Automatyzacja przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji — jak zwiększyć wydajność operacyjną dzięki inteligentnym przepływom pracy

Automatyzacja przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji wykorzystuje SI do zarządzania złożonymi, dynamicznymi procesami, które wykraczają poza możliwości automatyzacji opartej na regułach. Zamiast bazować na sztywnych regułach typu „jeśli-to”, automatyzacja przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizowania danych, rozpoznawania wzorców i ciągłego doskonalenia się. 

Dzięki temu systemy mogą podejmować inteligentne decyzje na podstawie wzorców występujących w danych, co zapewnia większą elastyczność, dokładność i skalowalność operacji. Najbardziej zaawansowane wdrożenia, znane jako agentowe przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji, mogą działać przy minimalnej ingerencji człowieka, podejmując złożone decyzje w wielu systemach.

Czym różni się automatyzacja przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji od innych rodzajów automatyzacji?

Główną różnicą między automatyzacją przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji a tradycyjnymi metodami automatyzacji jest zdolność SI do przetwarzania danych nieustrukturyzowanych, rozpoznawania kontekstu i wyciągania wniosków na podstawie wyników. Oznacza to, że sztuczna inteligencja może wykonywać zadania wymagające subtelnej interpretacji, takie jak rozpoznawanie nastrojów klientów, kategoryzowanie zgłoszeń serwisowych według stopnia pilności lub kierowanie zgłoszeń do najbardziej wykwalifikowanych członków zespołu.

Proste automatyzacje oparte na regułach nie oferują takich możliwości.

Organizacje wdrażają automatyzację przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji, ponieważ radzi ona sobie z podstawowymi wyzwaniami, których na dużą skalę nie są w stanie rozwiązać procesy ręczne. Technologia ta zapewnia wymierną poprawę wydajności, dokładności i szybkości podejmowania decyzji, tworząc przewagę konkurencyjną, która z czasem się kumuluje.

Rozważmy przypadek zespołu programistów, który co tydzień zajmuje się setkami zgłoszeń dotyczących błędów. Ręczna klasyfikacja może trwać wiele godzin i skutkować niespójnym ustaleniem priorytetów. 

Automatyzacja przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji umożliwia natychmiastową analizę każdego zgłoszenia, klasyfikację problemów według stopnia istotności, przypisanie ich do odpowiednich członków zespołu w oparciu o posiadaną wiedzę specjalistyczną, a nawet przewidywanie czasu rozwiązania na podstawie wcześniejszych zgłoszeń.

Automatyzacja przepływu pracy przy użyciu sztucznej inteligencji eliminuje czasochłonne zadania wykonywane ręcznie, które obniżają wydajność zespołu. Zamiast poświęcać wiele godzin na wprowadzanie danych, przypisywanie zgłoszeń lub planowanie harmonogramów, pracownicy mogą skupić się na bardziej wartościowej pracy wymagającej ludzkiej kreatywności i strategicznego myślenia.

Technologia ta doskonale radzi sobie z powtarzalnymi zadaniami, które są zgodne z określonymi wzorcami, ale wymagają pewnej zdolności do podejmowania decyzji. Sztuczna inteligencja może na przykład automatycznie kategoryzować przychodzące zapytania klientów, wyodrębniać kluczowe informacje z dokumentów lub planować spotkania w oparciu o dostępność i preferencje uczestników. 

Usprawnienia te pozwalają zespołom zaoszczędzić znaczną ilość czasu, który mogą przeznaczyć na inicjatywy związane z innowacjami i rozwojem.

Ogranicza liczbę błędów i zwiększa szybkość działania, zapewniając wyniki w krótszym czasie 

W przypadku procesów ręcznych błędy ludzkie są nieuniknione. Automatyzacja przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji ogranicza ich liczbę poprzez stosowanie spójnej logiki i wykorzystanie rozpoznawania wzorców, co pozwala za każdym razem podejmować trafne decyzje. 

Technologia nie męczy się, nie rozprasza ani nie jest przytłoczona dużym nakładem pracy. Poprawa szybkości działania jest równie znacząca. 

Sztuczna inteligencja może przetwarzać informacje i wykonywać zadania w ciągu sekund, a nie minut lub godzin. To przyspieszenie pracy wywołuje efekt domina w całej organizacji. Szybsze wykonywanie zadań poprawia ogólną szybkość działania, co prowadzi do skrócenia czasu realizacji projektów i reakcji na potrzeby klientów.

Usprawnia proces podejmowania decyzji dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym

Zdolność sztucznej inteligencji do natychmiastowej analizy dużych zbiorów danych pomaga organizacjom podejmować lepsze i szybsze decyzje. Zespoły mogą uzyskać dostęp do informacji w czasie rzeczywistym, które pozwalają natychmiastowo reagować. 

Sztuczna inteligencja potrafi rozpoznawać trendy, anomalie i możliwości, które mogą umknąć ludzkiej uwadze, zwłaszcza w przypadku złożonych lub obszernych zbiorów danych.

Automatyzacja przepływu pracy opartego na sztucznej inteligencji przynosi korzyści praktycznie w każdym dziale i w każdej branży. Technologia dostosowuje się do różnych kontekstów, zapewniając jednocześnie stałe korzyści: ograniczenie pracy ręcznej, wyższą dokładność i szybszą realizację. Te praktyczne zastosowania pokazują, w jaki sposób organizacje mogą stosować sztuczną inteligencję do radzenia sobie z określonymi wyzwaniami związanymi z przepływem pracy.

Oparte na sztucznej inteligencji przepływy pracy związane ze wsparciem klienta

Nowoczesne wsparcie klienta w dużej mierze wykorzystuje chatboty oparte na sztucznej inteligencji, automatyczny routing i analizę nastrojów w celu zarządzania rosnącymi ilościami zgłoszeń przy jednoczesnym zachowaniu jakości usług. Inteligentne chatboty błyskawicznie obsługują rutynowe zapytania, a dzięki routingowi opartemu na sztucznej inteligencji złożone zgłoszenia natychmiast docierają do odpowiednich specjalistów. Analiza nastrojów pomaga nadać priorytet pilnym przypadkom i identyfikować klientów, którzy mogą zrezygnować.

Automatyczny wybór zgłoszeń w Jira Service Management to tylko jeden z przykładów tego, jak sztuczna inteligencja usprawnia przepływy pracy w zespole wsparcia. System może automatycznie analizować przychodzące zgłoszenia, klasyfikować je według pilności i typu, przypisywać do odpowiedniego zespołu na podstawie treści i wiedzy, a nawet szacować czas rozwiązania na podstawie podobnych przypadków historycznych. To podejście radykalnie skraca czas reakcji, zapewniając jednocześnie stałą jakość usług we wszystkich interakcjach z klientami.

Oparte na sztucznej inteligencji przepływy pracy zespołów marketingowych i kreatywnych

Zespoły marketingowe wykorzystują sztuczną inteligencję do personalizacji doświadczeń klientów w odpowiedniej skali. Algorytmy oceny potencjalnych klientów analizują ich zachowanie, aby zidentyfikować najbardziej obiecujące możliwości, a dzięki zautomatyzowanemu dostarczaniu treści odpowiednie produkty i wiadomości docierają do właściwych klientów w optymalnym czasie.

Oparte na sztucznej inteligencji przepływy pracy w zespołach marketingowych mogą automatycznie dostosowywać wydatki na reklamy na podstawie wskaźników wydajności, dzielić odbiorców na segmenty w oparciu o wzorce behawioralne i uruchamiać spersonalizowane sekwencje wiadomości e-mail na podstawie działań klienta. Te możliwości pozwalają zespołom marketingowym działać wydajniej, generując jednocześnie lepsze wyniki.

Oparte na sztucznej inteligencji przepływy pracy w zespołach HR

Oparta na sztucznej inteligencji automatyzacja przynosi znaczące korzyści przepływom pracy HR, szczególnie w obszarach takich jak rekrutacja i wdrażanie pracowników. Sztuczna inteligencja może sprawdzać życiorysy pod kątem wymagań na stanowisku, planować rozmowy kwalifikacyjne na podstawie dostępności, a nawet przeprowadzać wstępne oceny kandydatów dzięki interakcjom chatbotów.

Przepływy pracy z zakresu wdrażania pracowników stają się płynniejsze dzięki przetwarzaniu dokumentów, zapewnianiu dostępu i koordynowaniu harmonogramu szkoleń przez sztuczną inteligencję. Ta automatyzacja zapewnia nowym pracownikom spójne doświadczenia, jednocześnie zmniejszając obciążenie administracyjne zespołów HR.

Oparte na sztucznej inteligencji przepływy pracy w zespołach IT i operacyjnych

Zespoły IT wykorzystują opartą na sztucznej inteligencji automatyzację przepływów pracy do aktywnego monitorowania systemu, zautomatyzowanej reakcji na incydenty i usprawnienia procesów wdrażania. Sztuczna inteligencja może wykrywać anomalie w wydajności systemu, automatycznie tworzyć zgłoszenia dotyczące potencjalnych problemów, a nawet wykonywać skrypty naprawcze w przypadku typowych problemów bez interwencji człowieka.

Przepływy pracy z zakresu wdrażania korzystają ze zdolności sztucznej inteligencji do analizowania zmian kodu, przewidywania potencjalnych konfliktów i optymalizacji harmonogramów wydań w oparciu o obciążenie systemu i dostępność zespołu. Te informacje pomagają zapobiegać przestojom, skracając cykle dostarczania oprogramowania.

Oparte na sztucznej inteligencji przepływy pracy w zespołach finansów i księgowości

Finansowe przepływy pracy odnoszą znaczące korzyści dzięki opartej na sztucznej inteligencji automatyzacji przetwarzania faktur, klasyfikacji wydatków i wykrywania oszustw. Sztuczna inteligencja potrafi pobrać dane z faktur, dopasować je do zamówień zakupu i przekierować zatwierdzenia do odpowiednich menedżerów zgodnie z zasadami firmy.

Prognozowanie budżetu także może stać się dokładniejsze dzięki analizowaniu przez sztuczną inteligencję wzorców wydatków, trendów rynkowych i danych historycznych w celu przewidywania przyszłych potrzeb finansowych. Te zautomatyzowane analizy pomagają zespołom finansowym podejmować bardziej świadome decyzje, jednocześnie skracając czas ręcznej analizy.

Aby skutecznie wdrożyć oprogramowanie do automatyzacji przepływów pracy przy użyciu sztucznej inteligencji, należy znaleźć równowagę między ambicjami a praktycznością. Organizacje, które zaczynają od małych kroków, wybierają odpowiednie narzędzia i dokładnie mierzą wyniki, osiągają zazwyczaj lepsze rezultaty niż te próbujące od razu przeprowadzić transformacje na dużą skalę.

Krok 1. Zidentyfikuj powtarzalne i oparte na regułach zadania, które nadają się do automatyzacji

Określ, które zadania w przepływie pracy zajmują dużo czasu, ale przebiegają według przewidywalnych schematów. Często obejmują one:

• Wprowadzanie danych

• Przydzielanie zgłoszeń

• Aktualizacje stanu

• Przetwarzanie dokumentów

Te czasochłonne, wymagające dużego nakładu pracy procesy są idealnym punktem wyjścia, ponieważ oferują wyraźne możliwości automatyzacji przy niskim ryzyku związanym z wdrożeniem. Najpierw skup się na przewidywalnych przepływach pracy, aby zbudować zaufanie w organizacji, a dopiero później zajmij się bardziej złożonymi przykładami zastosowań.

Aby skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję do swoich przepływów pracy, należy nadać priorytet funkcjom sztucznej inteligencji, które bezpośrednio ograniczają pracę ręczną i usprawniają planowanie. Przykładowo AI Work Create w Jirze automatycznie generuje zadania ze stron Confluence, wątków czatu i e-maili, ograniczając powtarzające się wpisy.

AI Work Breakdown rozkłada duże projekty na wykonalne zadania w widokach listy i osi czasu, pomagając planować elementy dostarczane, kamienie milowe i wydajność. Czat Rovo zapewnia interfejs konwersacyjny do pisania, przeglądania lub tworzenia zgłoszeń.

Pomaga to skonfigurować zmiany statusu w przepływach pracy przy użyciu języka naturalnego, dzięki czemu przepływy pracy są szybsze oraz bardziej przemyślane i spójne.

Nawet najbardziej zaawansowane narzędzia z zakresu sztucznej inteligencji nie przyniosą oczekiwanych rezultatów bez pełnego zaangażowania zespołu. Skuteczne przyjęcie technologii rozpoczyna się od pokazania członkom zespołu, jak działa sztuczna inteligencja, jakie problemy rozwiązuje i w jaki sposób może usprawnić ich pracę. 

Od samego początku staraj się zaangażować członków zespołu i kierowników działów, aby rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji odpowiadały rzeczywistym potrzebom biznesowym. W ten sposób łatwiej jest zidentyfikować problemy w przepływie pracy, zmniejszyć opór przed zmianami i wyłonić liderów, którzy mogą wspierać szersze przyjęcie technologii w całej organizacji.

Kluczowa jest również otwarta komunikacja. Zachęcaj członków zespołu do zadawania pytań, wysłuchuj ich obaw i rozwiewaj wszelkie wątpliwości. Świętuj wczesne triumfy i prezentuj historie sukcesu, aby budować zaufanie. 

Im lepiej zespół rozumie sztuczną inteligencję i im bardziej jej ufa, tym skuteczniej poprawi ona przepływy pracy i wydajność.

Na początku należy ustawić jasne wskaźniki KPI, koncentrując się na mierzalnych wynikach, takich jak zaoszczędzony czas, wskaźniki ukończenia zadań, ograniczenie błędów i wyniki zadowolenia użytkowników. Regularne monitorowanie ujawnia możliwości poprawy i ułatwia określenie, kiedy modele wymagają ponownego przeszkolenia lub dostosowania w oparciu o zmieniające się wymagania biznesowe.

Należy wdrożyć regularne audyty i pętle informacji zwrotnej, które pozwolą systemowi sztucznej inteligencji uczyć się na błędach i stale poprawiać dokładność.

Choć sztuczna inteligencja oferuje znaczące korzyści, organizacje muszą zająć się uzasadnionymi obawami dotyczącymi bezpieczeństwa danych, stronniczości algorytmów i przyjęcia przez użytkowników. Udane wdrożenia pozwalają od razu dostrzec te wyzwania i stworzyć zabezpieczenia w celu ograniczenia ryzyka przy jednoczesnym zachowaniu korzyści płynących z automatyzacji.

Prywatność i bezpieczeństwo danych wymagają szczególnej uwagi, zwłaszcza gdy sztuczna inteligencja przetwarza poufne informacje. Należy wdrożyć zaawansowane kontrole dostępu, szyfrowanie i ścieżki audytu, aby chronić poufne dane po włączeniu funkcji sztucznej inteligencji. Warto rozważyć zachowanie ludzkiego nadzoru nad decyzjami, które mają znaczący wpływ na klientów lub pracowników.

Przepływy pracy w Jirze mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję, aby zmienić sposób, w jaki zespoły zarządzają projektami i śledzą pracę w całym cyklu tworzenia oprogramowania. Inteligentne funkcje automatyzacji pomagają zespołom automatycznie klasyfikować problemy na podstawie treści i kontekstu.

Pozwala to usprawnić porządkowanie backlogu przez identyfikację podobnych historyjek użytkowników i generować wnikliwe raporty, które ujawniają wzorce w wydajności zespołu. Zespoły mogą korzystać z gotowych szablonów przepływów pracy, aby szybko rozpoczynać korzystanie, jednocześnie dostosowując reguły automatyzacji do swoich specyficznych potrzeb.

Jeszcze większe możliwości oferuje Rovo, oparta na sztucznej inteligencji platforma Atlassian. Rovo łączy oparte na sztucznej inteligencji wyszukiwanie, które pozwala błyskawicznie znajdować odpowiednie informacje we wszystkich narzędziach Atlassian.

Ten inteligentny interfejs czatu odpowiada na pytania dotyczące Twoich projektów i procesów oraz autonomicznych agentów Rovo, które mogą wykonywać złożone przepływy pracy w Twoim imieniu. Dla zespołów to idealny sposób na uzyskanie możliwości sztucznej inteligencji klasy korporacyjnej bez dodatkowych narzędzi i zwiększania złożoności.