Tekoälyllä toteutettu työnkulkujen automatisointi: 5 parasta käytäntöä ja yksinkertaisia esimerkkejä

Tekoälyä hyödyntävät työnkulut voivat oppia tietomalleista ja aiemmista päätöksistä automatisoidakseen toistuvia päätöksentekoprosesseja, hallitakseen tietovirtoja ja tarjotakseen reaaliaikaista analytiikkaa. Suunnittelun aikana tiimit käyttävät usein päätöksentekovuokaaviota kartoittaakseen ehdollisia polkuja, joita tekoäly seuraa eri syötteiden tai laukaisimien perusteella.

Tekoäly on erinomainen työkalu, kun kysymykset ovat jokseenkin ennakoitavia ja vastaukset tunnetaan. Käytännössä tämä tarkoittaa tekoälyn käyttämistä yksinkertaisten tai kohtalaisen monimutkaisten tehtävien suorittamiseen, jotka ihmisen pitäisi muuten tehdä, tai ehdotusten tekemiseen siitä, mitä ihmisen pitäisi tehdä tietyssä tilanteessa. 

Miksi tarvitset tekoälyä hyödyntävää työnkulkuautomaatiota?

Tekoälyn käyttö työnkuluissa on toimintojen automatisoinnin tulevaisuus. Sen, minkä ihminen ennen teki, voi nyt tehdä hyvin koulutettu tekoäly, jolloin projektitiimisi jäsenet voivat keskittyä monimutkaisempaan, luovaan ja innovatiiviseen työhön. 

Vaikka tämä saattaa kuulostaa pelottavalta, tehokkaasti toteutettuina automatisoitujen työnkulkujen hyödyntämisellä on monia hyötyjä eri toimialoilla. 

• Vähentää toistuvia tehtäviä: Tekoäly työnkulkuautomaatiossa auttaa ihmisiä välttämään aikaa vieviä, toistuvia tehtäviä ja keskittymään asioihin, jotka vaativat monimutkaista päätöksentekoa ja innovointia (eli asioihin, joita tekoäly ei pysty käsittelemään tai luomaan). Tekoäly tekee työn, joka muuten veisi aikaa ja energiaa tärkeämmiltä strategisilta tehtäviltä. Tämä vähentää myös toistuvien tehtävien suorittamisesta aiheutuvia kustannuksia.
• Parantaa tarkkuutta: Tekoälyä hyödyntävät työnkulut voivat myös auttaa parantamaan prosessiautomaation tarkkuutta noudattamalla ennalta määritettyjä sääntöjä ja tietoon perustuvia näkemyksiä, mikä vähentää inhimillisten virheiden riskiä rutiinitehtävissä. Tekoälyn käsittely on tällä hetkellä yleistymässä erityisesti tietointensiivisillä aloilla, kuten rahoituksessa, terveydenhuollossa ja asiakaspalvelussa, joissa tarkkuus on olennaista uudelleentyön välttämiseksi. 
• Skaalaa prosesseja: Kun syötteet ovat jokseenkin yhdenmukaisia (ja kielimallin on helppo ymmärtää ne), tekoälyä hyödyntävät työnkulut voivat täydentää ihmisten työtä ja mahdollistaa toimintojen hallitun skaalautumisen. Esimerkiksi autokaistat voivat käyttää tekoälyä tilausten vastaanottamiseen ja lähettämiseen ravintolaan, mikä lyhentää odotusaikaa ja antaa ravintolan työntekijöille mahdollisuuden keskittyä ruoan valmistamiseen tilausten vastaanottamisen sijaan. 
• Parantaa projektien suunnittelua ja suunnittelutyötä: Tekoälyä voidaan käyttää historiallisen datan analysointiin, resurssitarpeiden ennustamiseen ja suurten tietomäärien käsittelyyn syötteinä. Toteutusvaiheessa projektipäälliköt ja liiketoiminta-analyytikot voivat suunnitella projektien lopputuloksia ja liiketoimintaprosesseja, joissa hyödynnetään tekoälyä toimintakyvyn ja palvelujen tarjoamiseen laajassa mittakaavassa. 
• Lisää mukautuvuutta: Vaikka tekoäly olisi koulutettu suorittamaan tarvitsemasi tehtävä, voit silti päivittää sitä helposti varmistaaksesi, että se mukautuu prosessiesi muuttuessa. Se, mikä vaatisi ihmisiltä erillistä koulutusaikaa, voidaan päivittää tekoälyä hyödyntävään työnkulkuun muutamassa minuutissa. Esimerkkejä ovat uuden käytännön käyttöönotto asiakaspalvelutoiminnoissa tai uusien tilattavien ruokalajien lisääminen asiakkaille. 

Asiantuntijan vinkki

Aina kun lähestyn monimutkaista tehtävää, joka vaatii vähänkään toistoa, pohdin, miten tekoäly voisi auttaa minua. Joskus jopa keskustelen ChatGPT:n kanssa kohtaamastani ongelmasta nähdäkseni, mihin se pystyisi. Voit aina kysyä tekoälyltä, miten lähestyä kohtaamaasi ongelmaa, ja selvittää, voisiko siitä olla apua!

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

Esimerkkejä tekoälyä hyödyntävistä työnkuluista

Nyt kun tekoälyä on otettu käyttöön useilla toimialoilla ja monissa käyttötapauksissa, voimme kaikki olla vuorovaikutuksessa joidenkin todella vaikuttavien ja näkyvien esimerkkien kanssa tekoälyä hyödyntävistä työnkuluista projektinhallinnassa. 

Tekoälyä hyödyntävät automatisoidut tukityönkulut

Zendesk, Atlassian ja HubSpot ovat mahdollistaneet asiakkailleen tekoälyä hyödyntävien keskustelubottien ja keskustelevan tekoälyn käytön asiakastuen työnkulkujen automatisointiin.

Nämä chatbotit käsittelevät yleisiä asiakaspyyntöjä, kuten tilinhallintaa tai teknisten ongelmien vianmääritystä, analysoimalla saapuvia kysymyksiä ja vastaamalla niihin asiaankuuluvilla tiedoilla tai ohjaamalla käyttäjät sopivien resurssien pariin. 

Tämä lyhentää asiakkaiden odotusaikoja ja vähentää ihmisten muodostamien asiakaspalvelutiimien työtaakkaa, jolloin ne voivat käyttää aikansa monimutkaisempien kysymysten ja asiakkaiden tarpeiden käsittelyyn. Keräämällä ja analysoimalla keskustelutietoja tekoäly parantaa jatkuvasti vastauksiaan ja tehostaa asiakaskokemusta. 

Tekoälyllä automatisoitu ennakoiva kunnossapito valmistuksessa

General Electric (GE) hyödyntää tekoälyyn perustuvaa työnkulkujen automatisointia teollisuuskoneidensa ennakoivassa kunnossapidossa. Anturit keräävät koneista tietoja, ja tekoälymallit analysoivat näitä tietoja ennustaakseen laiteviat ennen niiden ilmenemistä. 

Automatisoidut työnkulut (ominaisuus, joka on usein saatavilla kiinteistöjen projektinhallintaohjelmistossa) ajoittavat sen jälkeen kunnossapitotehtävät ja tilaavat tarvittavat osat varmistaen, että oikeat teknikot ja resurssit ovat käytettävissä. Tämä vähentää käyttökatkoja, pidentää laitteiden käyttöikää ja minimoi kunnossapitokustannukset.

Tekoälyllä automatisoitu laskujen käsittely taloushallinnossa

IBM:n kaltaisten yritysten ostoreskontratiimit ovat ottaneet käyttöön tekoälyautomaatioita laskujenkäsittelyn tehostamiseksi. Näissä työnkuluissa laskujen automatisointiohjelmisto voi käyttää optista merkkien tunnistusta (OCR) tietojen poimimiseen laskuista, kun taas tekoälyalgoritmit vertaavat näitä tietoja ostotilauksiin ja sopimuksiin.

Kun tiedot on vahvistettu, järjestelmä käynnistää maksun ja päivittää kirjanpitotiedot automaattisesti. Poikkeamat ja ristiriidat merkitään ihmisen tarkistettaviksi. Tämä automatisointi on nopeuttanut laskujen hyväksymisprosesseja, vähentänyt virheitä ja keventänyt taloushallinnon tiimien hallinnollista taakkaa.

Löydät täältä lisää esimerkkejä työnkuluista.

Tekoälytyönkulkujen haittapuolet

Tekoälyllä automatisoituja työnkulkuja suunniteltaessa on otettava huomioon muutamia asioita, jotka voivat olla haittoja joissakin organisaatioissa ja toimialoilla. 

• Implementointikustannukset: Tekoälytyönkulkujen käyttöönotto edellyttää usein merkittäviä alkuinvestointeja pätevän henkilöstön, infrastruktuurin, ohjelmistojen ja koulutuksen osalta. Organisaatiot, joiden budjetti on rajallinen, saattavat pitää näitä kustannuksia liian korkeina. Yhä useammat yritykset ja työnkulkujen hallintaohjelmistojen toimittajat kuitenkin lisäävät tekoälyominaisuuksia olemassa oleviin työkaluihinsa, joten etsi tekoälyautomaation toimintoja nykyisistä prosessiautomaatiotyökaluistasi. 
• Poikkeusten heikko käsittely: Tekoälytyönkuluilla voi olla vaikeuksia poikkeustapausten tai epätavallisten tilanteiden kanssa, jotka eivät noudata ennakoitavia malleja. Jos esimerkiksi asiakkaan reklamaatio poikkeaa tavanomaisista syötteistä, joita tekoälychatbotti on ohjelmoitu käsittelemään, järjestelmä saattaa tulkita asian väärin tai antaa epäolennaisia neuvoja. Ihmisten osallistuminen on tarpeen, jotta poikkeukset käsitellään asianmukaisesti ja jotta työnkulkua voidaan mukauttaa ja optimoida tulevia tapauksia varten.
• Käsitys tekoälyn persoonattomuudesta: Tekoälyn vastauksista saattaa puuttua herkissä tilanteissa tarvittava empatia ja vivahteikkuus. Tämä näkyy erityisesti asiakaspalvelussa, jossa automatisoidut viestit voivat tuntua robottimaisilta tai etäisiltä, jolloin asiakkaat jäävät tyytymättömiksi tai pahimmassa tapauksessa raivostuvat joutuessaan asioimaan tekoälyn kanssa. Automaation ja inhimillisen otteen tasapainottaminen on vaikea yhtälö tekoälyavusteisia automatisoituja työnkulkuja suunniteltaessa.
• Turvallisuus- ja yksityisyydensuojahuolet: Monilla yritysorganisaatioilla on arkaluonteisia tietoja, joita ei voida jakaa tekoälyä hyödyntävien työkalujen kanssa. Organisaatiosi yrityksen työnkulkujen automaatiossa käytettävissäsi voi olla rajoituksia sen suhteen, mihin tekoälyä saa käyttää. Jos harkitset tekoälyn käyttöönottoa organisaatiossasi, keskustele tietoturva- ja lakiasiantuntijoidesi kanssa ja etsi yksityisiä tekoälymalliympäristöjä, jotka tarjoavat tarvitsemasi ominaisuudet pitäen samalla tietosi turvassa. 
• Ennakkoluulot ja eettiset ongelmat: Tekoälymallit voivat tahattomasti vahvistaa koulutusaineistoissa esiintyviä ennakkoluuloja, mikä johtaa epäoikeudenmukaisiin tai syrjiviin päätöksiin. Nämä ennakkoluulot voivat vaikuttaa rekrytointiin, asiakaspalveluun ja muihin työnkulkuihin, jos niitä ei hallita huolellisesti. Tästä syystä sinun tulee myös harkita tarkkaan, millaisia tehtäviä tekoälylle annetaan, erityisesti henkilöstöhallintoon tai ihmisiin liittyvissä asioissa. 
• Työntekijöiden reaktiot mahdolliseen työpaikkojen katoamiseen: Kun automaatio ottaa hoitaakseen toistuvia tehtäviä, jotkut työntekijät saattavat pelätä työpaikkansa menettämistä tai joutua tarpeettomiksi, mikä johtaa työvoiman syrjäytymiseen. Tämän muutoksen hallinta edellyttää ennakoivia mahdollisuuksia kouluttaa työntekijöitä uusiin ja erilaisiin tehtäviin, jotka vastaavat organisaation tarpeita ja tekoälyavusteisten automatisoitujen työnkulkujen rajoituksia. 

Tekoälytyökalut työnkulkuihin

Jos olet valmis aloittamaan tekoälyn hyödyntämisen työnkulkusi automatisoinnissa, ensimmäinen askel on työnkulun ymmärtäminen ennen tekoälyn käyttöönottoa. 

Kun työnkulkujen kaavioiden laatiminen on sinulle tuttua, on aika pohtia, miten tekoäly voi tukea työnkulun automaatiota poistamalla manuaalisia vaiheita työnkulusta ja ulkoistamalla ne tehokkaasti tekoälyavustajalle.

Lisäksi seuraavat generatiivisen tekoälyn alustat voivat auttaa työnkulkujesi automatisoinnissa:

• OpenAI:n ChatGPT
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Anthropicin Claude

Jos et päädy käyttämään mitään edellä mainituista työkaluista, hyödynnät todennäköisesti tähän työnkulkujen automaatio-ohjelmistojen tekoälypohjaisia ominaisuuksia. Kun pohdit, miten tekoälypohjaiset työnkulkujen automaatio-ohjelmistot voivat auttaa, etsi toistuvia tehtäviä, joihin liittyy kysymyksiä ja vastauksia tai tietojen hankkimista ja ennakoitavan tuloksen tai ratkaisun tuottamista – nämä sopivat erinomaisesti tekoälyn sisällyttämiseen työnkulkujesi automaatioon. 

Tekoälytyönkulkujen parhaat käytännöt

Tekoälyn lisääminen automaatioon voi tuntua haastavalta tehtävältä, mutta seuraavien vinkkien ja neuvojen avulla pääset alkuun ilman, että etenet liian nopeasti. 

Kokeile näitä vinkkejä, kun otat tekoälyä käyttöön työnkuluissasi: 

1. Aloita pienestä ja toteuta kokeilu: Aloita tekoälyn käyttöönottaminen kokeilemalla pienen, ei-kriittisen työnkulun automatisointia. Saatavilla on monia koodittomia ja vähäkoodisia sovellusvaihtoehtoja, joiden avulla pääset alkuun. Aloita jo käyttämäsi työnkulku-sovelluksen tekoälyominaisuudella ja etene siitä. Seuraa myös tekoälyyn perustuvien työnkulkujen automatisointityökalujen kokeiluja. Tekoäly tarvitsee edelleen ihmisen valvontaa ja puuttumista, joten älä anna sen toimia täysin hallitsemattomasti.
2. Kohdista huomio vaikutuksiltaan merkittäviin alueisiin: Aseta etusijalle työnkulut, jotka tarjoavat suurimman hyödyn ajallesi ja teknologiainvestoinneillesi. Harkitse toistuvia tehtäviä, jotka vievät paljon aikaa tai ovat alttiita inhimillisille virheille. Näiden alueiden automatisointi tekoälyn avulla tuo välittömiä hyötyjä ja luo samalla vahvat perusteet tekoälyyn tehtäville lisäinvestoinneille, jos kaikki sujuu hyvin.
3. Aloita puhtaasta datasta: Tekoälymallit ovat vain yhtä hyviä kuin niiden koulutus ja tietolähteet. Kun aloitat, valitse siis kohde, jossa data on puhdasta ja yhdenmukaista. Näin ehkäiset tekoälyn käsittelyssä syntyviä virheitä ja vähennät niiden poikkeustapausten määrää, jotka tekoälyn on siirrettävä ihmisen käsiteltäviksi.
4. Suunnittele tietoturva ja vaatimustenmukaisuus huomioiden: Kokoa juristisi ja tietoturva-asiantuntijasi mukaan ja varmista heidän tukensa tekoälytyökalujen käyttöönotolle ennen kuin etenet täysimääräisesti. Huomioi sekä sinuun että asiakkaisiisi sovellettavat tietosuojasäännökset ja rakenna työnkulut, jotka noudattavat näitä vaatimuksia. 
5. Panosta koulutukseen ja muutoksenhallintaan: Tue työntekijöitä tarjoamalla koulutusta uusista työnkuluista ja selkeyttämällä, miten tekoäly vahvistaa heidän roolejaan sen sijaan, että se heikentäisi niitä. Huolellisesti laadittu muutoksenhallintasuunnitelma auttaa käsittelemään väistämättömiä huolia työpaikkojen katoamisesta ja toivottavasti myös edistää tekoälyteknologian käyttöönottoa.

Tekoälyyn perustuvien työnkulkujen automatisoinnin tulevat trendit

Kuten mikä tahansa muu mullistava teknologia, tekoäly on tullut jäädäkseen. Kun tarkastelemme vuotta 2024, se alkoi Will Smithin spagettia syövistä kummallisista videoista ja päättyi tekoälyominaisuuksiin, joita jotkut tuskin pystyivät kuvittelemaan.

Se oli myös vuosi, jolloin monet projektinhallintatyökalut kehittivät tekoälyominaisuuksia, joiden avulla voitiin nopeuttaa tiettyjä työläitä tehtäviä, kuten kokousmuistioiden laatimista, asiakirjojen tiivistämistä ja tehtävien otsikoihin perustuvien tarkistuslistojen luomista.

Vuosi 2025 on todennäköisesti vuosi, jolloin näemme enemmän integraatioita projektien työnkulkujen hallintaan tarkoitettujen työkalujen ja ennakoivien tekoälymallien välillä, sillä jälkimmäiset kehittävät kyvykkyyksiään eksponentiaalisesti. Aivan kuten iPhone voi käyttää ChatGPT:tä kameran linssin kautta nähtyjen kohteiden tunnistamiseen, työkalut tulevat olemaan yhteydessä suuriin tekoäly-yrityksiin tietojen vaihtamiseksi ja tiimien työn sujuvoittamiseksi.

Älä ylläty, jos näet kevyesti ohjattavan työnkulkutyökalun beetaversion. Siinä projektiin osallistuvat ihmiset antavat hyvin täsmälliset lähtötiedot tekoälylle, joka hoitaa koko prosessin käytännön toteutuksen.

Liity DPM-yhteisöön ja saat lisää näkemyksiä tekoälystä ja työnkuluista

Tule mukaan, kun perehdymme tekoälyyn ja moniin muihin aiheisiin. Liity yhteisöömme, jossa saat myös käyttöoikeuden yli 100 mallipohjaan, näytteeseen ja esimerkkiin sekä voit verkostoitua Slackissa satojen muiden digitaalisten projektipäälliköiden ja tekoälyyn erikoistuneiden projektinhallinnan asiantuntijoiden kanssa.