- การทำงานอัตโนมัติของ AI ช่วยให้ตัวแทน AI สามารถรันเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจตั้งแต่ต้นจนจบผ่านเครื่องมือต่างๆ ของคุณ
- มันใช้ LLMs เพื่อวางแผนขั้นตอนถัดไปและดำเนินการในเครื่องมือที่มีอยู่ของคุณผ่าน API และเว็บฮุก
- ภายในปี 2569 องค์กรต่างๆ ร้อยละ 20 วางแผนที่จะใช้ AI เพื่อทำให้การจัดการงานเป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งเป็นสัญญาณของการนำมาใช้ที่รวดเร็ว
- เก็บไว้ stack เรียบง่ายด้วยแพลตฟอร์มตัวแทน AI หนึ่งตัวที่เป็นแกนหลักซึ่งเชื่อมต่อกับแอปของคุณผ่าน API และดำเนินการผ่านแอปเหล่านั้นด้วย AI
การดำเนินธุรกิจต้องใช้ความเอาใจใส่อย่างเต็มที่ คุณไม่ควรต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการติดตามการอัปเดต ย้ายข้อมูลระหว่างเครื่องมือ หรือตอบคำถามเดียวกันสองครั้ง
การทำงานอัตโนมัติของ AI ช่วยลดความยุ่งยากและเปลี่ยนให้เป็นแรงผลักดันได้ อย่าคิดเรื่องการจัดการงานมากเกินไป แต่ให้คิดเรื่องเวิร์กโฟลว์ที่จัดการตัวเองแทน
ตั้งแต่การกำหนดเส้นทางข้อมูลไปจนถึงการยื่นรายงานและการแก้ไขคำร้องขอ ตัวแทน AI ขององค์กร กำลังกลายมาเป็นเพื่อนร่วมทีมเพิ่มเติมที่ทีมงานส่วนใหญ่พึ่งพาอย่างเงียบๆ
แล้วอะไรล่ะที่ทำให้มันทำงานได้ และมันช่วยอะไรได้บ้าง มาเริ่มกันเลย
AI Workflow Automation คืออะไร?
ระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ด้วย AI ช่วยกำหนดประสิทธิภาพทางธุรกิจใหม่ด้วยการทำงานซ้ำๆ ให้เป็นแบบอัตโนมัติ และสามารถตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์
เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้ตัวแทน AI เพื่อเรียนรู้จากรูปแบบในอดีตและประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในลักษณะที่ทำงานกับแอปพลิเคชันเดิมที่มีอยู่ โดยปรับให้การดำเนินการที่ซ้ำซากเหมาะสมที่สุด
Gartner คาดการณ์ ว่าภายในปี 2026 องค์กรต่างๆ ร้อยละ 20 จะใช้ AI เพื่อทำให้การจัดการงานเป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งทำให้ AI กลายเป็นการลงทุนที่สำคัญต่อการอยู่รอดของธุรกิจ
AI ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานและเพิ่มผลผลิตได้ด้วยการขจัดความไม่มีประสิทธิภาพใน การสร้างลูกค้า เป้าหมาย การต้อนรับพนักงานใหม่ และการติดตามประสิทธิภาพ
เช่นที่ Botpress เราใช้บอทที่ชื่อ กอร์ดอน ในการจัดการกำหนดการสาธิต บอทจะคอยตรวจสอบ Hubspot และแบ่งปันข้อมูลของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ากับการดำเนินการอื่นๆ โดยตรงในฐานะ แชทบอทระดับองค์กร ที่ช่วยให้ทีมขายของเราประหยัดเวลาได้หลายชั่วโมงในแต่ละสัปดาห์
แนวคิดหลักในกระบวนการทำงานอัตโนมัติ
เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติของ AI ทำงานอย่างไร
การทำงานอัตโนมัติของ AI จะเริ่มทำงานทันทีที่เกิดเหตุการณ์ที่ทริกเกอร์ เช่น โอกาสในการขายใน CRM ของคุณหรือ webhook จากแบบฟอร์ม
ทริกเกอร์จะนำข้อมูลจำนวนมากมาด้วย ซึ่งเรียกรวมกันได้ว่าข้อมูลเหตุการณ์ ข้อมูลจะไหลไปยังเอเจนต์ AI ซึ่งจะตีความบริบทของคำขอและขับเคลื่อนเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ขั้นสุดท้าย หลังจากดำเนินการแต่ละขั้นตอนแล้ว เอเจนต์จะตรวจสอบสถานะใหม่และทำซ้ำรอบนั้นจนกว่างานจะเสร็จสิ้นและส่งมอบผลลัพธ์
มาดูกันว่าเกิดอะไรขึ้นตั้งแต่ช่วงที่คำถามถูกส่งเข้ามาในระบบจนถึงช่วงเวลาที่คุณได้รับการตอบกลับ
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
ประโยชน์หลักของการทำงานอัตโนมัติของ AI
การทำงานอัตโนมัติด้วย AI ช่วยให้กระบวนการต่างๆ ฉลาดขึ้น รวดเร็วขึ้น และปรับให้เหมาะสมได้เอง ธุรกิจไม่จำเป็นต้องจัดการกับเวิร์กโฟลว์แบบตายตัวที่พังเมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลงอีกต่อไป
หากคุณเคยใช้เวลาครึ่งวันในการอัปเดตแดชบอร์ดหรือส่งต่อ Slack กระทู้นี้มีประโยชน์แน่นอน
กรณีการใช้งานหลักของระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ AI
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
เครื่องมืออัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ AI 5 อันดับแรก
1. ทำ
.webp)
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
.webp)
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
.webp)
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
.webp)
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
ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณให้มีประสิทธิภาพด้วยระบบอัตโนมัติ AI
ทีมส่วนใหญ่ประสบปัญหาเดียวกัน นั่นคือพวกเขารู้ว่าต้องทำให้ระบบอัตโนมัติทำอะไร แต่เครื่องมือที่พวกเขาพยายามใช้ไม่เหมาะกับการทำงานของระบบ
Botpress ช่วยให้คุณสร้างกระบวนการจริงได้โดยไม่ต้องใช้เทมเพลตของคนอื่น คุณสามารถควบคุมการทำงานของตรรกะ การทำงานของบอท และการเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่ทีมของคุณใช้เป็นประจำทุกวันได้
หากคุณเคยพูดว่า " สิ่งนี้ควรเป็นแบบอัตโนมัติ " นี่คือจุดที่คุณต้องเริ่มต้น
เริ่มสร้างวันนี้ — ฟรี
คำถามที่พบบ่อย
1. จำเป็นต้องมีทรัพยากรภายในหรือสมาชิกในทีมประเภทใดในการตั้งค่าเวิร์กโฟลว์ AI
ในการตั้งค่าเวิร์กโฟลว์ AI โดยทั่วไปแล้วคุณต้องมีใครสักคนที่เข้าใจการดำเนินงานของคุณ (เช่น เจ้าของฝ่ายปฏิบัติการหรือกระบวนการ) ใครสักคนที่คุ้นเคยกับ API หรือการผสานรวม (เช่น หัวหน้าฝ่ายเทคนิคหรือวิศวกรระบบ) และผู้เชี่ยวชาญด้าน AI/ระบบอัตโนมัติ (หากเป็นไปได้) อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มจำนวนมาก เช่น Botpress ลดความจำเป็นในการเขียนโค้ด ดังนั้นทีมงานข้ามสายงานขนาดเล็กจึงสามารถจัดการได้
2. สามารถนำเวิร์กโฟลว์ AI ไปใช้งานได้โดยไม่รบกวนการดำเนินธุรกิจที่กำลังดำเนินอยู่หรือไม่
ใช่ เวิร์กโฟลว์ AI สามารถนำไปปรับใช้ได้โดยไม่รบกวนการดำเนินธุรกิจที่กำลังดำเนินอยู่ แพลตฟอร์มส่วนใหญ่รองรับการเปิดตัวแบบแบ่งระยะ และทำงานแบบซ้อนทับกับระบบปัจจุบันของคุณ ช่วยให้คุณสามารถทดสอบและเปิดใช้งานได้ทีละขั้นตอนโดยไม่ทำให้ระบบหยุดทำงาน
3. ฉันจะย้ายจากระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมไปเป็นเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างไร
ในการย้ายระบบจากระบบอัตโนมัติแบบเดิมไปสู่เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้เริ่มต้นด้วยการจัดทำแผนผังกระบวนการตามกฎเกณฑ์ที่จัดการงานซ้ำๆ และอาจได้รับประโยชน์จากความยืดหยุ่นหรือความเข้าใจเชิงบริบท จากนั้นค่อยๆ นำเอเจนต์หรือตรรกะ AI มาใช้ ซึ่งมักจะเริ่มต้นด้วยวิธีการแบบผสมผสานก่อนที่จะแทนที่ตรรกะตามกฎเกณฑ์อย่างสมบูรณ์
4. ต้นทุนเบื้องต้นและต้นทุนต่อเนื่องที่เกี่ยวข้องกับการทำงานอัตโนมัติของ AI คืออะไร
ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นสำหรับการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ AI ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์ม (บางแพลตฟอร์มมีระดับการใช้งานฟรี) และขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการการพัฒนาแบบกำหนดเองหรือไม่ ค่าใช้จ่ายต่อเนื่องมักจะรวมถึงค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิกแพลตฟอร์ม ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลใดๆ (สำหรับการเรียกใช้ API หรือ LLMs ) และการอัปเดตหรือการบำรุงรักษาเป็นครั้งคราว โดยเฉพาะเมื่อเวิร์กโฟลว์มีขนาดใหญ่ขึ้น
5. จะเกิดอะไรขึ้นหากเวิร์กโฟลว์ AI ตัดสินใจผิดพลาด?
หากเวิร์กโฟลว์ AI ตัดสินใจผิดพลาด แพลตฟอร์มส่วนใหญ่อนุญาตให้คุณกำหนดกลไกสำรองและแก้ไขตรรกะด้วยตนเองได้ คุณยังสามารถฝึกฝนหรือปรับแต่งพฤติกรรมของเอเจนต์ได้เมื่อเวลาผ่านไป โดยใช้ฟีดแบ็กและข้อมูลในอดีตเพื่อลดข้อผิดพลาดในอนาคต