Czym jest automatyzacja AI? Przewodnik i przypadki użycia

Automatyzacja AI przekształca sposób prowadzenia działalności w szerokiej gamie branż. Sztuczna inteligencja rozszerza tradycyjną automatyzację procesów biznesowych o możliwość szybkiej analizy ogromnych ilości danych i podejmowania autonomicznych decyzji związanych z realizacją przepływów pracy. AI daje firmom możliwość automatyzacji nawet najbardziej złożonych zadań, co przekłada się na poprawę wydajności pracy przy jednoczesnym zminimalizowaniu zaangażowania pracowników.

W tym artykule omówimy automatyzację AI, jej działanie, przykładowe zastosowania w różnych branżach, a także prognozy ekspertów dotyczące przyszłości automatyzacji z użyciem sztucznej inteligencji.

Czym jest automatyzacja AI?

Automatyzacja AI odnosi się do zastosowania nowoczesnych technologii wykorzystujących m.in. predykcyjną, generatywną i autonomiczną sztuczną inteligencję do projektowania i wykonywania złożonych, kompleksowych przepływów pracy, a także ciągłej samooptymalizacji w celu poprawy docelowych wskaźników KPI poprzez uczenie się na podstawie różnych danych wewnętrznych i zewnętrznych w czasie rzeczywistym. Nowoczesne platformy wykorzystujące sztuczną inteligencję, takie jak Creatio, usprawniają konfigurowanie i wdrażanie automatyzacji AI, oferując użytkownikom intuicyjne narzędzia oparte na wykorzystaniu technologii no-code i wprowadzaniu danych w języku naturalnym.

Przykłady zastosowań automatyzacji AI:

• chatboty i asystenci wirtualni
• spersonalizowane rekomendacje
• spersonalizowane wiadomości
• aktualizowanie danych w wielu systemach bez udziału człowieka
• prognozowanie popytu i zmian na rynku
• autonomiczna realizacja kompleksowych procesów biznesowych

Jak działa automatyzacja AI?

Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji łączy tradycyjne rozwiązania z zaawansowanymi możliwościami AI w celu autonomicznego, inteligentnego wykonywania zadań.

Oto kluczowe etapy automatyzacji AI:

1. Gromadzenie danych

Na samym początku narzędzia do automatyzacji AI gromadzą dane z różnych źródeł. Obejmują one dane ustrukturyzowane (takie jak wewnętrzne i zewnętrzne bazy danych), dane nieustrukturyzowane (takie jak zeskanowane dokumenty, obrazy lub filmy), interakcje użytkowników, posty z mediów społecznościowych, aktualne dane rynkowe itp.

To niezwykle ważny etap: sztuczna inteligencja potrzebuje rzetelnego i rozbudowanego zestawu danych, by podejmować trafne decyzje. To właśnie dlatego organizacje powinny dążyć do organicznej integracji narzędzi do automatyzacji AI z całym wykorzystywanym ekosystemem, by zapewnić płynny przepływ danych.

2. Analizowanie danych

Sztuczna inteligencja nieustannie gromadzi dane, analizuje je i interpretuje w celu rozpoznawania wzorców, podejmowania decyzji i przygotowywania prognoz na bazie rzetelnych informacji. AI potrafi analizować złożone zbiory danych i dostrzegać powiązania między nimi, które mogą pozostać niezauważone przez pracowników.

Przykładowo, wykorzystujący AI system wykrywania oszustw stosowany przez instytucje finansowe może szybko przeanalizować duże ilości transakcji w celu zidentyfikowania nietypowych działań, takich jak dziwne nawyki związane z wydatkami, poprawiając tym samym skuteczność detekcji.

3. Podejmowanie działań

Bazując na wnioskach wyciągniętych z przeanalizowanych danych, system automatyzacji AI podejmuje odpowiednie działania: wysyła powiadomienia, generuje raporty, uruchamia określone przepływy pracy, wysyła zautomatyzowane odpowiedzi, aktualizuje rekordy czy też dostosowuje ustawienia urządzeń w czasie rzeczywistym.

Systemy automatyzacji AI potrafią wyciągać wnioski z efektów swoich działań, dostosowując modele i usprawniając procesy w miarę upływu czasu. To właśnie ta zdolność do uczenia się i adaptacji odróżnia automatyzację z użyciem sztucznej inteligencji od tradycyjnych rozwiązań – AI nie tylko wykonuje instrukcje, ale także ewoluuje, by skuteczniej radzić sobie z coraz bardziej złożonymi zadaniami.

Różnice między automatyzacją AI a tradycyjnymi rozwiązaniami

Automatyzacja tradycyjna oraz ta wykorzystująca sztuczną inteligencję mają w zasadzie ten sam cel: usprawniać procesy, zwiększać wydajność i ograniczać nakład pracy ręcznej. Odróżnia je jednak zakres możliwości i zastosowań.

Po pierwsze, tradycyjna automatyzacja opiera się na powtarzalnych działaniach opartych na regułach. Projektanci systemów automatyzacji procesów muszą najpierw wprowadzić predefiniowane instrukcje. Tego rodzaju rozwiązania, w przeciwieństwie do sztucznej inteligencji, nie są w stanie wyciągać wniosków z danych ani samodzielnie się dostosowywać i ulepszać.

Przykładem tradycyjnej automatyzacji jest zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA – z ang. Robotic Process Automation), która wielokrotnie wykonuje powtarzalne czynności bez wprowadzania jakichkolwiek zmian. Można ją wykorzystać do automatyzacji wprowadzania danych, przesyłania plików lub innych zadań tego rodzaju.

Z drugiej strony, automatyzacja AI służy do obsługi złożonych zadań, które wymagają analizy danych i podejmowania decyzji. Dotyczy to m.in. personalizacji obsługi klienta, interakcji z klientami za pośrednictwem chatbotów czy optymalizacji przepływów pracy. Łączy tradycyjne narzędzia automatyzacji, takie jak RPA i BPA (z ang. Business Process Automation, automatyzacja procesów biznesowych), z zaawansowanymi możliwościami predykcyjnej, generatywnej i autonomicznej sztucznej inteligencji, by samodzielnie wykonywać zadania.

Warto również pamiętać, że tradycyjne formy automatyzacji są w stanie wykonywać wyłącznie te czynności, do których zostały zaprojektowane – według wcześniej zdefiniowanych instrukcji. Zmiana istniejących przepływów pracy i dodawanie nowych zadań wymaga udziału człowieka. A ponieważ tradycyjne formy automatyzacji ściśle opierają się na zaprogramowanych poleceniach, nie radzą sobie z ewentualnymi błędami i nie przystosowują się do nieoczekiwanych sytuacji. Z kolei automatyzacja AI uczy się na podstawie danych i z czasem ewoluuje, poprawiając wydajność i usprawniając przepływy pracy przy minimalnym udziale człowieka. Sztuczna inteligencja może na przykład przeanalizować proces wdrażania klienta, znaleźć w nim wąskie gardła i zaproponować zmiany, które przełożą się na poprawę wydajności. AI może również posłużyć do identyfikowania i rozwiązywania błędów, wykorzystując możliwości diagnostyczne i predykcyjne, aby pomóc pracownikom dostosować przepływy pracy i wyeliminować problemy z wydajnością.

Nie możemy też zapominać, że tradycyjna automatyzacja najlepiej sprawdza się przy prostych, powtarzalnych zadaniach, których poszczególne etapy zawsze wyglądają tak samo i które nie ulegają częstym zmianom, jak np. wysyłanie wiadomości e-mail z wynikami transakcji, planowanie spotkań, wysyłanie powiadomień o nowych zgłoszeniach do działu obsługi klienta itp. W związku z tym połączenie automatyzacji z możliwościami, jakie oferuje sztuczna inteligencja, pomaga firmom usprawnić wykonywanie złożonych zadań, np. prognozowanie wyników sprzedażowych w oparciu o aktualne dane rynkowe i optymalizowanie stanów magazynowych na tej podstawie, generowanie branżowych raportów zgodności dostosowanych do najnowszych wymogów czy personalizowanie obsługi klienta poprzez analizowanie zachowań i preferencji zakupowych na wielu platformach.

W poniższej tabeli pokrótce podsumowaliśmy wymienione różnice:

Korzyści z automatyzacji AI

Automatyzacja AI zapewnia firmom wiele korzyści, które wykraczają daleko poza to, co są w stanie zaoferować tradycyjne rozwiązania:

Większa wydajność i produktywność

Automatyzacja AI eliminuje czasochłonne, złożone procesy, usprawniając przepływy pracy poprzez inteligentne podejmowanie decyzji. Dzięki temu systemy mogą działać autonomicznie, analizując dane, dostosowując się do nowych informacji, generując dane wyjściowe i wykonując procesy bez ludzkiej interwencji.

Przykładowo, chatboty wykorzystujące AI mogą odpowiadać na typowe zapytania klientów, pozwalając pracownikom działu wsparcia skupić się na skomplikowanych sprawach wymagających zaangażowania personelu. Narzędzia GenAI mogą zautomatyzować zadania, takie jak generowanie unikalnych treści w wielu językach, tworzenie wizualizacji, opracowywanie dokumentów lub podsumowywanie rozmów, ograniczając nakład pracy ludzkiej i przyspieszając realizację projektów. Systemy predykcyjnej sztucznej inteligencji analizują dane rynkowe, dane historyczne dotyczące sprzedaży oraz nastroje klientów, by na tej podstawie prognozować przyszłą sprzedaż i pomagać interesariuszom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji, jednocześnie ograniczając czas pracy, który trzeba byłoby poświęcić na ręczną analizę danych. To wszystko sprawia, że AI przyczynia się do zwiększenia produktywności pracowników, pozwalając im skoncentrować się na zadaniach przynoszących większą wartość dodaną.

Poprawa zadowolenia klienta

Automatyzacja AI zwiększa zadowolenie klientów, zapewniając szybsze i bardziej spersonalizowane doświadczenia. Systemy oparte na sztucznej inteligencji są w stanie analizować dane klientów w celu generowania spersonalizowanych treści i materiałów marketingowych, przygotowywania indywidualnych rekomendacji, przewidywania potrzeb i zapewniania całodobowego wsparcia za pośrednictwem chatbotów lub wirtualnych asystentów.

Niższe koszty

Automatyzacja AI zmniejsza koszty prowadzenia działalności, poprawiając powtarzalność i rzetelność procesów biznesowych, identyfikując wąskie gardła i optymalizując wykorzystanie zasobów. Ponadto minimalizuje nakład pracy ludzkiej w przypadku powtarzalnych zadań, co przekłada się na niższe koszty zatrudnienia.

Usprawnienie procesu podejmowania decyzji

Automatyzacja AI na bieżąco analizuje ogromne zbiory danych i przekształca je w użyteczne informacje. Identyfikuje wzorce, przewiduje trendy i rekomenduje działania, pomagając organizacjom świadomie podejmować decyzje. Sztuczna inteligencja może na przykład prognozować popyt i dostosowywać stany magazynowe, ograniczając w ten sposób problemy z nadmiernym lub niedostatecznym zaopatrzeniem.

Krótszy czas wprowadzenia produktu na rynek

Automatyzacja AI przyspiesza wprowadzanie nowych produktów i usług. W tym celu analizuje ogromne zbiory danych, by identyfikować trendy rynkowe, potrzeby klientów i nadarzające się okazje. Dzięki temu firmy mogą przygotowywać oferty ściśle odpowiadające aktualnym potrzebom rynku, nie tracąc przy tym czasu na ręczne wyszukiwanie informacji.

Narzędzia do automatyzacji AI mogą również przyspieszyć proces opracowywania produktów i usług, przygotowując, testując i optymalizując projekty, by uzyskać możliwie jak najlepsze wyniki.

Większa zwinność

Automatyzacja AI nie tylko wychodzi naprzeciw bieżącym wyzwaniom, ale także przygotowuje firmy na przyszłość. Dzięki możliwości wyciągania wniosków z przeanalizowanych danych i adaptacji w czasie rzeczywistym AI pozwala firmom precyzyjnie reagować na zmieniające się wymagania, wahania na rynku i zawirowania gospodarcze. Automatyzacja AI jest też w stanie poradzić sobie ze zwiększonym nakładem pracy i dostosować skalę na potrzeby włączania nowych procesów, coraz bardziej złożonych zadań i rozrastających się zbiorów danych – i to w taki sposób, by nie zakłócało to codziennej pracy.

Zastosowania automatyzacji AI w różnych branżach

Automatyzacja AI zmienia sposób funkcjonowania różnych branż dzięki zdolności do autonomicznego wykonywania złożonych zadań, podejmowania inteligentnych decyzji i usprawniania procesów w czasie rzeczywistym.

Poniżej przedstawiliśmy przykłady wykorzystania automatyzacji AI w codziennych zadaniach wykonywanych w różnych branżach:

1. Produkcja

Automatyzacja AI w przemyśle produkcyjnym poprawia wydajność operacyjną, pomaga obniżyć koszty i usprawnia zarządzanie łańcuchem dostaw.

Sztuczna inteligencja jest w stanie analizować dane z maszyn w czasie rzeczywistym, by przewidywać konieczność konserwacji, co pozwala ograniczyć przestoje i koszty utrzymania. Może również optymalizować linie produkcyjne poprzez analizę danych dotyczących wydajności w celu identyfikacji wąskich gardeł i nieefektywności, a także dostosowywać przepływy pracy, by usprawniać procesy.

Automatyzacja AI może również ułatwić zarządzanie łańcuchem dostaw poprzez prognozowanie popytu, optymalizację zapasów i przewidywanie ewentualnych zakłóceń, wspomagając firmy produkcyjne w usprawnianiu procesów logistycznych i alokacji zasobów.

2. Finanse

Automatyzacja AI zapewnia instytucjom finansowym wsparcie w zakresie wykrywania oszustw, zapewnienia zgodności z przepisami obowiązującymi w branży i poprawy jakości obsługi klienta.

Systemy automatyzacji AI ułatwiają organizacjom finansowym wykrywanie oszustw poprzez bieżącą analizę danych transakcyjnych oraz identyfikację nietypowych wzorców zachowań i potencjalnie nieuczciwych działań. Sztuczna inteligencja może również posłużyć do automatyzacji zadań związanych z zapewnieniem zgodności z przepisami poprzez skanowanie ogromnych ilości danych regulacyjnych i przygotowywanie raportów. To wszystko sprawia, że banki, firmy private equity, spółdzielcze kasy oszczędnościowo-kredytowe oraz instytucje udzielające kredytów hipotecznych mogą z większą łatwością stosować się do wymogów branży.

Automatyzacja AI przyczynia się również do poprawy poziomu obsługi klienta, zapewniając wsparcie w trybie całodobowym. Jest w stanie samodzielnie obsłużyć typowe zapytania klientów i transakcje, skracając czas oczekiwania na wsparcie i poprawiając jakość obsługi.

3. Farmaceutyka

W branży farmaceutycznej automatyzacja AI usprawnia procesy opracowywania nowych leków, prowadzenia badań klinicznych i produkcji środków farmakologicznych.

Modele AI analizują ogromne zbiory danych, by skutecznie identyfikować najbardziej obiecujące wersje produktów leczniczych, znacznie usprawniając opracowywanie nowych leków poprzez skrócenie czasu potrzebnego na badania i obniżenie kosztów związanych z tradycyjnymi metodami prób i błędów.

Sztuczna inteligencja optymalizuje również przebieg badań klinicznych, automatyzując nabór pacjentów, monitorując pozyskiwane od nich dane i analizując ich wyniki. Systemy automatyzacji oparte na AI gwarantują szybszą i precyzyjniejszą realizację badań klinicznych.

Systemy automatyzacji AI mogą samodzielnie zajmować się zaopatrzeniem i dostawami surowców, podejmując decyzje na podstawie danych, by zapewnić optymalne stany magazynowe i terminowe dostawy surowców. To wszystko przekłada się na usprawnienie całego procesu produkcyjnego.

4. Handel detaliczny

Automatyzacja AI w handlu detalicznym zapewnia nową jakość zarządzania zapasami, obsługi klienta i optymalizacji działalności.

W przypadku gospodarki magazynowej automatyzacja AI pozwala przewidzieć popyt, zautomatyzować uzupełnianie zapasów i ograniczać przypadki nadmiernego lub niedostatecznego zaopatrzenia. Branża retail może wykorzystać AI do zarządzania zapasami w taki sposób, by dostosować się do popytu.

Personalizacja oparta na sztucznej inteligencji poprawia jakość obsługi dzięki automatycznemu rekomendowaniu produktów na podstawie analizy danych klienta, jego zachowań zakupowych, preferencji i potrzeb. Sztuczna inteligencja może wysyłać e-maile ze spersonalizowanymi ofertami lub wyświetlać polecane produkty bezpośrednio na stronie internetowej w sekcji „to też może Ci się spodobać”.

Z kolei chatboty AI i wirtualni asystenci mogą przyczynić się do poprawy poziomu zadowolenia klientów, oferując całodobowe wsparcie. Sztuczna inteligencja jest w stanie udzielić odpowiedzi na pytania dotyczące produktów, statusu zamówienia, kosztów dostawy itp. – bez konieczności angażowania konsultantów.

5. Transport

Automatyzacja AI w branży transportowej optymalizuje logistykę i usprawnia zarządzanie flotą.

Systemy automatyzacji AI mogą zoptymalizować obsługę floty, monitorując wydajność poszczególnych pojazdów i przewidując potrzeby związane z serwisowaniem. W ten sposób firmy transportowe mogą efektywniej wykorzystywać flotę i ograniczyć przestoje spowodowane nieoczekiwanymi usterkami.

Sztuczna inteligencja odgrywa również kluczową rolę w optymalizacji tras. Firmy logistyczne mogą wykorzystywać AI do analizowania danych o ruchu drogowym i warunkach pogodowych w czasie rzeczywistym w celu dostosowywania tras oraz optymalizacji dostaw i harmonogramów. AI jest w stanie szybko analizować ogromne zbiory danych i dostosowywać się do zmieniających się warunków. Dzięki temu przedsiębiorstwa transportowe mogą poprawić wydajność, skrócić czas realizacji dostaw i zmniejszyć zużycie paliwa.

6. Reklama i marketing

Automatyzacja AI umożliwia agencjom marketingowym i reklamowym opracowywanie spersonalizowanych, wielkoskalowych kampanii bazujących na uzyskanych danych.

Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję analizują ogromne ilości danych o klientach, aby zapewnić spersonalizowaną obsługę poprzez ukierunkowane wiadomości, rekomendacje produktów oraz zindywidualizowane treści. Zaawansowane algorytmy grupują odbiorców na podstawie nawyków zakupowych, preferencji i poziomów zaangażowania, umożliwiając marketerom przygotowywanie precyzyjnie ukierunkowanych kampanii i reklam dla różnych grup konsumentów.

Rozwiązania wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję potrafią nawet zautomatyzować cały proces projektowania i realizacji kampanii, tak by klienci otrzymywali odpowiednie wiadomości we właściwym czasie. AI jest również w stanie analizować wydajność kampanii w czasie rzeczywistym i dostosowywać ją pod kątem poprawy współczynników konwersji i ROI.

Przyszłość automatyzacji AI

Przekonajmy się, jak wygląda przyszłość automatyzacji AI według czołowych ekspertów z dziedziny badań technologicznych i konsultingu, a także jak te postępy wpłyną na strategie automatyzacji w najbliższych latach.

Automatyzacja autonomiczna

W niedalekiej przyszłości automatyzacja przybierze formę autonomicznej sztucznej inteligencji. AI będzie samodzielnie projektować, koordynować i automatyzować złożone procesy biznesowe. Specjaliści z firmy Gartner przewidują, że autonomiczna automatyzacja usprawni realizację zadań kognitywnych, a także będzie przetwarzać nieustrukturyzowane dane i niezależnie podejmować działania, co otworzy nowe możliwości w zakresie opracowywania rozwiązań przy użyciu AI, wspomagania ludzkiej pracy i autonomicznej działalności biznesowej.

Z raportu Forrester wynika, że w 2025 roku użytkownicy bez wykształcenia technicznego, nazywani również citizen developerami, zaczną z pomocą tzw. agentów AI opracowywać aplikacje do automatyzacji bazujące na gen-AI, pomimo braku doświadczenia w programowaniu. Forrester przewiduje, że będą oni odpowiedzialni za wprowadzenie na rynek około 30% nowych aplikacji skupiających się na zwiększaniu wydajności operacyjnej z wykorzystaniem automatyzacji AI. Gartner przewiduje, że do 2027 roku około 80% wszystkich platform do automatyzacji będzie oferować jakiś rodzaj usług opracowywania oprogramowania z wykorzystaniem AI, co jeszcze bardziej przyspieszy proces citizen developmentu i przełoży się na znaczne ograniczenie kosztów.

Co więcej, według specjalistów firmy Gartner, w niedalekiej przyszłości automatyzacja wspomagana przez sztuczną inteligencję będzie miała w pełni autonomiczny charakter, a agenci AI będą generować kompletne przepływy pracy na potrzeby automatyzacji. Zaangażowanie człowieka będzie polegało jedynie na weryfikacji przygotowanych rozwiązań oraz ich akceptacji lub żądaniu wprowadzenia zmian, a z czasem w miejsce dokładnego sprawdzania pojawią się okresowe audyty. Wszystko dzięki temu, że AI jest w stanie wyciągać wnioski z udzielonego feedbacku. Ostatecznie automatyzacja przepływu pracy stanie się całkowicie autonomiczna, a tylko kluczowe procesy wiążące się z koniecznością podejmowania decyzji finansowych na dużą skalę lub wpływające na wizerunek firmy będą wymagały ludzkiej interwencji.

W tej kwestii eksperci z Forrester są nieco mniej optymistyczni. Przewidują, że 25% wysiłków związanych z autonomiczną AI utknie w martwym punkcie z powodu wyzwań związanych z wdrożeniem wynikających ze złożoności technicznej i niejasnych celów biznesowych. Określenie optymalnego poziomu autonomii, który pozwoli zrównoważyć ryzyko i produktywność, a także uwzględnienie nadzoru ze strony człowieka, będzie miało kluczowe znaczenie dla osiągnięcia sukcesu.

Według analityków Forrester, aby sprostać tym wyzwaniom, organizacje będą musiały na nowo przyjrzeć się procesom, które zostały wcześniej zaprojektowane z myślą o pracownikach, zintegrować źródła istotnych danych, które często są od siebie odizolowane, i zastąpić technologie, które nie obsługują automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji. Ponadto eksperci firmy Forrester przewidują, że agenci AI sprawdzą się przede wszystkim jako wsparcie dla pracowników, usprawniając procesy operacyjne, a nie jako w pełni autonomiczna forma obsługi klienta. Interakcja z człowiekiem nadal będzie do pewnego stopnia nieodzownym elementem relacji z klientem, szczególnie w przypadku delikatnych kwestii wymagających empatii.

Kompleksowe platformy

Eksperci z firmy Gartner przewidują, że do 2029 r. 80% firm przejdzie na platformy organizujące procesy biznesowe i automatyzację z wykorzystaniem autonomicznych rozwiązań, zwane z angielskiego BOAT (Business Orchestration and Automation Technology).

Ten rodzaj oprogramowania umożliwia automatyzację i rozplanowanie kompleksowych procesów biznesowych przy jednoczesnej integracji wielu aplikacji dla przedsiębiorstw dzięki połączeniu różnych technologii, w tym AI, RPA, BPA, LCAP (z ang. Low-Code Application Development – opracowywanie aplikacji z wykorzystaniem technologii low-code) oraz IDP (z ang. Intelligent Document Processing – inteligentne przetwarzanie dokumentów).

Creatio AI – przyszłość automatyzacji AI już nadeszła

Creatio AI stanowi integralną część platformy Creatio, zaprojektowaną w celu zapewnienia organizacjom inteligentnej automatyzacji. Pełni rolę wirtualnego asystenta użytkownika końcowego, który wspomaga realizację zadania. Creatio AI stawia na zunifikowane podejście, łącząc predykcyjną, generatywną i autonomiczną sztuczną inteligencję, by zapewnić kompleksowe, nowoczesne rozwiązanie do automatyzacji procesów biznesowych.

Predykcyjna AI przedstawia rekomendacje oparte na analizie danych, które pomagają użytkownikom podejmować świadome decyzje dotyczące zadań i procesów. Przykładowo, może zasugerować najlepszy krok w przypadku danej okazji sprzedażowej, który zwiększy prawdopodobieństwo konwersji. Wspomniane rekomendacje przygotowywane są na podstawie analizy danych historycznych, informacji na temat klientów i wzorców zaangażowania. System oparty na sztucznej inteligencji jest w stanie dokładnie przewidzieć NBA, które powinien wykonać przedstawiciel handlowy, aby zwiększyć szanse na sfinalizowanie transakcji.

Generatywna AI służy z kolei do samodzielnego tworzenia oryginalnych treści, takich jak spersonalizowane wiadomości e-mail, teksty marketingowe, dalsza komunikacja z klientem, podsumowania spotkań i nie tylko. Dzięki dostępowi do danych klientów, trendów rynkowych itp., AI jest w stanie przygotować komunikaty i treści dostosowane do konkretnych segmentów odbiorców, co przekłada się na wzrost zaangażowania i zadowolenia. Wdrożenie generatywnej AI do codziennych działań pozwala pracownikom skupić się na strategicznej pracy o wyższej wartości, takiej jak budowanie i pielęgnowanie relacji z klientami.

Szczególną zaletą Creatio AI jest autonomiczna AI w formie inteligentnego agenta, który samodzielnie realizuje przepływy pracy i wykonuje zadania, np. planowanie spotkań, aktualizowanie dokumentacji, przekierowywanie spraw itp. Dzięki umiejętności inteligentnego analizowania danych autonomiczna AI może podejmować decyzje dotyczące przepływów pracy i dostosowywać lub optymalizować procesy w celu uzyskania maksymalnej wydajności – bez konieczności zaangażowania człowieka.

Creatio AI udostępnia również AI Skills – konkretny zestaw umiejętności pozwalających na inteligentną automatyzację. Obejmują one m.in. analizę danych, wykonywanie przepływów pracy, generowanie treści i nie tylko. Wspomniane umiejętności można z łatwością konfigurować, dostosowywać i rozszerzać na potrzeby szerokiej gamy zastosowań biznesowych. Do obsługi wszystkich funkcji wykorzystujących sztuczną inteligencję służy AI Command Center – centrum obsługi, które pozwala na monitorowanie, konfigurowanie i optymalizowanie przepływów pracy opartych na AI w celu zaspokojenia stale zmieniających się potrzeb biznesowych.

Creatio oferuje również możliwość projektowania z użyciem AI, ułatwiając użytkownikom opracowywanie procesów i przepływów pracy. Wystarczy opisać pożądany rezultat w języku naturalnym, a generatywna sztuczna inteligencja Creatio AI przygotuje sekwencję zadań, wyzwalaczy i reguł biznesowych.

Creatio stoi na czele automatyzacji AI, łącząc predykcyjną, generatywną i autonomiczną sztuczną inteligencję z kompleksową automatyzacją procesów biznesowych w celu usprawnienia działalności. Za sprawą tak zaawansowanych rozwiązań technologicznych Creatio pozwala organizacjom automatyzować nie tylko rutynowe zadania, ale także złożone przepływy pracy, które zazwyczaj wymagają zaangażowania człowieka. Automatyzacja AI wciąż ewoluuje, a innowacyjne i skuteczne podejście Creatio pozwala firmom pozostać w czołówce branży.

Odkryj płynną automatyzację i rozwój napędzany AI dzięki Creatio

Umów demo