การทำงานอัตโนมัติด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงธุรกิจในปี 2025 อย่างไร

เวิร์กโฟลว์เริ่มต้นด้วยทริกเกอร์ในโลกแห่งความเป็นจริง

สิ่งแรกที่เกิดขึ้นก่อนสิ่งอื่นใดคือการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้อาจเรียกได้ว่าเป็นปัจจัยกระตุ้นในชีวิตจริง ซึ่งอาจเป็นปฏิสัมพันธ์ในรูปแบบใดก็ได้กับระบบ

ทริกเกอร์จะนำข้อมูลเบื้องต้นจาก เหตุการณ์ นั้นและแจ้งกับระบบว่า “ ถึงเวลาเริ่มแล้ว ” 

เมื่อลงทะเบียนแล้ว ข้อมูลเหล่านี้จะพร้อมให้ตัวแทน AI เข้ามาควบคุมกระบวนการจัดการทั้งหมด

ตัวแทน AI อ่านข้อมูลอินพุตและคิดหาขั้นตอนถัดไป

จากนั้นตัวแทน AI จะอ่านข้อมูลนั้นซึ่งอาจเป็นข้อความธรรมดาหรือข้อมูลที่มีโครงสร้าง และตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรต่อไป

นี่คือที่ที่ LLM หรือมีโมเดลการจำแนกเจตนาเข้ามาเกี่ยวข้อง

ในระบบบางระบบ นี่คือเครื่องมือวางแผนตามคำสั่ง ซึ่งแปลตรงตัวเป็นสิ่งที่เรียบง่าย เช่น: 

“ เฮ้ ผู้ใช้กำลังบอกว่า 'ฉันสามารถกำหนดเวลาเซสชันใหม่ได้ไหม' — ระบบควรทำอย่างไร”

และจากจุดนั้นก็คิดแผนรับมือกับข้อสงสัยขึ้นมา

การดำเนินการจะดำเนินการผ่านเครื่องมือที่เชื่อมต่อหรือ API

เมื่อเข้าใจงานแล้ว ระบบจะเลือกเครื่องมือที่สามารถทำได้

นี่อาจเป็นการเรียก API การเรียกฐานข้อมูล การค้นหาบนอินเทอร์เน็ต หรือแม้กระทั่งบางสิ่งที่พื้นฐานอย่างการคำนวณทางคณิตศาสตร์กับข้อมูลที่ได้รับ

ตัวแทนจะจัดรูปแบบคำขอด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและส่งต่อไปยังเครื่องมือเพื่อรับงานย่อยที่ต้องการ

ผลลัพธ์จะถูกส่งต่อไปยังขั้นตอนถัดไปหากจำเป็น

เมื่อเครื่องมือทำงานและมีเอาต์พุตพร้อมใช้งาน ตัวแทนจะใช้ผลลัพธ์นั้นเพื่อกำหนดแนวทางการดำเนินการต่อไป

หากยังมีขั้นตอนเพิ่มเติม เวิร์กโฟลว์จะดำเนินต่อไป โดยส่งข้อมูลไปข้างหน้าและประเมินสถานะใหม่อีกครั้งเพื่อไปถึงผลลัพธ์สุดท้าย

ลูปนั้นจะทำงานต่อไปจนกว่างานทั้งหมดจะเสร็จสิ้น ไม่ว่าจะเป็นการอัปเดตขั้นตอนเดียวหรือกระบวนการหลายขั้นตอนที่ครอบคลุมหลายระบบก็ตาม

1. การทำให้การดึงข้อมูลจากเอกสารที่ซับซ้อนเป็นแบบอัตโนมัติ

ทีมงานส่วนใหญ่ทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลเหล่านี้บางครั้งอาจเป็นข้อมูลที่เขียนด้วยลายมือหรืออยู่ในรูปแบบเอกสารที่พิมพ์ออกมา มักไม่ปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ทั่วไปใดๆ

ระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ทำให้สามารถดึงคุณค่าจากเวิร์กโฟลว์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและตามขนาด

เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย การสร้างดัชนีเอกสาร AI ช่วยให้มั่นใจว่าทุกไฟล์จะได้รับการอ่านและจัดเก็บในลักษณะที่มีโครงสร้างภายใน ฐานข้อมูลเวกเตอร์

เมื่อจับคู่กับ การสร้างแบบเพิ่มการเรียกค้น ข้อมูลที่ดึงมาจากเอกสารสามารถนำมาใช้โดยตรงโดยตัวแทน AI ที่จัดการเวิร์กโฟลว์เพื่อตอบคำถามหรือทริกเกอร์การดำเนินการ

2. การปรับปรุงกระบวนการต้อนรับลูกค้าใหม่ผ่านช่องทางต่างๆ

การต้อนรับลูกค้าใหม่ไม่ได้มีเพียงการรวบรวมข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงชุดการดำเนินการที่ต้องเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและสอดคล้องกัน

ลูกค้าเป้าหมายมาจากช่องทางต่างๆ และแต่ละช่องทางต้องได้รับการรวบรวมและประเมินผลใน CRM ระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ AI จะเชื่อมต่อขั้นตอนเหล่านี้

ทันทีที่มีข้อมูลเข้าสู่ระบบ แชทบอทสร้างข้อมูล จะดึงข้อมูลรายละเอียดสำคัญ ตรวจสอบความสมบูรณ์ และดำเนินการติดตามผล

ทำให้การออนบอร์ดรู้สึกรวดเร็วและตอบสนองได้ดีโดยไม่ต้องพึ่งการตรวจสอบด้วยตนเอง

3. การสร้างเนื้อหาทางธุรกิจด้วยอินพุตขั้นต่ำ

ในปัจจุบัน ทีมงานจะผลิตเนื้อหาเชิงปฏิบัติการอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นเนื้อหาที่จำเป็นต่อการตลาด แต่ไม่ค่อยได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานซ้ำ

เนื่องจากเนื้อหาอยู่ในแพลตฟอร์มที่ต่างกัน เอกสารต่างๆ จึงรวบรวมได้ยาก

เวิร์กโฟลว์ การตลาดแบบแชทบอท ที่ทันสมัยจะเข้าถึงข้อมูลดิบ รวบรวมเข้าด้วยกัน และเปลี่ยนให้เป็นเนื้อหาที่สามารถใช้งานได้โดยอัตโนมัติ 

ด้วยอินพุตหรือทริกเกอร์เพียงเล็กน้อย แชทบอท RAG ที่มีประสิทธิภาพสามารถสร้างบทสรุปหรือฉบับร่างฉบับสมบูรณ์ได้โดยที่ใครก็ตามไม่จำเป็นต้องไล่ตามแหล่งที่มาหรือจัดรูปแบบด้วยมือ

4. การจัดการการดำเนินงาน HR ด้วยตัวแทน AI

ทีมงานทรัพยากรบุคคลต้องรับมือกับคำขอต่างๆ อย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นคำถามเกี่ยวกับนโยบาย การอนุมัติ หรืองานต้อนรับพนักงานใหม่ คำขอเหล่านี้ไม่ได้ซับซ้อน แต่รบกวนการทำงานจริงและสะสมอย่างรวดเร็ว

Chatbot ของ HR สามารถจัดการการโต้ตอบเหล่านี้ได้โดยตรง ตอบคำถาม รวบรวมข้อมูล และแนะนำพนักงานตลอดขั้นตอนการทำงานภายใน

เสียบเข้ากับเครื่องมือที่ทีมของคุณใช้และทำให้ทุกอย่างดำเนินไปโดยไม่ต้องสร้างคิวเพิ่มเติม

5. การจัดการสนับสนุนลูกค้าผ่านแชทบอท AI

คำขอการสนับสนุนส่วนใหญ่มีรูปแบบตามรูปแบบ ผู้ใช้ต้องการบางสิ่งที่ได้รับการจัดการอย่างรวดเร็ว อาจเป็นการอัปเดต การแก้ไข หรือเพียงแค่แนวทาง และเหนือสิ่งอื่นใด พวกเขาคาดหวังการตอบกลับอย่างรวดเร็ว

Chatbot ฝ่ายบริการลูกค้า สามารถจัดการการโต้ตอบเหล่านั้นได้โดยไม่ล่าช้า โดยจะเก็บการสนทนา สร้างหรืออัปเดตตั๋วในเบื้องหลัง และดำเนินการทุกอย่างให้ราบรื่น

การออกตั๋วด้วย AI ประเภทนี้ทำให้ทีมมีพื้นที่ในการมุ่งเน้นไปที่กรณีที่มีผลกระทบสูง ด้วยคุณสมบัติเช่น การมีมนุษย์คอยดูแล ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนสามารถเข้ามาช่วยเมื่อจำเป็น ในขณะที่ปัญหาทั่วไปจะได้รับการแก้ไขโดยอัตโนมัติ

1. ทำ

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างระบบอัตโนมัติทางภาพขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือหลายอย่างและขั้นตอน AI เป็นครั้งคราว

Make เป็นแพลตฟอร์มอัตโนมัติทางภาพที่คุณออกแบบเวิร์กโฟลว์ด้วยการเชื่อมต่อแอปต่างๆ เข้าด้วยกันและกำหนดตรรกะระหว่างแอปเหล่านั้น

เป็นที่นิยมสำหรับเวิร์กโฟลว์การปฏิบัติการ เช่น การซิงค์ข้อมูลระหว่าง CRM และสเปรดชีต แต่ยังรองรับ AI เชิงสนทนา อีกด้วย

Make ยังรองรับการแยกวิเคราะห์ไฟล์และการเพิ่มเนื้อหาลงในที่จัดเก็บเวกเตอร์ ซึ่งทำให้มีประโยชน์สำหรับทีมที่รันเวิร์กโฟลว์ AI เช่น การแยกเอกสารหรือการดึงข้อมูลตาม RAG

เหมาะเป็นพิเศษสำหรับทีมที่ต้องการดูว่าทุกสิ่งทุกอย่างเชื่อมโยงกันอย่างไรทีละขั้นตอน

ฟีเจอร์หลัก:

• โปรแกรมสร้างภาพพร้อมลอจิกการแยกสาขาและการจัดการข้อผิดพลาดแบบไม่จำกัด
• OpenAI รองรับการกรอกข้อมูล การสรุป การแยกวิเคราะห์ไฟล์ และ RAG
• การบูรณาการดั้งเดิมกับแอปเช่น Notion - Slack , Google Workspace, ฮับสปอต
• การดำเนินการตามกำหนดเวลาหรือทริกเกอร์พร้อมประวัติเวอร์ชันเต็ม

ข้อเสีย :

• เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับเวิร์กโฟลว์ขนาดใหญ่
• กรณีการใช้งาน AI ต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกับคำเตือนและการจัดเก็บเวกเตอร์

2. Botpress

เหมาะที่สุดสำหรับ: การทำให้เวิร์กโฟลว์แบบแชทเป็นอัตโนมัติโดยใช้โหนด AI ที่จัดการเวิร์กโฟลว์ทั้งหมด

Botpress เป็นเครื่องมือสร้างเวิร์กโฟลว์ทางภาพสำหรับ การสร้างตัวแทน AI 

แพลตฟอร์มนี้ให้เครื่องมือที่ยอดเยี่ยมแก่คุณในการเข้าถึงรายละเอียดเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์และการทำงานร่วมกันของเวิร์กโฟลว์ ซึ่งอยู่ไกลเกินกว่าการ์ดระดับพื้นผิวที่แพลตฟอร์มอื่นใช้

โปรแกรมสร้างแบบแคนวาสช่วยให้คุณสามารถควบคุมตัวแปรสำคัญและบริบทในขณะที่เคลื่อนย้ายระหว่างการผสานรวมและแพลตฟอร์ม

ทำงานได้ดีแม้ว่าคุณจะไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าเครื่องมือต่างๆ เชื่อมต่อกันอย่างไร เมื่อคุณเชื่อมโยงเครื่องมือเหล่านั้นและให้สิทธิ์แล้ว Autonomous Node จะสามารถจัดการโฟลว์ได้

หากทีมของคุณทำงานด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ยุ่งวุ่นวายซึ่งไม่สามารถนำไปปรับใช้บนแพลตฟอร์มอื่นได้ดี Botpress สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือต่างๆ เช่น Zapier หรือทำเพื่อช่วยสร้างโครงสร้างให้กับมัน

ฟีเจอร์หลัก:

• การไหลแบบทีละขั้นตอนพร้อมตัวแปรที่มีขอบเขตสำหรับแต่ละโหนด
• ฐานความรู้ในตัวสำหรับการดึงข้อมูลเอกสารและ URL
• การสนับสนุนเครื่องมือภายนอกผ่าน API ทริกเกอร์ และ Zapier /ทำการบูรณาการ
• หน่วยความจำและอินพุตแยกเพื่อป้องกันการเบี่ยงเบนบริบท

ข้อเสีย: การออกแบบด้วยตรรกะที่มีขอบเขตต้องมีการเรียนรู้ล่วงหน้าบ้าง

3. N8n

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่ต้องการเครื่องมือเวิร์กโฟลว์ที่มีความยืดหยุ่นและเป็นมิตรต่อนักพัฒนาพร้อมการควบคุมโอเพ่นซอร์ส

n8n ถูกสร้างขึ้นมาสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการควบคุมวิธีการทำงานของเวิร์กโฟลว์และการทำงานอย่างเต็มที่

สามารถโฮสต์ได้ด้วยตัวเอง ขยายได้ด้วยโค้ด และไม่ล็อกคุณไว้กับรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หากคุณเคยต้องการ Zapier แต่ด้วยความยืดหยุ่นแบบ Git นี่คือมัน

เวิร์กโฟลว์ถูกสร้างขึ้นด้วยภาพแต่รองรับ JavaScript แบบกำหนดเองในทุกขั้นตอน

จัดการการแยกสาขา การลองใหม่ เงื่อนไข และเว็บฮุกแบบเนทีฟ และทำงานได้ดีกับ API แบบกำหนดเองและระบบภายใน

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวสร้างเวิร์กโฟลว์แบบภาพพร้อมลอจิกแบบใช้โหนด
• โอเพ่นซอร์สพร้อมตัวเลือกการโฮสต์ด้วยตนเองและคลาวด์
• ทำงานได้ดีกับเว็บฮุกและงานที่ทำงานยาวนาน

ข้อเสีย :

• ต้องมีการตั้งค่าเพิ่มเติมเมื่อเทียบกับเครื่องมือโฮสต์
• ไม่ได้สร้างมาสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ช่างเทคนิคหรือกรณีใช้งานเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

4. Zapier

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมงานที่ไม่ใช่ช่างเทคนิคที่กำลังมองหาการทำงานอัตโนมัติอย่างรวดเร็วระหว่างเครื่องมือ SaaS ยอดนิยม

Zapier สร้างขึ้นเพื่อความเร็วและความเรียบง่าย คุณเลือกทริกเกอร์ กำหนดสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป และมันจะจัดการส่วนที่เหลือเองเบื้องหลัง

สำหรับทีมที่ต้องการเพียงบางอย่างให้ทำงานได้โดยไม่จำเป็นต้องคิดเกี่ยวกับตรรกะการแยกสาขาหรือโครงสร้างพื้นฐาน

มันจะเปล่งประกายเมื่อคุณทำงานกับเครื่องมือที่มีอยู่ในระบบนิเวศของมันอยู่แล้ว ไม่ว่าคุณจะกำลังส่งข้อมูลจากแบบฟอร์มไปยัง CRM หรือย้ายการอัปเดตระหว่าง Slack และ Google Sheets การตั้งค่าใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีและทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในพื้นหลัง

มันไม่ได้สร้างมาเพื่อปรับแต่งอย่างล้ำลึก แต่นั่นคือประเด็น หากเวิร์กโฟลว์ของคุณชัดเจนและไม่ต้องการเงื่อนไขมากมาย Zapier พาคุณไปถึงที่นั่นได้เร็วกว่าสิ่งอื่นใด

ฟีเจอร์หลัก:

• การรวมแอปมากกว่า 6,000 รายการ รวมถึง Google Workspace Slack และ Salesforce
• โปรแกรมแก้ไขภาพที่ใช้งานง่ายพร้อมไลบรารีเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้า

ข้อเสีย :

• ต้นทุนอาจเพิ่มขึ้นตามการใช้งานงานที่เพิ่มขึ้นและคุณสมบัติพิเศษ
• การปรับแต่งที่จำกัดสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนหรือเฉพาะเจาะจงอย่างมาก

5. ไอเซร่า

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมงานองค์กรกำลังทำให้เวิร์กโฟลว์ภายในเป็นอัตโนมัติทั้งในด้านไอที ทรัพยากรบุคคล และการสนับสนุนลูกค้า

Aisera มุ่งเน้นไปที่ระบบอัตโนมัติขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เฉพาะโดเมน

สร้างขึ้นเพื่อช่วยให้ทีมต่างๆ สามารถจัดการการดำเนินการที่มีปริมาณงานสูงได้ ไม่ว่าจะเป็นการแก้ไขตั๋ว IT การรับพนักงานใหม่ หรือการตอบสนองต่อคำขอของลูกค้า

สิ่งที่ทำให้ Aisera แตกต่างคือวิธีการนำ AI มาใช้ในเวิร์กโฟลว์ โมเดลภาษาธรรมชาติ ได้รับการพัฒนาอย่างดีก่อน GPT ยุค — ได้ขับเคลื่อนการใช้งานการสนับสนุนองค์กรมาเป็นเวลาหลายปี และตอนนี้ได้รับการเสริมด้วยกรณีการใช้งานที่ใหญ่กว่า LLMs เมื่อจำเป็น

แม้ว่าจะไม่ได้มุ่งเป้าไปที่บริษัทสตาร์ทอัพหรือผู้สร้างเดี่ยว แต่ Aisera ก็เหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีมงานขนาดใหญ่ที่ต้องการระบบอัตโนมัติที่เชื่อถือได้และขับเคลื่อนด้วย AI โดยไม่ต้องสร้างจากศูนย์

ฟีเจอร์หลัก:

• โมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกตามโดเมนเพื่อการทำงานอัตโนมัติที่แม่นยำและคำนึงถึงบริบท
• บูรณาการกับแพลตฟอร์มเช่น ServiceNow, Salesforce และ Workday

ข้อเสีย :

• การตั้งค่าอาจซับซ้อนขึ้นอยู่กับระบบและแหล่งข้อมูลของคุณ
• เหมาะที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานขนาดใหญ่ — เกินความจำเป็นสำหรับทีมงานขนาดเล็ก

1. What kind of internal resources or team members are needed to set up AI workflows?

To set up AI workflows, you typically need someone who understands your operations (like an operations or process owner), someone familiar with APIs or integrations (such as a tech lead or systems engineer), and optionally an AI/automation specialist. However, many platforms like Botpress reduce the need for coding, so a small cross-functional team can often handle it.

2. Can AI workflows be deployed without disrupting ongoing business operations?

Yes, AI workflows can be deployed without disrupting ongoing business operations. Most platforms support phased rollouts and operate as overlays to your current systems, allowing you to test and launch incrementally without causing downtime.

3. How do I migrate from traditional automation to AI-driven workflows?

To migrate from traditional automation to AI-driven workflows, start by mapping out rule-based processes that handle repetitive tasks and could benefit from flexibility or contextual understanding. Then gradually introduce AI agents or logic, often starting with a hybrid approach before fully replacing rule-based logic.

4. What are the initial and ongoing costs associated with AI workflow automation?

The initial cost for AI workflow automation depends on the platform (some offer free tiers) and whether you need custom development. Ongoing costs usually include platform subscription fees, any compute costs (for API calls or LLMs), and occasional updates or maintenance, especially as workflows scale.

5. What happens if the AI workflow makes a wrong decision?

If an AI workflow makes a wrong decision, most platforms allow you to define fallback mechanisms and manually override the logic. You can also retrain or refine the agent's behavior over time using feedback and historical data to reduce future errors.