6 przełomowych automatyzacji, które powinien wypróbować każdy kierownik projektu
Automatyzuj komunikację: Kierownicy projektów mogą zwiększyć szybkość komunikacji z klientami, zachowując jednocześnie osobiste podejście dzięki automatycznym odpowiedziom.
Usprawniaj aktualizacje: Agentów AI można wykorzystywać do przekształcania technicznych danych projektowych w zrozumiałe aktualizacje skierowane do klienta.
Utrzymuj porządek w danych: Automatyzacja oczyszczania danych może zapobiegać problemom wynikającym z nieprawidłowych lub nieaktualnych informacji w systemach CRM.
Sprawne przekazywanie zadań: Zautomatyzowane przepływy pracy mogą ułatwiać płynne przekazywanie zadań między sprzedażą a operacjami, ograniczając ręczne wprowadzanie danych.
Decyzje mają znaczenie: Automatyzacja jest korzystna w przypadku rutynowych zadań, ale nadzór człowieka jest niezbędny przy podejmowaniu ostatecznych decyzji.
Menedżerowie projektów nie czekają już, aż dostawcy oprogramowania zbudują potrzebny im przepływ pracy. Obecnie wielu kierowników projektów tworzy go samodzielnie — łącząc interfejsy API, skrypty i agentów AI, aby wyeliminować żmudne zadania, jednocześnie pozostawiając człowiekowi pełną kontrolę nad decyzjami wymagającymi osądu i ostatecznymi akceptacjami.
Zapytaliśmy znanych nam liderów operacyjnych, którzy doskonale znają świat automatyzacji przepływów pracy: jaka automatyzacja, którą włączyliście do swojego przepływu pracy, przyniosła największą zmianę?
Oto rozwiązania, które według nich się sprawdzają. Oraz granica, jaką wyznaczyli dla automatyzacji.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Automatyzuj komunikację z klientami bez utraty osobistego charakteru (ani interesów firmy)
Wiele firm zależy od tego, jak szybko reagują na nowego potencjalnego klienta. Jednak oczekiwanie, że człowiek odpowie w ciągu kilku minut, jest nierealne. Z pomocą przychodzi automatyzacja, która automatycznie tworzy odpowiedzi, ale nigdy nie wysyła ich bez weryfikacji.
Wszystkie te przykłady automatyzacji komunikacji z klientami pokazują, że nie potrzebujesz jednego drogiego narzędzia, aby wdrożyć automatyzację. Możesz sprawić, że automatyzacje będą działać z wykorzystaniem Twojego obecnego zestawu narzędzi.
Gotowe do wysłania wersje robocze wiadomości e-mail
Jacob Varghese, właściciel Zion Foodtrucks, opisał stworzony przez siebie proces obsługi zapytań od potencjalnych klientów: „Tak to działa: zaplanowane zadanie uruchamia się w GitHub Actions, więc działa w chmurze niezależnie od tego, czy mój laptop jest włączony. Przy każdym uruchomieniu skrypt Pythona pobiera nowe wiadomości e-mail od potencjalnych klientów z Outlooka za pośrednictwem interfejsu Microsoft Graph API, odczytuje treść wiadomości i przekazuje ją do Claude. Claude tworzy odpowiedź dopasowaną do kontekstu wiadomości i pytań nadawcy, wraz z linkiem do Calendly, aby można było od razu umówić rozmowę. Wersja robocza trafia z powrotem do Outlooka jako prawdziwa wersja robocza, którą mogę przeczytać i wysłać.”
Kontrolowanie wiadomości w WhatsAppie
Walid Chaya, właściciel agencji nieruchomości, doszedł do tego samego wniosku po kosztownym opóźnieniu. „Pewnego dnia klient napisał do mnie przez WhatsApp. Zobaczyłem wiadomość, ale nie miałem ochoty od razu odpowiadać. Minęły około dwie godziny i wysłałem mu wiadomość. To, co powiedział mi ten klient, całkowicie mnie zszokowało: zdążył już znaleźć nieruchomość. W ciągu dwóch godzin! Z własnego kaprysu opóźniłem komunikację, a on zdążył już załatwić sprawę. Wtedy zrozumiałem, że nie chodzi o to, aby odpowiadać szybciej, kiedy akurat zobaczę wiadomość, bo przecież jestem człowiekiem. Chodzi o to, żeby komunikacja była zautomatyzowana.”
Wyjaśnił, jak zrobił to w prosty sposób: „Wziąłem wszystkie sieci społecznościowe, z których korzystam — w tym przypadku te obsługiwane przez Meta: WhatsApp, Instagram i Facebook. Połączyłem je za pomocą interfejsu API i dużego modelu językowego, a następnie połączyłem całość z kalendarzem.”
Pewnego dnia klient napisał do mnie przez WhatsApp. Zobaczyłem wiadomość, ale nie miałem ochoty od razu odpowiadać. Minęły około dwie godziny i wysłałem mu wiadomość. To, co powiedział mi ten klient, całkowicie mnie zszokowało: zdążył już znaleźć nieruchomość.
Komunikacja uporządkowana według pilności
Eric Turney, właściciel The Monterey Company, stworzył system do wychwytywania okazji, które pojawiają się poza typową skrzynką odbiorczą: „F5Bot i Google Alerts wysyłają e-mailem informacje o nowych wzmiankach i istotnych dyskusjach. Te okazje są dodawane do wspólnego arkusza Google wraz z adresem URL wątku, kategorią produktu, pytaniem kupującego, poziomem pilności i statusem, a następnie ChatGPT pomaga podsumować dyskusję i przygotować pierwszy szkic. Każdą odpowiedź weryfikuje człowiek pod kątem dokładności, tonu oraz tego, czy odpowiedź byłaby rzeczywiście pomocna.”
Przekształcaj rozproszone dane projektowe w aktualizacje gotowe dla klienta
Informowanie klientów o postępach projektu często oznacza pobieranie statusów z pół tuzina narzędzi i tłumaczenie ich na informacje, które osoby nietechniczne mogą rzeczywiście zrozumieć.
Jeremy Belcher, założyciel Robot Heart Studios, rozwiązał ten problem, tworząc agenta AI, który wykonuje za niego pobieranie i tłumaczenie danych. „Co zautomatyzowałem: całą informację o wydaniu. Zbudowałem agenta AI (umiejętność Claude), który pobiera ukończone w danym tygodniu zadania z Linear, sprawdza je w porównaniu ze scalonymi PR-ami w GitHubie, przegląda Slack, pocztę e-mail i nagrania moich rozmów, a następnie tworzy szkic informacji o wydaniu skierowanej do klienta, napisanej prostym językiem, i zapisuje ją w portalu klienta. Uruchamiam proces, agent tworzy szkic, a ja go sprawdzam i publikuję.”
Stworzyłem agenta AI (umiejętność Claude), który pobiera zakończone w danym tygodniu prace z Linear, porównuje je ze scalonymi pull requestami w GitHub, sprawdza Slacka, pocztę e-mail i nagrania moich rozmów, a następnie tworzy wersję roboczą informacji o wydaniu przeznaczoną dla klienta.
Przedstawił nam również, jak łączy swój zestaw narzędzi: „API Linear dostarcza dane o zadaniach i cyklach, GitHub zapewnia historię scalania, Google obsługuje pocztę e-mail, Slack i Granola MCP zapewniają kontekst, a agent Claude pośrodku tłumaczy język programistów na coś, co klient może rzeczywiście przeczytać.”
Belcher zauważył, że spójność wyników jest równie ważna jak zaoszczędzony czas: „Umiejętność jest kontrolowana wersjonowaniem, więc co tydzień działa w ten sam sposób, zamiast zmuszać mnie do wymyślania formatu od nowa w każdy piątek.”
Utrzymuj porządek w danych CRM i zadań oraz zapewnij ich automatyczną aktualizację
Nieaktualne i nieuporządkowane dane po cichu podważają realizację większej liczby projektów, niż większość zespołów zdaje sobie sprawę, a niektórzy praktycy zautomatyzowali samo czyszczenie danych, zamiast automatyzować wyłącznie raportowanie oparte na tych danych.
Automatycznie aktualizowane dane klientów
Justin DeBron, dyrektor generalny Peak Time Pickleball, całkowicie zrezygnował z narzędzi do automatyzacji opartych na przeciąganiu i upuszczaniu i wybrał mały, niestandardowy skrypt uruchamiany automatycznie według harmonogramu: „Celowo zrezygnowałem z pośredniczącego oprogramowania niewymagającego kodowania. To skrypt w Pythonie działający jako zaplanowany przepływ pracy GitHub Actions wywoływany przez zadanie cron. Każdy segment w HubSpot aktualizuje się teraz automatycznie, zamiast być tworzony ręcznie. Zadanie samo wykrywa również problemy z danymi. Przy pierwszym poprawnym uruchomieniu wskazało 259 kontaktów bez adresu e-mail oraz kilka adresów zawierających literówki, które mój zespół musiał poprawić.”
Każdy segment w HubSpot aktualizuje się teraz automatycznie, zamiast być tworzony ręcznie. Zadanie samo wykrywa również problemy z danymi.
Automatyczne przekazywanie zadań ze sprzedaży do operacji
Hamza Amir, założyciel Jabwewed, zautomatyzował przekazywanie zadań między sprzedażą a operacjami, dzięki czemu zadania wdrożeniowe nie zależą już od tego, czy ktoś pamięta o ich utworzeniu: „Zbudowałem przepływ pracy w Make.com, który uruchamia się automatycznie, gdy status dostawcy zostaje zaktualizowany w HubSpot. Tworzy on uporządkowane zadanie wdrożeniowe w ClickUp z polami wstępnie uzupełnionymi bezpośrednio na podstawie rekordu w HubSpot — nazwą dostawcy, kategorią, danymi kontaktowymi i poziomem priorytetu — dzięki czemu niczego nie trzeba ponownie wprowadzać ręcznie.”
Gdzie automatyzacja powinna się kończyć, a decyzje pozostawać w rękach człowieka
Niemal każdy z naszych rozmówców wyznaczył wyraźną granicę między tym, co jest automatyzowane, a tym, czym nadal zajmuje się człowiek, niezależnie od tego, jak zaawansowana staje się automatyzacja.
Philip Ruffini, dyrektor generalny Hire Overseas, powiedział nam, że jego zasada brzmi: „Zautomatyzuj przygotowania i żmudną pracę, a AI pozwól wykonać pierwsze 80 procent. Pozostaw człowieka przy ostatnich 20% oraz przy ostatecznej decyzji. Nigdy nie automatyzujemy decyzji, tylko wszystko, co do niej prowadzi.”
Graham Mann, założyciel SEOTakeoff, ujął tę samą zasadę w kontekście tego, co sprawia, że automatyzacja jest rzeczywiście użyteczna, a nie tylko efektowna: „Moja zasada: zautomatyzuj sortowanie, podsumowywanie i kierowanie zadań, ale pozostaw ocenę sytuacji, ustalanie priorytetów i zatwierdzanie w rękach człowieka. Zwykle właśnie w tych obszarach automatyzacja pomaga kierownikom projektów pracować, zamiast tworzyć drugi system, którym ktoś musi zarządzać.”
Dla kierowników projektów to prawdziwa szansa: nie na budowanie systemów działających samodzielnie od początku do końca, lecz na budowanie systemów, które przekazują im decyzje mające znaczenie.
Chcesz poznać więcej podobnych spostrzeżeń? Załóż bezpłatne konto DPM, aby poznać opinie większej liczby ekspertów takich jak ci.
