Automatisering af AI-arbejdsgange: 5 bedste praksisser og enkle eksempler

AI-understøttede arbejdsgange kan lære af datamønstre og tidligere beslutninger for at automatisere gentagne beslutningsprocesser, håndtere dataflows og levere analyser i realtid. Under planlægningen bruger teams ofte et beslutningsdiagram til at kortlægge de betingede stier, som AI'en vil følge baseret på forskellige input eller udløsere.

AI er et fremragende værktøj, hvis spørgsmålene er nogenlunde forudsigelige, og svarene er kendte. I praksis betyder det at bruge AI til at udføre simple eller moderat komplekse opgaver, som et menneske ellers skulle udføre, eller til at komme med forslag til, hvad et menneske bør gøre i en given situation. 

Hvorfor har du brug for automatisering af AI-arbejdsgange?

Brugen af AI i arbejdsgange er fremtiden inden for automatisering af driften. Det, der tidligere blev udført af et menneske, kan nu udføres af en veltrænet AI, så de mere komplekse, kreative og innovative opgaver kan overlades til medlemmerne af dit projektteam. 

Selvom det måske lyder skræmmende, er der, når det implementeres effektivt, mange fordele ved at udnytte automatiserede arbejdsgange på tværs af brancher. 

• Reducer gentagne opgaver: AI i automatisering af arbejdsgange gør det muligt for mennesker at undgå tidskrævende, gentagne opgaver og fokusere på det, der kræver kompleks beslutningstagning og innovation (dvs. det, som AI ikke kan behandle eller skabe). AI udfører det arbejde, der ellers ville tage tid og energi fra vigtigere strategiske opgaver. Det reducerer også omkostningerne ved at udføre gentagne opgaver.
• Øg nøjagtigheden: AI-drevne arbejdsgange kan også bidrage til at øge nøjagtigheden i procesautomatisering ved at følge foruddefinerede regler og datadrevne indsigter, hvilket reducerer risikoen for menneskelige fejl i rutineopgaver. AI-behandling er i øjeblikket i vækst, især inden for datatunge områder som finans, sundhedsvæsen og kundeservice, hvor præcision er afgørende for at undgå omarbejde. 
• Skaler processer: Hvor input er nogenlunde ensartede (og lette for en sprogmodel at forstå), kan AI-arbejdsgange supplere den menneskelige indsats, så driften kan skaleres på en smidig måde. Eksempelvis kan drive-in-vinduer bruge AI til at tage imod ordrer og sende dem til restauranten, hvilket reducerer ventetiden og lader medarbejderne i restauranten fokusere på at lave mad frem for at tage imod ordrer. 
• Forbedrer projektplanlægning og -design: AI kan bruges til at analysere historiske data, forudsige ressourcebehov og modtage store mængder data som input. På implementeringssiden kan projektledere og forretningsanalytikere designe projektresultater og forretningsprocesser, der udnytter AI til at levere driftskapacitet og service i stor skala. 
• Øger tilpasningsevnen: Selv efter at AI'en er trænet til at udføre den opgave, du har brug for, kan du stadig nemt opdatere den for at sikre, at den tilpasser sig, efterhånden som dine processer tilpasses. Det, der ville kræve dedikeret oplæringstid for mennesker, kan opdateres i en AI-automatiseret arbejdsgang på få minutter. Eksempler omfatter indførelse af en ny politik i din kundeservice eller tilføjelse af menupunkter, som kunderne kan bestille. 

Eksperttip

Når jeg går i gang med en kompleks opgave, der kræver nogen form for gentagelse, overvejer jeg altid, hvordan AI kan hjælpe mig, og nogle gange tager jeg endda en samtale med ChatGPT om det problem, jeg står over for, for at se, hvad den måske er i stand til. Du kan altid spørge AI’en, hvordan du skal gribe det problem an, som du står over for, for at se, om den kan være til hjælp!

Stay Ahead of What Deserves Your Attention

Get timely perspective on the shifts, decisions, and trade-offs shaping your role, plus practical resources you can put to work.

Get Free Access

Have an account? Log In

Eksempler på AI-arbejdsgange

Nu hvor AI er blevet taget i brug på tværs af flere brancher og anvendelsesområder, findes der nogle imponerende og synlige eksempler på AI-arbejdsgange inden for projektledelse, som vi hver især kan interagere med. 

AI-automatiserede arbejdsgange til kundesupport

Virksomheder som Zendesk, Atlassian og HubSpot har gjort det muligt for deres kunder at bruge AI-drevne chatbots og samtale-AI til at automatisere arbejdsgange inden for kundesupport.

Disse chatbots håndterer almindelige kundehenvendelser, såsom kontoadministration eller teknisk fejlfinding, ved at analysere indkommende spørgsmål og svare med relevante oplysninger eller henvise brugerne til passende ressourcer. 

Dette reducerer kundernes ventetider og mindsker belastningen på de menneskelige agenter, som derefter kan bruge deres tid på at fokusere på mere komplekse spørgsmål og kundebehov. Ved at indsamle og analysere chatdata forbedrer AI'en løbende sine svar og styrker kundeoplevelsen. 

AI-drevet automatiseret prædiktiv vedligeholdelse i produktionen

General Electric (GE) anvender AI-baseret automatisering af arbejdsgange til prædiktiv vedligeholdelse af sine industrielle maskiner. Sensorer indsamler data fra maskinerne, og AI-modeller analyserer disse data for at forudsige udstyrsfejl, før de opstår. 

Automatiserede arbejdsgange (en funktion, som ofte er tilgængelig i software til facilitetsprojektstyring) planlægger derefter vedligeholdelsesopgaver og bestiller nødvendige dele, så det sikres, at de rette teknikere og ressourcer er tilgængelige. Dette reducerer nedetid, forlænger udstyrets levetid og minimerer vedligeholdelsesomkostningerne.

AI-drevet automatiseret fakturabehandling i økonomiafdelingen

Afdelinger for kreditorbogholderi i virksomheder som IBM har taget AI-automatisering i brug for at effektivisere deres fakturabehandling. I disse arbejdsgange kan software til automatisering af fakturabehandling bruge optisk tegngenkendelse (OCR) til at udtrække data fra fakturaer, mens AI-algoritmer sammenholder disse oplysninger med indkøbsordrer og kontrakter.

Når oplysningerne er blevet verificeret, igangsætter systemet betalingen og opdaterer automatisk regnskabsregistreringerne. Undtagelser og uoverensstemmelser markeres til menneskelig kontrol. Denne automatisering har fremskyndet processerne for fakturagodkendelse, minimeret fejl og reduceret den administrative byrde for økonomiteams.

Find flere eksempler på arbejdsgange her.

Ulemper ved AI-arbejdsgange

Der er nogle få ting, man bør tage i betragtning, når man designer automatiserede AI-arbejdsgange, som kan være ulemper i visse organisationer og brancher. 

• Implementeringsomkostninger: Opsætning af AI-arbejdsgange kræver ofte en betydelig indledende investering i kvalificeret personale, infrastruktur, software og oplæring. Mindre organisationer med begrænsede budgetter kan finde disse omkostninger uoverkommelige. Flere og flere virksomheder og leverandører af software til arbejdsgangsstyring integrerer dog AI-funktioner i deres eksisterende værktøjer, så se efter AI-automatiseringsfunktionalitet i dine eksisterende procesautomatiseringsværktøjer. 
• Dårlig håndtering af undtagelser: AI-arbejdsgange kan have svært ved kanttilfælde eller usædvanlige situationer, der ikke følger forudsigelige mønstre. Hvis en kundeklage for eksempel falder uden for de typiske input, som en AI-chatbot er programmeret til at håndtere, kan systemet fejlfortolke problemet eller give irrelevante råd. Der er brug for mennesker for at sikre, at undtagelser håndteres korrekt, og for at tilpasse og optimere arbejdsgangen til fremtidige tilfælde.
• Opfattelsen af, at AI er upersonlig: AI-svar kan mangle den empati og nuancering, der er nødvendig i følsomme situationer. Det er særligt tydeligt i kundeservice, hvor automatiserede beskeder kan føles robotagtige eller distancerede, hvilket efterlader kunder utilfredse eller i værste fald frustrerede over at skulle håndtere AI. Det kræver en hårfin balance at kombinere automatisering med et menneskeligt præg, når man designer automatiserede AI-arbejdsgange.
• Sikkerheds- og privatlivsproblemer: Mange virksomhedsorganisationer har følsomme data og oplysninger, som ikke kan deles med AI-aktiverede værktøjer. Der kan være begrænsninger for, hvad du må bruge AI til, når det gælder automatisering af virksomhedsarbejdsgange i din organisation. Hvis du overvejer at implementere AI i din organisation, bør du tale med dine sikkerheds- og juridiske eksperter og se efter private AI-modelmiljøer, der kan levere de funktioner, du har brug for, samtidig med at dine data holdes sikre. 
• Fordomme og etiske problemer: AI-modeller kan utilsigtet videreføre fordomme, der findes i træningsdatasæt, hvilket kan føre til uretfærdige eller diskriminerende beslutninger. Disse fordomme kan påvirke ansættelser, kundeservice og andre arbejdsgange, hvis de ikke håndteres omhyggeligt. Derfor bør du også være opmærksom på, hvilke opgaver en AI bliver bedt om at udføre, især når det drejer sig om HR eller personalerelaterede forhold. 
• Medarbejdernes reaktioner på mulig jobfortrængning: Efterhånden som automatisering overtager gentagne opgaver, kan nogle medarbejdere frygte at miste deres job eller opleve overflødighed, hvilket kan føre til fortrængning af medarbejdere. Håndtering af denne forandring kræver proaktive muligheder for, at medarbejderne kan uddanne sig til nye og anderledes job, der er i overensstemmelse med organisationens behov og begrænsningerne ved automatiserede AI-arbejdsgange. 

Værktøjer til AI-arbejdsgange

Hvis du er klar til at begynde at bruge AI til at hjælpe med at automatisere din arbejdsgang, er det første skridt at forstå arbejdsgangen, før du tager AI i brug. 

Når du er fortrolig med udarbejdelse af arbejdsgangsdiagrammer, er det tid til at overveje, hvordan AI kan understøtte automatisering af arbejdsgange ved at fjerne manuelle trin fra arbejdsgangen og effektivt overlade dem til en AI-assistent.

Derudover kan følgende generative AI-platforme hjælpe med at automatisere dine arbejdsgange:

• OpenAI's ChatGPT
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Anthropic's Claude

Hvis du ikke ender med at bruge nogen af ovenstående værktøjer, vil du sandsynligvis bruge AI-drevne funktioner fra software til automatisering af arbejdsgange til dette. Når du overvejer, hvordan software til automatisering af AI-arbejdsgange kan hjælpe, bør du se efter gentagne opgaver, der involverer spørgsmål og svar eller indhentning af data og frembringelse af et forudsigeligt resultat eller en forudsigelig løsning – det er gode kandidater til at inkludere AI i din automatisering af arbejdsgange. 

Bedste fremgangsmåder for AI-arbejdsgange

Det kan virke som en skræmmende opgave at tilføje AI til automatiseringsindsatsen, men her er nogle tips og tricks, der kan hjælpe dig med at komme i gang uden at forcere processen. 

Prøv disse tips, når du implementerer AI i dine arbejdsgange: 

1. Start i det små, kør blot eksperimentet: Begynd din indsats med at implementere AI ved at forsøge at automatisere en lille arbejdsgang, der ikke er kritisk. Der findes mange muligheder for applikationer uden kode eller med lidt kode, som kan hjælpe dig i gang. Start med en AI-funktion i en arbejdsgangsapp, du allerede bruger, og fortsæt derfra. Overvåg også dine eksperimenter med værktøjer til automatisering af AI-arbejdsgange. AI har stadig brug for menneskeligt tilsyn og indgriben, så lad den ikke bare køre frit.
2. Fokuser på områder med stor effekt: Prioritér arbejdsgange, der giver det største afkast af din investering i tid og teknologi. Overvej gentagne opgaver, der er tidskrævende eller tilbøjelige til menneskelige fejl. Automatisering af disse områder med AI vil give umiddelbare fordele og samtidig skabe et stærkt argument for yderligere investeringer i AI, når det går godt.
3. Start med rene data: AI-modeller er kun så gode som træningen og datakilderne, så når du går i gang, bør du starte dér, hvor dataene er rene og ensartede, for at forebygge fejl i AI-behandlingen og reducere antallet af undtagelser, som en AI skal eskalere til et menneske.
4. Design med sikkerhed og overholdelse af regler for øje: Find din jurist og dine sikkerhedsfolk, og få dem med på implementeringen af AI-værktøjer, før du går helt ind i det. Vær opmærksom på reglerne om databeskyttelse, der gælder for både dig og dine kunder, og opbyg arbejdsgange, der overholder disse krav. 
5. Investér i oplæring og forandringsledelse: Støt medarbejderne ved at tilbyde oplæring i de nye arbejdsgange og tydeliggøre, hvordan AI vil styrke deres roller frem for at forringe dem. En gennemtænkt plan for forandringsledelse vil hjælpe med de uundgåelige bekymringer om jobtab og forhåbentlig samtidig fremme anvendelsen af AI-teknologi.

Fremtidige tendenser inden for automatisering af AI-arbejdsgange

Som med enhver anden omvæltende teknologi er AI kommet for at blive. Hvis vi ser tilbage på 2024, var det et år, der begyndte med mærkelige videoer af Will Smith, der spiste spaghetti, og sluttede med AI-funktioner, som nogle næppe kunne have forestillet sig.

Det var også et år, hvor mange projektstyringsværktøjer udviklede AI-funktioner for at hjælpe med at fremskynde visse kedelige opgaver som at oprette mødereferater, opsummere dokumenter og oprette tjeklister baseret på opgavetitler.

2025 bliver sandsynligvis året, hvor vi vil se flere integrationer mellem værktøjer til projektarbejdsgange og forudsigende AI-modeller, eftersom sidstnævnte øger deres funktioner eksponentielt. Ligesom en iPhone kan bruge ChatGPT til at identificere genstande, der ses gennem kameraobjektivet, vil værktøjer derfor kommunikere med de store AI-virksomheder for at udveksle oplysninger og hjælpe med at strømline arbejdet for teams.

Bliv ikke overrasket, hvis du ser en betaversion af et arbejdsgangsværktøj med begrænset menneskelig involvering. Et værktøj, hvor de personer, der er involveret i et projekt, leverer meget specifikke input til en AI, som håndterer hele processen fra procesniveauet.

Bliv medlem af DPM-fællesskabet for at få mere indsigt i AI og arbejdsgange

Kom og vær med, mens vi navigerer i AI og meget mere. Bliv medlem af vores fællesskab, hvor du også får adgang til mere end 100 skabeloner, eksempler og modeller og kan komme i kontakt med hundredvis af andre digitale projektledere og eksperter i AI-projektledelse på Slack.