Często używane zamiennie, AI i automatyzacja to dwie odrębne siły, które zmieniają oblicze branż.
Chociaż niektóre z nich się pokrywają, ich funkcje znacznie się różnią.
Automatyzacja została stworzona do wykonywania powtarzalnych zadań w oparciu o z góry określone zasady, zmniejszając wysiłek ludzki w rutynowych cyklach pracy.
Natomiast sztuczna inteligencja koncentruje się na złożonych zadaniach wymagających podejmowania decyzji i zdolności naśladowania ludzkiej inteligencji. Sztuczna inteligencja oferuje wsparcie użytkownikom, analizując złożone dane i oferując spostrzeżenia, które przyczyniają się do usprawnienia procesów biznesowych.
Przyjrzyjmy się bliżej debacie na temat AI i automatyzacji oraz zobaczmy, w jaki sposób każda z tych technologii może pomóc w bardziej efektywnym wykonywaniu zadań w świecie biznesu. Omówimy również, w jaki sposób można zintegrować AI z automatyzacją.
Czym jest automatyzacja?
Zarządzasz rosnącym zespołem i co tydzień musisz ręcznie przydzielać zadania, sprawdzać, kto jest przeciążony pracą, wysyłać przypomnienia do pracowników o terminach i wysyłać e-mail z aktualizacjami statusu do interesariuszy.
Jest to czasochłonne i podatne na błędy ludzkie.
W tym miejscu do akcji wkracza automatyzacja. Dzięki narzędziom automatyzacji, które zajmują się powtarzalnymi zadaniami, możesz usprawnić procesy biznesowe, takie jak przydzielanie zadań, planowanie i raportowanie, bez ciągłej interwencji człowieka.
W swej istocie automatyzacja opiera się na z góry określonych regułach, które pozwalają efektywnie zarządzać cyklem pracy, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na złożonych zadaniach wymagających ludzkiej oceny, zamiast polegać na zautomatyzowanych procesach.
📖 Przeczytaj również: 13 najlepszych agentów AI do tworzenia zawartości, które warto poznać
Typowe zastosowania automatyzacji
Według firmy Gartner 80% kadry kierowniczej uważa, że automatyzacja może mieć zastosowanie w każdej decyzji biznesowej.
Od operacji biznesowych po cykle pracy związane z obsługą klienta — oto kilka sposobów wykorzystania narzędzi automatyzacji w celu zmniejszenia wysiłku i zaoszczędzenia czasu:
| Przykład zastosowania | Czym jest automatyzacja | Dlaczego ma to znaczenie |
|---|---|---|
| 📊 Wprowadzanie danych | Pobiera dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane do centralnych systemów | Ogranicza błędy ręczne i pozwala zespołom skupić się na analizie |
| 📄 Przetwarzanie faktur | Przekazuje faktury, weryfikuje kwoty i pełni rolę wyzwalacza płatności zgodnie z ustalonymi zasadami | Zapewnia zgodność z przepisami i przyspiesza cykle płatności |
| 👩💻 Wdrażanie nowych pracowników | Automatyzuje ustawienia kont, dostęp do narzędzi i cykle pracy szkoleniowe | Odciąża zespoły IT/HR i zapewnia płynną integrację nowych pracowników |
| 🎧 Zarządzanie obsługą niestandardowego klienta | Sortuje zgłoszenia, odpowiada na często zadawane pytania i eskaluje złożone problemy | Skraca czas reakcji i umożliwia pracownikom wykonywanie zadań o wysokiej wartości dodanej |
| 📧 Organizacja e-maila | Automatycznie kategoryzuje, śledzi i archiwizuje e-mail | Utrzymuje porządek w skrzynkach odbiorczych i pomaga zespołom być na bieżąco z komunikacją |
👋🏾 Jak to jest, gdy dzięki naprawdę inteligentnym automatyzacjom możesz przełączyć swoją pracę na autopilota? Oto przykład.
💡 Porada dla profesjonalistów: Masz trudności z nadążaniem za zadaniami i aktualizacjami jako kierownik projektu? Ar tykuł „Jak zoptymalizować zarządzanie projektami dzięki automatyzacji” pokazuje, jak wyeliminować zbędną pracę i odzyskać koncentrację, stosując proste, inteligentne taktyki automatyzacji, które faktycznie się sprawdzają.
Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?
Załóżmy, że jesteś menedżerem produktu nadzorującym wiele cykli sprintów, ale masz trudności z identyfikacją funkcji, które mogą powodować opóźnienia.
Zamiast ręcznie przeglądać każdy bilet lub polegać na przeczuciach zespołu, narzędzie AI może skanować dane z poprzednich sprintów, wykrywać wzorce wąskich gardeł i oznaczać historie użytkowników wysokiego ryzyka.
Oto jak działa sztuczna inteligencja: umożliwia maszynom naśladowanie ludzkich funkcji poznawczych, takich jak uczenie się na podstawie złożonych danych, rozpoznawanie ryzyka i zapewnienie wsparcia procesowi podejmowania decyzji.
W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi automatyzacji, które działają według z góry określonych zasad, systemy AI dynamicznie dostosowują się dzięki uczeniu maszynowemu i przetwarzaniu języka naturalnego.
🧠 Dodatkowe wskazówki: W blogu Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do automatyzacji zadań dowiesz się, jak wcielić tę koncepcję w życie, wykorzystując technologie sztucznej inteligencji do wyeliminowania powtarzalnych zadań i zwiększenia wydajności zespołu.
Typowe zastosowania AI
AI jest obecnie integralną częścią funkcjonowania nowoczesnych przedsiębiorstw.
Dzięki wszechstronnym zastosowaniom może podsumowywać wątki czatu, pomagać w podejmowaniu decyzji opartych na danych, a nawet diagnozować początki raka.
Jak więc wykorzystać maksymalny potencjał tego wszechstronnego narzędzia? Oto kilka najpopularniejszych zastosowań:
| Przykład zastosowania | Jak to działa | Dlaczego ma to znaczenie |
|---|---|---|
| 💬 Wirtualni asystenci i chatboty | Wykorzystuje NLP do zrozumienia zapytań użytkowników i zapewnienia natychmiastowego wsparcia przez całą dobę, 7 dni w tygodniu | Skraca czas oczekiwania i poprawia satysfakcję klientów |
| 🕵️ Wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym | Analizuje duże zbiory danych w celu identyfikacji podejrzanych wzorców | Pomaga zapobiegać oszustwom i zapewnia zgodność z przepisami |
| 🏥 Diagnostyka medyczna | Przegląda skany i historie pacjentów, aby pomóc we wczesnym wykrywaniu i automatyzacji | Usprawnia proces podejmowania decyzji i zmniejsza obciążenie pracą |
| 🚗 Pojazdy autonomiczne | Wykorzystuje AI (CV, ML, czujniki) do nawigacji, omijania przeszkód i optymalizacji tras | Zwiększa bezpieczeństwo, wydajność i usprawnia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym |
| 🛒 Spersonalizowany handel elektroniczny | Poleca produkty na podstawie zachowań i preferencji użytkowników | Zwiększa zaangażowanie i napędza konwersje dzięki dostosowanym do potrzeb doświadczeniom |
💡 Porada dla profesjonalistów: Toniesz w działaniach następczych, aktualizacjach statusu lub niekończącym się wprowadzaniu danych? 15 narzędzi do automatyzacji zadań przedstawia najlepsze narzędzia, które pomogą Ci zautomatyzować żmudną pracę, dzięki czemu Twój zespół będzie mógł wreszcie skupić się na tym, co naprawdę ma znaczenie.
📮 ClickUp Insight: 88% respondentów naszej ankiety korzysta ze sztucznej inteligencji do wykonywania zadań osobistych, ale ponad 50% unika jej stosowania w pracy.
Trzy główne przeszkody? Brak płynnej integracji, braki w wiedzy lub obawy dotyczące bezpieczeństwa.
A co, jeśli AI jest wbudowana w Twoje obszar roboczy i jest już zabezpieczona?
ClickUp Brain, wbudowany asystent AI ClickUp, sprawia, że staje się to rzeczywistością. Rozumie polecenia w prostym języku, rozwiązując wszystkie trzy problemy związane z wdrożeniem AI, jednocześnie zapewniając połączenie czatu, zadań, dokumentów i wiedzy w całym obszarze roboczym. Znajdź odpowiedzi, zautomatyzuj rutynowe zadania i uzyskaj wgląd w dane za pomocą jednego narzędzia!
AI vs. automatyzacja: kluczowe różnice
Można śmiało powiedzieć, że nikt z nas nie jest obcy AI ani automatyzacji.
73% firm zwiększyło w zeszłym roku inwestycje w automatyzację, a prawie 40% odnotowało redukcję kosztów o co najmniej 25%.
Z drugiej strony, tylko 42% dużych przedsiębiorstw wyszło poza fazę eksperymentów i aktywnie wdrożyło AI w swojej działalności.
Automatyzacja wyraźnie wyprzedza sztuczną inteligencję pod względem popularności, ale to właśnie sztuczna inteligencja może przynieść znacznie więcej korzyści.
Aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób obie technologie spełniają swoje obietnice, poniżej przedstawiamy krótkie porównanie, które wyjaśnia podstawowe różnice między sztuczną inteligencją a automatyzacją:
| Aspekt | automatyzacja | Sztuczna inteligencja (AI) |
| ➡️ Definicja | Wykorzystuje technologię do wykonywania powtarzalnych zadań w oparciu o z góry określone zasady | Symuluje ludzkie funkcje poznawcze, takie jak uczenie się, rozumowanie i podejmowanie decyzji |
| ➡️ Rodzaj zadania | Ustrukturyzowane, oparte na regułach, rutynowe | Zadania nieustrukturyzowane, dynamiczne i złożone |
| ➡️ Zdolność uczenia się | Nie uczy się; wymaga ręcznej aktualizacji | Uczy się na podstawie danych, z czasem doskonali się dzięki uczeniu maszynowemu |
| ➡️ Podejmowanie decyzji | Nie można podejmować decyzji bez udziału człowieka | Zdolność do samodzielnego podejmowania decyzji w oparciu o analizę w czasie rzeczywistym |
| ➡️ Interwencja człowieka | Wymaga częstego nadzoru ze strony człowieka | Działa przy minimalnej lub zerowej interwencji człowieka |
| ➡️ Przykłady | Wprowadzanie danych, przetwarzanie faktur, planowanie | Zdolność do samodzielnego podejmowania decyzji w oparciu o analizę w czasie rzeczywistym |
| ➡️ Technologie | Makra, skrypty, narzędzia automatyzacji, silniki przepływu pracy | Agenci AI, silniki NLP i inteligentne platformy automatyzacji |
| ➡️ Wynik | Poprawia wydajność operacyjną, ogranicza błąd ludzki | Dodaje inteligencję do systemów, umożliwia adaptację i automatyzację procesów |
💟 Bonus: Chcesz wykorzystać najlepsze cechy sztucznej inteligencji i automatyzacji w jednej aplikacji? Brain MAX to kompleksowa platforma automatyzacji oparta na sztucznej inteligencji, która pozwala usprawnić i realizować cykle pracy z poziomu jednej aplikacji komputerowej za pomocą prostych poleceń głosowych.
Dzięki głębokiej integracji z e-mailami, kalendarzami, dokumentami, CRM i narzędziami do zarządzania projektami, Brain MAX nieustannie synchronizuje i rozumie kontekst Twojej pracy w czasie rzeczywistym, dzięki czemu każda sugestia automatyzacji i AI jest dostosowana do Twoich rzeczywistych potrzeb. Wystarczy mówić naturalnie, aby jako wyzwalacz automatyzacji, tworzyć zadania, aktualizować rekordy lub uruchamiać złożone, wieloetapowe cykle pracy obejmujące wiele aplikacji.
Brain MAX zapewnia dostęp do wielu wiodących modeli sztucznej inteligencji (takich jak GPT, Claude i Gemini) do zaawansowanego wnioskowania, generowania zawartości i analizy danych, a wszystko to z jednego interfejsu. Możesz automatycznie przypisywać zadania, ustawiać przypomnienia, aktualizować statusy i natychmiast pobierać pliki lub analizy, a każda czynność jest zgodna z uprawnieniami i prywatnością Twojego obszaru roboczego.
📖 Przeczytaj również: Najlepsze narzędzia automatyzacji AI zwiększające wydajność
Obszary, w których AI i automatyzacja się pokrywają
Chociaż istnieją między nimi różnice, AI i automatyzacja najlepiej sprawdzają się jako zespół: jedna myśli, druga działa.
Oto jak te dwie technologie uzupełniają się w rzeczywistych przypadkach użycia:
✅ /AI analizuje zgłoszenia IT, aby zrozumieć kontekst, pilność i zawartość przy użyciu przetwarzania języka naturalnego → automatyzacja następnie kieruje je do odpowiedniego agenta lub rozwiązuje rutynowe zgłoszenia, takie jak resetowanie hasła
✅ AI wykrywa anomalie w danych finansowych za pomocą analizy predykcyjnej → automatyzacja wyzwala alerty, blokuje podejrzane transakcje lub inicjuje ręczną weryfikację
✅ AI rozumie zapytania użytkowników w samoobsługowych chatbotach i określa ich intencje. → Automatyzacja wykonuje takie czynności, jak aktualizacja rekordów, resetowanie dostępu lub generowanie dokumentów
✅ Sztuczna inteligencja monitoruje dane projektu i sporządza prognozę potencjalnych opóźnień lub konfliktów dotyczących zasobów → narzędzia automatyzacji dostosowują harmonogramy zadań lub powiadamiają kierowników zespołów w czasie rzeczywistym
✅ AI identyfikuje luki w umiejętnościach lub trendy wydajności w danych pracowników → automatyzacja inicjuje proces wdrażania nowych pracowników, moduły szkoleniowe lub zmiany przydziałów zadań
💡 Porada dla profesjonalistów: Masz trudności z koncentracją z powodu ciągłych powiadomień i napiętego harmonogramu? W artykule „Sposoby na zwiększenie wydajności w pracy” udostępniono 10 prostych strategii, które pomogą Ci ograniczyć czynniki rozpraszające uwagę, odzyskać czas i faktycznie wykonać zadania.
Przykłady z życia wzięte
Te firmy są dowodem na prawdziwą magię współpracy AI i automatyzacji.
FedEx: światowy lider logistyki zarządzający sortowaniem dużych ilości paczek i dostawami „ostatniej mili” na całym świecie
👉🏽 Zmiany wprowadzone przez automatyzację: W hubu Memphis World Hub firma FedEx zainstalowała sześciokątne skanery kodów kreskowych, systemy automatycznego pomiaru wymiarów oraz 11 mil przenośników ułatwiających sortowanie. Te narzędzia automatyzacji zapewniają szybsze i bardziej niezawodne kierowanie paczek
👉🏽 Zmiany wprowadzone przez AI: FedEx wykorzystuje analizę predykcyjną do przewidywania opóźnień, optymalizacji tras i inteligentnego zarządzania szczytowymi obciążeniami. Sztuczna inteligencja poprawia również jakość obsługi klienta, zapewniając prognozy dostaw w czasie rzeczywistym
✅ Wpływ: skrócenie czasu sortowania, poprawa niezawodności operacyjnej i zwiększone obciążenie do obsługi szczytów wolumenu paczek przy minimalnym wysiłku ludzkim
👀 Ciekawostka: Linia montażowa Henry'ego Forda była jednym z pierwszych przełomowych osiągnięć w dziedzinie automatyzacji przemysłowej. W 1913 roku Ford wykorzystał taśmy przenośnikowe do przemieszczania pojazdów między stacjami, skracając czas produkcji jednego modelu T z ponad 12 godzin do zaledwie 90 minut!
Heineken: międzynarodowa firma piwowarska modernizująca działalność w celu zwiększenia zrównoważonego rozwoju i wydajności
👉🏽 Zmiany wprowadzone przez automatyzację: Firma Heineken wdrożyła systemy automatyzacji oparte na sterownikach PLC w cyklach pracy rozlewania, etykietowania i magazynowania. Umożliwiło to spójną produkcję przy minimalnej interwencji człowieka
👉🏽 Zmiany wprowadzone przez AI: cyfrowe bliźniaki AI symulują zużycie energii i optymalizują wydajność procesów. System wizyjny monitoruje kontrolę jakości w czasie rzeczywistym, poprawiając wydajność i jednocześnie zmniejszając ilość odpadów
✅ Wpływ: Osiągnięto znaczne oszczędności energii, zmniejszono emisję dwutlenku węgla i poprawiono spójność operacyjną w zakładach na całym świecie
Limitacje automatyzacji w porównaniu ze sztuczną inteligencją
Chociaż automatyzacja i AI mogą znacznie zmniejszyć wysiłek ludzki, obie technologie mają swoje limity, które liderzy biznesowi muszą uwzględnić w swoich planach, pomimo potencjalnych oszczędności kosztów.
Limitacje automatyzacji
Automatyzacja najlepiej sprawdza się w środowiskach o ustrukturyzowanym charakterze. Jednak w obliczu nieprzewidywalnych sytuacji lub konieczności elastycznego rozumowania automatyzacja zaczyna ujawniać swoje ograniczenia.
1. Nie potrafisz podejmować decyzji
Automatyzacja działa na podstawie zestawu wcześniej ustalonych zasad i może wykonywać tylko to, do zrobienia została zaprogramowana. Narzędzia automatyzacji nie potrafią oceniać kontekstu ani podejmować decyzji, jeśli coś nieoczekiwanego się wydarzy, bez udziału człowieka.
2. Sztywna logika
System routingu wiadomości e-mail oparty na regułach może przekazywać zgłoszenia do pomocy technicznej na podstawie określonych słów kluczowych. Jeśli jednak klient pisze w języku naturalnym lub nieprawidłowo przypisuje etykietę do problemu, system może nieprawidłowo przekazać lub zignorować zgłoszenie. Ostatecznie narzędzia automatyzacji nie dostosowują się samodzielnie.
3. Wymaga spójnych formatów danych wejściowych
Na przykład instancja automatyzacji przetwarzania listy płac działa doskonale, gdy wszystkie karty ewidencji czasu pracy są przesyłane w tym samym formacie. Jeśli jeden zespół przesyła dane w formacie PDF, a inny w arkuszu kalkulacyjnym, automatyzacja nie działa. Brakuje jej elastyczności potrzebnej do interpretowania danych nieustrukturyzowanych w taki sam sposób, jak robi to AI, wykorzystująca przetwarzanie języka naturalnego lub wizję komputerową.
📖 Przeczytaj również: Narzędzia do generowania cyklu pracy oparte na AI dla usprawnionych procesów
Ograniczenia AI
AI zapewnia elastyczność... ale ma to swoją cenę.
Wymaga to analizy danych, wiedzy specjalistycznej i zaufania do wyników, które nie zawsze są łatwe do zweryfikowania.
1. Wyższy koszt
Wdrożenie automatyzacji opartej na AI jest kosztowne. Średniej wielkości firma, która chce zautomatyzować obsługę klienta za pomocą chatbotów opartych na AI, może być zmuszona do zainwestowania w niestandardowe szkolenia z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP), oznaczanie danych, infrastrukturę i bieżące aktualizacje modeli, co sprawia, że jest to przedsięwzięcie długoterminowe, a nie szybki zysk.
🧠 Dodatkowe wskazówki: W Przewodniku po wykorzystaniu automatyzacji przepływu pracy opartej na AI w celu osiągnięcia maksymalnej wydajności dowiesz się, w jaki sposób połączenie AI i automatyzacji może ograniczyć nakład pracy ręcznej, zmniejszyć koszty i pozwolić Twojemu zespołowi skupić się na zadaniach o dużym znaczeniu.
2. Trudniejsze do wyjaśnienia (decyzje typu „czarna skrzynka”)
W analizie ryzyka model AI może odmówić udzielenia kredytu lub oznaczyć transakcję jako potencjalnie nieuczciwą na podstawie wyuczonych wzorców. Jednak gdy zapytamy „dlaczego”, często nie jest w stanie podać jasnego powodu, co sprawia, że jest to decyzja typu „czarna skrzynka”. Ten brak przejrzystości utrudnia zespołom ds. finansów, opieki zdrowotnej lub zasobów ludzkich uzasadnienie swoich decyzji.
👀 Ciekawostka: Jednym z najwcześniejszych znanych przykładów automatyzacji jest starożytny Egipt sprzed ponad 3500 lat, gdzie inżynierowie opracowali pierwsze na świecie zegary wodne. Urządzenia te mierzyły czas, regulując przepływ wody między pojemnikami.
3. Wymaga danych szkoleniowych
Załóżmy, że firma chce wykorzystać AI do przewidywania awarii sprzętu. Model nie może się uczyć ani tworzyć dokładnych prognoz bez wieloletnich danych historycznych z czujników. W przeciwieństwie do technologii automatyzacji, AI potrzebuje dużych, czystych i odpowiednich zbiorów danych do nauki, które mogą być trudne do zebrania lub przygotowania.
Jeśli masz dość wykonywania w kółko tych samych czynności i odpowiadania na te same pytania, pozwól ClickUp Brain zautomatyzować nawet 70% Twoich zadań, korzystając z tego krótkiego przewodnika:
Jak ClickUp łączy AI i automatyzację
Powolne i odizolowane systemy zabijają wydajność.
Wiele zespołów nadal korzysta z fragmentarycznych narzędzi do zarządzania przepływem pracy, używając jednej platformy do śledzenia projektów, innej do komunikacji, a jeszcze innej do tworzenia zawartości opartej na AI.
Ta fragmentaryczna konfiguracja, znana również jako „rozproszenie pracy”, prowadzi do powielania zadań, niespójności danych i załamania się cyklu pracy w sytuacjach wymagających elastyczności.
Co gorsza, wzmacnia to ograniczenia, które podkreśliliśmy wcześniej: automatyzacja bez kontekstu i / AI bez realizacji.
ClickUp rozwiązuje ten problem, integrując narzędzia współpracy oparte na sztucznej inteligencji i automatyzację w jednej platformie, gdzie zadania, dokumenty, ludzie i cele są połączone za pomocą inteligentnych, opartych na regułach przepływów pracy.
Obsługuj powtarzające się cykle pracy dzięki automatyzacji ClickUp
ClickUp Automatyzacje zajmuje się rutynowymi, powtarzalnymi zadaniami, takimi jak przypisywanie właścicieli, aktualizowanie statusów, wysyłanie e-maili lub inicjowanie cykli pracy związanych z przekazywaniem zadań, bez konieczności nadzoru ze strony człowieka.
Dzięki gotowym szablonom i dynamicznym warunkom możesz zautomatyzować niemal każdy element procesów biznesowych, od wdrażania nowych pracowników po raportowanie.
Na przykład, zamiast ręcznie przypisywać zadania za każdym razem, gdy zostanie przesłany formularz, ClickUp Automatyzacje może natychmiast utworzyć zadanie, ustawić termin, przypisać je na podstawie obciążenia i powiadomić osobę, której zostało przypisane. Wystarczy włączyć ustawienie i zdefiniować warunek. 👇🏼
Uzyskaj inteligentne sugestie, podsumowania i zautomatyzuj cykl pracy dzięki ClickUp AI
ClickUp Brain wprowadza sztuczną inteligencję do codziennych cykli pracy, oferując podsumowania kontekstowe, natychmiastowe odpowiedzi i automatycznie generowaną dokumentację.
Mówimy o pisaniu standardowych procedur operacyjnych, podsumowywaniu długich wątków lub tworzeniu aktualizacji zadań. ClickUp AI eliminuje ręczny wysiłek z zadań poznawczych, które wymagają nowych danych kontekstowych i jasności na każdym kroku.
Idąc o krok dalej, może to nawet pomóc Ci stworzyć agentyczny cykl pracy krok po kroku!
📖 Przeczytaj również: Najlepsze darmowe szablony cykli pracy w programach Excel i ClickUp
Stwórz hybrydowy cykl pracy z agentami AI w ClickUp
Prawdziwa siła tkwi w połączeniu obu tych rozwiązań: AI zajmuje się interpretacją, a automatyzacja podejmuje działania.
Dzięki narzędziu AI Automatyzacja Builder firmy ClickUp możesz projektować agentyczne cykle pracy, w których jeden wyzwalacz uruchamia zarówno inteligentną analizę, jak i mechaniczne wykonanie, bez konieczności przełączania się między narzędziami!
Weźmy na przykład instancję Autonomous Answers Agent. Rozumie on pytania zamieszczane w kanale i wyszukuje odpowiedzi z mapowanych zasobów (określonych za pomocą narzędzia do automatyzacji). Oznacza to, że nie musisz już tracić czasu na odpowiadanie na powtarzające się pytania.
Masz również agentów, którzy wysyłają cotygodniowe lub codzienne aktualizacje, segregują zgłoszenia i nie tylko!
📌 Przykład: Spotkanie dobiega końca, a ktoś wrzuca zarys notatek do zadania →
- ClickUp AI może generować dopracowane podsumowania spotkań, identyfikować kluczowe decyzje i tworzyć projekty elementów następczych
- Kolejny krok to automatyzacja: przypisywanie elementów odpowiednim członkom zespołu, ustawienie terminów i wysyłanie przypomnień
- Jeśli potrzebne są treści uzupełniające (np. wewnętrzna aktualizacja lub SOP), możesz poprosić AI o natychmiastowe sporządzenie ich na podstawie zawartości, a automatyzacja może być wyzwalaczem procesu zatwierdzania lub przepływu publikacji
W wyniku w tych ustawieniach:
- /AI zajmuje się obciążeniem poznawczym*: podsumowuje, kontekstualizuje i generuje
- Automatyzacja zapewnia realizację zadań: przydzielanie, aktualizowanie i powiadamianie
- ClickUp zapewnia połączenie obu warstw, dzięki czemu nie musisz przenosić danych między niepołączonymi narzędziami = nic nie ginie między pomysłem a realizacją
Bonus: Potrzebujesz konkretnego wsparcia w ClickUp? Certyfikowani agenci AI są gotowi do automatyzacji i usprawnienia Twoich procesów roboczych — niezależnie od tego, czy chodzi o zarządzanie kampaniami, realizację projektów, obsługę klienta, wdrażanie nowych pracowników, rozwiązywanie problemów czy inicjatywy strategiczne. Ci gotowi i konfigurowalni agenci zajmują się powtarzalnymi zadaniami, zapewniają inteligentną pomoc i mogą być dostosowani do Twoich indywidualnych potrzeb, pomagając Twojemu zespołowi zaoszczędzić czas i skupić się na tym, co najważniejsze.
📖 Przeczytaj również: Narzędzia do generowania cyklu pracy oparte na AI dla usprawnionych procesów
AI czy automatyzacja? Powiedz „tak” obu dzięki ClickUp
Zatrudniłeś swoich pracowników z konkretnego powodu: strategii, kreatywności i rozwoju.
Te podstawowe zadania giną wśród drugorzędnych zadań związanych z organizowaniem i analizowaniem danych.
Prawdziwym sekretem zwiększenia wydajności operacyjnej jest połączenie sztucznej inteligencji i automatyzacji w celu wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji, co pozwoli Twoim zespołom skupić się na swoich podstawowych zadaniach.
ClickUp łączy w sobie inteligencję opartą na sztucznej inteligencji oraz solidne narzędzia automatyzacji w jednym, połączonym obszarze roboczym. Pomaga to myśleć w sposób bardziej przemyślany w ramach systemów cyfrowych, działać szybciej i płynnie. Dowodem na to są słowa Sida Babli z Centrum Zdrowia Studenckiego Dartmouth College:
ClickUp zmniejsza potrzebę posiadania wielu programów do zarządzania projektami, oferując funkcje takie jak komentarze i automatyczne powiadomienia, gdy użytkownicy zostaną oznaczeni. Ponadto integruje się z narzędziami takimi jak Miro i GDrive, eliminując potrzebę powielania zadań/zawartości w tych systemach.
ClickUp zmniejsza potrzebę posiadania wielu programów do zarządzania projektami, oferując funkcje takie jak komentarze i automatyczne powiadomienia, gdy użytkownicy zostaną oznaczeni. Ponadto integruje się z narzędziami takimi jak Miro i GDrive, eliminując potrzebę powielania zadań/zawartości w tych systemach.
Czy jesteś gotowy, aby uprościć swoje cykle pracy za pomocą AI i automatyzacji, unikając komplikacji związanych z wieloma platformami? Zarejestruj się w ClickUp już teraz!
Często zadawane pytania
Tradycyjna automatyzacja wykorzystuje systemy obliczeniowe i zautomatyzowane systemy do obsługi rutynowych zadań i powtarzalnych procesów w oparciu o ustalone zasady i dane wprowadzane przez człowieka. Z kolei AI umożliwia maszynom uczenie się na podstawie nowych danych, rozumienie języka naturalnego i dostosowywanie się do zmieniających się sytuacji, często wymagając nadzoru człowieka w przypadku złożonych decyzji. Podczas gdy automatyzacja poprawia wydajność poprzez redukcję kosztów operacyjnych, możliwości AI napędzają transformację cyfrową, umożliwiając systemom wykonywanie zadań, które wcześniej wymagały udziału człowieka.
AI można uznać za zaawansowaną formę automatyzacji. Podczas gdy tradycyjna automatyzacja koncentruje się na powtarzalnych procesach i rutynowych zadaniach, AI polega na umożliwieniu maszynom analizowania nowych danych, rozumienia języka naturalnego i podejmowania decyzji przy minimalnym udziale człowieka. Systemy automatyczne oparte na AI wykraczają poza proste działania oparte na regułach, oferując większą elastyczność i inteligencję.
Automatyzacja odnosi się do systemów obliczeniowych zaprojektowanych do wykonywania rutynowych zadań i powtarzalnych procesów przy minimalnym udziale człowieka. Agenci AI są natomiast zautomatyzowanymi systemami z zaawansowanymi możliwościami AI — potrafią rozumieć język naturalny, uczyć się na podstawie nowych danych i podejmować decyzje, często wymagające nadzoru człowieka w złożonych scenariuszach. Agenci AI stanowią krok naprzód w transformacji cyfrowej, umożliwiając maszynom wykonywanie zadań wykraczających poza tradycyjną automatyzację.
Automatyzacja odnosi się do systemów obliczeniowych zaprojektowanych do wykonywania rutynowych zadań i powtarzalnych procesów przy minimalnym udziale człowieka. Agenci AI są natomiast zautomatyzowanymi systemami z zaawansowanymi możliwościami sztucznej inteligencji — potrafią rozumieć język naturalny, uczyć się na podstawie nowych danych i podejmować decyzje, często wymagające nadzoru człowieka w złożonych scenariuszach. Agenci AI stanowią krok naprzód w transformacji cyfrowej, umożliwiając maszynom wykonywanie zadań wykraczających poza tradycyjną automatyzację.