اتوماسیون گردش کار هوش مصنوعی: چه موقع از نمایندگان استفاده کنید

در حال حاضر هیچ کمبودی از عوامل هوش مصنوعی بیش از حد وجود ندارد. هر ابزار نوید اتوماسیون هوشمند را می دهد. هر عنوان به سیستم های کاملاً مستقل اشاره دارد. اما از آنجا که تیم ها این فرصت را وزن می کنند ، احتمالاً از شما سؤال می شود: “آیا می توانیم از یک عامل برای آن استفاده کنیم؟”

اما پشت این سوال بهتر است: “این است؟“

هر گردش کار از اتوماسیون هوش مصنوعی استفاده نمی کند. و هر نماینده بازده معنادار سرمایه گذاری را ارائه نمی دهد. بهترین تیم های فناوری اطلاعات می دانند که اتوماسیون مربوط به پیگیری روندها نیست – اما در مورد انتخاب ابزار مناسب برای کار ، درک چگونگی قرار گرفتن در پشته شما و دانستن خطرات کجاست.

بیایید در مورد چگونگی تماس با آژانس اتوماسیون IT Thinking صحبت کنیم: عمدی ، سیستماتیک و متمرکز بر ساخت چیزهایی که کار می کنند.

قیمت Over -the -fever

در سرعت اثبات ارزش هوش مصنوعی ، برخی از تیم های فناوری اطلاعات به طور پیش فرض خودکار هستند – قرار دادن عوامل در فرآیندهای دارای خاصیت نامشخص ، جابجایی قوانین یا مواردی از لبه که به قضاوت انسانی بسیار بستگی دارد. نتیجه؟

• نمایندگانی که بدون زمینه تصمیم می گیرند
• شکستن فرآیندهای کاری هنگام تغییر شرایط یا ورودی ها
• تیم ها در نحوه رفتار سیستم ها دید خود را از دست می دهند

اینها اشتباهات تحقق نیستند ، این اتفاق می افتد وقتی اتوماسیون جلوتر از معماری باشد. و هنگامی که این درست است ، استقرار یک عامل می تواند به جای کاهش آن ، خطری را دنبال کند.

اتوماسیون بیش از حد منطق شکننده ایجاد می کند ، خطر انطباق را ایجاد می کند ، اعتماد به نفس پلتفرم را تضعیف می کند و مشکلات بهره وری را معرفی می کند ، که منجر به هزینه های بیشتر عملیاتی می شود. شما نمایندگانی را نمی خواهید که فرایندهای کاری را که هنوز به میزان زیادی از قضاوت انسانی ، استثنائات پراکنده یا قوانین در حال توسعه متکی هستند ، مدیریت کنند.

چگونه می توان فهمید که آیا گردش کار برای عامل AI آماده است

بنابراین چگونه می دانید چه زمانی یک عامل معنا پیدا می کند؟ به طور کلی ، متقاضیان خوب برای اتوماسیون نمایندگان عبارتند از:

• بر اساس قوانین: منطق پاک کردن یک راه حل با نتایج قابل پیش بینی
• حجم زیاد: مقیاس کافی برای توجیه اتوماسیون روی سر
• کم خطر: خطاها ترمیم شده یا خوب هستند
• داده های پایدار: ساختار اصلی هر اسپرینت را تغییر نمی دهد

در نظر بگیرید: مسیریابی سرب ، تریاژ پرونده ، درخواست های دسترسی داخلی. اینها انواع وظایف تکراری و کاربردهای قابل دستیابی است که در آن عوامل هوشمند به طور قابل توجهی بار دستی را بدون قربانی کردن نظارت کاهش می دهند.

آزمون ابتدا سپس خودکار کنید.

اتوماسیون ، که آزمایش آن دشوار است ، اتوماسیون است که اعتماد به نفس آن دشوار است. قبل از اینکه به نمایندگان AI اعتماد کنید تا جریان های مهم کار را به صورت خودکار انجام دهند ، آزمایش دقیق با آزمایش DevOps Salesforce ضروری است. آزمایش DevOps ادغام با ارائه دهندگان مختلف آزمون را حفظ می کند و به شما انعطاف پذیری می دهد تا با استفاده از ابزارهای مورد نظر خود ، جریان های کاری را تأیید کنید. وی همچنین با مرکز تست AgentForce ادغام می کند تا اطمینان حاصل شود که نمایندگان با اطمینان در اسکریپت ها رفتار می کنند.

بنابراین ، مرکز DevOps تغییرات ردیابی ، کنترل نسخه ها ، تست خودکار و اجرای خودکار در تجربه را در سیستم عامل به ارمغان می آورد تا تیم ها بتوانند اعتماد به نفس را به جای هرج و مرج تکرار کنند.

و با “تغییر سمت چپ” – انجام آزمایش کامل در ابتدای فرآیند توسعه – می توانید قبل از تأثیرگذاری بر کاربران یا نیاز به پردازش گران ، مشکلات را شناسایی و حل کنید ، در نهایت باعث بهبود کارآیی و اعتماد به نفس در اجرای خود می شوید. هر جریان ، عامل یا ادغام خودکار باید با:

• محیط های شنی ایمن برای شبیه سازی سناریوهای واقعی
• ماسک و کاشت داده برای محافظت از PII در حین آزمایش
• آزمایش های مکرر که نتایج را در مقیاس تأیید می کنند

مقیاس ها و بارهای اوج را فراموش نکنید

فراتر از عملکرد ، مقیاس مهم است. عامل شما هنگام کار با 10،000 پرسش در هر ثانیه چقدر خوب عمل می کند؟

اطمینان حاصل کنید که نمایندگان شما می توانند با سنبله های ناگهانی فعالیت ، به ویژه در زمان فروش اوج یا انتشار محصول بزرگ ، برخورد کنند ، اثربخشی آنها را در شرایط شبیه سازی شده در دنیای واقعی آزمایش کرده اند. اجازه ندهید که ترافیک برتر تجربه مشتری شما را از بین ببرد – در مقابل آن قرار بگیرید.

برای این کار ، یک تست مقیاس Salesforce ساخته شد. آزمایش فقط مربوط به تأیید کار کد نیست – این در مورد اثبات مقیاس است. تست مقیاس جعبه های ماسه موجود را با یک کپی کامل بهبود می بخشد و به شما امکان می دهد بارهای اوج را در یک محیط تولید شبیه سازی کنید. با ترکیب آزمون مقیاس در فرآیند توسعه خود ، شما مستقیماً درگیر عملکرد و مقیاس پذیری در دنیای واقعی هستید.

هنوز هم اتوماسیون دارد – حتی وقتی عوامل درگیر هستند

حتی اتوماسیون باهوش تر می شود ، نقش آن کوچک نمی شود – تغییر می کند. تیم شما هنوز هم تعریف می کند:

• منطق و قوانین تجاری
• به چه عوامل داده می توانند دسترسی داشته باشند
• تهیه نسخه پشتیبان و استثنائات
• نظارت ، کنترل و ممیزی

بهترین تیم ها با نقشه برداری از روند شروع می شوند ، نه نوشتن مطالب. و هرچه عوامل از طریق ابزارهای کم کد و ارکستر API در دسترس تر می شوند ، این نقش یک معمار رفتار ، ایمنی و مقیاس است که بسیار مهم تر می شود.

این نه تنها از اتوماسیون پشتیبانی می کند بلکه آن را راهنمایی می کند

با آزمایش دقیق برنامه های AgentForce خود و عمل به ایده ای از کارآیی ، شما نه تنها کارآیی را بهبود می بخشید و اقامت خود را کاهش می دهید. شما پایه و اساس صرفه جویی در هزینه های قابل توجه ، سفارش پایین تر و افزایش ارزش زندگی مشتری را ایجاد می کنید.

این همان چیزی است که به شما امکان می دهد مقیاس مورد نظر خود را آزمایش کرده و ببینید: کاهش کار دستی ، بهینه سازی اتوماسیون ، پیشگیری از اقامت و آماده شدن برای راه اندازی موفقیت آمیز اجرای جدید.

عوامل قدرتمند هستند. اما مانند هر ابزاری ، ارزش از تازگی ناشی نمی شود – از تناسب آن ناشی می شود. قبل از شروع یکی از مراحل کار خود ، از شما بپرسید:

• آیا او این روند را تکرار کرده و به خوبی درک کرده است؟
• آیا خطرات روشن است و آیا در حال کاهش است؟
• آیا می توانیم در صورت لزوم آزمایش ، مشاهده و تصحیح کنیم؟

اگر بله ، اتوماسیون معنی دارد. اگر اینگونه نباشد ، حرکت بهتر این است که ابتدا عقب نشینی کنیم ، نقشه برداری را انجام دهیم و ابتدا به ناکارآمدی اصلی روی آوریم. عوامل هوش مصنوعی سیستم های خوبی ایجاد نمی کنند. سیستم های عالی از عوامل هوشمند استفاده می کنند. و از پلت فرم Salesforce شروع می شود: جایی که استراتژی را هدایت می کند ، نه فقط اجرای.