Автоматизация и ИИ-автоматизация: в чем разница?

С ростом бизнеса увеличивается количество заказов, заявок, логистических маршрутов, различной документации, источников обратной связи и других аспектов бизнеса. Чем дальше, тем сложнее держать все эти процессы под собственным контролем, не говоря уже о том, что они начинают отнимать все больше времени. И тогда в жизненном цикле растущего бизнеса возникает потребность в автоматизации. 

Обычная автоматизация выполняет действия по заранее заданным правилам и не отходит от них. То есть клиент заполняет форму и автоматически получает стандартную обратную связь. В свою очередь, автоматизация с помощью ИИ может анализировать информацию и в зависимости от нее определять дальнейшие действия – проанализировать потребности клиента, категории, которые его интересуют, и уже затем на основе полученных данных сформировать обратную связь. 

Первоочередные процессы, которые требуют автоматизации

Автоматизация бизнес-процессов не означает, что нужно сразу автоматизировать все с помощью ИИ. В первую очередь нужно обратить внимание на регулярно повторяющуюся часть работы – обращения клиентов, формирование отчетности, обработку однотипной информации. 

С ростом бизнеса такие процессы подлежат первоочередной автоматизации, поскольку при масштабировании естественным образом возрастает влияние так называемого “человеческого фактора”, а рутина начинает занимать львиную долю рабочего дня. Далее рассмотрим несколько практических сценариев автоматизации работы с помощью ИИ. 

Распространенные сценарии внедрения автоматизации

Для примера выделим четыре распространенных сценария, хотя этот список, очевидно, не стоит считать исчерпывающим: 

  • Автоматизация CRM и продаж – автоматическая обработка заявки клиента с последующим сбором и анализом информации, классификацией лида и формированием персонализированного предложения, которое передается менеджеру. Удобный способ управлять воронками без необходимости выполнять все операции вручную; 

  • Коммуникация с клиентами через LLM (Large Language Model) – база ИИ-ботов, которые отвечают на запросы клиентов, согласовывают информацию и собирают данные, на основе которых формируют резюме обращения и персонализированные предложения. Больше не нужно отвечать каждому клиенту вручную; 

  • Объединение RPA (Robotic Process Automation) с ИИ – то есть, пока RPA занимается своей привычной рутиной по сбору данных, формированию счетов или отчетности, ИИ анализирует эту информацию, выделяя необходимые данные и выполняя, например, их каталогизацию, где в противном случае потребовалось бы ручное вмешательство. Таким образом, это еще один способ минимизировать влияние человеческого фактора и количество рутинных операций;

  • Мониторинг и бизнес-аналитика – автоматический сбор информации о рынке, конкурентах, предлагаемых ими ценах и прогнозирование спроса. То есть вместо ручного анализа – ИИ-автоматизация и экономия рабочего времени. 

Зафиксируем преимущества автоматизации бизнеса

Среди очевидных преимуществ, которые дает ИИ для бизнеса в автоматизации процессов, – прежде всего экономия времени, уменьшение количества ручных операций и банальных механических ошибок из-за человеческого фактора. К этому также стоит добавить скорость обработки запросов клиентов и, как результат, увеличение пропускной способности и сокращение операционных расходов. И это подводит нас к следующему важному блоку. 

 Непосредственное внедрение ИИ-автоматизации

Внедрение происходит в несколько важных этапов: 

  • Анализ бизнес-процессов – формирует понимание того, какие операции выполняют сотрудники и сколько времени они занимают. Какие системы задействованы в работе, с какими ошибками сталкиваются и сколько времени тратится на лишнюю ручную работу; 

  • Определение процессов автоматизации – как уже было сказано ранее, не нужно автоматизировать все сразу. Для начала стоит сосредоточиться на процессах, автоматизация которых принесет наибольшую пользу (обработка заявок, форм, типовых запросов и т. д.); 

  • Проектирование – создание представления о том, как будет работать будущая система и что для этого необходимо внедрить. Например, бизнес достаточно компактный, и ему достаточно привычной интеграции с RPA, но поток клиентских запросов настолько велик, что для их обработки требуется использование LLM; 

  • Дальнейшая разработка и интеграция – логичный шаг после проектирования. Разработанное решение подключают к тем бизнес-процессам, где оно необходимо;

  • Тестирование – проверка корректности работы такого решения (Как проходит передача данных? Как ИИ реагирует на разные ситуации?). Этап “отлова” ошибок и доработок перед полноценным запуском; 

  • Запуск и сбор данных – смогла ли автоматизация добиться желаемого эффекта. Например, уменьшилось ли количество ошибок и удалось ли сэкономить время на типичных механических действиях;

  • Дальнейшая поддержка – если решение показало хорошие результаты, его можно масштабировать и применять в других бизнес-процессах. 

Вывод

Подводя итог всему вышесказанному, вашему бизнесу может потребоваться автоматизация, если вы заметили следующее: сотрудники застряли в круговороте однотипных задач, заявки требуют много времени на обработку, многие процессы требуют ручного вмешательства, приходится нанимать больше людей из-за увеличения количества рутины. 

И важное замечание – автоматизация с помощью ИИ не призвана заменить людей, а убрать из рабочего процесса рутинные машинные задачи, позволяя сосредоточиться на более важных и комплексных задачах, где без человека точно не обойтись. Если бизнес накопил много монотонных задач, geniustudio поможет проанализировать и разработать систему автоматизации на базе RPA/ИИ!