Paano Binabago ng AI Workflow Automation ang mga Negosyo sa 2025

Ang daloy ng trabaho ay nagsisimula sa isang real-world trigger

Ang unang bagay na nangyayari bago ang anumang bagay ay ang isang bagay ay nagbabago. Ang hanay ng mga pagbabagong ito ay maaaring tawaging isang tunay na buhay na trigger, na maaaring maging anumang paraan ng pakikipag-ugnayan sa system.

Ang trigger ay nagdadala ng paunang impormasyon mula sa kaganapang iyon at sinasabi sa system, “ Uy, oras na para magsimula. ” 

Kapag nakarehistro na, ang impormasyong ito ay magagamit na ngayon sa ahente ng AI, na siyang kukuha sa buong proseso ng pamamahala.

Binabasa ng isang ahente ng AI ang input at inaalam ang susunod na hakbang

Pagkatapos ay babasahin ng isang ahente ng AI ang impormasyong iyon, na maaaring maging plain text o structured data, at magpapasya kung ano ang susunod na gagawin.

Ito ay kung saan ang isang LLM o isang modelo ng pag-uuri ng layunin ay nasangkot.

Sa ilang system, isa itong prompt-based na tagaplano, na direktang nagsasalin sa isang bagay na kasing simple ng: 

“ Uy, sinasabi ng user, 'Maaari ko bang muling iiskedyul ang aking session? ' — ano ang dapat gawin ng system?

At mula doon, bubuo ng isang plano upang mahawakan ang query.

Ang aksyon ay isinasagawa sa pamamagitan ng isang konektadong tool o API

Kapag naunawaan na ang gawain, pipiliin ng system ang tool na makakagawa nito.

Ito ay maaaring isang API na tawag, isang tawag sa database, naghahanap sa internet, o kahit isang bagay na kasing-simple ng paglalapat ng mathematical na pagkalkula sa natanggap na data.

Ipo-format ng ahente ang kahilingan gamit ang tamang data at ipapasa ito sa tool para makuha ang gustong sub-task.

Ang resulta ay ipapasa sa susunod na hakbang kung kinakailangan

Kapag tumakbo na ang tool at available na ang output, ginagamit ng ahente ang resultang iyon upang matukoy ang susunod na hakbang ng pagkilos.

Kung mananatili ang higit pang mga hakbang, magpapatuloy ang daloy ng trabaho, na nagpapasa ng data at muling sinusuri ang estado, upang maabot ang huling resulta.

Patuloy na tumatakbo ang loop na iyon hanggang sa matapos ang buong trabaho, ito man ay isang one-step na pag-update o isang multi-step na proseso na sumasaklaw sa ilang system.

1. Pag-automate ng pagkuha ng data mula sa mga kumplikadong dokumento

Karamihan sa mga koponan ay gumagana sa hindi nakaayos na data. Ang data na ito, kung minsan ay sulat-kamay o sa anyo ng mga naka-print na dokumento, ay madalas na hindi sumusunod sa anumang karaniwang mga panuntunan.

Ginagawang posible ng automation ng daloy ng trabaho na kunin ang halaga mula sa mga ito nang mahusay at sa sukat.

Tinitiyak ng mga workflow na pinapagana ng AI document indexing na ang bawat file ay nababasa at nakaimbak sa isang structured na paraan sa loob ng isang vector database .

Kapag ipinares sa retrieval-augmented generation , ang data na nakuha mula sa mga dokumento ay direktang magagamit ng AI agent na namamahala sa workflow upang sagutin ang mga query o mag-trigger ng mga aksyon.

2. Pag-streamline ng onboarding ng customer sa mga channel

Ang onboarding ng customer ay nagsasangkot ng higit pa sa pagkolekta ng impormasyon — ito ay isang serye ng mga aksyon na kailangang mangyari nang mabilis at naka-sync.

Ang mga lead ay dumarating sa iba't ibang channel, at bawat isa ay kailangang makuha at maging kwalipikado sa CRM. Ikinokonekta ng AI workflow automation ang mga hakbang na ito.

Sa sandaling pumasok ang lead sa system, kinukuha ng lead generation chatbot ang mga pangunahing detalye, sinusuri kung kumpleto, at nagti-trigger ng mga follow-up na aksyon.

Ginagawa nitong mabilis at tumutugon ang onboarding nang hindi umaasa sa mga manu-manong pagsusuri.

3. Pagbuo ng nilalaman ng negosyo na may kaunting input

Ang mga koponan ngayon ay gumagawa ng tuluy-tuloy na stream ng pagpapatakbo ng nilalaman — ang uri na mahalaga para sa marketing ngunit bihirang na-optimize para sa muling paggamit.

Dahil sa nilalaman na nabubuhay sa iba't ibang mga platform, ang mga naturang dokumento ay maaaring maging napakahirap na pagsamahin.

Ang mga modernong daloy ng trabaho sa marketing ng chatbot ay nag-tap sa hilaw na data na iyon, pinagsasama-sama, at awtomatikong ginagawa itong magagamit na nilalaman. 

Sa pamamagitan lamang ng isang maliit na input o trigger, ang isang mahusay na binuo na RAG chatbot ay maaaring bumuo ng isang buong buod o draft nang walang sinumang kailangang habulin ang pinagmulan o i-format ito sa pamamagitan ng kamay.

4. Pamamahala ng mga operasyon ng HR kasama ang mga ahente ng AI

Ang mga HR team ay humaharap sa patuloy na daloy ng mga kahilingan — mula sa mga tanong sa patakaran hanggang sa mga pag-apruba at mga gawain sa onboarding. Ang mga ito ay hindi kumplikado, ngunit nakakaabala ang mga ito sa tunay na trabaho at mabilis na natambak.

Maaaring pangasiwaan ng HR chatbot ang mga pakikipag-ugnayang ito nang direkta, pagtugon sa mga tanong, pagkolekta ng mga input, at paggabay sa mga empleyado sa pamamagitan ng mga panloob na daloy ng trabaho.

Naka-plug ito sa mga tool na ginagamit na ng iyong team at pinapanatiling gumagalaw ang lahat nang hindi gumagawa ng isa pang pila.

5. Pangangasiwa sa suporta sa customer sa pamamagitan ng AI chatbots

Karamihan sa mga kahilingan sa suporta ay sumusunod sa isang pattern. Ang user ay nangangailangan ng isang bagay na mapangasiwaan nang mabilis — maaaring isang update, isang pag-aayos, o isang direksyon lamang. At higit sa lahat, inaasahan nila ang isang mabilis na tugon.

Maaaring pamahalaan ng isang customer service chatbot ang mga pakikipag-ugnayang iyon nang walang pagkaantala. Pinapanatili nito ang pag-uusap, gumagawa o nag-a-update ng mga tiket sa background, at pinapanatili ang lahat ng paggalaw.

Ang ganitong uri ng AI ticketing ay nagbibigay sa mga koponan ng puwang upang tumutok sa mga kaso na may mataas na epekto. Gamit ang mga feature tulad ng human-in-the-loop , maaaring pumasok ang isang ahente ng suporta kapag kinakailangan, habang ang mga karaniwang isyu ay awtomatikong nareresolba sa kanilang mga sarili.

1. Gumawa

Pinakamahusay Para sa: Mga koponan na bumubuo ng malalaking, visual na automation na kinabibilangan ng maraming tool at paminsan-minsang mga hakbang sa AI

Ang Make ay isang visual automation platform kung saan ka nagdidisenyo ng mga workflow sa pamamagitan ng biswal na pagkonekta ng mga app at pagtukoy ng lohika sa pagitan ng mga ito.

Sikat ito para sa mga operational workflow — tulad ng pag-sync ng data sa pagitan ng mga CRM at spreadsheet — ngunit sinusuportahan din nito ang pakikipag-usap na AI .

Sinusuportahan din ng Make ang pag-parse ng file at pagdaragdag ng content sa mga vector store, na ginagawa itong kapaki-pakinabang para sa mga team na nagpapatakbo ng mga AI workflow tulad ng pagkuha ng dokumento o pagbawi batay sa RAG.

Ito ay angkop lalo na para sa mga team na gustong makita kung paano magkatugma ang lahat, hakbang-hakbang.

Pangunahing tampok:

• Visual builder na may walang limitasyong branching logic at error handling
• OpenAI suporta para sa mga pagkumpleto, buod, pag-parse ng file, at RAG
• Mga katutubong pagsasama sa mga app tulad ng Notion , Slack , Google Workspace, HubSpot
• Iskedyul- o trigger-based na pagpapatupad na may buong kasaysayan ng bersyon

Mga kawalan:

• Steeper learning curve para sa napakalaking workflow
• Ang mga kaso ng paggamit ng AI ay nangangailangan ng ilang pag-unawa sa mga prompt at vector storage

2. Botpress

Pinakamahusay Para sa: Pag-automate ng mga workflow na nakabatay sa chat gamit ang mga AI node na namamahala sa mga kumpletong workflow

Botpress ay isang visual na workflow builder para sa pagbuo ng mga ahente ng AI . 

Ang platform ay nagbibigay sa iyo ng mahuhusay na tool para malaman ang mga detalye kung paano nakikipag-ugnayan at gumagana ang mga workflow sa isa't isa, higit pa sa mga surface-level na card na ginagamit ng ibang mga platform.

Hinahayaan ka ng tagabuo na batay sa canvas na kontrolin ang mga pangunahing variable at konteksto habang lumilipat ang mga ito sa pagitan ng mga pagsasama at platform.

Gumagana ito nang maayos kahit na hindi mo lubos na nauunawaan kung paano kumonekta ang mga tool. Kapag na-link mo ang mga ito at nagbigay ng mga pahintulot, maaaring pamahalaan ng Autonomous Node ang daloy.

Kung ang iyong koponan ay nagtatrabaho sa isang magulo na daloy ng trabaho na hindi mahusay na naisasalin sa iba pang mga platform, Botpress maaaring kumonekta sa mga tool tulad ng Zapier o Gumawa upang makatulong na dalhin ang istraktura dito.

Pangunahing tampok:

• Hakbang-hakbang na daloy na may mga saklaw na variable para sa bawat node
• Built-in na Knowledge Base para sa pagkuha ng dokumento at URL-based
• Panlabas na suporta sa tool sa pamamagitan ng mga API, trigger, at Zapier /Gumawa ng mga pagsasama
• Nakahiwalay na memorya at mga input upang maiwasan ang pag-anod ng konteksto

Kakulangan: Ang pagdidisenyo na may saklaw na lohika ay nangangailangan ng ilang paunang pag-aaral

3. N8n

Pinakamahusay Para sa: Mga team na gusto ng isang flexible, developer-friendly na workflow tool na may open-source na kontrol

Binuo ang n8n para sa mga user na gustong ganap na kontrolin kung paano kumikilos ang mga workflow at kung saan sila tumatakbo.

Ito ay self-hostable, extendable gamit ang code, at hindi ka iki-lock sa mga paunang natukoy na pattern. Kung gusto mo Zapier ngunit may kakayahang umangkop sa istilong Git, ito na.

Ang mga daloy ng trabaho ay biswal na binuo ngunit sinusuportahan ang custom na JavaScript sa anumang hakbang.

Pinangangasiwaan nito ang pagsasanga, muling pagsubok, kundisyon, at webhook nang native, at mahusay na gumaganap sa mga custom na API at panloob na system.

Pangunahing tampok:

• Visual workflow builder na may logic na nakabatay sa node
• Open-source na may self-hosting at mga opsyon sa cloud
• Gumagana nang maayos sa mga webhook at matagal nang trabaho

Mga kawalan:

• Nangangailangan ng higit pang pag-setup kumpara sa mga naka-host na tool
• Hindi ginawa para sa mga hindi teknikal na user o mabilis na pagsisimula ng mga kaso ng paggamit

4. Zapier

Pinakamahusay Para sa: Mga hindi teknikal na koponan na naghahanap ng mabilis na automation sa pagitan ng mga sikat na tool sa SaaS

Zapier ay binuo para sa bilis at pagiging simple. Pumili ka ng trigger, tukuyin kung ano ang susunod na mangyayari, at pinangangasiwaan nito ang iba sa likod ng mga eksena.

Para sa mga koponan na gusto lang ng isang bagay na gumana nang hindi kinakailangang mag-isip sa pamamagitan ng sumasanga na lohika o imprastraktura.

Nagniningning ito kapag nagtatrabaho ka gamit ang mga tool na nasa ecosystem na nito. Nagpapadala ka man ng mga lead mula sa isang form patungo sa isang CRM o nagpapalipat-lipat ng mga update sa pagitan Slack at Google Sheets , ang setup ay tumatagal ng ilang minuto at gumagana nang maaasahan sa background.

Hindi ito binuo para sa malalim na pagpapasadya, ngunit iyon ang punto. Kung malinaw ang iyong daloy ng trabaho at hindi nangangailangan ng maraming kundisyon, Zapier dadalhin ka doon nang mas mabilis kaysa sa anupaman.

Pangunahing tampok:

• Mahigit 6,000 app integration, kabilang ang Google Workspace, Slack , at Salesforce
• User-friendly na visual editor na may library ng mga pre-built na template

Mga kawalan:

• Maaaring tumaas ang mga gastos sa pagtaas ng paggamit ng gawain at mga premium na feature
• Limitadong pag-customize para sa mga kumplikado o lubos na partikular na daloy ng trabaho

5. Aisera

Pinakamahusay Para sa: Ang mga enterprise team ay nag-o-automate ng mga panloob na daloy ng trabaho sa buong IT, HR, at suporta sa customer

Nakatuon ang Aisera sa malakihang automation na pinapagana ng AI na partikular sa domain.

Binuo ito para tulungan ang mga team na pamahalaan ang mataas na dami ng mga operasyon — mula sa paglutas ng mga IT ticket hanggang sa pag-onboard ng mga empleyado o pagtugon sa mga kahilingan ng customer.

Ang pinagkaiba ni Aisera ay kung paano inilalapat ang AI nito sa workflow. Ang mga natural na modelo ng wika nito — na binuo bago ang GPT kapanahunan — ay pinalakas ang mga kaso ng paggamit ng suporta sa enterprise sa loob ng maraming taon, at ngayon ay kinukumpleto ng mas malaki LLMs kapag kailangan.

Bagama't hindi ito naglalayong sa mga startup o solong tagabuo, ang Aisera ay isang mahusay na akma para sa malalaking koponan na gustong mapagkakatiwalaan, pinapagana ng AI na mga automation nang hindi bumubuo mula sa simula.

Pangunahing tampok:

• Mga modelo ng wikang sinanay ng domain para sa tumpak at pag-automate ng konteksto
• Sumasama sa mga platform tulad ng ServiceNow, Salesforce, at Workday

Mga kawalan:

• Maaaring maging kumplikado ang pag-setup depende sa iyong mga system at pinagmumulan ng data
• Pinakamahusay na angkop para sa malakihang mga kaso ng paggamit — labis na ginawa para sa mas maliliit na koponan

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.