HƯỚNG DẪN ứng dụng

Tự động hóa quy trình làm việc AI

Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI sử dụng kết quả đầu ra của mô hình trong một chuỗi hoạt động kinh doanh hoặc phần mềm.

Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min

Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
  1. Tổng quan
  2. Những điểm chính rút ra
  3. Lặn sâu
  4. Khôi phục một phần quy trình làm việc
  5. Triển khai trong thế giới thực
  6. Đưa nó vào thực tế
  7. Nguồn tham khảo và đọc thêm
  8. Tiếp tục khám phá
  9. Câu hỏi thường gặp

Tổng quan

Mô hình có thể phân loại, trích xuất hoặc đề xuất bước tiếp theo trong khi mã thông thường điều phối việc thực thi. Độ tin cậy phụ thuộc vào trạng thái, quyền, số lần thử lại và xác minh trên toàn bộ quy trình làm việc.

Những điểm chính rút ra

  1. Trạng thái bản đồ và hoàn thành một cách rõ ràng.
  2. Xác nhận trước khi có tác dụng phụ.
  3. Thiết kế thử lại và xử lý ngoại lệ xung quanh kết quả thực tế.

Lặn sâu

Ánh xạ trình kích hoạt, đầu vào, điểm quyết định, hành động và điều kiện hoàn thành. Xác định bước nào mang tính quyết định và bước nào phụ thuộc vào kết quả đầu ra không chắc chắn của mô hình. Giữ phần không chắc chắn ở mức hẹp và có thể kiểm tra được khi nhiệm vụ cho phép. Xác thực đầu ra của mô hình trước khi thay đổi bản ghi hoặc kích hoạt các hành động bên ngoài. Kiểm tra cả lược đồ và ý nghĩa, bao gồm tài khoản, đích đến, số lượng và phạm vi được ủy quyền của người dùng. Dự đoán văn bản không nên âm thầm trở thành sự cho phép. Thiết kế cho các sự kiện trùng lặp, hoàn thành một phần và hết thời gian chờ. Các mã định danh hoạt động và trạng thái bền vững có thể giúp ngăn ngừa các tác dụng phụ lặp đi lặp lại. Việc thử lại sẽ điều chỉnh những gì đã xảy ra thay vì cho rằng phản hồi bị thiếu có nghĩa là không có gì xảy ra. Giữ phê duyệt và xử lý ngoại lệ có thể sử dụng được. Mọi người cần có đủ bối cảnh để đánh giá một hành động được đề xuất và những thất bại sẽ đến tay chủ sở hữu có trách nhiệm. Đo lường các quy trình công việc đã hoàn thành, chính xác và gánh nặng khôi phục thủ công, không chỉ số bước tự động được thực hiện.

04Ví dụ hoạt động

Khôi phục một phần quy trình làm việc

  1. Hãy tưởng tượng một quy trình làm việc tạo thành công bản ghi nháp, sau đó hết thời gian chờ trước khi đánh dấu công việc là hoàn thành.

  2. Khi thử lại, hãy tra cứu mã định danh hoạt động hiện có và xác minh bản nháp thay vì tạo bản sao.

  3. Tiếp tục bước còn lại và ghi lại trạng thái cuối cùng đã được xác minh.

Những gì nó cho thấy

Ví dụ được xây dựng thể hiện sự phục hồi an toàn sau khi thành công một phần.

Triển khai trong thế giới thực

Trích xuất một trường tài liệu, xác thực nó và hiển thị đề xuất cập nhật có thể xem xét.

Sử dụng mã định danh hoạt động lâu bền khi quy trình công việc có thể thử lại sau khi hết thời gian chờ.

Đưa nó vào thực tế

Tại sao nó quan trọng

  • Xây dựng lựa chọn. Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
  • Nhóm và quy trình làm việc. Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
  • Rủi ro và an toàn. Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.

coi chừng

  • Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
  • Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
  • Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.

Các bước tiếp theo

  1. Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
  2. Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
  3. Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
  4. Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.

Nguồn tham khảo và đọc thêm

  1. MicrosoftTạo và kiểm tra quy trình phê duyệt

Tiếp tục khám phá

Bản tin miễn phí

Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày

Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.

Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.

Tự kiểm tra

Take the AI Workflow Automation quiz

Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.

Bắt đầu bài kiểm tra

Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp

Câu hỏi thường gặp

Việc thêm bước phê duyệt có đảm bảo quy trình làm việc đáng tin cậy không?

Không. Người đánh giá cần bằng chứng liên quan và ứng dụng vẫn cần quản lý trạng thái, quyền và kiểm tra thực thi chính xác.