Automatyzacja przepływu pracy z AI: 5 najlepszych praktyk & prostych przykładów

Przepływy pracy wykorzystujące AI mogą uczyć się na podstawie wzorców danych i wcześniejszych decyzji, aby automatyzować powtarzalne procesy decyzyjne, zarządzać przepływami danych i dostarczać analizy w czasie rzeczywistym. Podczas planowania zespoły często korzystają z schematu blokowego decyzji, aby rozrysować ścieżki warunkowe, którymi AI będzie podążać na podstawie różnych danych wejściowych lub wyzwalaczy.

AI jest świetnym narzędziem, jeśli pytania są w pewnym stopniu przewidywalne, a odpowiedzi są znane. W praktyce oznacza to wykorzystanie AI do wykonywania prostych lub umiarkowanie złożonych zadań, które w przeciwnym razie musiałby wykonać człowiek, albo do sugerowania, co człowiek powinien zrobić w danej sytuacji. 

Dlaczego potrzebujesz automatyzacji przepływów pracy z wykorzystaniem AI?

Wykorzystanie AI w przepływach pracy jest przyszłością automatyzacji działań. To, co kiedyś wykonywał człowiek, może teraz zrobić dobrze wytrenowana AI, pozostawiając członkom zespołu projektowego bardziej złożoną, kreatywną i innowacyjną pracę. 

Choć może to brzmieć przerażająco, skuteczne wdrożenie zautomatyzowanych przepływów pracy przynosi wiele korzyści w różnych branżach. 

• Ograniczenie powtarzalnych zadań: AI w automatyzacji przepływów pracy pozwala ludziom unikać czasochłonnych, powtarzalnych zadań i koncentrować się na działaniach wymagających złożonego podejmowania decyzji i innowacyjności, czyli na tym, czego AI nie potrafi przetwarzać ani tworzyć. AI wykonuje pracę, która w przeciwnym razie pochłaniałaby czas i energię potrzebne do realizacji ważniejszych zadań strategicznych. Ogranicza to również koszty wykonywania powtarzalnych zadań.
• Zwiększenie dokładności: Przepływy pracy oparte na AI mogą również pomóc zwiększyć dokładność automatyzacji procesów poprzez stosowanie wcześniej zdefiniowanych reguł i wniosków opartych na danych, ograniczając ryzyko błędów ludzkich w rutynowych zadaniach. Przetwarzanie przez AI jest obecnie coraz powszechniejsze, szczególnie w dziedzinach opartych na dużych ilościach danych, takich jak finanse, opieka zdrowotna i obsługa klienta, gdzie precyzja ma kluczowe znaczenie dla uniknięcia konieczności ponownego wykonywania pracy. 
• Skalowanie procesów: Wszędzie tam, gdzie dane wejściowe są w pewnym stopniu spójne i łatwe do zrozumienia dla modelu językowego, przepływy pracy AI mogą uzupełniać pracę ludzi, umożliwiając płynne skalowanie działań. Na przykład punkty obsługi zmotoryzowanych klientów mogą wykorzystywać AI do przyjmowania zamówień i przesyłania ich do restauracji, skracając czas oczekiwania i pozwalając pracownikom restauracji skupić się na przygotowywaniu jedzenia zamiast na przyjmowaniu zamówień. 
• Usprawnienie planowania i projektowania projektów: AI można wykorzystać do analizy danych historycznych, prognozowania zapotrzebowania na zasoby oraz przyjmowania dużych ilości danych wejściowych. Od strony wdrożeniowej kierownicy projektów i analitycy biznesowi mogą projektować rezultaty projektów oraz procesy biznesowe wykorzystujące AI, aby zapewnić sprawne działanie i świadczenie usług na dużą skalę. 
• Zwiększenie elastyczności: Nawet po przeszkoleniu AI do wykonywania potrzebnego zadania nadal można ją łatwo aktualizować, aby dostosowywała się do zmian w procesach. To, co w przypadku ludzi wymagałoby poświęcenia czasu na dedykowane szkolenie, można zaktualizować w zautomatyzowanym przepływie pracy AI w ciągu kilku minut. Przykłady obejmują wprowadzenie nowej zasady w działaniach związanych z obsługą klienta lub dodanie pozycji do menu, które klienci mogą zamawiać. 

Wskazówka eksperta

Za każdym razem, gdy podchodzę do złożonego zadania, które będzie wymagało jakiejkolwiek powtarzalności, zastanawiam się, jak AI mogłaby mi pomóc. Czasami rozmawiam nawet z ChatGPT o problemie, z którym się mierzę, aby sprawdzić, do czego może być zdolna. Zawsze możesz zapytać AI, jak podejść do problemu, z którym się zmagasz, aby sprawdzić, czy mogłaby Ci pomóc!

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

Przykłady przepływów pracy AI

Teraz, gdy AI została wdrożona w wielu branżach i zastosowaniach, istnieją naprawdę niezwykłe i widoczne przykłady przepływów pracy AI w zarządzaniu projektami, z którymi każdy z nas może mieć kontakt. 

Zautomatyzowane przepływy pracy AI w obsłudze klienta

Firmy takie jak Zendesk, Atlassian i HubSpot umożliwiły swoim klientom korzystanie z chatbotów opartych na AI i konwersacyjnej AI w celu automatyzacji przepływów pracy związanych z obsługą klienta.

Te chatboty obsługują typowe zapytania klientów, takie jak zarządzanie kontem lub rozwiązywanie problemów technicznych, analizując przychodzące pytania i odpowiadając na nie odpowiednimi informacjami lub kierując użytkowników do właściwych zasobów. 

Skraca to czas oczekiwania klientów i zmniejsza obciążenie pracowników, którzy mogą dzięki temu poświęcić czas na bardziej złożone pytania i potrzeby klientów. Dzięki gromadzeniu i analizowaniu danych z czatów AI stale udoskonala swoje odpowiedzi i poprawia jakość obsługi klienta. 

Zautomatyzowane przez AI predykcyjne utrzymanie ruchu w produkcji

General Electric (GE) wykorzystuje automatyzację przepływów pracy z wykorzystaniem AI do predykcyjnego utrzymania ruchu swoich maszyn przemysłowych. Czujniki gromadzą dane z maszyn, a modele AI analizują te dane, aby przewidywać awarie sprzętu, zanim do nich dojdzie. 

Zautomatyzowane przepływy pracy (funkcja często dostępna w oprogramowaniu do zarządzania projektami w obiektach) następnie planują zadania związane z konserwacją i zamawiają niezbędne części, zapewniając dostępność odpowiednich techników i zasobów. Zmniejsza to przestoje, wydłuża żywotność sprzętu i minimalizuje koszty utrzymania.

Zautomatyzowane przez AI przetwarzanie faktur w finansach

Działy zobowiązań w firmach takich jak IBM wdrożyły automatyzację AI, aby usprawnić przetwarzanie faktur. W tych przepływach pracy oprogramowanie do automatyzacji faktur może wykorzystywać optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) do wyodrębniania danych z faktur, podczas gdy algorytmy AI porównują te informacje z zamówieniami zakupu i umowami.

Po zweryfikowaniu danych system automatycznie inicjuje płatność i aktualizuje dokumentację księgową. Wyjątki i rozbieżności są oznaczane do weryfikacji przez człowieka. Automatyzacja ta przyspieszyła procesy zatwierdzania faktur, ograniczyła liczbę błędów i zmniejszyła obciążenia administracyjne zespołów finansowych.

Więcej przykładów przepływów pracy znajdziesz tutaj.

Wady przepływów pracy z wykorzystaniem AI

Projektując zautomatyzowane przez AI przepływy pracy, należy wziąć pod uwagę kilka kwestii, które w niektórych organizacjach i branżach mogą stanowić wady. 

• Koszty wdrożenia: Konfigurowanie przepływów pracy opartych na AI często wymaga znacznych inwestycji początkowych w wykwalifikowany personel, infrastrukturę, oprogramowanie i szkolenia. Mniejsze organizacje z ograniczonym budżetem mogą uznać te koszty za zaporowe. Jednak coraz więcej firm i dostawców oprogramowania do zarządzania przepływami pracy wbudowuje funkcje AI w swoje istniejące narzędzia, dlatego warto poszukać funkcji automatyzacji AI w używanych już narzędziach do automatyzacji procesów. 
• Nieprawidłowe obsługiwanie wyjątków: Przepływy pracy oparte na AI mogą mieć trudności z przypadkami brzegowymi lub nietypowymi sytuacjami, które nie odpowiadają przewidywalnym wzorcom. Na przykład jeśli skarga klienta wykracza poza typowe dane wejściowe, które chatbot AI został zaprogramowany do obsługi, system może błędnie zinterpretować problem lub udzielić nieistotnej porady. Potrzebny jest udział ludzi, aby zapewnić prawidłowe zarządzanie wyjątkami oraz dostosowywać i optymalizować przepływ pracy na potrzeby przyszłych przypadków.
• Przekonanie, że AI jest bezosobowa: Odpowiedzi AI mogą nie zawierać empatii i niuansów potrzebnych w delikatnych sytuacjach. Jest to szczególnie widoczne w obsłudze klienta, gdzie automatyczne wiadomości mogą brzmieć robotycznie lub sprawiać wrażenie oderwanych od kontekstu, pozostawiając klientów niezadowolonych, a w najgorszym przypadku wręcz wściekłych z powodu kontaktu z AI. Znalezienie właściwej równowagi między automatyzacją a ludzkim podejściem jest delikatnym zadaniem podczas projektowania zautomatyzowanych przepływów pracy opartych na AI.
• Obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności: Wiele organizacji korporacyjnych posiada wrażliwe dane i informacje, których nie można udostępniać narzędziom wykorzystującym AI. W przypadku automatyzacji przepływów pracy w przedsiębiorstwie zakres zastosowań AI w organizacji może być ograniczony. Jeśli rozważasz wdrożenie AI w swojej organizacji, porozmawiaj z ekspertami ds. bezpieczeństwa i prawa oraz poszukaj prywatnych środowisk modeli AI, które zapewnią potrzebne funkcje, jednocześnie chroniąc dane. 
• Uprzedzenia i kwestie etyczne: Modele AI mogą nieumyślnie wzmacniać uprzedzenia obecne w zbiorach danych treningowych, prowadząc do niesprawiedliwych lub dyskryminujących decyzji. Jeśli nie są odpowiednio zarządzane, uprzedzenia te mogą wpływać na rekrutację, obsługę klienta i inne przepływy pracy. Z tego powodu należy również uważnie rozważyć, jakie zadania powierza się AI, zwłaszcza gdy dotyczą one zasobów ludzkich lub kwestii związanych z ludźmi. 
• Reakcje pracowników na potencjalne zastępowanie miejsc pracy: W miarę jak automatyzacja przejmuje powtarzalne zadania, niektórzy pracownicy mogą obawiać się zastąpienia lub doświadczać redukcji etatów, co prowadzi do wypierania pracowników z rynku pracy. Zarządzanie tą zmianą wymaga proaktywnego zapewniania pracownikom możliwości szkolenia się do wykonywania nowych i innych zawodów, zgodnych z potrzebami organizacji oraz ograniczeniami zautomatyzowanych przepływów pracy opartych na AI. 

Narzędzia AI do obsługi przepływów pracy

Jeśli jesteś gotowy, aby rozpocząć korzystanie z AI w celu pomocy w automatyzacji przepływu pracy, pierwszym krokiem jest zrozumienie przepływu pracy bez AI. 

Gdy zapoznasz się już z tworzeniem diagramów przepływów pracy, czas zastanowić się, jak AI może wspierać automatyzację przepływów pracy, przejmując ręczne kroki w ramach przepływu pracy i skutecznie zlecając je asystentowi AI.

Ponadto następujące platformy generatywnej AI mogą pomóc w automatyzacji przepływów pracy:

• ChatGPT firmy OpenAI
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Claude firmy Anthropic

Jeśli ostatecznie nie skorzystasz z żadnego z powyższych narzędzi, prawdopodobnie użyjesz w tym celu funkcji opartych na AI dostępnych w oprogramowaniu do automatyzacji przepływów pracy. Rozważając, jak oprogramowanie do automatyzacji przepływów pracy z wykorzystaniem AI może pomóc, poszukaj powtarzalnych zadań obejmujących pytania i odpowiedzi albo pobieranie danych i uzyskiwanie przewidywalnego wyniku lub rozwiązania — są to doskonałe kandydatury do uwzględnienia AI w automatyzacji przepływów pracy. 

Najlepsze praktyki dotyczące przepływów pracy opartych na AI

Dodanie AI do działań związanych z automatyzacją może wydawać się trudnym zadaniem, ale oto kilka wskazówek i porad, które powinny pomóc Ci rozpocząć pracę bez podejmowania zbyt dużych wyzwań na samym początku. 

Podczas wdrażania AI w przepływach pracy wypróbuj następujące wskazówki: 

1. Zacznij od małych kroków, po prostu przeprowadź eksperyment: Rozpocznij wdrażanie AI od próby zautomatyzowania niewielkiego, niekrytycznego procesu. Istnieje wiele aplikacji bez kodu i z małą ilością kodu, które pomogą Ci zacząć. Zacznij od funkcji AI w używanej już przez Ciebie aplikacji do obsługi procesów pracy, a następnie rozwijaj działania. Monitoruj także eksperymenty z narzędziem do automatyzacji procesów pracy z wykorzystaniem AI. AI nadal wymaga ludzkiego nadzoru i interwencji, więc nie pozwalaj mu działać bez kontroli.
2. Skoncentruj się na obszarach o dużym wpływie: Nadaj priorytet procesom pracy, które oferują największy zwrot z inwestycji czasu i technologii. Weź pod uwagę powtarzalne zadania, które są czasochłonne lub podatne na błędy ludzkie. Automatyzacja tych obszarów za pomocą AI przyniesie natychmiastowe korzyści, a jednocześnie stworzy mocne uzasadnienie dla dalszych inwestycji w AI, jeśli wszystko pójdzie dobrze.
3. Zacznij od uporządkowanych danych: Modele AI są tak dobre, jak dobre są dane treningowe i źródła danych, dlatego na początku wybierz obszar, w którym dane są uporządkowane i spójne. Zapobiegnie to błędom w przetwarzaniu AI i zmniejszy liczbę wyjątków, które AI musi przekazywać do eskalacji człowiekowi.
4. Projektuj z uwzględnieniem bezpieczeństwa i zgodności: Zbierz prawników i specjalistów ds. bezpieczeństwa oraz uzyskaj ich zgodę na wdrożenie narzędzi AI, zanim zaangażujesz się w nie w pełni. Pamiętaj o przepisach dotyczących prywatności danych, które mają zastosowanie zarówno do Ciebie, jak i do Twoich klientów, oraz twórz procesy pracy zgodne z tymi wymaganiami. 
5. Inwestuj w szkolenia i zarządzanie zmianą: Wspieraj pracowników, zapewniając im szkolenia dotyczące nowych procesów pracy i wyjaśniając, w jaki sposób AI zwiększy ich możliwości, zamiast je ograniczać. Przemyślany plan zarządzania zmianą pomoże poradzić sobie z nieuniknionymi obawami dotyczącymi likwidacji miejsc pracy, a jednocześnie, miejmy nadzieję, ułatwi wdrożenie technologii AI.

Przyszłe trendy w automatyzacji procesów pracy z wykorzystaniem AI

Podobnie jak każda inna przełomowa technologia, AI zostanie z nami na dłużej. Jeśli spojrzymy wstecz na rok 2024, był to rok, który rozpoczął się od dziwnych filmów przedstawiających Willa Smitha jedzącego spaghetti, a zakończył możliwościami AI, których niektórzy z trudem mogli sobie wyobrazić.

Był to również rok, w którym wiele narzędzi do zarządzania projektami opracowało funkcje AI pomagające przyspieszyć wykonywanie niektórych żmudnych zadań, takich jak tworzenie notatek ze spotkań, podsumowywanie dokumentów i tworzenie list kontrolnych na podstawie tytułów zadań.

Rok 2025 prawdopodobnie będzie rokiem, w którym zobaczymy więcej integracji między narzędziami do obsługi procesów pracy w projektach a predykcyjnymi modelami AI, ponieważ te drugie wykładniczo zwiększają swoje możliwości. Tak jak iPhone może używać ChatGPT do identyfikowania obiektów widocznych przez obiektyw aparatu, tak narzędzia będą komunikować się z największymi firmami zajmującymi się AI, aby wymieniać informacje i pomagać usprawniać pracę zespołów.

Nie zdziw się, jeśli zobaczysz wersję beta narzędzia do obsługi procesów pracy wymagającego niewielkiej ingerencji. Będzie to narzędzie, w którym osoby zaangażowane w projekt będą dostarczać bardzo konkretne dane wejściowe, aby zasilić AI, które zajmie się całym procesem od strony operacyjnej.

Dołącz do społeczności DPM, aby dowiedzieć się więcej o AI i procesach pracy

Dołącz do nas i baw się dobrze, poznając AI oraz wiele innych zagadnień. Dołącz do naszej społeczności, w której uzyskasz również dostęp do ponad 100 szablonów, materiałów i przykładów, a także nawiążesz kontakt z setkami innych cyfrowych kierowników projektów i ekspertów w dziedzinie zarządzania projektami z wykorzystaniem AI na Slacku.