Thời điểm tốt nhất để tự động hóa không phải khi AI trở nên phổ biến, mà là khi một quy trình kinh doanh lặp lại được đã được hiểu đủ rõ để có thể cải thiện mà không mất quyền kiểm soát.
Dấu hiệu cho thấy quy trình làm việc có thể đã sẵn sàng
- Công việc diễn ra thường xuyên và theo các bước có thể nhận biết.
- Đầu vào và kết quả mong đợi có thể được mô tả rõ ràng.
- Công việc thủ công gây chậm trễ, thiếu nhất quán hoặc chi phí có thể tránh được.
- Ngoại lệ đã được biết và có thể chuyển cho một người xử lý.
- Thành công có thể đo bằng chỉ số về thời gian, chất lượng, doanh thu hoặc dịch vụ.
Các trường hợp sử dụng commerce cần đánh giá
Các nhóm thường bắt đầu bằng phân loại khách hàng tiềm năng, phân luồng hỗ trợ, làm giàu danh mục từ dữ liệu sản phẩm đã được phê duyệt, tóm tắt báo cáo, phân tích đánh giá, hỗ trợ tri thức nội bộ hoặc thông báo kết nối biểu mẫu, CRM, email và vận hành.
Nơi cần thận trọng
Dữ liệu khách hàng, quyết định tài chính, tuyên bố pháp lý, hoàn tiền, thay đổi giá và các hành động không thể đảo ngược cần quyền chặt chẽ hơn và sự phê duyệt của con người. Đầu ra tạo sinh cần dựa trên nguồn đã được phê duyệt, được ghi lại khi phù hợp và được xem xét theo mức rủi ro.
Phương pháp thí điểm thực tế
- Lập bản đồ quy trình hiện tại, người phụ trách, khối lượng và điểm thất bại.
- Xác định một quy trình hẹp và một chỉ số cơ sở.
- Xây dựng bằng dữ liệu đại diện và các đường xử lý ngoại lệ rõ ràng.
- Kiểm tra chất lượng, quyền riêng tư, quyền truy cập và hành vi khôi phục.
- Chạy thí điểm có kiểm soát, ghi lại trách nhiệm và theo dõi kết quả.
Tự động hóa có giá trị khi làm mô hình vận hành rõ ràng hơn, chứ không phải khi che giấu một quy trình chưa xác định sau một công cụ mới. Dùng hướng dẫn sẵn sàng tự động hóa AI của chúng tôi để định khung cơ hội, sau đó khám phá Tự động hóa quy trình làm việc AI để triển khai.
Hãy tìm các quyết định có thể lặp lại, không chỉ việc gõ lặp lại
Một ứng viên tốt có kích hoạt rõ ràng, đầu vào có cấu trúc, đầu ra đã biết, khối lượng thường xuyên và ví dụ về kết quả đúng lẫn sai. Định tuyến khách hàng tiềm năng, phân loại phiếu yêu cầu, làm giàu danh mục từ nguồn được phê duyệt và tóm tắt ngoại lệ thường phù hợp với mẫu này. Những quy trình thay đổi mỗi lần hoặc phụ thuộc vào phán đoán không được ghi chép cần được làm rõ trước khi tự động hóa.
Đặt ranh giới và đánh giá của con người
Quyết định hệ thống và trường dữ liệu mà quy trình có thể truy cập, thời gian lưu dữ liệu và đầu ra nào cần phê duyệt. Giữ các cam kết với khách hàng, thay đổi giá, hoàn tiền, quyền tài khoản và các hành động có tác động lớn khác dưới sự kiểm soát của con người cho đến khi độ tin cậy được chứng minh. Ghi lại đầu vào, đầu ra, lỗi, lần thử lại và phê duyệt để có thể điều tra sự cố.
Đánh giá thí điểm một cách trung thực
So sánh thời gian chu kỳ, tỷ lệ hoàn thành, tỷ lệ lỗi, thời gian xem xét thủ công và kết quả khách hàng với quy trình ban đầu. Bao gồm cả thời gian duy trì prompt, ánh xạ và tích hợp. Thí điểm phù hợp phải tạo ra cải thiện có thể đo được mà không làm vận hành khó hiểu hơn.
Lập bản đồ quy trình với hướng dẫn sẵn sàng tự động hóa AI, rồi dùng Tự động hóa quy trình làm việc AI cho việc triển khai có kiểm soát.