Автоматизация рабочих процессов на базе ИИ: как повысить эффективность операций с помощью интеллектуальных рабочих процессов

Автоматизация рабочих процессов на базе ИИ позволяет интеллектуально управлять сложными динамичными процессами, которые не поддаются автоматизации с помощью правил. В правилах обычно жестко задаются условия «если — то», тогда как автоматизация на базе ИИ использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных, распознавания закономерностей и непрерывного совершенствования. 

На основе выявленных закономерностей системы могут интеллектуально делать выбор, повышая гибкость, точность и масштабируемость операций. В результате сложнейшие внедрения, известные как рабочие процессы агентов на базе ИИ, способны самостоятельно, практически без вмешательства человека, принимать сложные решения, охватывающие несколько систем.

Чем автоматизация рабочих процессов на базе ИИ отличается от других технологий автоматизации?

Главное отличие автоматизации рабочих процессов на базе ИИ от традиционных технологий следует из способности ИИ обрабатывать неструктурированные данные, понимать контекст и учиться на результатах. Это означает, что ИИ способен решать «уравнения со многими неизвестными», например распознавать настроение клиентов, классифицировать обращения в службу поддержки по срочности или направлять задачи самому компетентному участнику команды.

Это выходит далеко за рамки простой автоматизации на основе правил.

Организации ждут от автоматизации рабочих процессов на базе ИИ решения масштабных проблем, с которыми сложно справиться вручную. Эта технология дает существенное повышение производительности, точности и скорости принятия решений, создавая конкурентные преимущества, которые со временем только крепнут.

Представьте, что команда разработчиков ПО вынуждена каждую неделю перерабатывать сотни отчетов о багах. Сортировка вручную может занимать несколько часов и привести к расхождению в приоритетах. 

С помощью автоматизации рабочих процессов на базе ИИ можно мгновенно анализировать каждый отчет, классифицировать проблемы по степени серьезности, назначать их соответствующим участникам команды в зависимости от компетенции и даже оценивать время решения этих проблем, основываясь на аналогичных случаях в прошлом.

Автоматизация рабочих процессов на базе ИИ избавляет от трудоемких ручных задач, которые уменьшают производительность команды. Вместо того чтобы тратить многие часы на ввод данных, маршрутизацию заявок или составление расписаний, сотрудники смогут сосредоточиться на более полезной работе, требующей творческого подхода и стратегического мышления.

Эта технология прекрасно справляется с повторяющимися задачами, в которых, несмотря на их шаблонность, требуется принятие определенных решений. Например, ИИ способен автоматически классифицировать поступающие от клиентов вопросы, извлекать суть из документов или составлять расписания собраний исходя из предпочтений и доступности участников. 

Эти улучшения высвобождают много времени, которое команды могут перенаправить на инновации и инициативы по развитию.

Сокращает количество ошибок и ускоряет работу, помогая быстрее получить результаты 

При выполнении процессов вручную ошибок не избежать. Автоматизация рабочих процессов на базе ИИ сокращает число таких ошибок, так как принимает точные решения за счет согласованной логики и распознавания закономерностей. 

Технология не устает, не отвлекается и не испытывает перегрузок. И работает она несравнимо быстрее. 

ИИ способен обрабатывать информацию и выполнять задачи не за несколько минут или часов, а за считаные секунды. Такое ускорение вызывает цепную реакцию по всей организации. Более быстрое выполнение задач повышает общую скорость операций, что, в свою очередь, ускоряет поставку проектов и реагирование на заявки клиентов.

Усовершенствует процесс принятия решений за счет анализа данных в реальном времени

Способность ИИ мгновенно анализировать большие объемы данных помогает организациям принимать решения не только быстрее, но и качественнее. Команды могут получить в свое распоряжение аналитику, помогающую не упустить момент. 

ИИ способен выявлять тенденции, отклонения и возможности, неочевидные для человека, особенно если данные сложные или их слишком много.

Автоматизация рабочих процессов на базе ИИ приносит пользу всем подразделениям и отраслям. Технология адаптируется к разным сценариям и при этом дает стабильные преимущества: сокращение ручной работы, увеличение точности и более быстрое выполнение. Эти практические примеры показывают, как организации используют ИИ для решения конкретных проблем в рабочих процессах.

Рабочие процессы поддержки клиентов на базе ИИ

Современная служба поддержки опирается на чат-боты с ИИ, автоматическую маршрутизацию и анализ настроения, чтобы справляться с растущим объемом заявок и сохранять качество обслуживания. Интеллектуальные чат-боты мгновенно обрабатывают типовые запросы, а маршрутизация на базе ИИ направляет сложные вопросы нужным специалистам без задержек. Анализ настроения помогает приоритизировать срочные обращения и выявлять клиентов, в отношении которых есть риск оттока.

Одним из примеров того, как ИИ улучшает процессы поддержки, может послужить автоматическая сортировка заявок в Jira Service Management. Система может автоматически анализировать входящие заявки, классифицировать их по срочности и типу, назначать соответствующим командам на основе содержания и экспертизы и даже оценивать время решения по аналогичным случаям в прошлом. Такой подход заметно сокращает время реагирования и помогает поддерживать стабильное качество обслуживания во всех взаимодействиях с клиентами.

Маркетинговые и творческие процессы на базе ИИ

Маркетинговые команды используют ИИ, чтобы масштабировать персонализацию взаимодействия с клиентами. Алгоритмы оценки лидов анализируют поведение потенциальных клиентов, определяя наиболее перспективные возможности, а автоматизированная доставка контента помогает направлять нужные продукты и сообщения нужным клиентам в подходящее время.

Маркетинговые рабочие процессы на базе ИИ могут автоматически оптимизировать расходы на рекламу по метрикам эффективности, сегментировать аудиторию по поведенческим моделям и запускать персонализированные цепочки электронных писем в зависимости от действий клиента. Эти возможности позволяют командам работать эффективнее и добиваться лучших результатов.

Рабочие процессы управления персоналом на базе ИИ

Процессы управления персоналом существенно выигрывают от автоматизации на базе ИИ, особенно в подборе персонала и адаптации сотрудников. ИИ может сопоставлять резюме с требованиями должности, назначать собеседования с учетом доступности участников и даже проводить первичную оценку кандидатов с помощью чат-бота.

Процессы адаптации сотрудников проходят гораздо проще, когда ИИ берет на себя обработку документов, предоставление доступа и координацию графика обучения. Такая автоматизация обеспечивает единообразный опыт для новых сотрудников и снижает административную нагрузку на отделы кадров.

Информационные технологии и администрирование: рабочие процессы на базе ИИ

ИТ-команды используют автоматизацию рабочих процессов на базе ИИ для упреждающего мониторинга систем, автоматического реагирования на инциденты и оптимизации процессов развертывания. ИИ может выявлять аномалии в работе систем, автоматически создавать заявки о потенциальных проблемах и даже запускать сценарии исправления типовых ошибок без участия человека.

Процессы развертывания получают преимущества благодаря способности ИИ анализировать изменения кода, прогнозировать возможные конфликты и оптимизировать расписание релизов с учетом нагрузки на систему и доступности команды. Такой подход помогает предотвращать простои и ускоряет цикл поставки ПО.

Рабочие процессы на базе ИИ в сфере финансов и бухгалтерского учета

Процессы в области финансов значительно упрощаются благодаря автоматизации обработки счетов, категоризации расходов и обнаружении мошенничества с помощью ИИ. ИИ может извлекать данные из счетов, сопоставлять их с заказами на закупку и направлять заявки на утверждение соответствующим менеджерам в соответствии с политикой компании.

Прогнозирование бюджета становится точнее, когда ИИ анализирует структуру расходов, рыночные тенденции и исторические данные, чтобы предсказать будущие финансовые потребности. Эти автоматизированные данные помогают финансовым командам принимать более обоснованные решения и сокращают время на анализ вручную.

Чтобы успешно внедрять программное обеспечение для автоматизации рабочих процессов на базе ИИ, нужно найти золотую середину между амбициями и практичностью. Как правило, организации, которые начинают с малого, подбирают оптимальные инструменты и тщательно измеряют результаты, добиваются большего успеха, чем те, которые сразу бросаются в масштабные преобразования.

Шаг 1. Определите повторяющиеся и основанные на правилах задачи, подходящие для автоматизации

Оцените, какие задачи в вашем рабочем процессе всякий раз выполняются по одному и тому же шаблону, но занимают много времени. Чаще всего список примерно таков:

• ввод данных;

• маршрутизация заявок;

• Обновления статусов

• обработка документов.

Эти масштабные и трудоемкие процессы станут идеальной отправной точкой, так как открывают широкие возможности автоматизации при низком риске внедрения. Чтобы завоевать доверие в организации, сначала лучше взять предсказуемые рабочие процессы, а потом уже приступать к более сложным сценариям.

Чтобы эффективно внедрить ИИ в рабочие процессы, выбирайте функции, которые сокращают ручную работу и улучшают планирование. Например, функция создания задач при помощи ИИ в Jira автоматически создает задачи на основе страниц Confluence, обсуждений в чате и электронных писем, уменьшая количество повторяющихся записей.

Функция разбивки задач на базе ИИ разделяет крупные проекты на выполнимые задачи в представлениях «Колонка» и «Хронология», помогая планировать результаты, этапы и ресурсы. А чат Rovo предоставляет диалоговый интерфейс для записи, рецензирования или создания рабочих элементов.

Он помогает настраивать переходы в рабочих процессах при помощи естественного языка, что ускоряет, упорядочивает и совершенствует процессы.

Даже самые современные инструменты ИИ будут бесполезными, если ваша команда не стремится их осваивать. Успех внедрения закладывается на этапе демонстрации участникам команды, как работает ИИ, какие проблемы решает и как может упростить жизнь. 

С самого начала привлекайте к процессу участников команды и руководителей отделов, чтобы решения на базе ИИ действительно удовлетворяли реальные потребности бизнеса. Ранее вовлечение помогает выявить проблемные места рабочего процесса, преодолеть сопротивление изменениям и найти сторонников, которые могут поспособствовать более широкому внедрению ИИ в организации.

Большое значение также имеет открытая коммуникация. Приглашайте участников команды задавать вопросы, не отмахивайтесь от их опасений и старайтесь развеивать возможные страхи. Отмечайте первые победы и делитесь историями успеха, чтобы укрепить уверенность. 

Чем лучше ваша команда понимает ИИ и доверяет ему, тем эффективнее она будет улучшать рабочие процессы и, как следствие, повышать продуктивность.

С самого начала четко определите KPI, сосредоточившись на таких измеримых результатах, как экономия времени, скорость выполнения задач, снижение количества ошибок и оценка удовлетворенности пользователей. Регулярный мониторинг выявляет возможности для улучшения и помогает определить, когда модели требуют дополнительного обучения или перенастройки из-за меняющихся требований бизнеса. 

Внедрите регулярные проверки и циклы обратной связи, чтобы ваша система ИИ училась на ошибках и постепенно становилась все точнее.

Несмотря на значительные преимущества ИИ, организациям необходимо решать закономерно возникающие вопросы безопасности данных, предвзятости алгоритмов и освоения технологий пользователями. Успешное внедрение позволяет заранее признать эти препятствия и разработать меры безопасности, чтобы снизить их влияние и сохранить преимущества автоматизации.

Конфиденциальность и безопасность данных требуют пристального внимания, особенно когда ИИ обрабатывает конфиденциальную информацию. Чтобы защитить конфиденциальные данные и при этом сохранить функциональность ИИ, внедрите надежные механизмы контроля доступа, шифрование и контрольные журналы. Сохраняйте участие человека в принятии решений, которые существенно влияют на клиентов или сотрудников.

В рабочие процессы Jira можно встроить ИИ, чтобы в корне изменить подходы команд к управлению проектами и отслеживанию задач на всем протяжении цикла разработки. Возможности интеллектуальной автоматизации помогают автоматически сортировать задачи, исходя из их содержимого и контекста.

Такой подход помогает упростить ведение бэклога, выявлять похожие пользовательские истории и формировать полезные отчеты, отражающие закономерности в командной работе. Команды могут использовать готовые шаблоны рабочих процессов, чтобы быстрее начать работу и настроить правила автоматизации под свои задачи.

Еще мощнее эту систему делает Rovo, платформа ИИ от Atlassian. В Rovo интегрирован поиск на базе ИИ, чтобы мгновенно находить нужную информацию во всех инструментах Atlassian, которые вы используете.

Этот интеллектуальный чат отвечает на вопросы о ваших проектах и процессах, а автономные агенты Rovo могут выполнять сложные рабочие процессы за вас. Для команд это удобный способ получить возможности ИИ корпоративного уровня без дополнительных инструментов и лишних сложностей.