Automatisering av AI-arbetsflöden: 5 bästa metoder och enkla exempel

AI-drivna arbetsflöden kan lära sig av datamönster och tidigare beslut för att automatisera repetitiva beslutsprocesser, hantera dataflöden och tillhandahålla realtidsanalys. Under planeringen använder team ofta ett beslutsflödesschema för att kartlägga villkorsstyrda vägar som AI:n ska följa baserat på olika indata eller utlösare.

AI är ett utmärkt verktyg när frågorna är någorlunda förutsägbara och svaren är kända. I praktiken innebär det att använda AI för att utföra enkla eller måttligt komplexa uppgifter som en människa annars skulle behöva göra, eller för att föreslå vad en människa bör göra i en viss situation. 

Varför behöver du AI-automatisering av arbetsflöden?

Användningen av AI i arbetsflöden är framtiden för automatisering av verksamheten. Det som tidigare utfördes av en människa kan nu göras av en vältränad AI, vilket lämnar det mer komplexa, kreativa och innovativa arbetet åt projektteamets medlemmar. 

Även om detta kan låta skrämmande finns det många fördelar med att använda automatiserade arbetsflöden i olika branscher när de implementeras effektivt. 

• Minska repetitiva uppgifter: AI i automatisering av arbetsflöden gör det möjligt för människor att undvika tidskrävande, repetitiva uppgifter och fokusera på sådant som kräver komplexa beslut och innovation (det vill säga sådant som AI inte kan bearbeta eller skapa). AI utför arbete som annars skulle ta tid och energi från viktigare strategiska uppgifter. Detta minskar även kostnaderna för att utföra repetitiva uppgifter.
• Öka noggrannheten: AI-drivna arbetsflöden kan också bidra till ökad noggrannhet i processautomatisering genom att följa fördefinierade regler och datadrivna insikter, vilket minskar risken för mänskliga fel i rutinuppgifter. AI-bearbetning ökar för närvarande, särskilt inom dataintensiva områden som finans, hälso- och sjukvård samt kundtjänst, där precision är avgörande för att undvika omarbete. 
• Skala processer: När indata är någorlunda konsekvent (och lätt för en språkmodell att förstå) kan AI-arbetsflöden komplettera mänskliga insatser och göra det möjligt att skala verksamheten på ett smidigt sätt. Exempelvis kan beställningsfönster för drive-in använda AI för att ta emot beställningar och skicka dem till restaurangen, vilket minskar väntetiden och låter restaurangens medarbetare fokusera på att laga mat i stället för att ta emot beställningar. 
• Förbättra projektplanering och utformning: AI kan användas för att analysera historiska data, förutse resursbehov och ta emot stora mängder data som indata. På implementeringssidan kan projektledare och affärsanalytiker utforma projektresultat och affärsprocesser som använder AI för att leverera operativ kapacitet och service i stor skala. 
• Öka anpassningsförmågan: Även efter att AI har tränats för att utföra den uppgift du behöver kan du enkelt uppdatera den så att den anpassar sig när dina processer förändras. Sådant som skulle kräva särskild utbildningstid för människor kan uppdateras i ett AI-automatiserat arbetsflöde på några minuter. Exempel är att införa en ny policy i kundtjänsten eller lägga till menyalternativ som kunder kan beställa. 

Expertips

\u003cspan style=\u0022font-weight: 400;\u0022\u003eNär jag tar mig an en komplex uppgift som kommer att kräva någon form av upprepning överväger jag alltid hur AI skulle kunna hjälpa mig. Ibland har jag till och med ett samtal med ChatGPT om problemet jag står inför för att se vad det kan vara kapabelt till. Du kan alltid fråga AI hur du bör ta dig an problemet du står inför för att se om den kan vara till hjälp! \u003c/span\u003e

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.

Create Free Account

Have an account? Log In

Exempel på AI-arbetsflöden

Nu när AI har införts i flera branscher och användningsområden finns det några verkligt imponerande och synliga exempel på AI-arbetsflöden inom projektledning som vi alla kan interagera med. 

AI-automatiserade supportarbetsflöden

Företag som Zendesk, Atlassian och HubSpot har gjort det möjligt för sina kunder att använda AI-drivna chattbotar och konversations-AI för att automatisera arbetsflöden inom kundsupport.

Dessa chattbotar hanterar vanliga kundförfrågningar, såsom kontohantering eller teknisk felsökning, genom att analysera inkommande frågor och svara med relevant information eller hänvisa användare till lämpliga resurser. 

Detta minskar kundernas väntetider och avlastar mänskliga handläggare, som då kan ägna sin tid åt mer komplexa frågor och kundbehov. Genom att samla in och analysera chattdata förbättrar AI:n kontinuerligt sina svar och kundupplevelsen. 

AI-automatiserat prediktivt underhåll inom tillverkningsindustrin

General Electric (GE) använder AI-baserad arbetsflödesautomatisering för prediktivt underhåll av sina industrimaskiner. Sensorer samlar in data från maskinerna, och AI-modeller analyserar dessa data för att förutsäga utrustningsfel innan de inträffar. 

Automatiserade arbetsflöden (en funktion som ofta finns tillgänglig i programvara för projektledning av anläggningar) schemalägger sedan underhållsuppgifter och beställer nödvändiga delar, vilket säkerställer att rätt tekniker och resurser finns tillgängliga. Detta minskar driftstopp, förlänger utrustningens livslängd och minimerar underhållskostnaderna.

AI-automatiserad fakturahantering inom finans

Ekonomiavdelningar på företag som IBM har infört AI-automatisering för att effektivisera sin fakturahantering. I dessa arbetsflöden kan programvara för fakturaautomatisering använda optisk teckenigenkänning (OCR) för att extrahera data från fakturor, medan AI-algoritmer matchar denna information mot inköpsorder och avtal.

När informationen har verifierats initierar systemet betalningen och uppdaterar bokföringen automatiskt. Undantag och avvikelser flaggas för mänsklig granskning. Denna automatisering har snabbat upp processerna för fakturagodkännande, minimerat fel och minskat den administrativa belastningen för ekonomiteam.

Hitta fler exempel på arbetsflöden här.

Nackdelar med AI-arbetsflöden

Det finns några saker att ta hänsyn till när man utformar AI-automatiserade arbetsflöden, eftersom de kan innebära nackdelar för vissa organisationer och branscher. 

• Implementeringskostnader: Att konfigurera AI-arbetsflöden kräver ofta betydande initiala investeringar i form av kvalificerad personal, infrastruktur, programvara och utbildning. Mindre organisationer med begränsade budgetar kan uppleva dessa kostnader som oöverkomliga. Allt fler företag och leverantörer av programvara för arbetsflödeshantering bygger dock in AI-funktioner i sina befintliga verktyg, så leta efter AI-automatiseringsfunktioner i dina befintliga verktyg för processautomatisering. 
• Bristfällig hantering av undantag: AI-arbetsflöden kan ha svårt att hantera särskilda fall eller ovanliga situationer som inte följer förutsägbara mönster. Om exempelvis ett kundklagomål faller utanför de typiska indata som en AI-chatbot är programmerad att hantera, kan systemet misstolka problemet eller ge irrelevanta råd. Människor måste vara involverade för att säkerställa att undantag hanteras korrekt och för att anpassa och optimera arbetsflödet för framtida fall.
• Uppfattningen att AI är opersonlig: AI-svar kan sakna den empati och nyans som behövs i känsliga situationer. Detta märks särskilt inom kundservice, där automatiserade meddelanden kan upplevas som robotaktiga eller distanserade, vilket gör kunderna missnöjda eller i värsta fall rasande över att behöva ha att göra med AI. Att balansera automatisering med ett mänskligt bemötande är en svår balans att hitta när man utformar AI-automatiserade arbetsflöden.
• Säkerhets- och integritetsproblem: Många företagsorganisationer har känsliga data och uppgifter som inte kan delas med AI-aktiverade verktyg. Det kan finnas begränsningar för vad du får använda AI till när det gäller automatisering av arbetsflöden på företagsnivå i din organisation. Om du överväger att implementera AI i din organisation bör du prata med dina säkerhets- och juridiska experter och leta efter privata AI-modellmiljöer som kan leverera de funktioner du behöver samtidigt som dina data hålls säkra. 
• Partiskhet och etiska problem: AI-modeller kan oavsiktligt förstärka fördomar som finns i träningsdata, vilket kan leda till orättvisa eller diskriminerande beslut. Dessa fördomar kan påverka rekrytering, kundservice och andra arbetsflöden om de inte hanteras omsorgsfullt. Därför bör du också vara noga med vilka uppgifter AI ombeds utföra, särskilt när det gäller HR- eller personalrelaterade frågor. 
• Reaktioner från anställda kring risken för att jobb försvinner: När automatisering tar över repetitiva uppgifter kan vissa anställda känna oro för att förlora jobbet eller bli övertaliga, vilket leder till att arbetstillfällen försvinner. Att hantera denna förändring kräver proaktiva möjligheter för anställda att utbilda sig för nya och annorlunda arbetsuppgifter som är anpassade efter organisationens behov och begränsningarna hos AI-automatiserade arbetsflöden. 

Verktyg för AI-arbetsflöden

Om du är redo att börja använda AI för att automatisera ditt arbetsflöde är det första steget att förstå arbetsflödet innan AI. 

När du har bekantat dig med visualisering av arbetsflöden är det dags att överväga hur AI kan stödja automatisering av arbetsflöden, genom att ta bort manuella steg ur arbetsflödet och effektivt lägga ut dem på en AI-assistent.

Dessutom kan följande generativa AI-plattformar hjälpa till att automatisera dina arbetsflöden:

• OpenAI:s ChatGPT
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Anthropics Claude

Om du inte använder något av verktygen ovan kommer du sannolikt att använda AI-drivna funktioner från programvara för automatisering av arbetsflöden till detta. När du överväger hur programvara för AI-automatisering av arbetsflöden kan hjälpa dig bör du leta efter repetitiva uppgifter som involverar frågor och svar eller att hämta data och komma fram till ett förutsägbart resultat eller en förutsägbar lösning – detta är utmärkta kandidater för att inkludera AI i din automatisering av arbetsflöden. 

Bästa praxis för AI-arbetsflöden

Att lägga till AI i automatiseringsinsatser kan verka som en skrämmande uppgift, men här är några tips och knep som bör hjälpa dig att komma igång utan att ta dig vatten över huvudet. 

Prova dessa tips när du implementerar AI i dina arbetsflöden: 

1. Börja i liten skala, genomför bara experimentet: Börja implementera AI genom att försöka automatisera ett litet, icke-kritiskt arbetsflöde. Det finns många appalternativ utan kod eller med lite kod som hjälper dig att komma igång. Börja med en AI-funktion i en arbetsflödesapp som du redan använder och fortsätt därifrån. Övervaka också dina experiment med verktyg för automatisering av AI-arbetsflöden. AI behöver fortfarande mänsklig övervakning och mänskliga ingripanden, så låt den inte bara löpa fritt.
2. Fokusera på områden med stor påverkan: Prioritera arbetsflöden som ger störst avkastning på din investering av tid och teknik. Tänk på repetitiva uppgifter som är tidskrävande eller benägna att orsaka mänskliga fel. Att automatisera dessa områden med AI ger omedelbara fördelar och skapar samtidigt ett starkt argument för fortsatta investeringar i AI när det fungerar väl.
3. Börja med rena data: AI-modeller är bara så bra som tränings- och datakällorna, så när du börjar bör du börja där data är ren och konsekvent för att förhindra fel i AI-bearbetningen och minska antalet undantag som AI behöver eskalera till en människa.
4. Utforma med säkerhet och efterlevnad i åtanke: Samla dina jurister och säkerhetsexperter och se till att de står bakom implementeringen av AI-verktyg innan du satsar fullt ut. Var uppmärksam på dataskyddsbestämmelser som gäller både dig och dina kunder och bygg arbetsflöden som följer dessa krav. 
5. Investera i utbildning och förändringsledning: Stöd medarbetarna genom att erbjuda utbildning i de nya arbetsflödena och förklara hur AI kommer att stärka deras roller i stället för att försämra dem. En genomtänkt plan för förändringsledning hjälper till att hantera den oundvikliga oron över att jobb försvinner och kan förhoppningsvis också bidra till att AI-tekniken tas i bruk.

Framtida trender inom automatisering av AI-arbetsflöden

Liksom all annan omvälvande teknik är AI här för att stanna. Om vi ser tillbaka på 2024 var det ett år som började med märkliga videor av Will Smith som åt spaghetti och slutade med AI-funktioner som vissa knappt kunde föreställa sig.

Det var också ett år då många projektledningsverktyg utvecklade AI-funktioner för att påskynda vissa tröttsamma uppgifter, som att skapa mötesanteckningar, sammanfatta dokument och skapa checklistor baserat på uppgiftstitlar.

2025 är sannolikt året då vi kommer att se fler integrationer mellan verktyg för projektarbetsflöden och prediktiva AI-modeller, eftersom de senare ökar sin kapacitet exponentiellt. Precis som en iPhone kan använda ChatGPT för att identifiera föremål som syns genom kamerans objektiv kommer verktyg att kommunicera med de stora AI-företagen för att utbyta information och bidra till att effektivisera arbetet för team.

Bli inte förvånad om du ser en betaversion av ett verktyg för arbetsflöden med liten manuell inblandning. I ett sådant verktyg ger de personer som deltar i ett projekt mycket specifika uppgifter som matar en AI som hanterar hela processdelen.

Gå med i DPM-gemenskapen för fler insikter om AI och arbetsflöden

Kom och delta i det roliga medan vi navigerar genom AI och mycket mer. Gå med i vår gemenskap där du också får tillgång till över 100 mallar, exempel och referenser och kan komma i kontakt med hundratals andra digitala projektledare och experter på AI-projektledning i Slack.