Žingsnis po žingsnio vadovas, kaip integruoti dirbtinio intelekto bendradarbius į įmonės darbo eigas

Įmonės nebekonkuruoja ištekliais; jos konkuruoja vykdymo greičiu ir intelektu. Tradicinė automatizacija padėjo supaprastinti pasikartojančias užduotis, tačiau ji vis dar labai priklauso nuo žmonių koordinavimo, priežiūros ir sprendimų priėmimo. Šis modelis sparčiai pasensta.

Dirbtinio intelekto bendradarbių, naudojamų įmonių darbo eigose, atsiradimas keičia verslo veiklos principus. Šios sistemos yra daugiau nei paprasti scenarijai ir robotai; jos veikia, priima sprendimus ir bendradarbiauja įvairiose funkcijose. Ši evoliucija žymi naują dirbtinio intelekto darbo eigų automatizavimo įmonėms etapą , kai darbo eigos yra ne tik automatizuojamos, bet ir intelektualiai vykdomos nuo pradžios iki galo.

Šis įmonės dirbtinio intelekto darbo eigos integravimo vadovas pateikia struktūrizuotą, praktinį požiūrį, padėsiantį organizacijoms sėkmingai pereiti nuo suskaidytos automatizacijos prie visiškai integruotos, dirbtiniu intelektu pagrįstos veiklos ekosistemos.

Dirbtinio intelekto bendradarbių supratimas: naujas skaitmeninės darbo jėgos sluoksnis

Iš esmės, dirbtinio intelekto agentai, skirti įmonių automatizavimui, atspindi perėjimą nuo užduotimis pagrįsto automatizavimo prie vaidmenimis pagrįsto vykdymo. Užuot automatizavę atskirus veiksmus, dirbtinio intelekto bendradarbiai yra sukurti taip, kad prisiimtų visą atsakomybę už darbo eigas. Jie apjungia kelias galimybes:

• Natūralios kalbos supratimas bendravimui
• Mašininis mokymasis sprendimų priėmimui
• Darbo eigos orkestravimas vykdymui
• API integracijos sistemos sąveikai

Dirbtinio intelekto bendradarbių, dirbančių su įmonių darbo eigomis, galingumą lemia jų gebėjimas veikti dinamiškoje aplinkoje. Jie ne tik vykdo instrukcijas, bet ir interpretuoja kontekstą, suskirsto užduotis pagal prioritetus ir pritaiko rezultatus pagal besikeičiančius duomenis.

Kaip dirbtinio intelekto valdomų skaitmeninės darbo jėgos sprendimų dalis , šie agentai gali bendradarbiauti su kitomis dirbtinio intelekto sistemomis ir žmonėmis, sukurdami sinchronizuotą operacinį sluoksnį, kuris atspindi realaus pasaulio organizacines struktūras.

Kodėl dirbtinio intelekto bendradarbiai tampa būtini įmonėms?

Augantis dirbtinio intelekto darbo eigų automatizavimo diegimas įmonėse nėra skatinamas ažiotažo; tai skatina būtinybė.

• Veiklos sudėtingumas didėja – Šiandien įmonės įvairiuose skyriuose naudoja daugybę įrankių. Darbo eigų valdymas skirtingose ​​sistemose sukuria neefektyvumą, kurį dirbtinio intelekto bendradarbiai gali pašalinti veikdami kaip integracijos ir vykdymo sluoksniai.
• Greitis dabar yra pagrindinis verslo rodiklis Sprendimų delsa tiesiogiai veikia pajamas. DI agentai įmonių automatizavimui sutrumpinti apdorojimo laiką apdorojant duomenis ir vykdant veiksmus realiuoju laiku.
• Darbo jėgos produktyvumui reikia iš naujo atrasti Daugiau žmonių samdymas nebėra efektyviausias būdas plėstis. Dirbtinio intelekto bendradarbiai įmonės darbo eigoms sudaryti sąlygas organizacijoms didinti produkciją proporcingai nedidinant darbuotojų skaičiaus.
• Duomenys nepakankamai naudojami Dauguma įmonių surenka didžiulius duomenų kiekius, bet nesiima su jais veiksmų. Dirbtinio intelekto bendradarbiai neapdorotus duomenis paverčia veiksmingais sprendimais darbo eigoje.

Žingsnis po žingsnio vadovas, kaip integruoti dirbtinio intelekto bendradarbius į įmonės darbo eigas

1 veiksmas: nustatykite didelio poveikio naudojimo atvejus

Dirbtinio intelekto diegimo verslo procesuose sėkmė prasideda nuo tinkamų problemų pasirinkimo. Ne kiekvienam darbo eigai reikalingas dirbtinis intelektas; sutelkite dėmesį į sritis, kuriose dirbtinis intelektas gali suteikti išmatuojamą vertę. Ieškokite procesų, kurie:

• Įtraukite pasikartojančias, tačiau vertinimu pagrįstas užduotis
• Reikalingas koordinavimas keliose sistemose
• Dėl rankinio įsikišimo gali vėluoti

Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo srityje dirbtinis intelektas gali spręsti pradinius užklausų klausimus, tuo pačiu metu eskaluodamas sudėtingas problemas. Finansų srityje dirbtinis intelektas gali automatizuoti suderinimą, tuo pačiu metu pažymėdamas anomalijas. Šie tiksliniai diegimai padeda didinti pasitikėjimą ir parodyti investicijų grąžą ankstyvoje diegimo proceso stadijoje.

2 veiksmas: esamų darbo eigų dekonstravimas ir analizė

Prieš diegdamos dirbtinį intelektą, įmonės turi įgyti išsamų savo dabartinių darbo eigų matomumą. Tai apima procesų suskaidymą į detalius komponentus, tokius kaip veiksmai, sprendimų taškai, priklausomybės ir sistemos sąveika. Ši analizė padeda atsakyti į svarbiausius klausimus:

• Kur atsiranda neefektyvumas?
• Kurie žingsniai reikalauja žmogaus sprendimo, o kurie – taisyklėmis pagrįsto vykdymo?
• Kokių duomenų reikia kiekviename etape?

Be šio aiškumo, įmonės dirbtinio intelekto darbo eigų integravimo pastangos rizikuoja automatizuoti neefektyvumą, o jį pašalinti. Gerai dokumentuotas darbo eigos planas tampa dirbtinio intelekto valdomų procesų projektavimo planu.

3 veiksmas: tiksliai apibrėžkite dirbtinio intelekto bendradarbių vaidmenis

Vienas iš labiausiai nepastebimų dirbtinio intelekto bendradarbių aspektų įmonės darbo eigoje yra vaidmenų aiškumas. Dirbtinis intelektas neturėtų būti laikomas bendriniu įrankiu; jam turėtų būti priskirtos konkrečios pareigos, suderintos su verslo funkcijomis. Pavyzdžiui:

• Pardavimų srityje dirbtinio intelekto bendradarbis gali įvertinti potencialius klientus, analizuoti ketinimų signalus ir planuoti susitikimus.
• Žmogiškųjų išteklių srityje tai gali valdyti kandidatų atrankos ir įdarbinimo darbo eigas
• Operacijose ji gali stebėti procesus ir inicijuoti taisomuosius veiksmus

Aiškiai apibrėžti vaidmenys užtikrina atskaitomybę, pagerina veiklos stebėjimą ir sudaro sąlygas sklandžiam žmonių darbuotojų ir dirbtinio intelekto agentų bendradarbiavimui.

4 veiksmas: sukurkite keičiamo dydžio dirbtinio intelekto architektūrą

Tvirtas architektūrinis pagrindas yra labai svarbus norint pritaikyti dirbtiniu intelektu pagrįstus skaitmeninės darbo jėgos sprendimus visoje įmonėje. Pagrindiniai architektūros sluoksniai apima:

• Agento sluoksnis: Keli dirbtinio intelekto agentai, atliekantys specializuotas užduotis
• Orkestravimo sluoksnis: Koordinuoja darbo eigas ir valdo priklausomybes
• Duomenų sluoksnis: Suteikia vieningą prieigą prie įmonės duomenų
• Integravimo sluoksnis: Sujungia dirbtinį intelektą su CRM, ERP ir kitais įrankiais

Ši architektūra užtikrina, kad dirbtinio intelekto agentai, skirti įmonių automatizavimui, neveiktų atskirai, o veiktų kaip darni sistema, galinti vykdyti sudėtingus darbo eigą.

5 veiksmas: užtikrinkite duomenų parengtį ir valdymą

Duomenys yra dirbtinio intelekto diegimo verslo procesuose pagrindas . Prasta duomenų kokybė lemia netikslius sprendimus ir nepatikimus rezultatus. Įmonės turi sutelkti dėmesį į:

• Duomenų standartizavimas ir valymas
• Duomenų prieinamumas realiuoju laiku
• Saugūs prieigos valdikliai

Lygiai taip pat svarbus yra valdymas. Organizacijos privalo nustatyti duomenų naudojimo, atitikties ir audituojamumo politiką. Skaidrus sprendimų priėmimas didina pasitikėjimą dirbtinio intelekto kolegomis įmonės darbo eigose ir užtikrina atitiktį norminiams reikalavimams.

6 veiksmas: integruokite dirbtinį intelektą su įmonės sistemomis

Kad dirbtinio intelekto bendradarbiai galėtų teikti vertę, jie turi būti tiesiogiai integruoti į įmonės ekosistemas. Tai apima integraciją su:

• CRM sistemos klientų duomenims
• ERP platformos operaciniams darbo eigoms
• Bendradarbiavimo priemonės
• Analitinės sistemos įžvalgoms gauti

Efektyvi integracija yra labai svarbi norint integruoti dirbtinio intelekto agentus į verslo procesus , nes ji leidžia dirbtiniam intelektui reaguoti į realaus laiko duomenis ir inicijuoti veiksmus įvairiose sistemose be rankinio įsikišimo.

7 veiksmas: dirbtinio intelekto modelių mokymas, tikslinimas ir kontekstualizavimas

Bendriems dirbtinio intelekto modeliams trūksta konteksto, reikalingo įmonės operacijoms. Dirbtinio intelekto mokymas naudojant konkrečiai organizacijai būdingus duomenis užtikrina aktualumą ir tikslumą. Šis procesas apima:

• Istorinių duomenų teikimas šablonų atpažinimui
• Verslo taisyklių ir apribojimų apibrėžimas
• Nuolat tobulina rezultatus remiantis atsiliepimais

Kontekstualizuotas dirbtinis intelektas pagerina sprendimų kokybę ir sumažina klaidų skaičių, todėl tai yra labai svarbus žingsnis siekiant efektyviai automatizuoti dirbtinio intelekto darbo eigą įmonėse .

8 veiksmas: Bandomojo projekto diegimas ir laipsniškas didinimas

Laipsniškas požiūris sumažina riziką ir leidžia organizacijoms patobulinti savo strategiją. Pradėkite nuo kontroliuojamo diegimo konkrečiame skyriuje ar darbo eigoje. Stebėkite pagrindinius veiklos rodiklius, tokius kaip:

• Efektyvumo patobulinimai
• Klaidų mažinimas
• Sąnaudų sutaupymas

Patvirtinus, diegimą galima palaipsniui išplėsti. Toks metodas užtikrina, kad dirbtinio intelekto bendradarbiai, dirbantys su įmonės darbo eigomis, būtų optimizuoti prieš diegiant visoje organizacijoje.

9 veiksmas: žmogaus ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimo modelių sukūrimas

Dirbtinio intelekto diegimo tikslas yra ne pakeitimas, o papildymas. Įmonės turi kurti darbo eigas, kuriose žmonės ir dirbtinis intelektas efektyviai bendradarbiautų. Tai apima:

• Sudėtingų scenarijų eskalavimo kelių apibrėžimas
• Leidžiami žmonių veiksmai priimant svarbius sprendimus
• Dirbtinio intelekto veiksmų skaidrumo užtikrinimas

Toks bendradarbiavimas didina pasitikėjimą ir maksimaliai padidina dirbtiniu intelektu pagrįstų skaitmeninių darbo jėgos sprendimų poveikį .

10 žingsnis: Nuolatinis optimizavimas ir evoliucija

Dirbtinio intelekto bendradarbiai laikui bėgant tobulėja gaudami atsiliepimus ir mokydamiesi. Įmonės turi sukurti nuolatinio stebėjimo ir optimizavimo mechanizmus. Tai apima:

• Našumo rodiklių analizė
• Modelių atnaujinimas remiantis naujais duomenimis
• Darbo eigų tobulinimas atsižvelgiant į besikeičiančius verslo poreikius

Nuolatinis tobulinimas užtikrina ilgalaikę sėkmę ir padeda įmonėms suderinti dirbtinio intelekto darbo eigą su organizacijos tikslais.

Realaus pasaulio dirbtinio intelekto bendradarbių naudojimo atvejai 

Supratimas, kaip integruoti DI agentus į verslo procesus, tampa daug apčiuopiamesnis, kai į tai žiūrima per realaus pasaulio įmonių programas. Tikroji DI bendradarbių galia įmonių darbo eigose slypi jų gebėjime dirbti skirtingose ​​funkcijose; tvarkyti ne tik užduotis, bet ir ištisus procesų segmentus išmaniai ir prisitaikant.

Žemiau pateikiami didelio poveikio naudojimo atvejai, kai dirbtinio intelekto darbo eigos automatizavimas įmonėms jau užtikrina išmatuojamą transformaciją:

1. Klientų aptarnavimas: nuo reaktyvaus aptarnavimo iki išmanaus problemų sprendimo

Tradicinės palaikymo sistemos labai priklauso nuo žmonių, todėl kyla vėlavimų, nenuoseklių atsakymų ir mastelio keitimo problemų.

Naudojant dirbtinio intelekto agentus įmonių automatizavimui , palaikymas išsivysto į aktyvią, visada veikiančią sistemą:

• Dirbtinio intelekto bendradarbiai akimirksniu apdoroja 1 ir 2 lygio užklausas, naudodamiesi kontekstiniu supratimu
• Jie analizuoja ankstesnę sąveiką, kad pateiktų suasmenintus atsakymus
• Automatiškai nukreipkite sudėtingas problemas tinkamam žmogui, pateikdami visą kontekstą
• Atlikite nuotaikų analizę, kad nustatytumėte nusivylusius klientus ir suteiktumėte jiems prioritetą
• Nuolat mokykitės iš sąveikos, kad pagerintumėte skiriamosios gebos tikslumą

Poveikis: Sumažintas reagavimo laikas nuo kelių valandų iki sekundžių, mažesnės palaikymo išlaidos ir žymiai padidėjęs klientų pasitenkinimas.

2. Pardavimai: išmanusis gamybos vamzdynų spartinimas

Pardavimų komandos dažnai daugiau laiko skiria rankinėms užduotims nei faktiniam pardavimui. Būtent čia dirbtinio intelekto bendradarbiai, dirbantys su įmonės darbo eigomis, sukuria tiesioginę vertę. Dirbtinio intelekto valdomi pardavimų bendradarbiai gali:

• Analizuokite gaunamus ir siunčiamus potencialius klientus naudodami elgesio ir ketinimų duomenis
• Įvertinkite potencialius klientus pagal konversijos tikimybę
• Automatizuokite suasmenintą informavimą el. paštu, pokalbių kambariuose ir CRM sistemose
• Planuokite susitikimus ir tolesnius veiksmus be žmogaus įsikišimo
• Pateikite realiuoju laiku pateikiamas įžvalgas apie sandorius ir rekomendacijas dėl geriausių tolesnių veiksmų

Be to, dirbtinis intelektas gali nustatyti sėkmingų sandorių modelius, padėdamas komandoms patobulinti savo pardavimo strategijas.

Poveikis: greitesni sandorių ciklai, didesni konversijų rodikliai ir padidėjęs pardavimų komandos produktyvumas.

3. Finansai: autonominis tikslumas ir rizikos analizė

Finansų operacijoms reikalingas tikslumas, atitiktis reikalavimams ir matomumas realiuoju laiku, todėl jos idealiai tinka dirbtinio intelekto valdomiems skaitmeninės darbo jėgos sprendimams.

Finansų srityje dirbantys dirbtinio intelekto bendradarbiai gali:

• Automatizuoti sąskaitų faktūrų apdorojimą ir suderinimą skirtingose ​​sistemose
• Aptikti anomalijas ir pažymėti galimą sukčiavimą naudojant šablonų atpažinimą
• Generuokite finansines ataskaitas ir prognozes realiuoju laiku
• Užtikrinti atitiktį reikalavimams, patvirtinant sandorius pagal reguliavimo taisykles
• Padėkite pasiruošti auditui, tvarkydami išsamius, atsekamus įrašus

Skirtingai nuo tradicinės automatizacijos, dirbtinis intelektas prisitaiko prie kintančių finansinių modelių ir laikui bėgant tobulėja.

Poveikis: Sumažėjo rankinio darbo klaidų, greitesni ataskaitų teikimo ciklai ir patobulintas rizikos valdymas.

4. Žmogiškųjų išteklių ir talentų valdymas: išmanus darbo jėgos įgalinimas

Žmogiškųjų išteklių funkcijos apima didelės apimties, pasikartojančias užduotis kartu su sprendimų priėmimu, todėl jos puikiai tinka dirbtinio intelekto diegimui verslo procesuose.

Dirbtinio intelekto bendradarbiai HR srityje gali:

• Atrankos gyvenimo aprašymai naudojant iš anksto nustatytus ir adaptyvius kriterijus
• Kandidatų reitingavimas pagal jų tinkamumą vaidmeniui ir ankstesnius įdarbinimo rezultatus
• Automatizuoti pokalbių planavimą ir bendravimą
• Padėkite naujiems darbuotojams atlikti adaptacijos procesus
• Išanalizuokite darbuotojų įsitraukimo duomenis, kad numatytumėte darbuotojų praradimo riziką

Jie taip pat veikia kaip vidiniai asistentai, atsakydami į darbuotojų klausimus, susijusius su politika, išmokomis ir procesais.

Poveikis: Greitesni įdarbinimo ciklai, geresnė kandidatų patirtis ir strategiškesnės žmogiškųjų išteklių operacijos.

5. IT operacijos: nuspėjamosios ir savaime atsistatančios sistemos

IT komandos dažnai yra perkrautos stebėsenos, trikčių šalinimo ir incidentų valdymo užduotimis. Dirbtinio intelekto bendradarbiai, dirbantys su įmonių darbo eigomis, IT operacijas transformuoja iš reaktyvių į nuspėjamąsias.

Dirbtinio intelekto agentai gali:

• Nuolat stebėkite infrastruktūrą ir programų našumą
• Aptikti anomalijas, kol jos neperauga į gedimus
• Automatiškai paleisti incidentų sprendimo darbo eigas
• Rekomenduoti arba vykdyti taisymus remiantis istoriniais incidentų duomenimis
• Optimizuokite išteklių paskirstymą pagal naudojimo modelius

Pažangiose konfigūracijose dirbtinis intelektas įgalina savaime atsistatančias sistemas, kurios išsprendžia problemas be žmogaus įsikišimo.

Poveikis: Sumažintas prastovos laikas, greitesnis incidentų sprendimas ir padidėjęs sistemos patikimumas.

6. Tiekimo grandinė ir operacijos: sprendimų analizė realiuoju laiku

Tiekimo grandinės aplinkoje vėlavimai ir neefektyvumas gali turėti kaskadinį poveikį. Dirbtinio intelekto bendradarbiai į operacijas įtraukia realaus laiko žvalgybos duomenis.

Jie gali:

• Paklausos svyravimų prognozavimas naudojant istorinius ir išorinius duomenis
• Optimizuokite atsargų lygį, kad sumažintumėte perteklių ar trūkumą
• Automatizuokite pirkimų darbo eigas pagal paklausos signalus
• Nustatykite kliūtis ir siūlykite taisomuosius veiksmus
• Koordinuokite logistiką integruodamiesi su keliais tiekėjais ir sistemomis

Poveikis: Padidėjęs efektyvumas, mažesnės išlaidos ir didesnis tiekimo grandinės atsparumas.

7. Rinkodara: hiperpersonalizuotas kampanijų vykdymas

Rinkodaros komandos dirba su fragmentiškais duomenimis ir keliais kanalais. Dirbtinio intelekto darbo eigos automatizavimas įmonėms leidžia vieningai, duomenimis pagrįstą kampanijų vykdymą.

Dirbtinio intelekto bendradarbiai gali:

• Segmentuoti auditorijas pagal elgesį, demografinius rodiklius ir įsitraukimą
• Kurkite ir optimizuokite turinį skirtingiems kanalams
• Automatizuokite kampanijų vykdymą el. paštu, socialiniuose tinkluose ir reklamose
• Analizuokite našumą realiuoju laiku ir dinamiškai koreguokite strategijas
• Numatykite kliento viso gyvenimo vertę ir optimizuokite taikymą

Poveikis: Didesnis įsitraukimo rodiklis, geresnė investicijų grąža ir efektyvesnis suasmeninimas dideliu mastu.

Kas daro šiuos naudojimo atvejus transformaciniais

Visose šiose funkcijose dirbtinio intelekto bendradarbių vertė įmonės darbo eigoms kyla iš trijų pagrindinių galimybių:

• Vykdymas nuo galo iki galo: Dirbtinis intelektas ne tik padeda; jis užbaigia darbo eigas
• Tarpsisteminis intelektas: Sklandžiai veikia su keliais įmonės įrankiais
• Nuolatinis mokymasis: Pagerina našumą su kiekviena sąveika

Tai nėra pavieniai patobulinimai; jie rodo esminį darbo atlikimo būdo pokytį.

Pažangios įmonės iškilimas 

Dirbtinio intelekto bendradarbių integravimas į įmonės darbo eigas žymi esminį organizacijų veiklos pokytį. Įmonės pereina nuo suskaidytų procesų ir rankinio koordinavimo prie vieningų sistemų, galinčių vykdyti intelektualiai. Vadovaudamosi šiuo įmonės dirbtinio intelekto darbo eigų integravimo vadovu , įmonės gali pasiekti naujus efektyvumo, lankstumo ir mastelio keitimo lygius. Tikroji dirbtinio intelekto darbo eigų automatizavimo vertė įmonėms slypi ne tik išlaidų taupyme, bet ir greitesniuose sprendimuose, geresniuose rezultatuose ir nuolatinėse inovacijose.

Konkurencijai stiprėjant, pranašumas priklausys organizacijoms, kurios sėkmingai diegs dirbtinio intelekto (DI) pagrindu veikiančius programinės įrangos sprendimus . Ateitis – ne žmonių pakeitimas; tai įmonių, kuriose žmonės ir DI dirbtų kartu, kūrimas, siekiant daugiau nei kiekvienas galėtų pasiekti pavieniui. Šio pokyčio priešakyje esanti „Antier“ suteikia įmonėms pažangias DI verslo automatizavimo ir intelektualias vykdymo galimybes. Turėdama didelę patirtį kuriant keičiamo mastelio DI sistemas, „Antier“ padeda organizacijoms pereiti prie visiškai autonominių, duomenimis pagrįstų operacijų, kurios apibrėžia DI ateitį versle.