行业洞察 | 人工智能自动化从团队开始
经过多年、数千次数字化转型举措，我发现组织的数字化转型从根本上来说是每个团队数字化的宏观体现。如今，数字化转型带来了利用人工智能 (AI) 的机会。因此，如果您想在整个组织中传播人工智能，一个好的起点是在团队中实施它。
与公司的价值链由不同客户和供应商组成的方式非常相似，组织中的内部团队也具有依赖关系网络：特定团队收到必须回答的请求，并且取决于它从其他团队请求的服务。通常通过实施帮助台或“票务”工作流程（相当于使用数字系统来支持客户的组织）来简化此流程。现在，人工智能可以从哪里开始发挥作用？
通过 AI 自动化优化高频任务
当团队确定了最重复的任务和标准化工作时，他们可以开始对其进行优化。这就是我们所说的自动化的归零地——该团队创建了一个自助服务门户，取代了人工交互来完成不太复杂、高频的任务。这样，组织就有内部“客户”实时照顾自己的需求，并能够更快地继续他们的任务，而不会增加来自不同团队的“供应商”的负担。
在这种情况下，您可以利用 AI 通过分析门户上最常见的任务、监控 SLA 和推断优化来提高效率。通过了解哪 5% 的门户交易为团队带来了 80% 的结果，人工智能系统将帮助您发现应该优化哪些任务。
客户支持和UX优化
即使自助服务门户可以满足多种内部需求，文档的复杂性也可能会给人们带来需要额外帮助的问题。在这种情况下，他们会依靠充当知识集群的团队。例如，人力资源团队不断致力于回答与员工相关的具体问题。这些要求要求他们在需要回答问题时筛选个人记忆和文件。
更好的解决方案是拥有一个聊天机器人，由使用公司数据训练的大型语言模型 (LLM) 提供支持，可以在几秒钟内回答各种员工问题。过去，这需要人工智能专业知识和努力。但现在有了 OutSystems AI Agent Builder。团队可以使用它快速将生成式人工智能 (GenAI) 代理构建到新的或现有的应用程序中，而无需任何事先编码或人工智能专业知识。此外，它使他们能够管理这些应用程序中使用的人工智能功能和服务。这些代理可以用于多种目的，例如票据偏转、创建类似 ChatGPT 的应用程序、执行数据提取和汇总以及生成个性化内容或图像。
GenAI 系统已准备好解决客户引导、知识转移或客户服务的几乎所有方面，并显著改善用户体验。例如，今天要提交内部请求，需要填写一份数字表格。但我们已经看到自由文本输入，有时还辅以听写界面，GenAI 模型会自动将其重组为表单字段，从而节省了时间并显著改善了用户体验。
工作流程编排
我们可以从数字化转型过程中学到的最后一个例子是团队之间的工作流程编排。当内部请求需要与团队外部的人员联系时（例如，询问更多信息或完成必要的子任务），前几代数字系统将诉诸企业范围的工作流程，将每个人聚集在一个“案例”周围 或“票”。组织还可以使用复合应用程序，通过 API 与多个其他系统进行交互。
如今，这是人工智能颠覆的另一个领域。AI 模型现在可以实时执行工作流程和 API 组合，取代仅限于先前定义的确定性系统。人工智能可以连接内部系统之间的点，将整个部门间工作流程转变为复合 API。
人工智能将改变工作性质
所有这些示例背后的挑战是它们改变了您设计和控制这些系统的方式的本质。与生物系统和数字系统交互之间曾经存在明显的区别。但人工智能模型向我们表明，它们的行为更像人，而不是像传统软件。他们会犯下可能需要审计和监督的错误，或者可能会出现相当于幻觉崩溃的错误。与软件不同，它们无法纠正错误——必须对其进行培训。
这强调了拥有合适的工具在组织中利用人工智能的重要性。这也是我们大力投资帮助客户试验人工智能的原因。考虑从团队层面开始。这种方法将使您能够在前进过程中识别组织模式、机会和风险。最终，就像 20 世纪 90 年代数字化转型对组织的影响一样，人工智能自动化将从根本上彻底改变工作性质，而现在正是开始的时候。
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