Automatisering av KI-arbeidsflyt: 5 beste fremgangsmåter & enkle eksempler

AI-aktiverte arbeidsflyter kan lære av datamønstre og tidligere beslutninger for å automatisere repetitive beslutningsprosesser, håndtere datastrømmer og levere analyser i sanntid. Under planleggingen bruker team ofte et beslutningsflytskjema for å kartlegge betingede baner som AI-en skal følge basert på ulike inndata eller utløsere.

AI er et flott verktøy når spørsmålene er relativt forutsigbare og svarene er kjente. I praksis innebærer dette å bruke AI til å utføre enkle eller moderat komplekse oppgaver som et menneske ellers måtte ha utført, eller til å foreslå hva et menneske bør gjøre i en gitt situasjon. 

Hvorfor trenger du automatisering av AI-arbeidsflyter?

Bruk av AI i arbeidsflyt er fremtiden innen automatisering av driften. Det som tidligere ble gjort av et menneske, kan nå gjøres av en godt opplært AI, slik at de mer komplekse, kreative og innovative oppgavene kan overlates til prosjektteamets medlemmer. 

Selv om dette kan høres skremmende ut, finnes det mange fordeler ved å ta i bruk automatiserte arbeidsflyter på tvers av bransjer når de implementeres effektivt. 

• Reduser repetitive oppgaver: AI i automatisering av arbeidsflyter gjør det mulig for mennesker å unngå tidkrevende, repetitive oppgaver og konsentrere seg om det som krever komplekse beslutninger og innovasjon (altså det AI ikke kan behandle eller skape). AI utfører arbeidet som ellers ville tatt tid og energi fra viktigere strategiske oppgaver. Dette reduserer også kostnadene ved å utføre repetitive oppgaver.
• Øk nøyaktigheten: AI-drevne arbeidsflyter kan også bidra til å øke nøyaktigheten i prosessautomatisering ved å følge forhåndsdefinerte regler og datadrevet innsikt, noe som reduserer risikoen for menneskelige feil i rutineoppgaver. AI-bearbeiding er for tiden i vekst, særlig innen datatunge områder som finans, helsetjenester og kundeservice, der presisjon er avgjørende for å unngå omarbeiding. 
• Skaler prosesser: Når inndataene er relativt konsistente (enkle for en språkmodell å forstå), kan AI-arbeidsflyter supplere menneskelig innsats og gjøre det mulig å skalere driften på en smidig måte. For eksempel kan drive-in-luker bruke AI til å ta imot bestillinger og sende dem til restauranten, noe som reduserer ventetiden og lar de ansatte i restauranten konsentrere seg om matlaging i stedet for å ta imot bestillinger. 
• Forbedrer prosjektplanlegging og -utforming: AI kan brukes til å analysere historiske data, forutsi ressursbehov og ta imot store mengder data som inndata. På implementeringssiden kan prosjektledere og forretningsanalytikere utforme prosjektresultater og forretningsprosesser som benytter AI til å levere operativ kapasitet og tjenester i stor skala. 
• Øker tilpasningsevnen: Selv etter at AI-en er opplært til å utføre oppgaven du trenger, kan du fortsatt oppdatere den enkelt for å sikre at den tilpasser seg når prosessene dine endres. Det som ville krevd dedikert opplæringstid for mennesker, kan oppdateres i en AI-automatisert arbeidsflyt på få minutter. Eksempler inkluderer å innføre en ny retningslinje i kundeservicedriften eller å legge til menyelementer som kundene kan bestille. 

Eksperttips

Når jeg står overfor en kompleks oppgave som vil kreve noen form for repetisjon, vurderer jeg alltid hvordan AI kan hjelpe meg, og noen ganger har jeg til og med en samtale med ChatGPT om problemet jeg står overfor for å se hva den kan være i stand til. Du kan alltid spørre AI-en hvordan du bør gå frem med problemet du står overfor, for å se om den kan være til hjelp!

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-arbeidsflyter

Nå som AI er tatt i bruk på tvers av flere bransjer og bruksområder, finnes det noen svært imponerende og synlige eksempler på AI-arbeidsflyter innen prosjektledelse som vi alle kan samhandle med. 

Automatiserte AI-arbeidsflyter for kundestøtte

Selskaper som Zendesk, Atlassian og HubSpot har gjort det mulig for kundene sine å bruke AI-drevne chatboter og samtale-AI til å automatisere arbeidsflyter for kundestøtte.

Disse chatbotene håndterer vanlige kundehenvendelser, som kontoadministrasjon eller teknisk feilsøking, ved å analysere innkommende spørsmål og svare med relevant informasjon eller henvise brukerne til passende ressurser. 

Dette reduserer kundenes ventetid og minimerer belastningen på menneskelige kundebehandlere, som dermed kan bruke tiden sin på mer komplekse spørsmål og kundebehov. Ved å samle inn og analysere chattedata forbedrer KI-en svarene sine kontinuerlig og gir en bedre kundeopplevelse. 

KI-automatisert prediktivt vedlikehold i produksjonsindustrien

General Electric (GE) bruker KI-basert arbeidsflytautomatisering til prediktivt vedlikehold av industrielle maskiner. Sensorer samler inn data fra maskinene, og KI-modeller analyserer disse dataene for å forutsi utstyrsfeil før de oppstår. 

Automatiserte arbeidsflyter (en funksjon som ofte er tilgjengelig i programvare for prosjektstyring av fasiliteter) planlegger deretter vedlikeholdsoppgaver og bestiller nødvendige deler, slik at de riktige teknikerne og ressursene er tilgjengelige. Dette reduserer nedetid, forlenger utstyrets levetid og minimerer vedlikeholdskostnadene.

KI-automatisert fakturabehandling i finanssektoren

Avdelinger for leverandørgjeld i selskaper som IBM har tatt i bruk KI-automatisering for å effektivisere fakturabehandlingen. I disse arbeidsflytene kan programvare for fakturaautomatisering bruke optisk tegngjenkjenning (OCR) til å hente ut data fra fakturaer, mens KI-algoritmer sammenligner denne informasjonen med innkjøpsordrer og kontrakter.

Når informasjonen er bekreftet, starter systemet betalingen og oppdaterer regnskapsregistrene automatisk. Unntak og avvik markeres for menneskelig gjennomgang. Denne automatiseringen har gjort godkjenningsprosessene for fakturaer raskere, redusert antall feil og minsket den administrative belastningen for økonomiteamene.

Finn flere eksempler på arbeidsflyter her.

Ulemper ved KI-arbeidsflyter

Det er flere ting man bør ta hensyn til når man utformer KI-automatiserte arbeidsflyter, og som kan være ulemper i enkelte organisasjoner og bransjer. 

• Implementeringskostnader: Oppsett av AI-arbeidsflyter krever ofte betydelige investeringer på forhånd i form av kvalifisert personell, infrastruktur, programvare og opplæring. Mindre organisasjoner med begrensede budsjetter kan oppleve at disse kostnadene blir for høye. Stadig flere selskaper og leverandører av programvare for arbeidsflytstyring bygger imidlertid AI-funksjoner inn i de eksisterende verktøyene sine, så se etter AI-automatiseringsfunksjonalitet i de eksisterende verktøyene dine for prosessautomatisering. 
• Dårlig håndtering av unntak: AI-arbeidsflyter kan ha problemer med spesielle tilfeller eller uvanlige situasjoner som ikke følger forutsigbare mønstre. Hvis for eksempel en kundeklage faller utenfor de typiske inndataene som en AI-chatbot er programmert til å håndtere, kan systemet mistolke problemet eller gi irrelevante råd. Mennesker må involveres for å sikre at unntak håndteres riktig, og for å tilpasse og optimalisere arbeidsflyten for fremtidige tilfeller.
• Oppfatningen av at AI er upersonlig: AI-svar kan mangle empatien og nyansene som trengs i følsomme situasjoner. Dette er særlig merkbart innen kundeservice, der automatiserte meldinger kan virke robotaktige eller distanserte, slik at kundene blir misfornøyde eller i verste fall rasende over å måtte forholde seg til AI. Det er en krevende balansegang å kombinere automatisering med et menneskelig preg når du utformer automatiserte AI-arbeidsflyter.
• Bekymringer knyttet til sikkerhet og personvern: Mange virksomheter har sensitive data og opplysninger som ikke kan deles med AI-aktiverte verktøy. Det kan være begrensninger på hva du har lov til å bruke AI til når det gjelder automatisering av arbeidsflyter i virksomheten din. Hvis du vurderer å implementere AI i organisasjonen din, bør du snakke med sikkerhets- og juridiske eksperter og se etter private AI-modellmiljøer som kan levere funksjonene du trenger, samtidig som dataene dine holdes trygge. 
• Skjevheter og etiske problemer: AI-modeller kan utilsiktet forsterke skjevheter som finnes i treningsdatasett, noe som kan føre til urettferdige eller diskriminerende beslutninger. Slike skjevheter kan påvirke ansettelser, kundeservice og andre arbeidsflyter hvis de ikke håndteres på en grundig måte. Derfor bør du også være nøye med hvilke oppgaver AI blir bedt om å utføre, særlig når det gjelder HR eller menneskelige forhold. 
• Reaksjoner fra ansatte på mulig bortfall av arbeidsplasser: Når automatisering overtar repetitive oppgaver, kan noen ansatte frykte å miste jobben eller bli overtallige, noe som kan føre til at arbeidsplasser forsvinner. Håndtering av denne endringen krever proaktive muligheter for at ansatte skal kunne lære opp til nye og andre jobber som er i tråd med organisasjonens behov og begrensningene ved automatiserte AI-arbeidsflyter. 

Verktøy for AI-arbeidsflyter

Hvis du er klar til å begynne å bruke AI til å automatisere arbeidsflyten din, er det første steget å forstå arbeidsflyten før du tar i bruk AI. 

Når du har blitt kjent med visualisering av arbeidsflyter, er det på tide å vurdere hvordan AI kan støtte automatisering av arbeidsflyter ved å fjerne manuelle trinn fra arbeidsflyten og i praksis sette dem ut til en AI-assistent.

I tillegg kan følgende generative AI-plattformer bidra til å automatisere arbeidsflytene dine:

• OpenAIs ChatGPT
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Anthropics Claude

Hvis du ikke ender opp med å bruke noen av verktøyene ovenfor, kommer du sannsynligvis til å bruke AI-drevne funksjoner fra programvare for automatisering av arbeidsflyter til dette. Når du vurderer hvordan programvare for AI-automatisering av arbeidsflyter kan hjelpe, bør du se etter repetitive oppgaver som innebærer spørsmål og svar, eller innhenting av data og utarbeidelse av et forutsigbart resultat eller en forutsigbar løsning – dette er gode kandidater for å inkludere AI i automatiseringen av arbeidsflyten. 

Beste praksis for AI-arbeidsflyter

Det kan virke som en krevende oppgave å legge til AI i automatiseringsarbeidet, men her er noen tips og triks som kan hjelpe deg i gang uten at du tar deg vann over hodet. 

Prøv disse tipsene når du implementerer AI i arbeidsflytene dine: 

1. Start i det små, bare gjennomfør eksperimentet: Begynn arbeidet med å implementere AI ved å prøve å automatisere en liten, ikke-kritisk arbeidsflyt. Det finnes mange apper uten kode eller med lite kode som kan hjelpe deg i gang. Start med en AI-funksjon i en arbeidsflytapp du allerede bruker, og fortsett derfra. Følg også med på eksperimentene dine med verktøy for automatisering av AI-arbeidsflyter. AI trenger fortsatt menneskelig tilsyn og inngripen, så ikke bare la det løpe fritt.
2. Prioriter områder med stor innvirkning: Prioriter arbeidsflyter som gir størst avkastning på investeringen av tid og teknologi. Vurder gjentakende oppgaver som er tidkrevende eller utsatt for menneskelige feil. Automatisering av disse områdene med AI vil gi umiddelbare fordeler, samtidig som det gir et godt grunnlag for videre investeringer i AI når det fungerer bra.
3. Start med rene data: AI-modeller er bare så gode som treningen og datakildene de bygger på. Når du begynner, bør du derfor starte der dataene er rene og konsistente, slik at du unngår feil i AI-behandlingen og reduserer antallet unntak som AI må eskalere til et menneske.
4. Utform med sikkerhet og samsvar i tankene: Finn frem advokaten og sikkerhetsfolkene dine, og sørg for at de støtter implementeringen av AI-verktøy før du satser fullt ut. Vær oppmerksom på personvernregler som gjelder både deg og kundene dine, og bygg arbeidsflyter som oppfyller disse kravene. 
5. Invester i opplæring og endringsledelse: Støtt de ansatte ved å gi opplæring i de nye arbeidsflytene og tydeliggjøre hvordan AI vil styrke rollene deres, i stedet for å svekke dem. En gjennomtenkt plan for endringsledelse vil bidra til å håndtere den uunngåelige bekymringen for at jobber skal forsvinne, samtidig som den forhåpentligvis fremmer innføringen av AI-teknologi.

Fremtidige trender innen automatisering av AI-arbeidsflyter

Som med all annen omveltende teknologi er AI kommet for å bli. Hvis vi ser tilbake på 2024, var det et år som startet med merkelige videoer av Will Smith som spiste spaghetti, og endte med AI-funksjoner som noen knapt kunne forestille seg.

Det var også et år der mange verktøy for prosjektstyring utviklet AI-funksjoner for å gjøre enkelte kjedelige oppgaver raskere, som å lage møtenotater, oppsummere dokumenter og lage sjekklister basert på oppgavetitler.

2025 blir sannsynligvis året da vi ser flere integrasjoner mellom verktøy for prosjektarbeidsflyter og prediktive AI-modeller, ettersom sistnevnte øker kapasiteten sin eksponentielt. På samme måte som en iPhone kan bruke ChatGPT til å identifisere gjenstander som ses gjennom kameralinsen, vil verktøy kommunisere med de store AI-selskapene for å utveksle informasjon og bidra til å effektivisere arbeidet for team.

Ikke bli overrasket hvis du ser en betaversjon av et verktøy for arbeidsflyter med liten manuell oppfølging. I et slikt verktøy gir personene som er involvert i et prosjekt svært spesifikke innspill til en AI som håndterer hele prosessdelen.

Bli med i DPM-fellesskapet for mer innsikt i AI og arbeidsflyter

Bli med på moroa mens vi utforsker AI og mye mer. Bli med i fellesskapet vårt, der du også får tilgang til over 100 maler, eksempler og prøveeksempler, og ta kontakt med hundrevis av andre digitale prosjektledere og eksperter på AI-prosjektledelse på Slack.