Intelligent Process Automation (IPA) คืออะไร?

ลดความพยายามด้วยตนเองในระดับขนาดใหญ่

ระบบอัตโนมัติแบบเดิมมักต้องการการดูแลอย่างใกล้ชิด ทีมงานยังคงต้องใช้เวลาในการตรวจสอบข้อยกเว้น แก้ไขปัญหาข้อมูลไม่ตรงกัน และจัดการงานที่อยู่นอกเหนือสคริปต์

IPA ช่วยลดการกำกับดูแลดังกล่าว โดยสามารถ ตีความคำขอตามกฎธุรกิจ และดำเนินการได้โดยไม่ต้องให้มนุษย์เข้ามาแทรกแซงในทุกขั้นตอน

บริษัทบางแห่งทำงานร่วมกับ เอเจนซี่ด้าน AI เพื่อออกแบบเวิร์กโฟลว์เหล่านี้ พันธมิตรเหล่านี้มุ่งเน้นที่การทำให้แน่ใจว่าระบบมีเสถียรภาพ มีประสิทธิภาพ และเหมาะสมกับการดำเนินงานทางธุรกิจจริง

ปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงอินพุตและบริบท

บอตแบบดั้งเดิมต้องอาศัยการจัดรูปแบบที่สอดคล้องกัน การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย เช่น การพิมพ์ผิดหรือเค้าโครงเอกสารใหม่ อาจทำให้กระบวนการล้มเหลวได้

IPA สามารถจัดการกับการเปลี่ยนแปลงได้ โดยจะอ่านอินพุต เข้าใจเจตนา และตอบสนอง แม้ว่าโครงสร้างจะไม่เหมาะสมก็ตาม ทำให้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นในการใช้งานประจำวัน ซึ่งคำขอต่างๆ อาจไม่เป็นไปตามรูปแบบเดิมเสมอไป

เพิ่มความโปร่งใสในการดำเนินงาน

ระบบอัตโนมัติตามกฎมักจะล้มเหลวหากไม่มีบริบท ยากที่จะเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น เกิดขึ้นที่ไหน หรืออะไรเป็นตัวกระตุ้นให้เกิดความล้มเหลว

เรื่องนี้กลายเป็นปัญหาใหญ่ใน ระบบที่มีหลายเอเจนต์ ซึ่งเอเจนต์ต่าง ๆ ทำงานแบบคู่ขนานหรือเป็นลำดับ หากไม่มีการมองเห็น ก็ยากที่จะติดตามการโต้ตอบหรือรักษาประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้ระหว่างเอเจนต์

IPA ช่วยปรับปรุงการสังเกตโดยการบันทึกแต่ละขั้นตอนในกระบวนการ ระดับรายละเอียดนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อ ต้องประเมินระบบหลายตัวแทน ช่วยให้ทีมแยกปัญหาและปรับปรุงวิธีการทำงานร่วมกันของตัวแทน

ขั้นตอนที่ 1: เหตุการณ์ทริกเกอร์จะเริ่มกระบวนการ

ลูกค้ากรอกแบบฟอร์มคำขอส่งคืนสินค้าหรือส่งข้อความขอส่งคืนสินค้า ข้อความดังกล่าวจะเปิดใช้งานเวิร์กโฟลว์การส่งคืนสินค้า

ตัวแทนจะไปรับทันที โดยไม่ต้องรอการคัดแยกผู้ป่วยด้วยตนเอง

ขั้นตอนที่ 2: ตัวแทน AI วิเคราะห์ข้อมูล

ตัวแทนจะสแกนข้อความหรือแบบฟอร์มเพื่อดึงข้อมูลสำคัญ เช่น หมายเลขคำสั่งซื้อ ชื่อสินค้า เหตุผลในการส่งคืน และรหัสลูกค้า

สำหรับข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง จะใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( LLMs ) เพื่อตีความเจตนาและระบุลำดับที่ถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 3: ตัวแทน AI ตัดสินใจขั้นตอนต่อไป

โดยใช้กฎเกณฑ์ทางธุรกิจและนโยบายการคืนสินค้า ตัวแทนจะตรวจสอบว่าสินค้านั้นมีคุณสมบัติสำหรับการคืนสินค้าหรือไม่ และประเภทการคืนสินค้านั้นเป็นอย่างไร เช่น การคืนเงินหรือเครดิตของร้านค้า

จัดการการตัดสินใจทันที จำลองสิ่งที่ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนมักจะทำ

ขั้นตอนที่ 4: ตัวแทน AI ดำเนินการข้ามระบบ

เมื่อมีการตัดสินใจแล้ว ตัวแทนจะ:

• อัพเดทสถานะการสั่งซื้อ
• สร้างป้ายส่งคืน
• ส่งคำแนะนำให้กับลูกค้า
• แจ้งคลังสินค้า

ทุกสิ่งทุกอย่างดำเนินการภายในระบบที่เชื่อมต่อกันโดยไม่มีการส่งต่อระหว่างทีม

ขั้นตอนที่ 5: ตัวแทน AI บันทึกผลลัพธ์

การบันทึกขั้นตอนต่างๆ จะถูกบันทึกไว้ตั้งแต่คำขอเริ่มต้นจนถึงการตอบสนองขั้นสุดท้าย บันทึกเหล่านี้จะไหลเข้าสู่แดชบอร์ดและระบบแจ้งเตือน ทำให้สามารถติดตามกระบวนการได้

หากจำเป็นต้องตรวจสอบกรณีด้วยตนเอง จะมีการส่งต่อพร้อมบริบทครบถ้วนเพื่อการติดตามผล

การประมวลผลเอกสารและแบบฟอร์มที่ไม่มีโครงสร้าง

บอทตามกฎจะพังอย่างรวดเร็วเมื่อต้องจัดการกับอินพุตที่ยุ่งเหยิง เอกสารทางธุรกิจจำนวนมาก เช่น ใบแจ้งหนี้ ใบเรียกร้อง สัญญา หรือแพ็กเก็ตการออนบอร์ดดิ้ง มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งมีโครงสร้างที่ไม่เป็นไปตามรูปแบบที่สอดคล้องกัน

ตัวแทน IPA จัดการสิ่งนี้โดยใช้การจดจำอักขระด้วยแสง (OCR) และ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP):

• ดึงยอดรวมจากใบเสร็จ
• การแยกวิเคราะห์ข้อกำหนดสัญญา
• ยืนยันตัวตนจากแบบฟอร์มที่สแกน

เมื่อแปลความข้อมูลแล้ว ระบบจะสามารถดำเนินการกับข้อมูลนั้นได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยควบคุม การดำเนินการดังกล่าวจะปลดล็อกเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจรภายในเครื่องมือต่างๆ เช่น แชทบ็อตด้านทรัพยากรบุคคล ที่จัดการแบบฟอร์มของพนักงาน หรือ แชทบ็อตฝ่ายบริการลูกค้า ที่รับคำขอรับการสนับสนุนตามเอกสาร

การสร้างระบบเวิร์กโฟลว์แบบหลายขั้นตอนอัตโนมัติทั่วทั้งระบบ

กระบวนการต่างๆ เช่น การรับเข้าระบบหรือการจัดการการส่งคืนไม่ได้เกิดขึ้นในระบบเดียว โดยทั่วไปกระบวนการเหล่านี้จะครอบคลุมถึง CRM ฐานข้อมูลภายใน แพลตฟอร์มการจัดกำหนดการ และเครื่องมือแจ้งเตือน แต่ละส่วนประกอบจะเพิ่มชั้นของความสัมพันธ์ของตัวเอง

ตัวแทน IPA จัดการการไหลแบบทีละขั้นตอน พวกเขาจะประเมินอินพุต ตัดสินใจโดยอิงตามบริบท และดำเนินการภายในระบบที่เชื่อมต่อ

ตรรกะยังคงสมบูรณ์โดยไม่ต้องพึ่งการกำหนดเส้นทางด้วยตนเองหรือแนวทางแก้ปัญหาที่เปราะบาง

ซึ่งทำให้ IPA เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการทำงานเบื้องหลังเวิร์กโฟลว์ เช่น แชทบ็อตสำหรับการจอง นัดหมาย ในขณะที่อินเทอร์เฟซรวบรวมข้อมูลพื้นฐาน ระบบจะจัดการการตรวจสอบความพร้อมใช้งาน กำหนดตารางนัดหมาย ส่งการยืนยัน และอัปเดตเครื่องมือแบ็กเอนด์

การกำหนดเส้นทางตั๋วการสนับสนุนตามจุดประสงค์ของข้อความ

คิวของฝ่ายสนับสนุนมักจะเต็มเนื่องจากข้อความที่ส่งมาไม่ชัดเจน ลูกค้าไม่ได้ปฏิบัติตามรูปแบบที่ชัดเจนเสมอไป และระบบส่วนใหญ่ไม่สามารถเข้าใจสิ่งที่ถูกถามจริง ๆ

ตัวแทน IPA จัดการเรื่องนี้โดย การตีความข้อความ ระบุรายละเอียดสำคัญ และกำหนดการดำเนินการที่ถูกต้อง

พวกเขาสามารถประเมินความเร่งด่วนและส่งต่อตั๋วไปยังระบบหรือทีมที่เหมาะสมได้โดยไม่ต้องมีอินพุตจากมนุษย์

นี่คือสิ่งที่ทำให้ ระบบการออกตั๋วด้วย AI สามารถปรับขนาดได้มากขึ้น ตั๋วจะเต็มไปด้วยบริบทและถูกส่งไปยังสถานที่ที่เหมาะสม

ขับเคลื่อนการบริการตนเองในพอร์ทัลภายใน

ทีมงานภายในมักใช้เวลาไปกับการรอการอนุมัติหรือคำตอบที่ไม่ต้องอาศัยอินพุตจากมนุษย์ ความล่าช้าเหล่านี้มักเกิดจากความเป็นเจ้าของที่ไม่ชัดเจนหรือกระบวนการด้วยตนเองที่ล่าช้า

IPA ทำให้พอร์ทัลภายในมีประโยชน์มากขึ้น โดยจะเข้าใจว่าผู้ใช้ต้องการอะไร เชื่อมต่อกับระบบแบ็กเอนด์ และทำงานให้เสร็จสิ้นโดยตรง ทั้งหมดนี้ทำได้ผ่านอินเทอร์เฟซเดียว ซึ่งจะช่วยขจัดการไปมาระหว่างกันที่ไม่จำเป็น

วิธีนี้ได้ผลดีอย่างยิ่งเนื่องจากเวิร์กโฟลว์เหล่านี้ปรับขนาดได้ในหลายช่องทางและผู้ใช้ ในขณะเดียวกันก็ยังรักษาบันทึกที่ชัดเจนของการโต้ตอบแต่ละครั้งไว้ด้วย

1. Botpress

Botpress สร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการควบคุมวิธีการทำงานของระบบอัตโนมัติ ช่วยให้คุณสามารถกำหนดตัวแทนที่ไม่เพียงแต่ปฏิบัติตามกฎ แต่ยังตัดสินใจโดยอิงจากอินพุต หน่วยความจำ และบริบทแบบเรียลไทม์อีกด้วย

คุณสามารถสร้างโฟลว์ที่ตรวจสอบสิทธิ์การคืนสินค้า แปลคำร้องขอคืนเงิน หรืออัปเดตบันทึกในระบบต่างๆ ได้ แต่ละตัวแทนสามารถใช้กฎได้ LLMs หรือตรรกะการตัดสินใจ และทุกอย่างทำงานผ่านเว็บ Slack - WhatsApp และอื่น ๆ โดยไม่ต้องทำซ้ำความพยายาม

เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณกำลังสร้างเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะที่เกี่ยวข้องกับอินพุตตัวแปร ทริกเกอร์ API และผลลัพธ์การปฏิบัติการจริง

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวสร้างภาพสำหรับตัวแทน AI ที่มีตรรกะการไหล หน่วยความจำ และเงื่อนไข
• ทำงานได้บนหลายช่องทางและบูรณาการกับเครื่องมือแบ็กเอนด์
• รองรับการเรียก API แบบเรียลไทม์ การกำหนดเส้นทางแบบไดนามิก และการดำเนินการแบบกำหนดเอง
  
  

ราคา:

• แผนฟรีพร้อมเครดิต AI ตามการใช้งาน
• Plus :$89/เดือน สำหรับการส่งต่อตัวแทนสดและการทดสอบการไหล
• ทีม: $495/เดือน พร้อมการทำงานร่วมกัน SSO และการควบคุมการเข้าถึง
• องค์กร: กำหนดเอง

2. สร้าง (เดิมชื่อ Integromat)

Make ได้รับการออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อแอปเข้าด้วยกันโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ช่วยให้คุณมีภาพที่ชัดเจนซึ่งคุณสามารถสร้างสถานการณ์หลายขั้นตอนได้ เหมาะสำหรับ IPA เมื่อคุณต้องดำเนินการอัตโนมัติระหว่างเครื่องมือต่างๆ

มันโดดเด่นในเวิร์กโฟลว์ที่ระบบหนึ่งจำเป็นต้องตอบสนองต่อบางสิ่งบางอย่างในอีกระบบหนึ่ง เช่น การซิงค์ CRM กับระบบการสั่งซื้อ หรือการตอบสนองต่อแบบฟอร์มการสนับสนุนด้วยการดำเนินการแบบมีเงื่อนไข

คุณไม่ได้รับบริบทระดับตัวแทนหรือการตัดสินใจของ AI แต่สำหรับการบูรณาการและทริกเกอร์ในระดับกระบวนการนั้นรวดเร็วและยืดหยุ่น

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวสร้างเวิร์กโฟลว์แบบลากและวางสำหรับแอพนับร้อย
• ตรรกะแบบมีเงื่อนไข การกำหนดตารางเวลา การแยกวิเคราะห์ข้อมูล และเว็บฮุก
• รองรับการแยกสาขาที่ซับซ้อนและการไหลหลายขั้นตอน
  
  

ราคา:

• ฟรี: 1,000 การผ่าตัด/เดือน
• แกนหลัก: $9/เดือน
• แผน Pro และ Teams สำหรับการใช้งานระดับสูงและการควบคุมขั้นสูง
  
  

3. Zapier

Zapier เหมาะที่สุดเมื่อคุณต้องการเชื่อมต่อเครื่องมืออย่างรวดเร็วและไม่ต้องการการแยกสาขาที่ซับซ้อน ไม่ใช่เลเยอร์ออร์เคสเทรชันเต็มรูปแบบ แต่จัดการการส่งต่อข้อมูลระหว่างแชทบ็อตและ CRM ตัวกำหนดตารางเวลา หรือฐานข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ดเลย

สำหรับ IPA Zapier เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเปลี่ยนเจตนาที่ตีความแล้วให้กลายเป็นการกระทำเบื้องหลัง มันไม่ได้ทำ "การคิด" แต่เป็นสิ่งที่เชื่อมโยงระบบการคิดเข้ากับเครื่องมือที่ทำงาน

ฟีเจอร์หลัก:

• การบูรณาการมากกว่า 6,000 รายการ
• ทริกเกอร์จากแชทบอท แบบฟอร์ม หรือเว็บฮุก
• การตั้งค่าที่ง่ายดายสำหรับทีมงานที่ไม่ได้รับการสนับสนุนด้านวิศวกรรม

ราคา:

• ฟรี: 100 งาน/เดือน
• ผู้เริ่มต้น: $19.99/เดือน
• มืออาชีพ: $49/เดือนสำหรับฟีเจอร์ขั้นสูง

4. ติดิโอ

Tidio คือแพลตฟอร์มแชทสดที่มีระบบอัตโนมัติเข้ามาเกี่ยวข้อง แม้จะไม่ใช่แพลตฟอร์ม IPA เต็มรูปแบบ แต่เหมาะมากเมื่อคุณต้องการทำให้กระบวนการต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าเป็นแบบอัตโนมัติ เช่น การกำหนดเส้นทาง การรวบรวมอินพุต หรือการตอบคำถามฝ่ายสนับสนุน

รองรับการตอบกลับของ AI โฟลว์แบบมีเงื่อนไข และการส่งต่อข้อมูลเบื้องหลัง ทำให้มีประโยชน์สำหรับการตัดสินใจในระดับพื้นผิวโดยอัตโนมัติ สำหรับทีมปฏิบัติการขนาดเล็กหรือ SMB ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ง่าย

ฟีเจอร์หลัก:

• แชทสดที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมเทมเพลตอัตโนมัติ
• Chat การกำหนดเส้นทาง การจัดการแบบฟอร์ม และการบูรณาการ CRM
• GPT -ผู้ช่วยที่ทรงประสิทธิภาพสำหรับการตอบสนองที่ยืดหยุ่น

ราคา:

• ฟรี: แชทพื้นฐานและการทำงานอัตโนมัติ
• ผู้เริ่มต้น: $29/เดือน
• Plus :คุณสมบัติ AI และการซิงค์ CRM

5.น8น

n8n เป็นแพลตฟอร์มอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์โอเพ่นซอร์สที่ให้คุณควบคุมลอจิก ทริกเกอร์ และการรวมข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์ ไม่เหมือน Zapier หรือสร้างเป็นโฮสต์ด้วยตัวเองและให้คุณเขียนโค้ดเมื่อจำเป็น

ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีมที่มีทรัพยากรทางเทคนิคที่ต้องการความยืดหยุ่นและความเป็นส่วนตัว คุณสามารถรันตัวแทน IPA เชื่อมต่อกับ API และประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างได้ทั้งหมดภายในเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งได้

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวแก้ไขภาพพร้อมการสนับสนุนโหนดโค้ด
• เว็บฮุก, ตัวกำหนดตารางเวลา, สาขาเงื่อนไข
• โฮสต์ด้วยตัวเองหรือใช้บริการคลาวด์

ราคา:

• ฟรี: โฮสต์ด้วยตนเอง
• คลาวด์พื้นฐาน: $20/เดือน
• ข้อดี: 50 เหรียญ/เดือน พร้อมฟีเจอร์ทีม

1. เริ่มต้นด้วยเวิร์กโฟลว์เดียวที่ทำให้เกิดคอขวด

เวิร์กโฟลว์การอนุมัติการคืนเงินเป็นตัวอย่างที่ดี คำขอเข้ามาแต่ไม่สอดคล้องกัน บางรายการรวมหมายเลขคำสั่งซื้อ บางรายการรวมไว้ ตัวแทนต้องติดตามรายละเอียด ยืนยันสิทธิ์ และใช้ตรรกะทางธุรกิจด้วยตนเอง

แรงเสียดทานดังกล่าวทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ — ตรรกะนั้นชัดเจน แต่ข้อมูลอินพุตนั้นแตกต่างกันเพียงพอที่จะทำให้บอตที่ใช้กฎเกณฑ์ทำงานผิดพลาดได้

2. จัดทำแผนผังการไหลแบบครบวงจร รวมถึงข้อยกเว้น

บันทึกขั้นตอนการทำงาน ติดตามว่าคำขอคืนเงินเข้ามาได้อย่างไร ตัวแทนดึงข้อมูลจากที่ใด ตัดสินใจอย่างไร และดำเนินการอย่างไร

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้รวมข้อยกเว้นทั่วไปไว้ด้วย: ข้อมูลที่ขาดหายไป เหตุผลที่ไม่ชัดเจนสำหรับการส่งคืน หรือข้อมูลคำสั่งซื้อและนโยบายการคืนเงินไม่ตรงกัน

เหล่านี้เป็นจุดที่ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะต้องเข้ามามีบทบาท

3. ระบุว่าการตัดสินใจเกิดขึ้นที่ไหน

มองหาจุดที่มนุษย์ตีความข้อมูลหรือตัดสิน ในเวิร์กโฟลว์การคืนเงิน อาจเป็นการอ่านเหตุผลของลูกค้า ตรวจสอบกับกฎการคืนสินค้า และตัดสินใจว่าจะคืนเงิน เครดิตของร้านค้า หรือการปฏิเสธ

การตัดสินใจแต่ละครั้งสามารถจัดการได้โดยตัวแทน AI ตราบเท่าที่มีการกำหนดตรรกะและสามารถเข้าถึงข้อมูลได้

4. เชื่อมต่อเครื่องมือที่ขับเคลื่อนการดำเนินการ

เมื่อมีการตัดสินใจแล้ว ระบบจะต้องอัปเดตสถานะคำสั่งซื้อ แจ้งให้ลูกค้าทราบ ออกฉลาก หรือดำเนินการชำระเงิน

หากต้องการทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ คุณจะต้องมีแพลตฟอร์มที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือเหล่านั้นและประสานงานการดำเนินการต่างๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือ ซึ่งอาจเป็นเลเยอร์การประสานงานของตัวแทนหรือกรอบการทำงานอัตโนมัติที่มีการรองรับการบูรณาการ

5. ทดสอบ ตรวจสอบ ปรับปรุง

เมื่อกระบวนการคืนเงินดำเนินการโดยอัตโนมัติแล้ว ให้ติดตามผลการดำเนินการ ดูว่ากรณีใดบ้างที่ได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง และระบบประสบปัญหาในส่วนใด ใช้ข้อเสนอแนะนี้เพื่อปรับปรุงตรรกะการตัดสินใจและปรับปรุงความน่าเชื่อถือ

ระบบ IPA เป็นระบบที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ยิ่งคุณจับและจัดการกรณีขอบได้มากเท่าไร เวิร์กโฟลว์ก็จะแข็งแกร่งและปรับขนาดได้มากขึ้นเท่านั้น

กระบวนการและความพร้อมของข้อมูลไม่ดี

ระบบอัตโนมัติจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อกระบวนการมีความสอดคล้องกัน แต่ในองค์กรหลายแห่ง เวิร์กโฟลว์มักไม่มีการบันทึกหรือได้รับการจัดการต่างกันในแต่ละทีม ข้อมูลมักอยู่ในระบบที่ไม่เชื่อมต่อกันหรือมีรูปแบบที่แตกต่างกัน ทำให้ยากต่อการสร้างระบบอัตโนมัติที่เสถียร

ก่อนจะนำระบบอัตโนมัติของกระบวนการอัจฉริยะมาใช้ ควรใช้เวลาในการจัดทำแผนที่ว่ากระบวนการทำงานในปัจจุบันเป็นอย่างไร บันทึกข้อมูลอินพุต ข้อยกเว้นที่ทราบ ความสัมพันธ์ของเครื่องมือ และจุดที่ยังคงต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

การทำให้การใช้งานเบื้องต้นมีความซับซ้อนมากเกินไป

ทีมงานมักพยายามทำให้ระบบอัตโนมัติมากเกินไปและเร็วเกินไป เมื่อการเปิดตัวครั้งแรกครอบคลุมระบบหลายระบบหรือมีกรณีพิเศษตั้งแต่เริ่มต้น โอกาสที่การเปิดตัวจะล่าช้าหรือล้มเหลวก็จะเพิ่มมากขึ้น

ให้เริ่มด้วยกระบวนการเดียวที่มีจุดตัดสินใจที่ชัดเจนและมีผลลัพธ์ที่วัดได้ พิสูจน์คุณค่าตั้งแต่เนิ่นๆ โดยเน้นที่ขอบเขต

ขาดความชัดเจนในการเป็นเจ้าของหรือวิสัยทัศน์ในระยะยาว

ระบบอัตโนมัติกระบวนการอัจฉริยะเป็นโครงการที่ปรับตัวได้และเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หากไม่มีทีมงานหรือบุคลากรที่รับผิดชอบด้านประสิทธิภาพ ตรรกะ และการบำรุงรักษา ระบบมักจะล้าสมัยหรือไม่สอดคล้องกัน

กำหนดสิทธิ์การเป็นเจ้าของอย่างต่อเนื่องตั้งแต่เริ่มต้น มีคนต้องติดตามว่าระบบอัตโนมัติทำงานอย่างไร เกิดข้อผิดพลาดอะไรบ้าง และต้องปรับเปลี่ยนตรงไหนบ้าง

ความไม่สอดคล้องกันระหว่างเป้าหมายทางธุรกิจและตรรกะของระบบอัตโนมัติ

ไม่ใช่ว่าทุกกระบวนการจะต้องทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ และไม่ใช่ว่าระบบอัตโนมัติทุกระบบจะช่วยเพิ่มมูลค่าได้ บางครั้งตรรกะก็สะท้อนถึงสิ่งที่เป็นไปได้ทางเทคนิค แต่ไม่ได้สะท้อนถึงสิ่งที่ธุรกิจต้องการจริงๆ

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ควรออกแบบเวิร์กโฟลว์ร่วมกับผู้ที่ใช้เวิร์กโฟลว์ ซึ่งรวมถึงทีมสนับสนุน หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการ และเจ้าของผลิตภัณฑ์

เมื่อระบบอัตโนมัติสอดคล้องกับความต้องการที่แท้จริง ก็จะมีแนวโน้มที่จะมอบผลลัพธ์ที่ยั่งยืนมากขึ้น

IPA แตกต่างจากการจัดการกระบวนการทางธุรกิจ (BPM) อย่างไร?

BPM เป็นเรื่องของการทำแผนที่และเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทางธุรกิจ ในขณะที่ IPA เป็นเรื่องของการทำให้กระบวนการเหล่านั้นเป็นอัตโนมัติโดยใช้ตัวแทน AI ที่สามารถคิดและดำเนินการได้ด้วยตัวเอง

IPA สามารถทดแทนแรงงานคนได้ทั้งหมดหรือเพียงแค่ลดภาระงานของพวกเขาลง?

IPA คือการลดความซ้ำซากจำเจและน่าเบื่อ เพื่อให้มนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญได้ IPA ไม่ได้เข้ามาแทนที่มนุษย์ แต่ทำให้ผู้คนทำงานได้ง่ายขึ้น

โดยทั่วไป IPA มักใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรประเภทใด

IPA มักใช้โมเดลต่างๆ เช่น ต้นไม้การตัดสินใจ โมเดลภาษาธรรมชาติ (ลองคิดดู GPT หรือ BERT และตัวจำแนกประเภทสำหรับงานเช่นการตรวจจับเจตนาหรือการแยกวิเคราะห์เอกสาร

IPA เกี่ยวข้องเฉพาะกับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้นหรือไม่ หรือ SMB ก็สามารถได้ประโยชน์เช่นกันหรือไม่

SMB สามารถได้รับประโยชน์จาก IPA โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขามีเวลาหรือจำนวนพนักงานจำกัด IPA ช่วยให้ทีมเล็กๆ ทำงานได้เกินหน้าที่โดยทำให้สิ่งที่ปกติแล้วพวกเขาจะต้องทำด้วยตนเองเป็นระบบอัตโนมัติ

จำเป็นต้องใช้ข้อมูลประเภทใดในการฝึกหรือกำหนดค่าโมเดล IPA อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างส่วนใหญ่คือข้อมูลอินพุตในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น อีเมล แชท แบบฟอร์ม หรือบันทึก และกฎเกณฑ์ทางธุรกิจที่ชัดเจนหรือผลลัพธ์ที่เชื่อมโยงกับข้อมูลอินพุตเหล่านั้น ยิ่งข้อมูลจริง (และยุ่งเหยิง) มากเท่าไร ระบบก็จะยิ่งฉลาดขึ้นเท่านั้น