Ha vállalkozásunk mindennapjait nagyrészt ismétlődő, manuális feladatok foglalják el, érdemes elgondolkodnunk azon, hogy egy részüket szoftverek végezzék el helyettünk, miközben a valódi döntéshozatalra koncentrálhatunk. Cikksorozatunkat a tizenkettedik résszel folytatjuk. Ezúttal azt mutatjuk be, hogyan lehet no-code és low-code eszközökkel, valamint a mesterséges intelligencia bevonásával valódi munkafolyamat-automatizálást kialakítani anélkül, hogy egyetlen sor kódot kellene írnunk: a Zapier és a Make platformoktól kezdve az AI-kapcsolatokon át a megtérülés méréséig.
Miért érdemes no-code automatizálással kezdeni?
Az üzleti automatizálás lényege, hogy két vagy több szoftvert összekötünk egymással, és megadjuk, milyen esemény hatására milyen műveletet végezzen el a rendszer automatikusan. Ehhez nem kell programozni. A no-code platformok vizuális felületen, drag and drop logikával teszik lehetővé a folyamatok összerakását, így ha például egy webűrlap beérkezésekor azt szeretnénk, hogy az adatok automatikusan bekerüljenek a CRM-rendszerünkbe és egy értesítő e-mail is elinduljon, ezt egyetlen összekötött automatizációs lánccal megoldhatjuk. A mesterséges intelligenciát ott érdemes bekapcsolni a folyamatba, ahol döntés vagy tartalom előállítása szükséges: egy beérkező üzenet kategorizálásához vagy egy szöveg összefoglalásához például kifejezetten jól használható.
Zapier vagy Make: melyik platformot válasszuk?
A két legnépszerűbb no-code automatizációs platform más-más logikával közelíti meg a munkafolyamatokat. A Zapier lineáris, eseményvezérelt modellt alkalmaz. A Make ezzel szemben vizuális canvas alapú szerkesztőt kínál, amelyen elágazásokat, párhuzamos ágakat és visszacsatolási hurkokat is berajzolhatunk, viszont a Zapier több mint 7000 integrációjával szemben a Make jelenleg körülbelül 2400 alkalmazást támogat, és a kezdeti beállítás is több időt igényelhet. Egyszerűbb feladatokhoz a Zapier az átláthatóbb választás.
Hogyan szabadítsunk fel heti több órát mindössze 20 perces beállítással?
Az AI-alapú automatizálás a tudásmunkások idejének 20-30%-át szabadíthatja fel az ismétlődő feladatoktól. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a beérkező érdeklődőket egy összekötött lánc kezeli: a webűrlap adatai AI-modellhez kerülnek, amely kategorizálja és összefoglalja az üzenetet, majd az eredmény automatikusan beíródik a CRM-be, szükség esetén feladatot is létrehozva. Húsz perces beállítás. Az időmegtakarítás viszont heti szinten mérhető, mivel a manuális adatmásolás és az üzenetek kézi rögzítése teljesen megszűnik.
ChatGPT webes felület vagy API: melyik védi jobban az adatainkat?
A ChatGPT webes felülete kényelmes a mindennapi munkához, de az adatbiztonság szempontjából érdemes az API-kapcsolat lehetőségét is megvizsgálni. Az OpenAI nyilvánosan közzétett adatvédelmi irányelvei szerint az API-n keresztül küldött adatokat alapértelmezés szerint nem használják fel a modellek betanításához, a webes felületen viszont ezt a beállítást kézzel kell letiltani. Szintén lényeges különbség: az automatizált munkafolyamatokban az API-kapcsolat azt is lehetővé teszi, hogy a Zapier vagy a Make közvetlen API hívásokat indítson, amelyek strukturált választ adnak vissza, és emberi beavatkozás nélkül folytatják a folyamat következő lépését.
Hogyan határozzuk meg az automatizálás korlátait?
Nem minden folyamat automatizálása éri meg az erőfeszítést. Célszerű egyetlen, jól körülhatárolt feladattal kezdeni, majd mérni, hogy a megspórolt munkaidő valóban meghaladja-e a beállítás és az esetleges karbantartás ráfordítását. Ha egy automatizálás technikai összetettsége folyamatosan növekszik, az addig nyert hatékonyság eltűnhet a hibaelhárítás mögött. A megtérülés mérésére egyszerű módszer, ha összevetjük a heti manuális ráfordítást azzal az idővel, amennyit az automatizálás kialakítása igényelt, és ehhez hozzáadjuk a várható havi karbantartási terhet, hogy valós képet kapjunk a tényleges nyereségről.
Az üzleti automatizálás nem egyszeri projekt. Célszerű kis lépésekben haladni: először egy-két jól ismert, ismétlődő folyamatot automatizálni, mérni az eredményt, majd fokozatosan bővíteni a rendszert, szem előtt tartva, hogy a technológia a tényleges munkát segítse, ne helyettesítse az átgondolt döntéshozatalt. A generatív mesterséges intelligencia működéséről részletes magyarázatot talál tudásbázisunkban. A folytatást cikksorozatunk következő részében találja.