什么是 AI 工作流自动化？ 

人工智能 (AI) 工作流是指使用人工智能驱动的技术和产品来自动执行任务并简化组织内活动的过程。在这些结构化序列中，AI 系统执行、协调或增强流程——无论是自主完成还是与人类员工协作。

这一概念适用范围广泛。简单的 AI 工作流可能涉及语言模型对传入的支持工单进行分类，而多智能体工作流则可以在内容生成过程中协调研究、起草和审核等环节。

人工智能驱动的应用程序、工具和 AI 模型的最新进展，为企业改善工作流处理方式创造了新机遇。随着组织拥抱数字化转型，由自动化平台和先进模板驱动的 AI 工作流，消除了手动任务带来的低效，并改善了合作伙伴、员工和客户的体验。

并且，使用 AI 智能体的自主智能系统日益增多，使组织能够构建端到端的复杂多智能体工作流。这些系统能够在极少干预的情况下处理多个相互关联的流程。IBM 商业价值研究院的最新研究发现，到 2027 年，82% 的跨行业运营主管预计，流程自动化和工作流重构将因 AI 智能体而变得更加有效。

将人工智能驱动的工作流作为数字化转型的基石，可能使企业从 AI 中实现真正的价值。根据麦肯锡的数据，AI 高绩效者往往倾向于利用 AI 实现变革性创新，包括重新设计工作流和加速扩展。简而言之，AI 工作流自动化，特别是通过智能体式自动化，预计将成为提升关键业务运营和提高各行业运营效率的关键部分。 

AI 智能体是自主的、基于规则的软件系统，与传统自动化不同，它们能够感知环境并采取行动以实现既定目标——通常涉及多个步骤和工具。与响应单一输入的静态模型不同，智能体式 AI 可以规划一系列行动，并调用外部 API 来执行特定目标。

在工作流自动化的背景下，AI 智能体充当复杂多步骤任务的主动执行者。例如，单个智能体可以通过执行数据搜索、综合研究结果并生成输出，来研究和起草一份简报文件。

在 AI 工作流自动化中，多智能体架构允许多个专门的智能体进行协作，每个智能体在编排主管智能体的协调下并发运行。

API，即应用程序编程接口，是一组让软件应用程序能够相互通信以交换数据、特性和功能的规则或协议。API 是 AI 工作流的关键组成部分，它们驱动着不同服务之间的互联互通。举例来说，我们在网上购物时，通过网站连接到银行账户完成支付的过程，就是一个正在使用的 API 连接的例子。

业务流程自动化 (BPA) 是一种使用软件来自动完成复杂及重复性业务流程的策略。它通常用于自动执行简单的任务，例如处理订单或管理客户账户。这些任务对于业务运营而言是不可或缺的，但与员工资源相比，自动化处理效率更高。BPA 可以轻松处理员工入职、薪酬管理和其他人工任务。

机器人流程自动化 (RPA) 是 BPA 的一个分支。RPA 使用智能自动化技术来执行重复性的办公任务。RPA 支持数据提取、表单填写、文件移动等。

生成式 AI 是一种创建原创内容（例如文本、图像、视频、音频或软件代码）以响应用户提示或请求的 AI 类型。ChatGPT  等生成式 AI 技术能够帮助企业优化工作流程，并产出高质量的成果。它可以根据用户的提示或要求，生成各种内容，包括文字、图像、视频、音频和软件代码。

在工作流自动化中，生成式 AI 支持摘要生成、内容生成和数据分析，为员工提供自然语言输出以供审核。例如，生成式 AI 可以自动化电子邮件跟进回复或选择代码生成流程。

智能自动化是任何 AI 驱动的工作流程的标志。它涉及使用自动化技术来简化和扩展整个组织的决策。例如，保险供应商可以使用智能自动化来计算付款、估算费率和满足合规需求。

机器学习 (ML) 是计算机科学的一个分支，它利用数据和算法让 AI 能够模仿人类的学习方式，逐步提高其准确性。机器学习的一个分支是深度学习，它使用多层神经网络来模拟人脑的复杂决策能力。

自然语言处理 (NLP) 是 AI 的一种，它利用机器学习使计算机能够理解人类语言并与人类交流。例如，金融服务组织可以使用 NLP 来解析冗长财务报表和其他数据集中的信息，从而就投资方向做出更明智的决策。

光学字符识别 (OCR)，也称为文本识别，使用自动数据提取将文本图像快速转换为机器可读格式。它可以帮助组织将旧信息（如书籍、演示文稿和其他印刷材料）数字化，以供给其现代知识管理系统。OCR 在文档处理中的作用使 IT 团队能够快速有效地将内部知识转化为易于处理的非结构化数据。

随着多系统智能体式 AI 成为用于复杂工作流自动化的前沿技术，编排层变得更为关键。这些工具充当 AI 智能体、API 和数据管道的指挥者，管理工作流序列以及路由流程，以决定哪些工具在何时以及在何种情况下运行。

AI 工作流可以消除员工将精力集中在耗时任务上的需要，这些任务更适合自动化。AI 将人类员工解放出来， 使其能够将更多时间用于客户或合作伙伴，并将更多工作转向以服务或关系为基础的岗位。例如，IBM 最近将其初级职位空缺数量增加了两倍，计划培训处于职业生涯早期的员工掌握更直观、更具人类特有的技能。

使用 AI 工作流程的组织可以避免员工将时间浪费在不必要的手动任务上。员工可以专注于能够带来额外收入的高价值项目和任务。AI 还能减少信息共享过程中的摩擦和低效，从而打造一个更加智能、决策更高效的组织。

团队成员可能会犯错，尤其是在执行复杂任务时。AI 可以更快、更准确地完成那些更适合自动化的工作。 

AI 可以通过无需人工干预的行动来消除瓶颈。它可以执行实时数据分析，影响多个业务部门。例如，营销人员可以使用 AI 工作流自动优化广告活动。 

AI 工作流还可以通过优先考虑表现最佳的细分市场或社交内容来优化资金分配。在许多 AI 生态系统中，仪表板的使用帮助利益相关者实时监控关键指标，从而能够快速应对突发事件。 

创建了 AI 驱动的自动化工作流的 组织，可能比那些依赖更多手动流程的组织更高效。组织可以利用 AI 创建高级聊天机器人和虚拟助手，简化客户支持，从而在客户遇到问题时更好地提供帮助。

对于某些客户而言，提供 直观工具的 AI 驱动工作流有助于在不与人工交谈的情况下获得答案，从而提高解决速度和客户满意度。例如，研发公司 Avid Solutions 通过使用智能体式 AI，将新客户的上线时间缩短了 25%。

基于 AI 的自动化软件可以轻松管理组织所依赖的许多流程。组织希望在其工作流中获得可扩展性和效率，从而改善用户体验。AI 工作流可以轻松地在整个组织中路由信息和流程，使高管和员工无论在哪里需要访问都能获得实时信息。传统的增长需要按比例增加人员，而 AI 工作流则允许组织以最小的额外投资来增加业务量。

有几种著名的工具和工作流自动化平台使用 AI 来创建高级和自动化的工作流。其中最受欢迎的包括：

这款产品利用 AI 驱动的互动式工作流程，帮助组织发现潜在客户并最终达成销售。它有多个用例，包括入站优化、销售互动和 CRM 改进。

由 OpenAI 创建，ChatGPT 是一个聊天机器人，被广泛认为是引发生成式 AI 革命的先驱。基础版本对所有用户免费，Open AI 还提供若干收费的高级版本。

Claude 是另一款 AI 聊天机器人，由 Anthropic AI 推出，它能够总结较长文档中的信息，帮助创建内容，翻译语言，以及帮助编写代码。Claude 最近推出了 Claude Cowork，允许用户将任务委托给智能体式 AI。

Gemini 也是一款可独立使用的 AI 助手。它还内置于 Gmail、Docs、Sheets 等 Google 工具中，为用户创造了更多工作流机会。

这套 IBM 技术帮助组织构建、调优和部署自定义 AI 应用程序。它们还帮助企业管理数据源并加速负责任的生成式 AI 工作流。watsonx 有多种使用场景，包括从业务数据中提取洞察、部署聊天机器人和语音智能体，或更高效地编写代码。

IBM watsonx Orchestrate 帮助组织创建个性化的 AI 智能体，以自动化和加速其工作，并提供编排复杂工作流的系统。它包括预构建智能体和工具的目录，以及智能体和工具构建器，用于设计可扩展和集成的生态系统。 

Microsoft Copilot 是一个生成式 AI 聊天机器人，回答用户的问题。Copilot 既可以作为独立应用程序使用，也集成在 Microsoft Teams、Outlook 和 PowerPoint 中。

Zapier 是一款工作流工具，使用 AI 驱动许多不同类型的工作流。它还连接各种各样的服务，使信息和内容能够在它们之间快速共享。该软件帮助非技术团队创建 AI 智能体以及触发-动作工作流。

 人工智能驱动的 工作流有一系列标准用例。一些最常见的包括：

组织可以使用 AI 工作流更好地管理客户流程，从新客户的上线到向他们发送有关购买的信息。他们还可以使用这些工作流更高效地处理入站服务请求。这可以解放客户服务代表，使其能够与客户一起处理更高层次的问题。

例如，一家知名银行最近引入了一个 AI 驱动的虚拟助理，用于在客户通话期间分析内容，并为联络中心智能体建议“下一个最佳问题”。结果是平均处理时间减少了 6%，同时培训需求也降低了。

客户关系管理 (CRM) 工具帮助组织关注其最重要的客户。AI 工作流越来越多地为这些工具提供支持，为组织从其数据库中获取更多洞察创造了真正的机会。

AI 可以合并同一客户的多个实例，从外部来源附加信息，并拉取购买数据，从而生成可操作的洞察。它还可以分析这些数据，帮助组织了解哪些客户可能有流失风险，哪些客户愿意接受增值销售。

人工智能驱动的自动化使组织能够收集和检查多种格式的数据集、对其进行整理和展示，以便人类进行分析。它可以消除不准确之处，并将数据处理成其他 AI 算法能够理解和分析的格式。

AI 工作流能够识别复杂且海量数据中的模式，发现人类难以识别出的洞察。这些工作流还可以识别潜在的数据错误，并将其上报给人类操作员或自动修复。它还可以从外部来源提取数据，并将其整齐地组织在组织的内部系统中，从而创建人类无法单独完成的强大数据处理能力。

组织可以使用 AI 工作流来自动化其定价策略。例如，Uber 和 Lyft 的价格会根据多种因素而变化，包括供需、特殊活动和天气问题。越来越多的企业（如航空公司和杂货店）正在利用特定的动态定价策略。

金融服务领域有多个 AI 用例。组织可以自动化发票开具和应付账款活动。他们还可以使用 AI 识别潜在的欺诈或财务管理不当案件，这些案件否则可能不会被发现。

IBM 商业价值研究院的一项研究发现，高管们期望生成式 AI 能够帮助他们提高预测异常、解释差异、生成场景和创建报告的能力。

AI 工作流可以处理大量知识管理活动。它们可以转录电话录音并总结会议记录，使参会者能够专注于会议，并知道会后可获取要点。它们可以简化信息在整个组织或个别方之间的共享方式。员工还可以使用 AI 助手和聊天机器人来查找和分析公司信息，近乎实时地获取信息。

AI 工作流可以帮助组织简化从库存和供应链优化到质量监控的众多运营流程。例如，AI 工作流可以根据需求和当前供应水平，预判某种产品是否即将缺货。然后，它可以联系供应商补货，而无需人工干预。

AI 工作流还可以支持预测性分析功能。机器学习算法可以分析历史数据和外部因素，并预测未来会发生什么。例如，零售商可以设置自动工作流，在预计天气温度升高时订购更多饮料。

AI 工作流可以帮助预测性维护团队监控设备性能数据，预测机器何时可能出现问题或故障。因此，组织可以优化维护计划，在对业务影响最小的时候对机器进行维护。

例如，IBM 帮助 Toyota 利用 AI 提高其预测性维护能力。结果，停机时间减少了 50%，故障减少了 80%。

AI 可以帮助组织改善寻找和雇用员工的方式。他们可以使用 AI 解决方案软件扫描简历以找到合适的候选人，并使用软件自动安排与候选人的介绍性通话。他们还可以使用 AI 工作流程帮雇用的员工入职和设置培训。

Corning 与 IBM 合作降低人力资源成本，同时改善其 45000 名员工的工作体验。Corning 知道，千禧一代在 Corning 的员工中所占比例不断增加，他们需要更多基于技术的自助服务工具。

随后，该公司引入了人力资源自助服务门户，预先填入每位员工的数据，使他们更容易获得所需的信息或服务。现在，这个基于云的平台每天有超过 10,000 人次的员工和管理人员访问，以获取他们所需的信息和培训。

销售团队可以使用 AI 工作流来识别和持续跟进潜在客户。它可以帮助销售代表根据潜在客户评分，识别哪些潜在客户最有可能购买。此外，像生成式 AI 这样的大语言模型 (LLM) 可以帮助销售专业人员向潜在客户提出更有力的理由，说明他们为何应购买公司的服务。

组织在将 AI 应用于关键工作流时，还必须克服几个挑战。最常见的包括：

员工可能会对公司在其流程中引入 AI 感到紧张，尤其是当 AI 取代了员工所从事的手动工作时。组织可以直接解决这些担忧，并说明 AI 如何旨在为其工作提供补充。他们还可以教育员工，说明从工作负荷中移除这些手动任务如何使他们能够腾出时间从事更有意义的工作。通过持续、透明的沟通和强有力的转型计划，领导者可以帮助员工将 AI 视为一股积极的力量。

与其他系统的引入一样，设置 AI 工作流需要一些初始工作。它要求组织分析其现有系统、当前流程，识别 AI 工作流可以改进流程的领域，并确定实施新工作流需要改变什么。这个过程需要耐心和战略思维。 但是，当 AI 工作流经过优化以产生价值时，这种最初时间投入所带来的收益远远超过成本。

虽然 AI 的许多用途可以帮助组织避免人为错误，但 AI 本身并非不会出错。AI 可能会犯错，这就是为什么组织需要检查 AI 生成的数据。这一 要求进一步证明了员工及其基于经验的知识作为 AI 工作流产出最终决定者的重要性。

虽然许多 AI 工作流可以在不改变员工工作方式的情况下运行，但有些会带来学习曲线。因此，主要利益相关者需要投资于培训员工使用 AI 的课程，或从其他方获得这些培训工具的许可。这种技能提升有多个好处，因为员工能够学到有价值的技能。他们还能产出更好、更高效的工作——并帮助员工为未来 AI 工作流成为标准做好准备。