyzacje aplikacji oparte na wyzwalaczach to najprostsze rodzaje automatyzacji - zbudowane wokół pojedynczego zdarzenia powodującego pojedynczą akcję. Coś w stylu: "Kiedy wydarzy się to, zrób to".

Narzędzia takie jak Zapier lub IFTTT udostępniają użytkownikom funkcje typu trigger-to-action, często za pośrednictwem interfejsów typu "przeciągnij i upuść".

Automatyzacja oparta na wyzwalaczach jest idealna do automatyzacji powtarzalnych prac administracyjnych, takich jak rejestrowanie przesłanych formularzy, wysyłanie zaproszeń do kalendarza lub aktualizowanie arkusza kalkulacyjnego. Często jednak brakuje im logiki rozgałęzień lub pamięci, co oznacza, że łatwo się psują, jeśli dane wejściowe ulegną zmianie lub przepływ pracy się rozrośnie.

Wieloetapowa automatyzacja logiczna

Wieloetapowa automatyzacja logiczna zbudowana jest z łańcucha zdefiniowanych kroków: wyzwalaczy, warunków, akcji i transformacji danych. Każdy krok przebiega w kolejności i zależy od wyniku poprzedniego.

Typowy przepływ pracy może rozpoczynać się od wyzwalacza przesłania formularza, po którym następuje warunek sprawdzający określone pole, akcja wysyłająca wiadomość e-mail lub aktualizująca rekord oraz stan opóźnienia lub oczekiwania, który wstrzymuje działanie do momentu wystąpienia innego zdarzenia.

Struktura ta obsługuje logikę rozgałęzień, pętle, filtry i obsługę błędów. Pozwala automatyzacji reagować w różny sposób w zależności od otrzymanych danych wejściowych lub stanu danych na każdym etapie.

Wieloetapowa automatyzacja logiczna najlepiej nadaje się do przepływów pracy, które obejmują ustrukturyzowane decyzje, powtarzające się operacje i koordynację między wieloma systemami.

Automatyzacja oparta na procesach

Automatyzacja oparta na procesach ma ustaloną strukturę z jasno określonymi etapami. Każde zadanie przechodzi przez sekwencję - taką jak "Przesłane", "Sprawdzone", "Zatwierdzone" i "Ukończone" - z regułami, które kontrolują, kiedy i jak postępuje.

Każdy etap zawiera pola formularza, przypisania i warunki. Krok może wymagać zatwierdzenia przez menedżera, wymuszać obowiązkowe pola lub wyzwalać powiadomienie, gdy zmieni się status. Cały proces pozostaje widoczny od końca do końca, ze śledzeniem każdego przejścia.

Ten rodzaj automatyzacji działa najlepiej w przypadku powtarzalnych operacji wewnętrznych - takich jak wdrażanie, zaopatrzenie, wnioski prawne lub śledzenie problemów IT - gdzie te same kroki są wykonywane w tej samej kolejności za każdym razem.

Automatyzacja oparta na procesach zapewnia spójność i kontrolę bez konieczności pisania lub utrzymywania skryptów.

1. Wyzwalacz uruchamia przepływ pracy

Każda automatyzacja zaczyna się od wyzwalacza - zdarzenia, które wprawia wszystko w ruch. Może to być przesłanie formularza, kliknięcie przycisku, nowy wpis w bazie danych lub rezerwacja dokonana w narzędziu kalendarza.

W miarę jak narzędzia stają się coraz bardziej inteligentne, integracje, takie jak rezerwacje kalendarza lub wiadomości od użytkowników, stają się częścią inteligentnej automatyzacji procesów, w której decyzje i logika są podejmowane automatycznie na podstawie aktualnych danych.

Ale na platformach bez kodu wyzwalacze są zwykle wstępnie zbudowanymi nasłuchiwaczami webhook . Wybierasz zdarzenie, łączysz aplikację (np. Calendly dla bota rezerwującego spotkania), a platforma zajmuje się resztą. Do podłączenia narzędzia wymagany jest jedynie klucz API lub token.

W tym przykładzie zielony wyzwalacz Start nasłuchuje wiadomości od użytkowników, podczas gdy fioletowy wyzwalacz Calendly Event nasłuchuje nowej rezerwacji. Po wyzwoleniu któregokolwiek z tych zdarzeń rozpoczyna się automatyzacja.

2. Warunki określają, co stanie się później

Po uruchomieniu wyzwalacza warunki określają, co stanie się dalej. Działają one jak filtry logiczne, które prowadzą przepływ różnymi ścieżkami w zależności od otrzymanych danych.

Reguły są konfigurowane za pomocą rozwijanych list lub wyrażeń, zamiast pisania instrukcji if/else.

Warunki są niezbędne do tworzenia przepływów pracy z uwzględnieniem kontekstu. Umożliwiają one segmentowanie odpowiedzi, kierowanie do różnych narzędzi lub pomijanie kroków w oparciu o zachowanie użytkownika lub wartości wejściowe.

Tutaj użytkownik jest pytany, czego szuka: Najczęściej zadawanych pytań czy nadchodzących wydarzeń. Na podstawie tego wyboru przepływ pracy dzieli się na różne gałęzie logiczne - każda obsługiwana przez oddzielny przepływ podrzędny.

3. Działania wykonywane wewnątrz połączonych narzędzi

Akcje są tym, co robi automatyzacja - wysyłanie wiadomości, aktualizowanie rekordów, wywoływanie interfejsów API lub generowanie odpowiedzi AI. W środowisku bez kodu akcje są konfigurowane wizualnie poprzez połączenie każdej z nich z komunikatem lub danymi, od których zależy. 

Interakcje między narzędziami są typowe dla automatyzacji przepływu pracy AI, gdzie boty reagują i dostosowują się w oparciu o kontekst w czasie rzeczywistym. W tym przypadku jedna akcja wykorzystuje sztuczną inteligencję do podsumowania wydarzenia w kalendarzu. Inna wysyła to podsumowanie do użytkownika za pośrednictwem węzła wiadomości. 

4. Dane są automatycznie przenoszone między krokami

Platformy automatyzacji bez użycia kodu automatycznie obsługują przepływ danych. Gdy użytkownik przesyła dane wejściowe, wybiera opcję lub uruchamia zdarzenie, informacje te stają się dostępne dla każdego kolejnego kroku.

W tym przepływie pracy szczegóły, takie jak wybrana lokalizacja, adres e-mail użytkownika i dane wydarzenia Calendly , są przenoszone dalej. Są one wykorzystywane do personalizacji zbierania formularzy i kierowania logiką warunkową.

5. Przepływ pracy kończy się lub zapętla zgodnie z logiką

Każda automatyzacja osiąga punkt, w którym albo kończy zadanie, zatrzymuje się, aby na coś poczekać, albo przenosi kontrolę.

W niektórych przepływach oznacza to wysłanie wiadomości i zamknięcie pętli. W innych może to obejmować przekierowanie do zespołu pomocy technicznej poprzez uruchomienie kroku decyzyjnego człowieka w pętli.

W tym przypadku przepływ pracy kończy się po wysłaniu podsumowania zdarzenia. Interakcja została rozwiązana i nie jest wymagane dalsze wprowadzanie danych.

Uruchamianie przepływów pracy szybciej niż kodowanie

Przed uruchomieniem pojedynczego wyzwalacza kod zwykle wymaga wielu godzin przygotowań. Definiujesz przepływ na papierze, wybierasz biblioteki, budujesz rusztowanie do przenoszenia danych między narzędziami i piszesz programy obsługi dla każdego przypadku brzegowego. Nawet proste kroki - takie jak filtrowanie potencjalnych klientów według kraju lub sprawdzanie, czy termin minął - zostają zakopane w długim kodzie, który ledwo działa.

Lifecycle marketer może zbudować przepływ reaktywacji leadów bez czekania na konfigurację: filtrować kontakty CRM według daty ostatniego zaangażowania, wzbogacać o Clearbit i wyzwalać spersonalizowaną wiadomość e-mail - wszystko w jednej kanwie, za jednym razem.

To, co w kodzie zajmuje godziny, w no-code zajmuje kilka minut - ponieważ wynik nie jest ograniczony przez system. Działa podczas tworzenia.

Zmniejszenie zależności od zespołów inżynieryjnych

Według McKinsey, pracownicy szacują, że nawet 30% ich pracy może zostać zautomatyzowane dzięki narzędziom no-code - co jest zaskakującym przeciwieństwem tego, co zakłada wielu liderów.

Automatyzacja bez użycia kodu jest szczególnie przydatna dla sztucznej inteligencji w zarządzaniu projektami, gdzie niewielkie zmiany logiczne często zależą od zespołów inżynierów. Osoba wykonująca pracę zazwyczaj wie, w jaki sposób należy wykonać zamierzony przepływ pracy lub zadanie. 

Przykłady takie jak: 

• Kierownik projektu może skonfigurować agenta AI, który automatycznie ponownie przydziela zadania, gdy terminy się poślizgną lub pojawią się blokady.
• Lider wsparcia może uruchomić ludzką eskalację, gdy model sentymentu sygnalizuje rosnącą frustrację.

Dzięki narzędziom bez kodu, osoby nietechniczne mogą łatwo przeciągać i upuszczać operacje jako proste, intuicyjne karty, które po prostu robią to, co chcesz, bez zajmowania się podstawowymi kwestiami.

W platformach no-code umiejętności tworzenia agentów AI nie są techniczne. Wynikają one z wiedzy o tym, jak powinna przebiegać praca, jakie kroki należy wykonać, co liczy się jako kompletne i gdzie potrzebny jest wkład człowieka.

Niższy koszt automatyzacji

Większość narzędzi SaaS pobiera opłaty za dostęp, a nie za funkcjonalność. Możesz potrzebować tylko webhook lub wyzwalacza wiadomości, ale i tak zostaniesz wepchnięty do płatnej warstwy, która zawiera pulpity nawigacyjne, raporty i miejsca dla użytkowników, których nigdy nie dotkniesz. Funkcja, której potrzebujesz, jest często zablokowana za planem zaprojektowanym z myślą o wdrożeniu w całym zespole.

Automatyzacja bez użycia kodu pozwala obniżyć koszty dostępu do całej platformy dla tylko jednej funkcji. Użytkownik wchodzi w bezpośrednią interakcję z interfejsami API używanymi przez te platformy - i płaci za użytkowanie, a nie za opakowanie.

Zespół ds. rozwoju może wysyłać ukierunkowane odpowiedzi za pośrednictwem interfejsu messaging APIIntercom bez subskrybowania pełnego pakietu zaangażowania. RevOps może synchronizować dane Salesforce z wewnętrznym narzędziem bez płacenia za dodatkowe miejsca lub odblokowywania niestandardowych obiektów.

Kiedy sam tworzysz automatyzacje, nie kupujesz oprogramowania - płacisz za połączenie, za wynik, za operację. Ta zmiana sprawia, że każdy przepływ jest radykalnie tańszy do uruchomienia na dużą skalę, zwłaszcza w narzędziach, z których już korzystasz.

Iteruj prosto i szybko

W przypadku tradycyjnej automatyzacji zmiany są powolne i ryzykowne. Jeśli zakodujesz proces na sztywno i coś się zepsuje, nie ma łatwego sposobu na przetestowanie poprawki bez edytowania skryptu, wypychania nowej wersji i nadziei, że nie wprowadziłeś nowego błędu.

Nawet niewielka zmiana - taka jak aktualizacja warunku lub zmiana źródła danych - może wymagać rozpoczęcia od nowa lub zapętlenia w inżynierii. Narzędzia no-code działają inaczej. Nie edytujesz całego systemu, aby przetestować pomysł - modyfikujesz jedną część, wypróbowujesz ją i wycofujesz, jeśli się nie powiedzie.

Każda automatyzacja jest domyślnie wersjonowana. Możesz zduplikować działającą konfigurację, dostosować logikę i porównać wyniki. Jeśli to nie zadziała, wystarczy przywrócić poprzednią wersję i kontynuować.

Załóżmy, że zbudowałeś potok, który etykietuje opinie klientów za pomocą sztucznej inteligencji. Jeśli chcesz wypróbować inny model lub zmienić, kiedy oznaczyć wiadomość jako pilną, możesz to zrobić bezpośrednio - bez ryzykowania reszty konfiguracji. Możesz testować, wyświetlać podgląd i wysyłać zmiany na żywo, a wszystko to bez pisania lub przepisywania czegokolwiek.

1. Botpress

Najlepsze dla: Zespołów tworzących przepływy automatyzacji bez użycia kodu, które obejmują zrozumienie języka, podejmowanie decyzji i wykonywanie narzędzi na czacie lub w systemach wewnętrznych.

Botpress to platforma agentów AI do tworzenia asystentów, którzy rozumieją język i podejmują działania w systemach cyfrowych. Obsługuje zarówno rozwój bez kodu, jak i niskokodowy, dzięki czemu zespoły mogą zacząć wizualnie i dodawać logikę tylko tam, gdzie jest to potrzebne.

Agenci są budowani jako przepływy pracy składające się z połączonych kroków. Jeden krok może obsługiwać wiadomość użytkownika. Inny sięga do narzędzia w celu pobrania danych. Kolejny wysyła odpowiedź lub uruchamia działania następcze.

Każda część jest zbudowana tak, aby przenosić kontekst i przekazywać go dalej, umożliwiając agentowi działanie w oparciu o to, co już się wydarzyło. Platforma została zaprojektowana do obsługi ciągłych zmian.

Zespoły mogą testować nową logikę w miejscu, dostosowywać sposób działania pamięci lub eksperymentować z różnymi warunkami - wszystko to bez zakłócania tego, co już działa. Wbudowane wersjonowanie sprawia, że poprzednie konfiguracje są bezpieczne i łatwo do nich wrócić.

Po wdrożeniu agenci AI mogą działać w sposób ciągły, obsługując zadania i przechodząc przez przepływy pracy w oparciu o rzeczywiste dane wejściowe - bez konieczności nadzorowania operacji przez kogoś.

Darmowy plan Botpress obejmuje jednego agenta AI z obsługą przesyłania różnych typów treści, budowania logiki konwersacji i łączenia się z popularnymi narzędziami. Obejmuje on również kredyt AI w wysokości 5 USD na testowanie rzeczywistych interakcji od pierwszego dnia.

Kluczowe cechy:

• Wizualny edytor przepływu z określonymi krokami i pamięcią
• Wbudowana obsługa interfejsów API, zmiennych i wywołań narzędzi zewnętrznych
• Natywne wdrożenie w sieci, Telegram, WhatsApp, Slack i innych.
• Integracja jednym kliknięciem z platformami takimi jak HubSpot, Google Drive, Teams, Intercom itp.

2. Zrobić

Najlepsze dla: Zespołów tworzących ustrukturyzowane, wieloetapowe automatyzacje, które wymagają kontroli logiki, routingu danych i wizualnej identyfikowalności między narzędziami.

Make to platforma do automatyzacji bez użycia kodu, która pozwala użytkownikom projektować przepływy pracy jako osie czasu. Każdy moduł wykonuje pojedynczą operację - generowanie odpowiedzi AI, pobieranie danych, przekształcanie ich lub wyzwalanie akcji w innej aplikacji.

Użytkownicy budują poprzez przeciąganie modułów na płótno, łącząc je ze ścieżkami, które definiują sposób przepływu danych i warunki wykonywania kroków.

Make wyróżnia się tym, jak dużą kontrolę zapewnia bez konieczności przełączania się na kod. W ramach tego samego scenariusza można tworzyć pętle, instrukcje warunkowe, rozgałęzienia błędów i przepływy oparte na harmonogramie.

Działa to szczególnie dobrze, gdy automatyzacje muszą być skalowane w wielu systemach i dostosowywać się do zmieniających się danych wejściowych, zachowując jednocześnie przejrzystość i możliwość edycji z jednego widoku.

Większość logiki nadal zależy od tego, jak dobrze rozumiesz systemy, które łączysz. Jeśli jedno z narzędzi zwróci odpowiedź, której się nie spodziewałeś, przepływ pracy zostanie przerwany, chyba że to zaplanowałeś.

Bezpłatny plan Make oferuje 1000 operacji miesięcznie i dwa aktywne przepływy pracy - wystarczająco dużo, aby tworzyć i uruchamiać automatyzacje na małą skalę bez konieczności płacenia. Obejmuje on dostęp do pełnego kreatora, harmonogramu, obsługi błędów i monitorowania w czasie rzeczywistym.

Kluczowe cechy:

• Kreator wizualny w stylu wykresu przepływu
• Natywne moduły dla setek aplikacji i niestandardowego protokołu HTTP
• Monitorowanie scenariuszy w czasie rzeczywistym z inspekcją ładunku i obsługą błędów
• Wbudowany harmonogram i ponawianie prób

3. Zapier

Najlepsze dla: Zespoły automatyzujące lekkie przepływy pracy w narzędziach biznesowych, w których szybkość i prostota mają większe znaczenie niż niestandardowa logika.

Zapier to platforma automatyzacji bez użycia kodu, która wykorzystuje zapy - liniowe przepływy pracy, w których wyzwalacz w jednym narzędziu rozpoczyna łańcuch działań w innych. Każdy krok wykorzystuje wstępnie zbudowany moduł z polami mapowanymi za pomocą prostych formularzy.

Użytkownicy budują Zapy poprzez układanie kroków. Platforma obsługuje przekazywanie danych, ponawianie niepowodzeń i uruchamianie zadań za kulisami. Większość przepływów jest jednokierunkowa: następuje zdarzenie i coś po nim następuje.

W ramach darmowego planu użytkownicy otrzymują 100 zadań miesięcznie i mogą tworzyć jednoetapowe zapy, które mogą zautomatyzować podstawowe czynności, takie jak przekazywanie zgłoszeń formularzy do wiadomości e-mail lub dodawanie nowych potencjalnych klientów do arkusza kalkulacyjnego.

Zapier obsługuje również niektóre automatyzacje konwersacyjne, takie jak chatbotGPT , który umożliwia użytkownikom interakcję z Zaps za pośrednictwem znajomego interfejsu opartego na sztucznej inteligencji.

Działa najlepiej, gdy logika jest prosta, a narzędzia są dobrze obsługiwane. Jednak w miarę rozwoju przepływów pracy Zapier często wymaga obejścia przepływów lub oddzielnych Zapów do obsługi bardziej zaawansowanej logiki.

Kluczowe cechy:

• Konstruktor oparty na krokach przy użyciu gotowych modułów aplikacji
• Wbudowane opóźnienie, filtr i kroki formatyzatora
• Tysiące integracji z konfiguracją z przewodnikiem
• Historia zadań i zarządzanie ponownymi próbami w jednym widoku

4. Pipefy

Najlepsze dla: Zespołów automatyzujących wewnętrzne procesy, które przebiegają według ściśle określonych kroków, takich jak zatwierdzenia, przeglądy dokumentów lub wieloetapowe przepływy zadań.

Pipefy to platforma do automatyzacji procesów bez użycia kodu, stworzona dla zespołów, które potrzebują kontroli nad tym, jak wewnętrzne zadania przechodzą przez określone fazy.

Zamiast projektować przepływy pracy jako swobodne diagramy lub przepływy w stylu czatu, użytkownicy budują je jako rury - każdy z nich jest sekwencją kroków, takich jak "Prześlij", "Zatwierdź", "Przejrzyj" i "Gotowe".

Każdy krok (zwany fazą) zawiera reguły, wymagane pola i automatyzacje. Można na przykład automatycznie przypisywać zatwierdzenia na podstawie działu, wymuszać wypełnianie pól przed przejściem dalej lub wyzwalać wiadomości e-mail po spełnieniu warunków.

Pipefy jest szczególnie odpowiedni do automatyzacji procesów biznesowych, do ustrukturyzowanych operacji, takich jak zaopatrzenie, wdrażanie kadr, podpisy prawne lub żądania IT - rodzaje przepływów pracy, które zawsze są zgodne z tym samym zestawem reguł i wymagań.

Nie zbudujesz tutaj adaptacyjnych agentów ani logiki opartej na sztucznej inteligencji, ale uzyskasz spójność i widoczność w każdym procesie wewnętrznym.

Pipefy pozwala zespołom zarządzać ustrukturyzowanymi przepływami pracy za pomocą wizualnych potoków i automatyzacji opartej na regułach. Bezpłatny plan obejmuje jedną rurę i dostęp do podstawowych reguł automatyzacji, odpowiednich do obsługi prostych procesów, takich jak zatwierdzenia, formularze przyjęć lub przypisywanie zadań przy minimalnej konfiguracji.

Kluczowe cechy:

• Kreator faz typu "przeciągnij i upuść" z logiką opartą na formularzach
• Automatyzacja w terenie i wymagane reguły
• Wbudowana baza danych do przechowywania i ponownego wykorzystywania danych przepływu pracy
• Śledzenie zgłoszeń, kontrola SLA i przypisywanie użytkowników

5. Airtable

Najlepsze dla: Zespołów projektujących lekkie automatyzacje bezpośrednio na ustrukturyzowanych danych wewnętrznych.

Airtable zapewnia wizualną bazę danych, która zachowuje się jak arkusz kalkulacyjny, ale obsługuje potężną logikę. Pracujesz z tabelami, widokami i połączonymi rekordami - a następnie automatyzujesz to, co dzieje się, gdy coś się zmienia.

Automatyzacje działają wewnątrz każdej bazy. Wybierasz wyzwalacz, taki jak nowy wiersz lub zaktualizowana wartość, a następnie definiujesz, co następuje, używając wbudowanych akcji lub kroków AI, takich jak klasyfikacja rekordu lub generowanie wiadomości.

Wyróżnia się w konfiguracjach, które już obracają się wokół ustrukturyzowanych pól. Z dużym naciskiem na zespoły już istniejące w ekosystemie Airtable.

Ale jeśli automatyzacja wykracza poza Airtable, złożoność rośnie. Często kończy się to parowaniem go z narzędziami takimi jak Make lub Zapier , aby przejść do wielu aplikacji.

Bezpłatna warstwa Airtable obejmuje jedną bazę, jedną automatyzację na bazę i ograniczoną liczbę miesięcznych uruchomień - proste wymagania do testowania prostych procesów wewnętrznych, takich jak zatwierdzenia lub przesyłanie formularzy.

Kluczowe cechy:

• Tabele w stylu bazy danych z synchronizacją w czasie rzeczywistym i widokami
• Integracja z popularnymi narzędziami i obsługa webhooków