Kto by pomyślał dziesięć lat temu, że oprogramowanie będzie w stanie odczytywać ręcznie wypisane faktury, wyodrębniać dane dostawców, porównywać zamówienia i zatwierdzać płatności bez udziału człowieka?
A jednak oto jesteśmy.
Działy finansowe oszczędzają tysiące godzin dzięki automatyzacji cykli pracy, które kiedyś zajmowały całe działy. Według ankiety przeprowadzonej przez magazyn CFO około 36% amerykańskich firm zgłosiło oszczędności wynoszące prawie 10 godzin tygodniowo dzięki automatyzacji, czyli ponad 500 godzin rocznie.
Co się zmieniło? Łatwa dostępność AI i jej integracja z tradycyjnymi systemami automatyzacji opartymi na regułach. Integracja ta otworzyła możliwości, które obejmują wszystkie funkcje biznesowe.
Pytania zmieniły się z „Czy powinniśmy zautomatyzować procesy biznesowe?” na „Jak zautomatyzować procesy przy użyciu AI, aby osiągnąć doskonałość operacyjną?”.
Jeśli chcesz zautomatyzować procesy biznesowe za pomocą AI, przygotowaliśmy dla Ciebie ten przewodnik.
Dlaczego warto przeprowadzić automatyzację procesów za pomocą AI?
Najnowsze dane pokazują, że ponad 66% firm zautomatyzowało co najmniej jeden proces biznesowy.
Na przykład organizacje wdrażające RPA w celu automatyzacji zadań odnotowały wzrost zwrotu z inwestycji (ROI) w zakresie 30% do 200% w ciągu pierwszego roku od wdrożenia.
Oto niektóre z kluczowych korzyści płynących z automatyzacji opartej na AI:
- Redukcja błędów: Wyeliminuj kosztowne błędy w przetwarzaniu faktur, wprowadzaniu danych i rejestrowaniu klientów, które zazwyczaj wymagają wielu godzin ręcznej korekty.
- Działanie przez całą dobę: zapewnij ciągłość krytycznych procesów poza godzinami pracy, od obsługi klienta po realizację zamówień i aktualizację stanów magazynowych.
- Optymalizacja zasobów: Przekieruj wykwalifikowanych pracowników z rutynowych zadań, takich jak ręczne wprowadzanie danych, do zadań strategicznych, które przyczyniają się do wzrostu przychodów.
- Wsparcie skalowalności: Obsługuj zwiększone obciążenia pracą w szczytowych okresach lub w fazie wzrostu działalności bez zwiększania zatrudnienia lub kosztów nadgodzin.
- Standaryzowana jakość: Utrzymuj spójność realizacji procesów we wszystkich działach, eliminując różnice, które powodują rozbieżności w doświadczeniach klientów.
- Szybsze podejmowanie decyzji: analizuj dane i generuj wnioski w ciągu kilku minut zamiast kilku dni, co pozwala na szybsze reagowanie na zmiany rynkowe.
📮 ClickUp Insight: 34% pracowników twierdzi, że największą przeszkodą w automatyzacji jest niepewność co do wyboru odpowiednich narzędzi. Chociaż wielu z nich chce pracować mądrzej, są przytłoczeni wyborem i brakuje im pewności siebie, aby zrobić pierwszy krok. 😓
ClickUp eliminuje tę niejasność, oferując intuicyjne, przyjazne dla użytkownika agenty AI, które mogą zautomatyzować Twoją pracę w ramach jednej platformy — bez konieczności korzystania z wielu narzędzi. Dzięki funkcjom takim jak ClickUp Brain, nasz asystent AI, oraz niestandardowym agentom AI, zespoły mogą automatyzować procesy, planować, ustalać priorytety i wykonywać zadania bez zaawansowanej wiedzy technicznej lub nadmiaru narzędzi. Zobacz, jak to działa tutaj. 👇🏼
💫 Rzeczywiste wyniki: Dzięki automatyzacji ClickUp firma Lulu Press oszczędza 1 godzinę dziennie na każdym pracowniku, co przekłada się na 12-procentowy wzrost ogólnej wydajności pracy.
Jakie procesy można zautomatyzować za pomocą AI?
Automatyzacja oparta na AI obejmuje zarówno proste, powtarzalne zadania, takie jak wprowadzanie danych i odpowiadanie na wiadomości e-mail, jak i inteligentną automatyzację złożonych, wielopoziomowych procesów, takich jak optymalizacja łańcucha dostaw i analityka predykcyjna.
Oto zestawienie najczęstszych procesów biznesowych, które można zautomatyzować w różnych działach przy użyciu sztucznej inteligencji:
Obsługa klienta i wsparcie techniczne
Zespoły obsługi klienta obsługują duże ilości powtarzających się zapytań klientów, które mają przewidywalny charakter. Automatyzacja zadań za pomocą AI pozwala rozwiązywać najczęstsze problemy bez interwencji człowieka, a bardziej złożone kwestie przekazywać odpowiednim osobom.
Najważniejsze możliwości automatyzacji:
- Przekierowywanie zgłoszeń i przypisywanie priorytetów: automatyczna kategoryzacja i przypisywanie zgłoszeń do wsparcia technicznego na podstawie zawartości i pilności.
- Resetowanie hasła i problemy z kontem: obsługuj rutynowe problemy związane z kontem dzięki zautomatyzowanym cyklom pracy.
- Śledzenie zamówień i aktualizacje statusu: udzielaj odpowiedzi na zapytania w czasie rzeczywistym bez udziału agentów, aby zwiększyć zadowolenie klientów.
- Odpowiedzi na często zadawane pytania i podstawowe zapytania: skorzystaj z chatbotów opartych na AI, aby uzyskać natychmiastowe i dokładne odpowiedzi.
- Analiza nastrojów: identyfikuj sfrustrowanych klientów, nadaj priorytet ich sprawom i szybko reaguj na opinie klientów.
Funkcje takie jak AI Assign i AI Prioritize w ClickUp mogą pomóc w następujących przypadkach:
🧠 Czy wiesz, że... Według prognoz firmy Gartner, AI typu agentycznego będzie samodzielnie rozwiązywać 80% typowych problemów związanych z obsługą klienta bez interwencji człowieka.
Finanse i operacje
Procesy finansowe obejmują duże ilości ustrukturyzowanych danych i decyzje oparte na regułach. Automatyzacja oparta na AI zmniejsza liczbę błędów, przyspieszając jednocześnie przetwarzanie transakcji, takich jak weryfikacja faktur, uzgadnianie wydatków i przetwarzanie płatności, zapewniając szybsze zamknięcia i lepszą zgodność z przepisami.
Najważniejsze możliwości automatyzacji:
- Przetwarzanie faktur: Wyodrębnij dane z faktur i dopasuj je do zamówień zakupu.
- Weryfikacja raportów wydatków: sprawdzaj paragony pod kątem zgodności z polityką firmy i zatwierdzaj rutynowe wnioski.
- Zobowiązania/należności: Zarządzaj harmonogramami płatności i procesami windykacyjnymi.
- Wykrywanie oszustw: monitoruj transakcje pod kątem podejrzanych wzorców w czasie rzeczywistym.
- Raportowanie finansowe: Generuj regularne raporty na podstawie analizy danych i dokumentacji zgodności.
💡 Porada dla profesjonalistów: Możesz użyć ClickUp Brain do generowania niestandardowych reguł przetwarzania szczegółów faktur.
Zadania związane ze sprzedażą i marketingiem
Zespoły sprzedaży i marketingu często są zajęte zbieraniem danych, kwalifikowaniem potencjalnych klientów i nadzorowaniem kampanii. Automatyzacja — czy to w zakresie oceny potencjalnych klientów, czy działań następczych — pozwala uniknąć tych żmudnych zadań, przyspieszając cykl pracy i zapewniając bardziej spersonalizowane kampanie o wyższej konwersji.
Najważniejsze możliwości automatyzacji:
- Ocena i kwalifikacja potencjalnych klientów: automatyczna klasyfikacja potencjalnych klientów na podstawie zachowań i danych demograficznych.
- Kampanie e-mail marketingowe: personalizuj zawartość i rekomendacje zakupowe na podstawie danych klientów.
- Planowanie publikacji w mediach społecznościowych: planuj i publikuj zawartość na wielu platformach.
- Segmentacja klientów: grupuj klientów według wzorców zachowań w celu prowadzenia kampanii o określonym celu.
👀 Czy wiesz, że... Użytkownicy ClickUp Brain mogą wybierać spośród wielu zewnętrznych modeli AI, w tym GPT-4, Claude i Gemini, do różnych zadań związanych z pisaniem, rozumowaniem i kodowaniem bezpośrednio w platformie ClickUp.
HR i administracja
Zespoły ds. zasobów ludzkich zarządzają powtarzalnymi cyklami pracy związanymi z zatrudnianiem, wdrażaniem nowych pracowników, szkoleniami i zarządzaniem pracownikami.
Najważniejsze możliwości automatyzacji:
- Weryfikacja CV: filtruj kandydatów na podstawie wymagań stanowiska i kwalifikacji.
- Planowanie rozmów kwalifikacyjnych: koordynuj dostępność kandydatów i menedżerów ds. rekrutacji.
- Wdrażanie nowych pracowników: pomóż nowym pracownikom w wypełnianiu dokumentów i cyklach pracy szkoleniowej.
- Przypomnienia o ocenie wyników: planuj i śledź realizację regularnych ocen, które są zakończone.
- Rejestracja świadczeń: pomóż pracownikom zapoznać się z dostępnymi opcjami i zakończyć rejestrację.
Prawie 90% specjalistów IT twierdzi, że dzięki automatyzacji różnych procesów odnotowało wzrost działalności biznesowej. Przy średnim ROI wynoszącym 240% automatyzacja procesów biznesowych jest rzeczywiście jedną z najbardziej opłacalnych inwestycji dla nowoczesnych przedsiębiorstw.
Jak zautomatyzować procesy za pomocą AI
Oto jak możesz zautomatyzować cykl pracy za pomocą AI.
Pokażemy Ci, jak ClickUp, pierwsze na świecie zintegrowane środowisko pracy oparte na AI, pomaga na każdym kroku procesu.
1. Zidentyfikuj procesy nadające się do automatyzacji
Pamiętaj, że nie każde zadanie wymaga zastosowania AI. Najlepszymi kandydatami do automatyzacji są zadania powtarzalne, oparte na regułach i czasochłonne.
Zacznij od zadania pytania:
- Czy to zadanie składa się z jasno określonych kroków?
- Czy opiera się na ustrukturyzowanych danych lub danych wejściowych?
- Czy zajmuje to wiele godzin, nie wnosząc przy tym żadnej wartości dodanej wynikającej z ludzkiej kreatywności?
Oto kilka przykładów cyklu pracy, które można zautomatyzować:
- Przetwarzanie listy płac lub wprowadzanie danych klientów: AI może analizować dane strukturalne, ograniczać błędy ludzkie i skracać czas poświęcany na ręczne aktualizacje.
- Kwalifikacja lub kierowanie potencjalnych klientów: Kryteria oparte na regułach, takie jak tytuł, branża lub zachowanie na stronie internetowej, można zautomatyzować w celu uzyskania szybszej odpowiedzi.
- Zarządzanie skrzynką odbiorczą: Powtarzające się zgłoszenia do wsparcia technicznego lub e-maile od klientów można sortować, oznaczać etykietami lub odpowiadać na nie za pomocą podpowiedzi AI.
Inną popularną kategorią są powtarzalne zadania związane z przyjmowaniem zgłoszeń. Mogą to być zbieranie wniosków i opinii klientów, problemy serwisowe lub zgłoszenia w sprawie wsparcia technicznego.
Dzięki formularzom ClickUp możesz rejestrować te zadania i informacje. Połącz je z polami niestandardowymi lub polami AI w ClickUp, aby automatycznie oznaczać, sortować i kierować przychodzące dane do odpowiedniej osoby lub listy.
Na przykład:
- Formularz zgłoszeniowy dotyczący problemu rozliczeniowego może zostać automatycznie oznaczony etykietą „Finanse”, oznaczeniem „Pilne” i przypisany bezpośrednio do zespołu ds. rozliczeń.
- Prośba klienta o wprowadzenie zmian kreatywnych może spowodować utworzenie nowego zadania o odpowiednim priorytecie i osobie przypisanej na podstawie nazwy klienta lub kodu projektu.
📚 Więcej informacji: Ponad 25 przykładów map myśli
2. Sporządź mapę obecnego cyklu pracy
Na tym etapie warto stworzyć szczegółową wizualną reprezentację procesów biznesowych, które planujesz zautomatyzować za pomocą sztucznej inteligencji. Możesz to zrobić za pomocą narzędzi do mapowania procesów, takich jak schematy blokowe, diagramy przepływu pracy, a nawet coś tak prostego jak karteczka samoprzylepna.
Jednak w przypadku funkcji związanych ze strukturą i współpracą zalecamy korzystanie z oprogramowania do modelowania procesów.
Dokumentuj każdy krok obecnego cyklu pracy (od początku do końca), w tym:
- Wyzwalacze startowe, które inicjują proces, tj. rejestracja nowego klienta, otrzymanie faktury.
- Punkty decyzyjne, w których wymagane są wybory lub zatwierdzenia, tj. przegląd menedżerski, kontrola budżetu.
- Sekwencje zadań pokazujące kolejność czynności
- Dane wejściowe i wyjściowe na każdym etapie, tj. dane formularzy, raporty i aktualizacje statusu.
- Przekazywanie zadań między członkami zespołu lub działami
- Wymagania czasowe dla każdego kroku, tj. 24-godzinny okres na zatwierdzenie
Podczas mapowania procesów ważne jest, aby zaangażować członków zespołu, którzy będą faktycznie je realizować. Ich spostrzeżenia często ujawniają to, czego brakuje w standardowych procedurach operacyjnych — ręczne rozwiązania zastępcze, pominięte kroki lub zależności, które nie są udokumentowane, ale mają kluczowe znaczenie dla powodzenia automatyzacji.
Jeśli chodzi o wszelkie inne brakujące informacje, pomocne może okazać się narzędzie ClickUp Brain. Pozwala ono w prosty sposób wyodrębnić informacje z protokołów spotkań, rozmów z klientami, komentarzy dotyczących zadań lub dokumentów ClickUp Docs i przekształcić nieustrukturyzowane dane w szczegółowy schemat cyklu pracy. Idąc o krok dalej, można również poprosić Brain o wygenerowanie obrazów do diagramów schematów cykli pracy.
🛠️ Zestaw narzędzi: Rozważ użycie szablonu mapowania procesów ClickUp, aby rozplanować każdy krok od wyzwalacza do działania. Pomoże Ci to wyjaśnić przekazywanie zadań, zależności i decyzje. Będziesz w stanie zwizualizować sekcje, w których sprawdza się AI, a także te, w których nadal istotny jest wkład człowieka.
Dzięki temu szablonowi możesz:
- Wizualnie zdefiniuj strukturę cyklu pracy: Opracuj listę typów map procesów (np. diagram swimlane), których użyjesz do przedstawienia ról, obowiązków i przepływu zadań między działami.
- Określ cele: dzięki polu „Agenda procesów” (np. „Proces produkcji”) możesz uzgodnić z wszystkimi, co ma osiągnąć cykl pracy, zanim zaczniesz go optymalizować lub automatyzować.
- Przygotuj scenę dla identyfikacji możliwości automatyzacji: Na przykład, określony krok nie wymaga weryfikacji przez człowieka. Może to zrobić AI.
- Kieruj zespołem, ustalając szczegółowe podzadania: Możesz ustalać osie czasu, definiować obowiązki i przydzielać zadania członkom zespołu.
3. Wybierz odpowiednie narzędzia do automatyzacji oparte na AI
Przed wyborem narzędzia należy pamiętać, że różne procesy wymagają różnych podejść.
Rodzaj wykorzystywanej AI powinien zależeć od rozwiązywanego problemu i wykorzystywanych danych.
Oto najpopularniejsze techniki AI, które można wykorzystać w ramach robotyzacji cykli pracy (RPA) w celu automatyzacji całych cykli pracy:
| Technika | Co robi | Gdzie to się przydaje |
|---|---|---|
| Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) | Interpretuje, podsumowuje i odpowiada na język ludzki. | Automatyzacja sortowania wiadomości e-mail, zgłoszeń do wsparcia technicznego i podsumowań umów |
| Uczenie maszynowe (ML) | Uczy się wzorców na podstawie danych historycznych, aby tworzyć prognozy lub podejmować decyzje. | Ocena potencjalnych klientów, prognoza zapasów i wykrywanie oszustw |
| Wizja komputerowa | Wyodrębnia i interpretuje informacje z obrazów, plików PDF lub zeskanowanych dokumentów. | Przetwarzanie faktur, weryfikacja ID i cykle pracy kontroli wizualnej |
| Uczenie się przez wzmocnienie | Z czasem poprawia jakość decyzji dzięki pętlom sprzężenia zwrotnego. | Optymalizacja logiki ekstrakcji danych, przepływów walidacji danych wejściowych i sekwencyjnych zadań decyzyjnych. |
| Sztuczna inteligencja agentyczna | Samodzielnie wykonuje wieloetapowe działania, aby osiągnąć określony cel. | Przekierowywanie cyklu pracy, automatyzacja zadań i kompleksowa optymalizacja zadań |
Teraz, w oparciu o wymagania procesowe (tj. usprawnienie cyklu pracy, uproszczenie sprzedaży, usprawnienie marketingu), wybierz narzędzie, kierując się następującymi kluczowymi kryteriami wyboru:
- Możliwości integracji: poszukaj narzędzi i interfejsów API, które można łatwo zintegrować z obecnie używanym oprogramowaniem, aby zmniejszyć złożoność wdrożenia.
- Skalowalność i elastyczność: wybierz platformy, które są w stanie obsłużyć rosnącą liczbę transakcji i rozszerzyć automatyzację na różne działy i procesy.
- Łatwość obsługi: Priorytetowo traktuj platformy przyjazne dla użytkownika z interfejsami typu „przeciągnij i upuść”, wizualnymi kreatorami cykli pracy i minimalnymi wymaganiami dotyczącymi kodowania.
- Struktura kosztów: Najlepiej byłoby korzystać z narzędzia do automatyzacji, które rozwija się wraz z Tobą. Weź również pod uwagę ceny za użytkownika, koszty automatyzacji oparte na wolumenie, licencje dla przedsiębiorstw, czas szkolenia i koszty wdrożenia.
Jednym z kluczowych powodów niepowodzeń wdrożeń AI jest brak komunikacji między narzędziami.
Jeśli korzystasz z ClickUp do zarządzania projektami, integracje ClickUp wypełniają tę lukę, a ClickUp AI zna kontekst każdego z tych narzędzi. Możesz połączyć ponad 1000 narzędzi, w tym Slack, Google Drive, HubSpot, GitHub i Zoom.
🌟 Bonus: Praca z wieloma narzędziami AI spowalnia działanie zespołów. Brain MAX, samodzielna superaplikacja AI od ClickUp, kładzie temu kres. Centralizuje interakcje AI w jednej aplikacji. Rozpoznaje kontekst pracy i eliminuje zbędne wysiłki, takie jak kopiowanie i wklejanie.
4. Mapowanie i projektowanie zautomatyzowanego cyklu pracy
Teraz możesz przekształcić aktualną mapę procesów w zautomatyzowany cykl pracy oparty na AI. Ten krok wypełnia lukę między zrozumieniem tego, co robisz obecnie, a zaprojektowaniem zadań, które będą wykonywane przez systemy AI.
Możesz zacząć od zidentyfikowania punktów decyzyjnych, w których AI może zastąpić ludzką ocenę, tj. zadania nieskomplikowane.
Na przykład, nasz obecny proces wymaga ręcznego sprawdzania raportów wydatków poniżej 500 dolarów. Możesz stworzyć regułę, żeby AI automatycznie zatwierdzała te raporty, a te z wyższymi kwotami były sprawdzane przez człowieka.
| Rodzaj cyklu pracy | Wyzwalacz | Warunek | Działanie |
|---|---|---|---|
| Nadaj priorytet zadaniom o wysokim znaczeniu | Zostało utworzone nowe zadanie. | Pole niestandardowe = Wysoki priorytet | Automatycznie przypisuj zadania kierownikowi zespołu → wysyłaj powiadomienia na czacie |
| Kieruj zadania na podstawie typu zgłoszenia | Formularz wsparcia został przesłany. | Tekst formularza zawiera „resetowanie hasła”. | Ustaw status zadania na W trakcie realizacji → wyślij automatyczną wiadomość e-mail za pomocą aplikacji ClickApp. |
| Przekaż zadania, które utknęły w martwym punkcie | Zadanie pozostaje otwarte | Status = Nierozwiązane po 24 godzinach | Przekaż zadanie kierownikowi zarządzania projektami → natychmiast go powiadom |
W tym momencie ClickUp Automatyzacje, AI Agenci i ClickUp Brain współpracują ze sobą, aby pomóc Ci przekształcić te ręczne cykle pracy w sekwencje oparte na logice w Twoim obszarze roboczym.
Agenci ClickUp AI służą tutaj jako inteligentni partnerzy w zakresie automatyzacji, eliminując złożoność typową dla tworzenia wieloetapowych cykli pracy. Zamiast ręcznie układać wyzwalacze, warunki i działania, możesz włączyć agenta, zdefiniować pożądany wynik i pozwolić ClickUp Brain zająć się logiką działania w tle. Twoi agenci mogą:
- Automatyczna interpretacja kontekstu: odczytują zadania, komentarze, formularze i pola, aby zrozumieć, co należy zrobić dalej.
- Działanie autonomiczne: aktualizowanie statusów, przypisywanie właścicieli, generowanie odpowiedzi, kierowanie zadań lub eskalowanie problemów — bez konieczności konfigurowania każdego kroku.
- Dostosowanie do rzeczywistej pracy: dostosowują się one w oparciu o zawartość, pilność i wzorce, dzięki czemu cykl pracy przebiega płynnie nawet w przypadku zmian danych wejściowych.
- Skrócenie czasu ustawień: nie ma potrzeby stosowania długich łańcuchów reguł; wykorzystaj ClickUp Brain, aby określić właściwą sekwencję działań.
Krótko mówiąc, agenci AI zapewniają zaawansowaną automatyzację bez konieczności samodzielnego tworzenia skomplikowanych rozwiązań, dzięki czemu Twoje obszary robocze stają się inteligentniejsze, szybsze i łatwiejsze w utrzymaniu.
Zaprojektuj zautomatyzowany cykl pracy dla powtarzalnych zadań, korzystając z następujących podstawowych komponentów:
Wyzwalacze i warunki: Określ, co uruchamia automatyzację i jakie zasady muszą być spełnione.
Przepływ i przetwarzanie danych: ClickUp pola niestandardowe + automatyzacje umożliwiają weryfikację, przypisywanie etykiet i kierowanie danych do odpowiedniego zespołu lub listy.
Logika decyzyjna i routing: Wykorzystaj sekwencje „jeśli to, to tamto”, aby odtworzyć logikę biznesową i zautomatyzować typowe decyzje.
Obsługa wyjątków: Automatyzacje mogą dodawać komentarze, przypisywać zadania lub powiadamiać ludzi, gdy coś się zepsuje lub wymaga przeglądu.
Oto przykład cyklu pracy opartego na automatyzacji AI, który wykorzystuje agentów:
📚 Czytaj więcej: Twój przewodnik po zarządzaniu cyklem pracy
5. Przeszkol lub skonfiguruj swój system AI
Większość nowoczesnych narzędzi do automatyzacji jest wyposażona w wstępnie wyszkolone modele sztucznej inteligencji, które można skonfigurować, zamiast szkolić je od podstaw. W takich przypadkach należy połączyć istniejące systemy (np. CRM) z narzędziami AI, skonfigurować logikę biznesową i rozpocząć testowanie automatyzacji.
Jednak w przypadku niestandardowych modeli AI wymagających szkolenia konieczne będzie przeszkolenie modeli przy użyciu określonych danych. Proces ten obejmuje:
- Przygotowanie danych: Oczyść i uporządkuj dane historyczne, które odzwierciedlają wzorce procesów.
- Wybór funkcji: określ, które punkty danych są najbardziej istotne dla podejmowania decyzji.
- Szkolenie modeli: wykorzystaj algorytmy uczenia maszynowego, aby wyciągać wnioski z historycznych wzorców.
- Testy walidacyjne: sprawdź, czy model działa poprawnie na danych, których wcześniej nie widział.
W ClickUp zadania ClickUp pełnią funkcję warstwy wykonawczej automatyzacji opartej na AI. Połączenie ClickUp Brain + ClickUp Tasks:
- Automatyczne tworzenie zadań na podstawie wyzwalaczy AI (np. potencjalny klient pojawia się w systemie CRM → generowane jest zadanie z wstępnie wypełnionymi polami).
- Aktualizuj lub klasyfikuj zadania na podstawie wyników AI (np. dodaj etykietę „Pilne”, jeśli nastrój = negatywny).
- Przydzielaj zadania automatycznie na podstawie reguł routingu lub obciążenia zespołu.
- Śledź wydajność automatyzacji, dodając pola niestandardowe lub statusy, takie jak „Sugerowane przez AI”, „Ręczna weryfikacja” lub „Eskalowane”.
⚡ Archiwum szablonów: bezpłatne szablony cyklu pracy w ClickUp i Excelu
6. Wdrażaj, monitoruj i optymalizuj cykl pracy
Wdrażaj automatyzację opartą na AI stopniowo, aby zminimalizować zakłócenia i umożliwić dostosowania w czasie rzeczywistym.
Najlepiej zacząć od wdrożenia pilotażowego, obejmującego niewielką grupę użytkowników lub ograniczony zakres procesów. Uważnie monitoruj jego wydajność i sprawdź, czy automatyzacja oparta na AI działa tak, jak powinna. W przypadku pojawienia się problemów (a na pewno pojawią się zakłócenia) szybko wprowadź poprawki na podstawie swoich obserwacji.
W miarę jak system AI przetwarza coraz więcej danych, należy ponownie trenować lub udoskonalać reguły, aby odzwierciedlały one zaktualizowane wzorce zachowań lub zmiany biznesowe. Z czasem te drobne korekty pomagają poprawić dokładność i zmniejszyć zależność od ręcznej interwencji.
Aby monitorować to wszystko bez zagłębiania się w arkusze kalkulacyjne lub przełączania się między narzędziami, skorzystaj z pulpitów nawigacyjnych ClickUp.
Panele ClickUp zapewniają scentralizowany widok w czasie rzeczywistym:
- Wielkość zadań i trendy dotyczące statusu w zautomatyzowanych cyklach pracy
- Wąskie gardła i zaległe zadania, które wskazują na awarie procesów
- Działania oznaczone etykietą AI, takie jak „Przypisane automatycznie”, „Eskalowane” lub „Niski poziom pewności”.
- Obciążenie zespołu pracą, dzięki czemu wiesz, czy logika routingu wymaga dostosowania.
Gdy cykl pracy ustabilizuje się, użyj tego samego pulpitu nawigacyjnego, aby prowadzić śledzenie zwrotu z inwestycji w automatyzację i udoskonalić procesy.
🧠 Ciekawostka: Spotify wykorzystuje algorytmy AI, w szczególności uczenie maszynowe, do personalizacji doświadczeń użytkowników i zwiększania ich zaangażowania. Personalizacja ta znacznie zwiększyła zaangażowanie użytkowników, a spersonalizowane playlisty stanowią ponad 30% czasu słuchania.
Przegląd narzędzi AI do automatyzacji procesów
Teraz już wiesz, co i jak zautomatyzować.
Kolejnym krokiem jest wybór odpowiedniego narzędzia AI do danego zadania. Niezależnie od tego, czy automatyzujesz rutynowe zadania, obsługujesz złożone przepływy danych, czy wdrażasz asystentów AI w swoich systemach, nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania.
Poniżej przedstawiamy wyselekcjonowaną listę narzędzi AI — pogrupowanych według kategorii — aby pomóc Ci znaleźć najlepsze rozwiązanie dla Twoich potrzeb w zakresie automatyzacji procesów.
| ClickUp | Automatyzacja cyklu pracy i zadań / Asystent AI | ClickUp Brain (kontekstowa sztuczna inteligencja), podsumowywanie zadań przez sztuczną inteligencję, pisanie przez sztuczną inteligencję, automatyzacje ClickUp, chatboty oparte na sztucznej inteligencji | Zarządzanie projektami, cykle pracy zadań, generowanie podsumowań projektów, tworzenie zadań na podstawie notatek i scentralizowane zarządzanie pracą. |
| Zapier | Automatyzacja cyklu pracy i zadań | Narzędzie do automatyzacji oparte na AI, integracje GPT, interfejsy Zapier, chatboty AI, prosta transformacja danych. | Cykl pracy między aplikacjami, proste i zaawansowane wyzwalacze warunkowe, integracja AI z typowymi procesami biznesowymi w ponad 6000 aplikacji. |
| Make (Integromat) | Automatyzacja cyklu pracy i zadań | Wsparcie OpenAI, wizualny kreator przepływów, zaawansowana logika, szczegółowa obsługa błędów, złącza API | Złożone, wieloetapowe cykle pracy wymagające niestandardowej personalizacji i przesyłania danych między wieloma aplikacjami, tworzenie scenariuszy |
| n8n | Automatyzacja cyklu pracy i zadań | Niestandardowe węzły AI (np. dla LLM, RAG), opcja samodzielnego hostingu, kontrola na poziomie kodu, węzły społecznościowe. | Kontrola na poziomie programisty nad automatyzacją, samodzielne hostowanie w celu zapewnienia prywatności danych, integracja niestandardowych/otwartych modeli AI oraz niestandardowe funkcje. |
| Aisera | Asystent AI (Enterprise) | Sztuczna inteligencja konwersacyjna, samodzielni agenci AI, rozumienie języka naturalnego (NLU), generatywna sztuczna inteligencja do rozwiązywania problemów | Zautomatyzowane rozwiązania w zakresie IT i obsługi klienta (ITSMChatbot, Contact Center), agenci AI w całym przedsiębiorstwie do obsługi usług wewnętrznych |
| Moveworks | Asystent AI (Enterprise) | Asystent Enterprise oparty na NLP, generatywna AI, koordynacja oparta na LLM w zakresie wewnętrznej wiedzy i systemów | Automatyzacja wewnętrznych zgłoszeń pracowników (IT, HR, finanse) za pośrednictwem platform współpracy, takich jak Slack i Teams, co pozwala zmniejszyć liczbę zgłoszeń. |
| Humata | AI w dokumentach | Pytania i odpowiedzi dotyczące dokumentów, wyodrębnianie streszczeń, generowanie cytatów, OCR dla skanowanych dokumentów, automatyczne generowanie raportów | Wyodrębnianie wniosków i zadań z plików PDF i dokumentów (prace badawcze, dokumenty prawne, raporty), wewnętrzne wyszukiwanie wiedzy z dokumentów |
| Centrum AI UiPath | Automatyzacja dokumentów i danych / RPA | OCR, szkolenie modeli ML, wizja komputerowa, integracja z robotami RPA (Studio/Orchestrator) w celu zapewnienia kompleksowej automatyzacji. | Przetwarzanie faktur, automatyzacja procesów biznesowych (RPA) oraz szkolenie niestandardowych modeli ML do konkretnych zadań związanych z ekstrakcją danych. |
| Rossum | Automatyzacja dokumentów i danych | Wstępnie wyszkolona AI do obsługi dokumentów (Rossum Aurora), kognitywne przechwytywanie danych, odczytywanie formularzy, ekran walidacji, szkolenie modeli niestandardowych | Przetwarzanie faktur/zamówień, logistyka i pozyskiwanie danych z różnych złożonych typów dokumentów z wysoką dokładnością i szybkością. |
| Microsoft Power Automate + AI Builder | Automatyzacja dokumentów i danych | Przetwarzanie formularzy, analiza nastrojów, gotowe i niestandardowe modele AI, przepływy DPA/RPA, integracja GPT. | Automatyzacja w ekosystemie Microsoft (SharePoint, Teams, Dynamics 365), tworzenie niestandardowych przepływów AI bez konieczności dogłębnej znajomości kodu |
| Kognitos | Platforma integracji AI | Skrypty w języku naturalnym (automatyzacja oparta na języku angielskim), silnik neurosymboliczny, zaawansowany IDP, funkcje zgodności | Opisz i zautomatyzuj logikę biznesową prostym językiem w przypadku złożonych cykli pracy, takich jak uzgadnianie finansowe i przetwarzanie AP, zgodność na wysokim poziomie. |
| Pipedream | Platforma integracji AI | Wsparcie GPT, elastyczność na poziomie kodu (Node.js, Python, Go), wykonywanie bezserwerowe, monitorowanie API. | Automatyzacje dla programistów w API i SaaS, tworzące połączenie między niestandardowym kodem a gotowymi akcjami i modelami AI do złożonej manipulacji danymi. |
| Parabola | Platforma integracji AI | Kreator przepływów typu „przeciągnij i upuść”, logika + AI przekształca się w kreator bez kodowania, planowanie danych i monitorowanie. | Operacje e-commerce i SaaS, automatyzacja czyszczenia, wzbogacania i synchronizacji danych w narzędziach marketingowych i sprzedażowych, potokach hurtowni danych |
| LangChain | Platforma integracji AI (Framework) | Agenci LLM, pamięć, RAG (Retrieval-Augmented Generation), łańcuchy do złożonego rozumowania i wykorzystanie narzędzi | Tworzenie i wdrażanie niestandardowych agentów AI i potoków automatyzacji, które wykorzystują zewnętrzne źródła danych do generowania odpowiedzi uwzględniających kontekst i podejmowania decyzji. |
Najlepsze praktyki w zakresie automatyzacji opartej na AI
Powodzenie automatyzacji opartej na AI w dużej mierze zależy od strategii wdrożeniowych firmy. Niektóre z podstawowych praktyk, które odróżniają udane projekty automatyzacji od nieudanych prób, obejmują:
- Zacznij od małych kroków i stopniowo zwiększaj skalę: zamiast automatyzować procesy w skali całej organizacji, najpierw przetestuj automatyzację w jednym procesie, a dopiero potem rozszerz ją na inne działy.
- Priorytetowa jakość danych: Standaryzuj wprowadzane dane dla wybranych procesów, wykorzystując czyste i uporządkowane dane oznaczone etykietami, aby uzyskać lepsze wyniki AI.
- Ustal jasne wskaźniki wydajności: Skonfiguruj kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), takie jak czas przetwarzania, wskaźniki błędów i oszczędności kosztów, aby zmierzyć wpływ automatyzacji na wyniki biznesowe.
- Projektowanie z myślą o doświadczeniach użytkownika: upewnij się, że interfejs (narzędzia do automatyzacji) jest intuicyjny, a użytkownicy mają odpowiednie wsparcie, aby dostosować się do zautomatyzowanych cykli pracy i tworzyć przejrzyste procesy.
- Zaplanuj ciągłe monitorowanie: Skonfiguruj regularne przeglądy w celu oceny wydajności i aktualizuj reguły automatyzacji w oparciu o nowe wzorce danych.
- Stwórz opcje awaryjne: stwórz procedury ręcznego przejęcia kontroli i alternatywne cykle pracy na wypadek wystąpienia błędów lub nieoczekiwanych sytuacji w systemach AI.
Typowe błędy, których należy unikać
Według McKinsey prawie 70% projektów transformacji cyfrowej nie przynosi oczekiwanych rezultatów. Powód? Jednym z typowych błędów popełnianych przez firmy jest:
Oto przejrzysta tabela z wyraźnymi, praktycznymi przykładami dodanymi dla każdej pułapki:
| Pułapka | Co to oznacza | Przykłady |
|---|---|---|
| Automatyzacja uszkodzonych procesów | Dodanie AI do nieefektywnego lub źle zaprojektowanego cyklu pracy powoduje zwiększenie liczby błędów zamiast ich naprawienia. | Firma przeprowadza automatyzację procesu zatwierdzania wydatków bez poprawiania niejasnych zasad kategoryzacji, co ma na wyniku automatyczne zatwierdzanie setek błędnie sklasyfikowanych wydatków. |
| Ignorowanie szkoleń użytkowników | Teams opierają się automatyzacji lub ją omijają, jeśli nie rozumieją, jak skutecznie z niej korzystać. | Pracownicy wsparcia technicznego wciąż wracają do ręcznego wypełniania arkuszy kalkulacyjnych, ponieważ nikt nie wyjaśnił im, jak działa automatyczne kierowanie zgłoszeń. |
| Szybkie wdrożenie na pełną skalę | Wprowadzenie automatyzacji wszędzie jednocześnie zwiększa ryzyko powszechnych zakłóceń. | Pełna automatyzacja CRM zostaje uruchomiona z dnia na dzień, a następnego ranka 1200 potencjalnych klientów zostaje przypisanych do niewłaściwych osób, ponieważ reguła nie została przetestowana. |
| Zaniedbywanie bezpieczeństwa danych i zgodności z przepisami | Brak dostosowania automatyzacji do protokołów dotyczących prywatności i bezpieczeństwa stwarza ryzyko prawne i finansowe. | Narzędzia AI zaczynają pobierać dane klientów z niezabezpieczonych folderów, co powoduje naruszenie zgodności podczas audytu. |
| Oczekiwanie natychmiastowych wyników | Systemy AI potrzebują czasu, aby nauczyć się wzorców, udoskonalić prognozy i dostosować się do cyklu pracy. | Kierownictwo oczekuje natychmiastowej dokładności od modelu prognozującego opartego na AI i rezygnuje z niego po tygodniu niedoskonałych wyników. |
Przyszłość automatyzacji procesów opartej na AI
Krajobraz automatyzacji zmienił się z prostego wykonywania zadań na inteligentne zarządzanie procesami, które nieustannie się dostosowuje i uczy. Oczekuje się, że globalny rynek agentów AI wzrośnie z 5,40 mld dolarów do około 50,31 mld dolarów, co oznacza oszałamiającą roczną stopę wzrostu na poziomie 44,8%.
W nadchodzącej dekadzie nastąpią niektóre z przewidywanych zmian w polu automatyzacji procesów:
- Prognozowanie optymalizacji procesów: zdolność AI do gromadzenia i analizowania danych pomoże zoptymalizować zrównoważony rozwój w łańcuchach dostaw. Systemy AI będą analizować historyczne wzorce, aby przewidywać wąskie gardła i automatycznie dostosowywać cykle pracy w oparciu o warunki w czasie rzeczywistym.
- Hiperautomatyzacja na skalę Enterprise: Możliwość symulacji i testowania całych ekosystemów procesów przed wdrożeniem pomoże firmom zautomatyzować cykle pracy oparte na AI, które obejmują wiele działów i systemów.
- Autonomiczne agenty AI staną się powszechne: agenci ci będą obsługiwać wieloetapowe procesy bez interwencji człowieka, podejmując decyzje w oparciu o reguły biznesowe i dostosowując się do zmieniających się warunków w czasie rzeczywistym.
Zautomatyzuj złożone procesy biznesowe dzięki ClickUp
Automatyzacja procesów to podstawa utrzymania konkurencyjności i znaczenia na rynku.
Wraz z rosnącymi oczekiwaniami klientów i przyspieszającym tempem zmian na rynku, ręczne procesy stają się obciążeniem operacyjnym, które spowalnia rozwój i zwiększa koszty.
ClickUp, dzięki zintegrowanemu obszarowi roboczemu opartemu na sztucznej inteligencji, oferuje wszystko, czego potrzebujesz do automatyzacji procesów. Od inteligentnego przetwarzania danych przez Brain po kompleksowe zarządzanie zadaniami i automatyzację opartą na regułach — ClickUp to narzędzie, którego potrzebujesz, aby pracować lepiej i szybciej.
Zarejestruj się bezpłatnie już teraz i skorzystaj z automatyzacji opartej na AI, która rozwija się wraz z Twoją firmą.
Często zadawane pytania
Tak, sztuczną inteligencję można wykorzystać do automatyzacji różnych zadań w różnych obszarach działalności firmy. Platformy oparte na sztucznej inteligencji, takie jak ClickUp, umożliwiają skonfigurowanie automatyzacji powtarzalnych procesów, takich jak wprowadzanie danych, przydzielanie zadań, generowanie zawartości i raportowanie. Wykorzystując szablony automatyzacji i asystentów AI, można tworzyć reguły, które są wyzwalaczami działań, co pomaga zmniejszyć wysiłek ręczny i zwalnia czas na bardziej strategiczne zadania.
Sztuczna inteligencja automatyzuje procesy za pomocą technologii takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa. Technologie te umożliwiają systemom sztucznej inteligencji analizowanie dużych zbiorów danych, rozumienie i generowanie języka ludzkiego oraz interpretowanie informacji wizualnych. Na przykład sztuczna inteligencja może automatycznie kierować zgłoszenia do wsparcia, generować podsumowania lub analizować trendy w danych. Na platformach takich jak ClickUp AI sztuczna inteligencja współpracuje z automatyzacją w celu usprawnienia cyklu pracy, przypisywania zadań w oparciu o kontekst i dostarczania informacji w czasie rzeczywistym, dzięki czemu operacje biznesowe są bardziej wydajne i dokładne.
Aby zautomatyzować cykl pracy za pomocą sztucznej inteligencji, zacznij od zidentyfikowania powtarzalnych lub czasochłonnych zadań w ramach swoich procesów. Wybierz platformę opartą na sztucznej inteligencji, taką jak ClickUp, która oferuje zakres szablonów automatyzacji i funkcji AI. Skonfiguruj reguły automatyzacji, które odpowiadają Twoim potrzebom w zakresie cyklu pracy, takie jak przypisywanie zadań po spełnieniu określonych warunków lub generowanie przypomnień o zbliżających się terminach. Możesz również zintegrować asystentów AI, takich jak ClickUp Brain, aby pomóc w tworzeniu zawartości, podsumowywaniu i udzielaniu natychmiastowych odpowiedzi. Regularnie monitoruj i udoskonalaj swoje automatyzacje, aby zapewnić, że nadal spełniają one zmieniające się wymagania biznesowe.
Wdrożenie AI w automatyzacji wymaga kilku kluczowych kroków. Zacznij od oceny i ustalenia priorytetów procesów, które najlepiej nadają się do automatyzacji, koncentrując się na tych, które są powtarzalne i podatne na błędy. Wybierz narzędzia AI, które są zgodne z Twoimi celami — na przykład ClickUp oferuje wbudowane funkcje AI i automatyzacji, które są łatwe do zintegrowania. W razie potrzeby przeszkol swoje modele AI przy użyciu wysokiej jakości danych i zapewnij płynną integrację z istniejącymi cyklami pracy. Monitoruj wydajność automatyzacji opartej na AI i w razie potrzeby wprowadzaj poprawki. Najlepsze praktyki obejmują rozpoczęcie od projektów pilotażowych, zaangażowanie interesariuszy i zapewnienie szkoleń, aby zapewnić płynne wdrożenie i zmaksymalizować korzyści płynące z automatyzacji opartej na AI.