Primeiro, você distingue entre o fluxo de trabalho AI, automação tradicional e AI Agent
A automação tradicional é apropriada para tarefas específicas de campo, bem definidas, como sincronização regular de dados ou envio de notificações em uma base de estado. Fluxos de trabalho AI adicionam nós probabilísticos, como compreensão de documentos, classificação de linguagem natural, resumo, geração e recuperação de conhecimento para o processo definido, que são usados para processar entradas que têm sido difíceis de padronizar no passado.
AI Agent coloca maior ênfase no planejamento e acesso a ferramentas de acordo com a natureza dinâmica do alvo. Para processos de negócios que exigem auditoria, como contratos, pagamentos, compromissos com clientes e emissão pública, o Agente deve normalmente operar dentro de fluxos de trabalho controlados, autoridade mínima e aprovação manual, em vez de obter aplicação irrestrita.
- A regra fixa é dada ao procedimento de certeza
- Compreensão semântica e processamento de conteúdo para EVA Node
- Manter confirmação manual para julgamento de alto risco e ações irreversíveis
Primeiro valor e controle ao selecionar o primeiro processo
Os processos que são adequados para a implementação de prioridades são geralmente mais frequentes, com entrada e saída relativamente claras, com amostras suficientes reais, e são atualmente demorados, errados ou com capacidade de backlog.
Não selecione processos principais que cortam vários setores, com mudanças de longo prazo nas regras e consequências graves. O primeiro projeto visa criar metodologias replicáveis e linhas de base operacionais, em vez de automatizar as empresas de forma única.
- Gravar o volume de processamento mensal, a média de tempo que consome e a relação de retorno ao trabalho
- Identificação dos proprietários do processo e do utilizador final
- Retirar questões pouco habituais e de alto risco que não sejam tratadas automaticamente durante o período inicial
Projetar um processo de destino implementável com nós e estados
Um fluxo de trabalho completo geralmente consiste em gatilhos, validações, processamento AI, julgamento de regras, consultas de sistema ou escrita, aprovação manual, notificação, encerramento e processamento de anormalidade.
Os nós AI requerem uma definição separada de uma dica, fonte de conhecimento, saída estruturada, confiança em limites e avaliação de amostras. O modelo não pode ser exigido para “julgamento ou aprovação”, mas sim para especificar a base de julgamento, resultados admissíveis, processamento de baixa confiança e condições de revisão manual.
O sistema determina se o fluxo de trabalho pode formar um círculo fechado de negócios.
O fluxo de trabalho só lê e gera conteúdo, mas não pode retornar CRM, ERP, OA, planilha, documento ou sistema de mensagens, e ainda requer manipulação manual.
Não há nenhum sistema API padrão antigo que possa automatizar a troca de documentos, notícias, visualizações de banco de dados somente leitura ou interfaces controladas, mas é necessário fornecer uma descrição separada da estabilidade, segurança e manutenção de fronteiras.
- Usar os números de contas de serviço gerenciados pelo cliente e os privilégios mínimos
- Define tempo- limite, reteste, compensação e portais de processamento manuais para interfaces externas
- Acompanhe o número de negócio, o status nodal e as solicitações externas
Os produtos devem ser objecto de aquisição manual, auditoria e acompanhamento
O fato de o PoC ser capaz de passar pela amostra normal não significa que possa ser colocado em produção diretamente.
O sistema também deve registrar versões de fluxo de trabalho, saída de entrada nodal, chamadas de ferramentas, modificações manuais e resultados finais, e estabelecer indicadores de monitoramento, como backlogs, taxas de falha, tempo de processamento, taxas de intervenção manual e custos de execução.
Conclusão da aceitação com indicadores operacionais e não demonstração de resultados
O fluxo de trabalho AIS é verificado para a saída AAI, ramificação de regras, escrita do sistema, aprovação, notificação, retirada de falhas e permissão usando amostras normais, anormais e de contorno. Para nós de probabilidade, o conjunto de testes de versão é salvo e a precisão e correção manual são comparadas.
O tempo médio de processamento, backlog, contato manual, taxa de erro e custo único são comparados com o processo original quando on-line. Só se a qualidade das operações não é reduzida e melhorias de eficiência são sustentáveis pode ser estendido para mais processos.
- Indicadores técnicos: Taxa de sucesso nodal, atraso, recuperação de falhas e custo
- Indicadores de qualidade: precisão, taxa de revisão manual e anormalidade
- Indicadores operacionais: ciclo de processamento, atraso, velocidade de resposta e entrada humana
Como construir o fluxo de trabalho AI a partir de conclusões de leitura para entrada de projeto
O problema mais provável após a leitura de artigos metodológicos é a aceitação de princípios, que não são traduzidos para o próximo passo. Propõe-se que o chefe de operações organize uma mini-workshop de 60-90 minutos, escolhendo apenas um processo real e não apressando-se para discutir a plataforma completa.
Etapa 1: Estabelecimento de um estado actual e base de base da amostra
As tarefas atuais, normais, incomuns e de borda, que são desenhadas em torno de “Framework Ai, automação tradicional e AI Agent”, são registrados processamento mensal, espera, tempo de processamento real, taxas de retorno ao trabalho, pontos de contato manuais, consequências de erros e ferramentas atuais. Se os dados são insuficientes, eles podem ser registrados por uma a duas semanas, mas com uma referência ao ciclo de amostra e flutuações de negócios. Não definir uma boa taxa de economia primeiro, e, em seguida, reverter os dados.
Etapa 2: Clarificar o encerramento inicial e a inacção
A primeira fase foi projetada para permitir que uma cadeia seja executada e rastreável, ao invés de empilhar todo o projeto de processo de primeira fase, o nó AI e o ponto de regra, e as aprovações manuais de fluxo de trabalho na mesma versão.
Etapa 3: Combine resultados técnicos com evidências de engenharia
O fluxo de trabalho requer definição separada de regras de segurança, nós AI e responsabilidades de aprovação manual, e cobre anomalias como gatilhos repetidos, interfaces de tempo, autoridade inadequada, baixa confiança e manual de longo prazo não processado. Demonstrações de fornecedores devem usar amostras confirmadas por ambas as partes; dados de produção não sensibilizados podem ser não revelados, mas dados de teste idealizados não podem ser usados para substituir as condições reais.
Passo 4: Receber, inspeção e disquete com o mesmo calibre
Assumindo que o processo original lida com 600 tarefas por mês, uma média de 20 minutos e uma taxa de retorno de 10 por cento, o alvo pode ser descrito como “seis semanas após a linha, com uma complexidade semelhante, uma redução média de tempo de 25 por cento, e uma taxa de retorno não superior à linha de base original”. Este conjunto de números apenas demonstra o método de medição e não representa nenhum resultado do cliente; indicadores formais devem ser identificados pela empresa com base na sua própria amostra.
- Material operacional: fluxograma, papel, missão de amostragem, questões actuais e dados de base
- Material técnico: inventário do sistema, interface, acesso aos dados, ambiente de implantação e requisitos de segurança
- Material do projeto: escopo de primeira fase, exclusões, matriz de responsabilidade, marcos e mecanismos de mudança
- Material de recepção e inspeção: conjunto de testes, registros de execução, lista de deficiências, consultas de indicadores e documentos de entrega
Quando estes materiais são identificados conjuntamente pelas partes operacionais e técnicas, o método no artigo é realmente inserido no projeto. Se os dados chave, a autorização de interface ou a pessoa responsável não estão em vigor, o próximo passo lógico é geralmente um diagnóstico limitado ou PoC, em vez de um compromisso imediato para completar o período de trabalho e preço fixo total.
Aplicar metodologia para a acção do projecto
- O fluxo de trabalho AI irá primeiro projetar o limite de negócios, em seguida, selecione modelos e ferramentas de automação
- As regras de segurança, nós AI e aprovações manuais devem ser atribuídas às respectivas tarefas
- Integração de sistemas, compensação incomum, vigilância de auditoria e indicadores reversíveis determinam se a produção está ou não disponível online
Continuando a conciliar questões comuns no processo de decisão dos projectos
O que é o fluxo de trabalho enterprise AI e quais processos?
Os fluxos de trabalho AI incorporam capacidades de modelo em etapas definidas de negócio e passam o ciclo de conclusão através de regras, API e depuração manual. É adequado para processamento de documentos, classificação de informações, primeiro rascunho de conteúdo, preparação de vendas, fluxo de planilha e colagem de dados entre sistemas. AI pode lidar com entradas não estruturadas, mas os resultados são mais incertos do que a automação normal. É apropriado começar com processos de alta frequência, detectáveis e reversíveis por erros.
Ver resposta completaEngenharia de automação, terceirização de automação e especialistas em automação AIQue diferença faz o trabalho de automação entre o AI e o fluxo de trabalho?
Os trabalhos de automação são um conceito de projeto mais completo que normalmente abrange diagnósticos de processos, procedimentos de regras, nós AI, interfaces de sistemas, competências, anomalias, monitoramento, implantação e operação contínua. O fluxo de trabalho AI é uma forma de alcançar isso, destacando como a tarefa é desencadeada, através de quais nós, quando aprovações e como eles terminam.
Ver resposta completaEngenharia de automação, terceirização de automação e especialistas em automação AIComo podemos acessar a automação AI?
A maioria das empresas não precisa substituir ERPs existentes, CRMs ou RPAs, que podem ser usados como primárias de negócios para conectar fluxos de trabalho AI através do API, notícias, serviços de dados somente leitura, troca de arquivos ou controlados RPAs. AI é responsável pela compreensão de documentação, classificação, resumo e recomendação, procedimentos de segurança para verificação de campo e status, eo sistema existente continua a manter dados comerciais oficiais.
Ver resposta completaEngenharia de automação, terceirização de automação e especialistas em automação AIComo devem ser testados e aceitos projetos de automação empresarial?
A aceitação e aprovação automáticas da engenharia devem abranger tanto os resultados comerciais, a consistência do sistema, a qualidade do AI, a segurança da autoridade, a recuperação anormal e a entrega de ativos. Não pode executar um processo suave, mas congela o normal, faltante, conflitante, duplicado, ultra vires e falha de serviço externo. A verificação gradual dos gatilhos, entrada, processamento, aprovação, escrita do sistema, notificação e estado final, e compara tempo, erro, intervenção manual e custo antes e depois da linha.
Ver resposta completaNecessidade de uma análise mais aprofundada no contexto do estado actual da empresa?
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