AI 工作流程：完整指南

什么是 AI 工作流程？

AI 工作流程是一个智能的端到端系统，它使用人工智能来了解工作、做出决策并跨工具和团队执行任务，而无需人工干预。

与建立在严格步骤和静态规则基础上的传统工作流程不同，人工智能工作流程具有自适应性。他们解释自然语言、推理而不是上下文，并随着条件的变化动态协调行动。电子邮件、PDF、聊天、工单、电子表格、图像和 API 事件不再是 “边缘案例”；它们是 AI 工作流程设计用来处理的一流输入。

在实际层面上，AI 工作流程的行为就像 操作大脑位于您的业务流程之上。它以人类的方式读取传入的请求，根据学习的模式和组织逻辑确定接下来应该发生什么，然后跨系统执行工作。随着越来越多的工作流过，工作流程会得到改善——随着时间的推移，工作流程变得更快、更准确、更可靠。

这种转变——从静态自动化到 智能工作流程—这就是为什么人工智能工作流程现在对IT运营、人力资源、财务、合规、客户支持、创意团队和知识驱动型组织至关重要。

从自动化到智能：AI 工作流程如何思考和行动

现代 AI 工作流程通常围绕三个核心功能构建。

懂工作的人工智能

每个 AI 工作流程都始于理解。先进的语言模型和文档智能系统允许工作流程以自然形式解释人类输入。

AI 工作流程可以读取一封很长的电子邮件，提取姓名、日期、产品和紧急程度等关键实体，解释情绪，并确定基础请求。它可以像聊天消息或表单提交一样轻松地解析合同、发票、屏幕截图或多页PDF。

该接收层将非结构化信息转换为结构化信号，从而无需强迫用户进入严格的模板或预定义字段即可启动工作流程。

决定接下来应该发生什么的人工智能

理解意图后，工作流程将评估下一个最佳操作。该决策层融合了多种形式的情报：

• 从历史结果中学到的模式
• 组织政策和业务规则
• SLA 优先级和风险阈值
• 上下文，例如用户角色、部门和过去的互动

工作流程的原因不是简单地匹配关键字。例如，访问请求可能会在做出决定之前触发对培训完成情况、角色资格、安全风险和事先批准的检查。

这就是 AI 工作流程与传统自动化的根本不同之处：决策是上下文的、概率的、自适应的，而不是脆弱的，也不是纯粹的确定性的。

执行实际工作的人工智能

执行是使 AI 工作流程投入运作而不是咨询的原因。

AI 工作流程不止于建议。他们跨系统执行操作：起草回复、更新 CRM 或 ERP 记录、配置账户、创建工单、生成报告、汇总文档或触发下游工作流程。

高质量的执行层确保每项操作都被记录、可追溯和可审计，这是企业和合规性密集型环境的基本要求。

AI 工作流程的核心组件

尽管 AI 工作流程面向业务，但它们依赖于结构化的内部架构来确保可靠性和规模。

AI 输入层 — 将输入转化为信号

该层接收来自电子邮件、Slack、API、CRM、表单和文档的请求。它处理意图分类、实体提取、文档解析和渠道感知。如果没有强大的吸收层，AI 工作流程就无法扩展到简单的用例之外。

决策和协调层 — 协调情报

在这里，工作流程评估应该发生什么、何时以及如何发生。它应用规则、机器学习预测、优先级逻辑和情境感知。该层通常与更宽的层重叠 AI 编排 必须将多个系统、模型或工作流程协调在一起时的功能。

行动与集成层——让事情发生

该工作流程连接到操作系统（ITSM、HRIS、CRM、财务工具、内容平台），并以编程方式执行操作。在这里，强大的集成和错误处理至关重要。

监控和学习层——随着时间的推移而改进

人工智能工作流程不断生成反馈：人类在哪里干预，哪里发生故障，哪些步骤会减慢执行速度，哪些决策效果最好。这种遥测技术使工作流程得以发展而不是降级。

为工作流程提供支持的关键 AI 技术

几种 AI 技术通常会联手为这些工作流程提供动力。让我们分解一下幕后到底是什么：

1。机器学习 (ML)

‍这些算法从您的数据中学习，以预测结果、对信息进行分类或优化流程。机器学习模型是整个工作流程的决策者——弄清楚哪些客户可能会跳槽，要保留多少库存，随便你怎么说。

2。自然语言处理 (NLP)

‍这就是让工作流程真正理解人类语言的原因。它为文档分析提供支持，对电子邮件进行排序，运行聊天机器人，并处理任何处理非结构化文本的流程。现代自然语言处理远不止关键词匹配——它真正掌握了背景、情感和人们的真正意思。

3.生成式 AI

‍根据您的要求创建新内容（文本、图像、代码）。AI 世代发现工作流程改进、起草通信、总结冗长的文档并提供见解。麦肯锡的研究表明，生成式人工智能有可能 自动执行大约 10% 的任务 贯穿整个美国经济。太棒了。

4。计算机视觉

‍对于处理图像或视频的工作流程，可以考虑质量检查、文档扫描、视觉搜索、设备监控。计算机视觉可以捕捉缺陷，从图像中提取文本，并发现人类可能会错过或厌倦寻找的视觉问题。

5。机器人过程自动化 (RPA)

‍这些软件机器人像人类一样与应用程序进行交互。RPA本身不是人工智能，但它经常与人工智能组件配合使用——人工智能做出决定，RPA在翻盖手机很酷的那些古老的系统中执行这些决定。

6。业务流程自动化 (BPA)

‍处理复杂、重复的业务流程（例如处理订单或管理工资单）的软件。BPA 管理手动任务的效率远高于人类，通常会引入 AI 来做出更明智的决策。

7。智能自动化

‍这将自动化技术与人工智能相结合，以简化整个组织的决策。例如，保险公司使用它来计算付款、估算费率和处理合规问题，而无需有人手动审查每个案例。

AI 工作流程自动化：现实世界的应用程序

让我们来看看它在实践中的实际运作方式。看到真实的应用程序会让整个概念大放异彩：

财务运营

‍各公司正在自动开具发票、应付账款、欺诈检测和合规监控。人工智能工作流程会分析任何可疑的交易，处理付款并生成报告。IBM 发现，高管们期望生成式 AI 改善异常检测、方差解释和 40% 的情景规划。这些改进实际上影响了利润。

销售和潜在客户管理

‍人工智能工作流程可以发现有前景的前景，根据转化可能性对潜在客户进行评分，并帮助销售团队专注于重要的地方。他们精心策划个性化的宣传活动，跟踪参与度，并确定后续行动的时机。再也不用在黑暗中为何时办理登机手续而开枪了。

客户服务和支持

‍从建立新客户到解决他们的问题，人工智能工作流程负责处理整个客户体验。他们对收到的问题进行整理，提取账户详情，提出解决建议，将复杂问题发送给合适的专家，并自动跟进。随着等待时间降至不到一分钟，各公司的参与度提高了40％。这改变了客户满意度的游戏规则。不同行业的类似创意工作流程示例表明，人工智能不仅是如何改变客户服务，而且是如何改变整个业务运营。

客户关系管理 (CRM)

‍AI 工作流程通过合并重复记录、丰富来自外部来源的数据、发现购买模式和预测谁即将保释来增强 CRM 系统。他们发现向上销售机会，并在客户离开之前标记需要关注的客户。

运营和供应链

‍人工智能预测需求，优化库存，并自动触发再订单。工作流程监控供应链，发现瓶颈，并根据发生的情况即时调整运营。想象一下，当供应链中断时，它会变得多么有价值。产品开发团队使用类似的人工智能工作流程来加快创新周期，更好地满足市场需求。

招聘和人力资源

‍工作流程可以扫描简历，将候选人与工作进行匹配，安排面试并简化入职流程。各组织在同一团队中处理的候选人数量增加了10倍，同时实际上提高了招聘人才。这不是要更换招聘人员，而是让他们专注于招聘的人力方面。

知识管理

‍工作流程可以转录通话、总结会议和组织公司知识，因此实际上是可以找到的。员工使用人工智能助手快速定位和分析内部数据，这意味着扮演侦探的时间要少得多，而将更多的时间用于实际工作。

数据分析和管理

‍这些工作流程从任何地方收集数据，清理混乱局面，整理所有内容，并找到人类需要很长时间才能发现的见解（如果有的话）。他们发现复杂数据集中的模式，发现错误，并自动修复问题或将其标记以供他人检查。

预测性维护

‍机器学习算法分析设备的性能，以在故障发生之前进行预测。各组织正在优化维护计划，将停机时间减少多达50％，并防止80％的意外故障。这就是定期维护和紧急模式之间的区别。

流行的 AI 工作流程工具和平台

各公司有大量的实施人工智能工作流程的选择。以下是各组织实际使用的：

久世市

最适合： 情境驱动的端到端 AI 工作流程，将知识转化为执行

久世市 代表了一类新的 AI 工作流程工具——一种围绕上下文积累而不是任务触发构建的工具。

Kuse 不是从预定义的规则或应用程序到应用程序的自动化开始，而是从 真实的工作背景：上传的文档、用户反馈、产品规格、电子表格、研究、视觉效果和先前的产出。这些材料成为持久的知识层，人工智能可以推理该知识层以生成下游工作流程输出。

在真正的人工智能工作流程中，团队使用 Kuse 来：

• 采集非结构化输入（文档、PDF、图像、反馈、简报）
• 从多个来源提取意图、模式和见解
• 生成结构化的交付成果（PRD、计划、摘要、创意资产）
• 使用 Magic Pen 等工具进行视觉和文本迭代
• 向前推进背景信息，使每个步骤都建立在先前工作的基础上

当工作流程知识密集、富有创造力或跨职能时，Kuse 尤其有效，在这种情况下，由于缺乏上下文而导致传统自动化崩溃。

微软 Copilot

最适合： 微软 365 内部的人工智能辅助工作流程

微软 Copilot 将生成式人工智能直接嵌入到团队、Outlook、Word、Excel和PowerPoint中，这使其非常适合已经在微软生态系统中运营的组织。

在 AI 工作流程中，Copilot 通常用于：

• 汇总电子邮件、会议和文档
• 答复、报告和演示文稿草稿
• 在熟悉的工具中协助执行轻量级任务

Copilot 擅长就地协助，但它严重依赖现有的微软数据结构，不太适合协调异构系统的多步工作流程。

谷歌双子座

最适合： 以谷歌工作空间为中心的 AI 工作流程

谷歌双子座 与 Gmail、文档、表格、幻灯片和云端硬盘深度集成，可直接在知识工作中提供人工智能支持。

团队使用双子座来：

• 解释长长的电子邮件话题和文档
• 生成草稿、摘要和结构化内容
• 在工作空间环境中支持轻量级自动化

尽管跨外部系统的协调通常需要额外的工具，但当工作流程以文档为先且协作密集时，Gemini 是最强的。

扎皮尔

最适合： 应用程序到应用程序 AI 工作流程自动化

扎皮尔 仍然是最广泛采用的自动化平台之一，现在增加了人工智能驱动的工作流程生成和逻辑。

实际上，Zapier 用于：

• 无需自定义代码即可连接数千个 SaaS 工具
• 根据事件（新线索、表单提交、文件上传）触发工作流程
• 使用 AI 动态解释输入和路由操作

Zapier擅长执行和集成，使其成为更广泛的人工智能工作流程中的强大行动层——但它通常依赖外部系统来进行更深入的推理和上下文理解。

克劳德

最适合： 长上下文推理和大量文档的工作流程

克劳德 在涉及以下工作流程中尤其强大：

• 长文档和复杂的指令
• 细致的总结和综合
• 策略感知推理和更安全的输出处理

团队经常使用 Claude 作为 AI 工作流程中的决策支持或分析层，尤其是在研究、合规和知识管理环境中。

建立有效的 AI 工作流程：实施框架

成功的实施需要结构。以下是实际有效的方法：

1。流程选择和评估

并非所有事物都需要人工智能治疗。你必须具有战略意义。根据以下条件评估候选人：

• 音量和频率： 大批量流程证明投资是合理的。如果每隔几个月才发生一件事，那可能不是你的起点。
• 复杂性： 需要对多个因素进行判断的流程最受益于人工智能。简单的东西可能不需要它。
• 当前的痛点： 倾听人们在哪里抱怨手工劳动、错误或延迟。这些抱怨是黄金。
• 数据可用性： 人工智能需要来自过去示例的训练数据。没有数据意味着你在开始之前就被困住了。
• 业务影响： 重点关注影响收入、客户体验或合规性的流程。将真正重要的事情自动化。

2。流程映射和重新设计

详细记录您当前的流程。与实际工作的人交谈，而不仅仅是手册上说的话。然后为 AI 重新设计。

这是一个我经常看到的陷阱：人们只是完全照原样自动执行现有步骤。不要为之倾倒。质疑每个步骤是否真的能增加价值，减少不必要的移交，并建立可以自我改进的工作流程。

最好的 AI 工作流程看起来与它们所取代的手动流程完全不同。它们以并行方式而不是按顺序运行事物，并形成以前从未存在的反馈回路。

3.技术选择和集成

选择与您的团队实际可以处理的工具相匹配的工具。现实地看待自己的能力。决定是构建自定义解决方案、使用低代码平台还是购买专业工具。

精心设计您的集成模式——用于实时需求的 API、用于隔夜任务的批处理、用于事件驱动工作流程的 Webhook。当你协调复杂系统中的多个 AI 模型时，正确的编排变得至关重要。没有它，事情很快就会变得混乱。

4。数据准备和模型训练

您的工作流程将取决于您的数据。一句话。从过去的跑步中收集训练数据，对其进行彻底清理，标准化格式，并为监督学习创建带标签的数据集。

训练您的模型，并对照他们未见过的数据对其进行严格测试。不要只衡量准确性，还要测试他们如何处理您的工作流程实际会遇到的奇怪边缘情况。准确率为 95% 但在剩余的 5% 上完全失败的模型尚未为黄金时段做好准备。

5。测试和治理

测试单个部分（单元测试），测试它们如何协同工作（集成测试），并与实际用户一起测试（验收测试）。在负载下运行性能测试。检查工作流程中是否存在偏见——这在法律和道德上都很重要。

设立涵盖以下内容的治理：

• 对相应决策的可解释性进行建模
• 对不同群体的偏见监测
• 访问控制和审计跟踪
• 敏感数据的安全标准

ISO/IEC 42001 为 AI 管理系统提供国际标准。如果你真的想把这件事做好，值得一试。

6。部署和持续改进

分阶段推出。从飞行员处理较低数量或不太关键的案例开始。监控所有内容——绩效指标、质量指标、业务影响、模型行为。

最好的工作流程不断改进。这意味着分析性能，定期重新训练模型，收集用户反馈，并逐步扩大范围。你不能随便设置它就忘记了。

AI 工作流程的类型

根据您的需求，AI 工作流程有不同的种类：

文件处理工作流程： 它们处理合同、发票、电子邮件、表单——提取信息、对内容进行分类并适当地传送信息。人工智能管理摄入和提取，同时举报异常病例以供人为审查。

预测工作流程： 使用历史数据和机器学习来预测即将发生的事情，并在问题出现之前采取行动。想想预测缺货的库存管理、故障前的维护计划、在高峰期之前调整资源的需求预测。

决策工作流程： 评估多个因素，以做出一致的、以数据为依据的大规模选择。信用审批、欺诈检测、内容审核——人类根本无法持续审查每个案例。

创意工作流程管理系统： 通过文件管理、版本控制和内容建议或质量检查等人工智能辅助来支持内容制作和设计。这些使创意团队井井有条，而人工智能则处理繁琐的事情。

对话工作流程： 通过自然语言进行交互的聊天机器人和虚拟助手。他们了解意图（而不仅仅是关键字）、收集信息并通过对话完成任务，而不是强迫你浏览严格的菜单。

AI 管道工作流程： 生产就绪系统管理从数据摄取到部署和监控的端到端机器学习操作。在大规模运行 AI 时必不可少。

AI 工作流程的好处

以下是公司实际投资的原因：

运营效率： 一旦运转起来，人工智能工作流程即可处理更多的工作量，而无需按比例增加资源。每天处理 100 个文档的工作流程通常可以处理 1,000 个文档，而额外成本极低。

提高生产力： 知识工作者逃避重复的任务，专注于需要创造力和判断力的战略工作。IBM 称之为 “生产力悖论” ——人工智能可以提高工作质量，而不仅仅是取代员工。人们从事有价值的工作，而不是数据输入。

更快的决策： 人工智能无需等待人类即可立即采取行动，从而消除瓶颈。实时分析可以即时做出影响多个业务领域的决策。速度很重要。

成本降低： 减少手动任务和减少错误直接有助于提高利润。您可以节省劳动力，同时将人才转移到更高价值的活动中。投资回报率非常简单。

提高了精度： AI 将一致的逻辑应用于每个实例。在复杂或重复的任务中再也不会出现累人的错误或疏忽了。大规模一致性。

更好的客户体验： 自动回复、个性化互动和更快的解决方案可提高满意度。人工智能聊天机器人可以立即帮助客户，而不是永久持有。

可扩展性： 随着您的扩展，人工智能工作流程可以轻松应对不断增长的复杂性和工作量。你可以在不按比例雇用更多员工的情况下实现增长。这就是小团队与巨头竞争的方式。

常见挑战和解决方案

说实话——这并不总是那么顺利。以下是你可能会遇到的问题以及如何解决这些问题：

数据质量问题： 根据垃圾数据训练的 AI 模型会生成垃圾输出。简单。解决方案：在入境时实施验证，建立质量指标，并将数据清理作为专门的工作流程阶段。不要假设你的数据没问题。可能不是。

模型漂移： 随着模式的转移，AI 模型逐渐失去准确性。去年的模型今年可能会失败。解决方案：持续监控性能，跟踪一段时间内的准确性，并使用新数据安排定期再培训。如果可能的话，自动执行此操作。

集成复杂性： 企业系统不是为了完美协作而构建的。每次集成都会产生潜在的故障点。解决方案：选择标准集成模式而不是点对点连接。使用消息队列进行异步通信，并构建集成层，保护工作流程逻辑免受系统异常的影响。

变更阻力： 工作发生变化的人并不总是会接受它。惊喜，惊喜。解决方案：让受影响的员工参与设计，专注于消除繁琐的工作（而不是更换人员），尽早提供培训，并创建人们实际使用的反馈渠道。

不切实际的期望： 利益相关者有时期望完美或完全自动化。两者都不现实。解决方案：预先对能力和限制设定明确的期望。共同定义成功指标，表明通过人工审查实现 80% 的自动化通常胜过追逐不可能的 100% 自动化。

高级 AI 工作流程功能

一旦你掌握了基础知识，以下是可能的：

AI 工作流程生成器： 新工具允许非技术用户通过对话建立工作流程。这加快了采用速度，因为领域专家无需等待 IT 即可创建解决方案。

多模型工作流程： 它们不是一个 AI 模型，而是结合了多个专业模型。一个分类，另一个提取，第三个验证。每个人都会针对其任务进行优化，而编排则可以将其智能地联系在一起。

自我优化工作流程： 这些系统会尝试不同的路径，衡量结果，并自动进行调整以优化对您至关重要的任何指标。使用强化学习。听起来很花哨，但确实奏效了。

人机协作： 在工作流程中，人工智能处理日常工作，同时为人类举报不确定案例。魔法？人类反馈变成了改进 AI 的训练数据。这是一个美好的周期。团队通常需要专门的人工智能任务管理工具来有效协调这一点。

衡量成功

追踪多个维度。不要只关注一个指标：

效率指标： 完成时间、每个实例的人工时数、处理成本、吞吐量。基础知识。

质量指标： 决策准确性、错误率、客户满意度、合规违规行为。你真的在进步吗？

业务影响： 收入受到影响，节省了成本，减少了流失，缩短了价值实现时间。这会影响重要的事情吗？

技术指标： 模型置信度、API 响应时间、正常运行时间、数据质量分数。这项技术真的有效吗？

要点：在实施之前建立基准，这样您就可以衡量实际的改进。“感觉更快” 不算在内。“处理时间从 4 小时缩短到 12 分钟” 确实如此。

专注于推动决策的指标，而不是跟踪数十个没有人采取行动的指标。

入门

准备好潜水了吗？这是你的路线图：

1。评估准备情况

‍诚实地评估您的数据质量、技术能力、流程文档、利益相关者支持和预算。间隙并不能阻止启动，但它们为现实范围提供了依据。

2。选择飞行员

‍选择一个有价值、易于管理的流程，指标清晰，利益相关者愿意。不要从最艰难的过程开始。从你能获胜的地方开始。

3.建造或购买

‍决定是构建自定义、使用低代码平台还是购买专门的解决方案。大多数公司在混合模式下表现最好，即在建立自定义差异化因素的同时购买大宗商品的能力。

4。建立治理

‍在构建任何东西之前，定义决策权、风险管理和成功标准。问题出现后增加治理比设计要痛苦得多。

5。从小处着手，快速学习

‍与在可能失败的综合系统上花费数月的时间相比，快速启动有限的工作流程并进行迭代要好。快速学习，快速失败，快速改进。

6。规模规划

‍即使从小规模开始，也要构建可处理 100 倍初始容量的工作流程。没有什么比试点成功然后必须重建所有东西以扩大规模更糟糕的了。

结论

人工智能工作流程代表了工作方式的根本转变。它们不是科幻小说演示——它们是已经为各行各业带来实际价值的实用工具。成功需要对技术、流程设计、变更管理和治理给予同等关注。跳过一个，事情就会解开。

机会是巨大的。与纯粹的人工流程相比，人工智能工作流程可以消除令人心碎的繁琐工作，做出更快、更一致的决策，并不断自我改进。它们使人们能够腾出时间去需要人类独特能力的工作——创造力、同理心、战略思维和判断力。

但是责任伴随着这种力量。做出重要决策的人工智能工作流程需要强大的治理、安全和监督。你必须深思熟虑地解决偏见、可解释性、隐私和问责制问题。我们介绍的框架为负责任的实施提供了结构。

我的建议？从一个工作流程开始。从中吸取教训。从那里构建。竞争优势属于系统开发人工智能工作流程能力的组织，而不是那些等待完美工具或条件的组织。

问题不在于人工智能工作流程是否会改变你的行业。他们已经是了。问题在于你是要领导这种转型还是争先恐后地迎头赶上。

常见问题解答

1。什么是 AI 工作流程？‍

AI 工作流程是一个智能系统，它使用人工智能了解输入、做出决策并跨工具和团队执行任务。

2。AI 工作流程与自动化有何不同？‍

自动化遵循预定义的规则。AI 工作流程解释上下文、动态推理并通过学习进行改进。

3.AI 管道在工作流程中的作用是什么？‍

AI 管道 处理基础数据提取、处理和模型生命周期，为智能工作流程提供支持。

4。人工智能工作流程会取代人类判断吗？‍

没有。他们增强了这一能力——处理日常决策，同时将复杂或高风险的案件上报给人类。

5。人工智能工作流程适合受监管的行业吗？‍

是的，如果设计时有审核日志、批准和监控。在许多情况下，它们通过减少人工错误来提高合规性。

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