เคยพยายามที่จะทำให้กิจวัตรตอนเช้าของคุณเป็นไปโดยอัตโนมัติไหม—กาแฟ, เดินสุนัข, จัดการอีเมล—แล้วพบว่าสมองของคุณคือคอขวด? นั่นเป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของสิ่งที่บริษัทส่วนใหญ่ค้นพบเมื่อพยายามทำ "ระบบอัตโนมัติของขั้นตอนการทำงาน" เทคโนโลยีพร้อมแล้ว แต่กระบวนการต่างๆ? เหมือนสปริงที่พันกันยุ่งเหยิง พบกับ AI agents—เพื่อนร่วมงานดิจิทัลตัวน้อยที่ไม่หลับ ไม่บ่น และไม่ขอเก้าอี้ที่รองรับบั้นเอวได้ดีกว่าเดิม
วันนี้ เราจะไม่พูดถึงทฤษฎี แต่เราจะพูดถึงตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง—ขั้นตอนการทำงานที่เฉพาะเจาะจงและสามารถคัดลอกและวางได้ ซึ่งใช้ AI agents เพื่อทำให้สิ่งที่คุณทำเป็นประจำโดยอัตโนมัติ: ฝ่ายสนับสนุน, ฝ่ายขาย, ฝ่ายปฏิบัติการ, ฝ่ายเนื้อหา, ฝ่ายวิจัย ฉันได้ทดสอบและดึงมาจากกรณีการใช้งานปัจจุบันในหลากหลายอุตสาหกรรม และใช่ ฉันยังพบว่าตรงไหนที่ยังต้องการคนอยู่ (สปอยล์: ไม่ใช่ทุกที่)
โปรดทราบ: ฉันจะอ้างอิงถึงการดำเนินการที่เป็นประโยชน์จากคู่มือสำหรับองค์กรและการวิเคราะห์เครื่องมือ และจะชี้ไปยังตัวอย่างที่ลึกกว่าเมื่อมีประโยชน์ และหากคุณต้องการเอเจนต์ที่เป็นมิตรที่อยู่ในเบราว์เซอร์ของคุณและทำงานร่วมกับเอกสาร ลิงก์ และงานหลายขั้นตอนได้อย่างดี ควรสังเกตว่ามีบทนำเบื้องต้นที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับเครื่องมือและขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์จากบล็อกของ Sider.AI ที่เชื่อมโยงกับสถานการณ์เหล่านี้มากมาย AI agents คืออะไร ในทางปฏิบัติ?
คิดว่าพวกเขาเป็นเหมือนเด็กฝึกงานที่สามารถอ่าน เขียน คลิก และทำตามคำแนะนำในแอปต่างๆ ได้—แต่แทนที่จะเรียนรู้วิธีการทำงานของเครื่องชงกาแฟในสำนักงานของคุณ พวกเขาจะเรียนรู้เครื่องมือของคุณ พวกเขา:
- รับรู้: ดึงข้อมูลจากอีเมล, Slack, CRMs, แผนกช่วยเหลือ, หน้าเว็บ, ไฟล์ PDF
- ตัดสินใจ: ใช้กฎ นโยบาย หรือตรรกะทางธุรกิจ
- ดำเนินการ: ร่างคำตอบ, ส่งต่อตั๋ว, อัปเดตบันทึก, เริ่มต้นขั้นตอนการทำงาน, สรุป หรือแม้แต่เรียกดูและแยกข้อมูล
- วนซ้ำ: ตรวจสอบงานของตัวเอง, ส่งต่อให้คน, ลองอีกครั้ง
สัญญา: ลดงานที่ต้องสลับไปมาระหว่างหน้าจอ และเพิ่ม "โอ้โห สิ่งนี้ทำส่วนที่น่าเบื่อให้ฉันจริงๆ"
ด้านล่างนี้: 12 ขั้นตอนการทำงานในโลกแห่งความเป็นจริง, ส่วนประกอบทางเทคนิค, แนวทางการป้องกัน และวิธีนำร่องโดยไม่ทำลายความปรารถนาดีของทีมของคุณในไตรมาสหนึ่ง
- การคัดกรองฝ่ายสนับสนุนลูกค้า: จากสายน้ำที่ไหลแรงสู่กองที่เรียบร้อย
- ปัญหา: จำนวนตั๋วที่เพิ่มขึ้น, ปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ, การส่งต่อที่ช้า, ตัวเลข CSAT ที่น่าเศร้า
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- รับตั๋วจากอีเมล/แชท/แบบฟอร์ม
- จัดประเภทตามความตั้งใจ ผลิตภัณฑ์ ความรู้สึก และความเร่งด่วน
- ส่งต่ออัตโนมัติไปยังคิว; ร่างการตอบกลับแรกโดยอ้างอิงจากฐานความรู้
- ส่งต่อกรณีพิเศษหรือลูกค้าที่โกรธเคืองไปยังคน พร้อมสรุปหนึ่งย่อหน้า
- เหตุผลที่ได้ผล: ร่างได้เร็วกว่าที่คุณพิมพ์ "ขออภัยในความไม่สะดวก" และลดการส่งต่อ
- แนวทางการป้องกัน: กำหนดให้มีการตรวจสอบโดยคนสำหรับการคืนเงิน/การเปลี่ยนแปลง PII บันทึกทุกการตัดสินใจ
- หลักฐาน: องค์กรต่างๆ กำลังใช้เอเจนต์คัดกรองเพื่อจัดการกับจำนวนที่เพิ่มขึ้นและเร่งการตอบกลับครั้งแรก; ตัวอย่างของผู้เผยแพร่แสดงการคัดกรอง + ร่างส่วนบุคคลสำหรับเอเจนต์ Playbook ขององค์กรที่กว้างขึ้นให้รายละเอียดเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติที่คล้ายกันในอุตสาหกรรมต่างๆ
- ระบบนำร่องกล่องจดหมายฝ่ายขายอัตโนมัติ: คัดกรอง ตอบกลับ จัดตารางเวลา แปลง
- ปัญหา: อีเมลนำอยู่ที่เหมือนอาหารเหลือในตู้เย็น
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- เพิ่มข้อมูลบริษัทและผู้ติดต่อจาก CRM ของคุณและแหล่งข้อมูลสาธารณะ
- ร่างคำตอบที่ปรับให้เหมาะกับกลุ่มผู้ซื้อ จัดตารางเวลาผ่าน API ปฏิทิน
- บันทึกทุกอย่างใน CRM และกระตุ้นให้ตัวแทนขายสัมผัสกับลูกค้าเมื่อจำเป็น
- เหตุผลที่ได้ผล: ลดเวลาตอบสนองต่อผู้ติดต่อเป้าหมายเหลือไม่กี่นาที ผู้ซื้อหยุดเงียบหายเมื่อคุณหยุดทำให้พวกเขาต้องรอ
- แนวทางการป้องกัน: ล็อกภาษาที่ใช้กำหนดราคา บล็อกข้อผูกมัดแบบอิสระ เก็บร่องรอยการตรวจสอบ
- เคล็ดลับ: ให้เอเจนต์ส่งต่อทุกอย่างที่มีคำว่า "กฎหมาย" "สัญญา" หรือ "แบบสอบถามด้านความปลอดภัย"
- เครื่องมือสร้างเนื้อหาทางการตลาด: วิจัย → บรีฟ → ร่าง → เผยแพร่
- ปัญหา: ปฏิทินเนื้อหาที่ดูเหมือนปณิธานปีใหม่
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- ขูด SERPs และคู่แข่ง จัดกลุ่มหัวข้อ
- สร้างบรีฟด้วยคำหลักและโครงร่าง
- ร่างโพสต์ในบล็อก/ชุดข้อความโซเชียล สร้างรูปแบบต่างๆ สำหรับช่องทางต่างๆ
- สร้างรูปภาพอัตโนมัติหรือขออนุมัติจากคน
- กำหนดเวลาโพสต์และติดตามประสิทธิภาพ ป้อนข้อมูลการเรียนรู้กลับเข้าไปในบรีฟ
- เหตุผลที่ได้ผล: เปลี่ยนหน้าว่างเปล่าให้เป็นปฏิทินที่เต็มไปด้วยเนื้อหา
- แนวทางการป้องกัน: การอนุมัติจากบรรณาธิการและการตรวจสอบแบรนด์ ไม่มีข้อเท็จจริงที่สร้างขึ้น
- บริบท: การรวบรวมเครื่องมือสำหรับเอเจนต์เน้นที่ระบบอัตโนมัติของเบราว์เซอร์ + เอเจนต์หลายแอปสำหรับงานหลายขั้นตอนนี้
- การจัดซื้อและการรับผู้ขาย: จัดการกับมังกร PDF
- ปัญหา: การเริ่มต้นใช้งานผู้ขายคือการเจรจาต่อรอง 10% และโบราณคดีเอกสาร 90%
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- แยกฟิลด์จากแบบฟอร์มและสัญญาของผู้ขาย
- เปรียบเทียบกับนโยบาย: ความปลอดภัย การเก็บรักษาข้อมูล การชดใช้ค่าเสียหาย
- แจ้งเตือนความคลาดเคลื่อน ร่างสรุปและคำถามสำหรับฝ่ายกฎหมาย
- อัปเดตบันทึกของผู้ขายใน ERP ของคุณด้วยฟิลด์ที่แยกออกมา
- เหตุผลที่ได้ผล: เร่งส่วนที่ช้าที่สุด—การแยกข้อมูลและการจับคู่นโยบาย
- แนวทางการป้องกัน: การร่างเส้นสีแดงยังคงเป็นหน้าที่ของคน กฎนโยบายมีความชัดเจนและมีการกำหนดเวอร์ชัน
- การปิดบัญชีการเงิน: กระทบยอด จัดหมวดหมู่ อธิบาย
- ปัญหา: การปิดบัญชีสิ้นเดือนที่ให้ความรู้สึกเหมือนฤดูกาลภาษี ทุกเดือน
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- ดึงธุรกรรม จัดหมวดหมู่ตามผู้ขายและรูปแบบบันทึกช่วยจำ
- จับคู่อินวอยซ์และ POs เน้นความไม่ตรงกัน
- ร่างคำอธิบายความแปรปรวนสำหรับ FP&A
- สร้างรายการตรวจสอบการปิดบัญชีพร้อมสถานะต่อหน่วยงาน
- เหตุผลที่ได้ผล: ลดหนองน้ำแห่งการกระทบยอดด้วยตนเอง
- แนวทางการป้องกัน: กำหนดเกณฑ์ความเชื่อมั่นและกำหนดให้มีการลงนามโดยนักบัญชี
- การสรรหาบุคลากร: รายชื่อผู้สมัครที่ใช้เวลาไม่ถึงทั้งสัปดาห์
- ปัญหา: ผู้สรรหาบุคลากรจมอยู่ในเรซูเม่และปฏิทิน
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- แยกวิเคราะห์เรซูเม่ จับคู่กับทักษะที่จำเป็น
- จัดอันดับผู้สมัคร สร้างสรุปหนึ่งย่อหน้า
- ร่างอีเมลติดต่อพร้อมจุดสนใจเฉพาะสำหรับบทบาท
- กำหนดเวลาการคัดกรองอัตโนมัติและบันทึกใน ATS
- เหตุผลที่ได้ผล: ช่วยให้คุณไปถึงรายชื่อ "พูดคุยกับพวกเขา" ได้อย่างรวดเร็ว
- แนวทางการป้องกัน: การตรวจสอบอคติ การตรวจสอบแบบไม่เปิดเผยชื่อสำหรับบางขั้นตอน กฎการให้คะแนนที่โปร่งใส
- แผนกช่วยเหลือด้านไอที: แก้ไขสิ่งที่แก้ไขได้ เร็วขึ้น
- ปัญหา: ตั๋วที่เขียนว่า "Wi-Fi เสีย" โดยไม่มีข้อมูลเพิ่มเติม
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- รวบรวมรายละเอียดที่มีโครงสร้างผ่านแบบฟอร์มการสนทนา
- แนะนำวิธีแก้ไขจาก KB ของคุณ เรียกใช้ระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัย (เช่น การรีเซ็ตรหัสผ่าน)
- บันทึกขั้นตอนที่ดำเนินการ ส่งต่อหลังจากความพยายามที่ไม่สำเร็จพร้อมสรุปที่ชัดเจน
- เหตุผลที่ได้ผล: ผู้ใช้ปลายทางได้รับความช่วยเหลือทันที เอเจนต์ได้รับการส่งต่อที่อุดมไปด้วยบริบท
- ผู้ช่วยวิจัย: RFPs แผนที่ตลาด และการตรวจสอบสถานะ
- ปัญหา: "ช่วยดึงทุกอย่างเกี่ยวกับ X ภายใน EOD ได้ไหม"
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- ค้นหาเว็บและเอกสารภายใน กำจัดแหล่งที่มาที่ซ้ำกัน
- แยกสถิติและคำพูด ติดป้ายกำกับพร้อมการอ้างอิง
- สร้างบรีฟพร้อมบทสรุปสำหรับผู้บริหารและภาคผนวกแหล่งที่มา
- เหตุผลที่ได้ผล: เปลี่ยนชั่วโมงการสลับแท็บให้เป็นเอกสารเดียวพร้อมลิงก์
- แนวทางการป้องกัน: บังคับการอ้างอิงสำหรับตัวเลขหรือข้อเรียกร้องใดๆ การตรวจสอบโดยคนก่อนที่จะเผยแพร่
- การอ่านที่เกี่ยวข้อง: ภาพรวมระดับองค์กรติดตามว่าระบบเอเจนต์สนับสนุนขั้นตอนการทำงานที่เน้นการวิจัยอย่างไร
- การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด: เชื่อใจ แต่ตรวจสอบ (บนระบบอัตโนมัติ)
- ปัญหา: มีนโยบายอยู่ คนลืมว่ามีอยู่
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- สแกนเอกสาร ตั๋ว และแชทหารูปแบบที่เสี่ยง (PII, สัญญา, ภาษาที่ควบคุม)
- แจ้งเตือนการละเมิด แนะนำการเขียนใหม่ที่เป็นไปตามข้อกำหนด
- เหตุผลที่ได้ผล: แนวทางการป้องกันแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องฝึกอบรมเป็นพันครั้ง
- แนวทางการป้องกัน: ปรับความแม่นยำ/การเรียกคืน อนุญาตภาษาที่ได้รับอนุมัติ ส่งต่อผู้กระทำผิดซ้ำ
- การสนับสนุน + การคืนสินค้าของอีคอมเมิร์ซ: ลาก่อน "สินค้าของฉันอยู่ที่ไหน"
- ปัญหา: ตั๋ว "WISMO" อุดตันทุกสิ่ง
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- จับคู่ข้อมูลประจำตัวลูกค้ากับระบบคำสั่งซื้อ
- ดึงสถานะ สร้างการตอบกลับส่วนบุคคล
- ประมวลผลสิทธิ์ในการคืนสินค้าตามนโยบาย สร้างฉลาก
- เหตุผลที่ได้ผล: นำความเป็นหุ่นยนต์ออกจากงานหุ่นยนต์
- แนวทางการป้องกัน: ส่งต่อสำหรับการจัดส่งระหว่างประเทศ รายการที่มีมูลค่าสูง ตัวบ่งชี้การฉ้อโกง
- บริบทของอุตสาหกรรม: เอเจนต์คัดกรองการสนับสนุนและการสร้างการตอบกลับมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในผู้เผยแพร่และธุรกิจผู้บริโภค
- การจัดการโครงการ: รายงานสถานะที่เขียนขึ้นเอง
- ปัญหา: การอัปเดตรายสัปดาห์ที่ขโมยวันศุกร์ของทุกคน
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- ดึงงานจาก Jira/Asana การคอมมิตจาก Git และบันทึกจาก Slack
- สรุปความคืบหน้าตามสตรีมงาน เน้นความเสี่ยงและตัวบล็อก
- ร่างการอัปเดตผู้มีส่วนได้ส่วนเสียพร้อมขั้นตอนต่อไป
- เหตุผลที่ได้ผล: เป็นสิ่งที่ทุกคนต้องการอ่านอยู่แล้ว ลบการล่าสมบัติออก
- ตัวอัปเดตฐานความรู้: บทความสนับสนุนที่ไม่เน่าเปื่อย
- ปัญหา: เอกสารที่ล้าสมัยซึ่งนำลูกค้าและบอทไปในทางที่ผิด
- ขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์:
- ตรวจสอบตั๋วสนับสนุนสำหรับรูปแบบปัญหาใหม่
- เสนอบทความ KB หรือการอัปเดตพร้อมขั้นตอนและภาพหน้าจอ
- ส่งต่อให้ผู้ตรวจสอบ จากนั้นเผยแพร่และเชื่อมโยงกลับไปยังมาโคร
- เหตุผลที่ได้ผล: ช่วยให้เครื่องมือสนับสนุนและ AI agents ของคุณเรียนรู้ซึ่งกันและกัน
วิธีที่ทีมต่างๆ เชื่อมต่อสิ่งนี้จริง ๆ
มาถอดรหัสสูตรพื้นฐานที่คุณจะเห็นซ้ำ ๆ:
- ทริกเกอร์: การส่งอีเมล/ตั๋ว/แบบฟอร์มใหม่ ชุดรายวัน ข้อความพร้อมคำหลัก กิจกรรมเปลี่ยนแปลงเว็บ
- เลเยอร์การรับรู้: ดึงข้อมูลผ่าน API หรือขูด แยกวิเคราะห์ไฟล์ PDF ฝังและค้นหาเอกสารภายใน
- การให้เหตุผล/นโยบาย: พรอมต์ของระบบ + กฎธุรกิจ + รายการเครื่องมือ + แนวทางการป้องกัน
- เลเยอร์การดำเนินการ: ส่งอีเมล อัปเดตบันทึก สร้างงาน กำหนดเวลาการประชุม โพสต์ไปที่ Slack สร้างเอกสาร
- ข้อเสนอแนะ: ปุ่ม Human-in-the-loop ธงข้อผิดพลาด การวิเคราะห์ความแม่นยำ/การเรียกคืน บันทึกความเชื่อมั่นของโมเดล
Playbook นำร่อง (เพื่อที่คุณจะได้ไม่สร้างสัตว์ประหลาดที่เป็นประโยชน์)
- เลือกขั้นตอนการทำงานหนึ่งขั้นตอน หนึ่งขั้นตอน ถ้าไวท์บอร์ดของคุณดูเหมือนแผนที่สมคบคิด คุณไปไกลเกินไปแล้ว
- กำหนด "เสร็จ": เช่น ลดเวลาตอบกลับครั้งแรกลง 40% หรือคัดกรองตั๋วอัตโนมัติ 60%
- เพิ่มเกตความเชื่อมั่น: ต่ำกว่า 0.7? ส่งต่อ สูงกว่า 0.9? ระบบนำร่องอัตโนมัติ
- เขียนนโยบายเหมือนกับว่าคุณหมายถึงพวกเขา: ขีดจำกัดการคืนเงิน กฎ PII ขอบเขตเสียงของแบรนด์
- ติดตามการส่งคืน: ทำไมเอเจนต์ถึงส่งต่อ? ปรับปรุงพรอมต์หรือกฎ
- เฉลิมฉลองชัยชนะที่น่าเบื่อ: การประหยัด 10 นาทีรวมกันเป็นกำลังการผลิตที่แท้จริง
บริษัทจริง แรงฉุดจริง
- การรวบรวมอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่าโซลูชันเอเจนต์กำลังเปิดตัวในฝ่ายสนับสนุน การเงิน และการดำเนินงาน ซึ่งเป็นเรื่องที่ไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์ แต่เป็นเรื่อง "โปรดทำให้สเปรดชีตหยุดกรีดร้อง" แหล่งข้อมูลเหล่านี้สรุปกรณีองค์กรเก้ากรณีขึ้นไป และวิธีที่เชื่อมโยงกับระบบที่มีอยู่
- ผู้เผยแพร่และองค์กรบริการรายงานเอเจนต์คัดกรองที่ร่างการตอบกลับที่คำนึงถึงบริบทและส่งต่อจำนวนที่เพิ่มขึ้นอย่างชาญฉลาด ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นที่ง่ายในแผนงานของคุณ
- สำหรับการกวาดล้างขั้นตอนการทำงานและหมวดหมู่เครื่องมือของเอเจนต์อย่างมีเหตุผล—ตั้งแต่เอเจนต์เบราว์เซอร์ไปจนถึงผู้ควบคุมหลายแอป—โปรดดูคู่มือเชิงปฏิบัติที่เปรียบเทียบตัวเลือกและเดินผ่านกรณีการใช้งานทั่วไป และหากคุณกำลังสร้างขั้นตอนการสนับสนุน การออกแบบมีความสำคัญพอ ๆ กับโมเดล กลยุทธ์ การรวม และการควบคุมเอเจนต์คือฮีโร่ที่ไม่ได้รับการยกย่อง
เคล็ดลับสำหรับมืออาชีพในการทำให้เอเจนต์เชื่อถือได้ (และไม่… แปลก)
- ใช้การดึงข้อมูลพร้อมการอ้างอิง: หากมีตัวเลขหรือนโยบายปรากฏขึ้น ให้เอเจนต์บอกว่ามาจากไหน
- ความเป็นอิสระที่เพิ่มขึ้น: เริ่มต้นด้วยโหมดร่าง จบด้วยการส่งอัตโนมัติสำหรับหมวดหมู่ที่มีความเสี่ยงต่ำ
- เก็บบันทึกการเล่นซ้ำ: เหมือนเครื่องบันทึกการบินสำหรับการตัดสินใจและผลลัพธ์ทุกครั้ง
- แยกเสียงออกจากการกระทำ: ภาษาที่เป็นมิตรนั้นใช้ได้ การคืนเงินคือกฎ
- สร้าง "ปุ่มสีแดง": การเข้าควบคุมโดยคนด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียวและการปิง Slack สำหรับกรณีพิเศษ
แล้วสแต็กหล่ะ?
- แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้: CRM, แผนกช่วยเหลือ, ERP—ที่ซึ่งข้อมูลของคุณอยู่
- การควบคุม: กาวที่จัดการทริกเกอร์ เครื่องมือ และขั้นตอนต่างๆ
- โมเดล: LLMs ทั่วไปสำหรับภาษา โมเดลที่เล็กกว่าสำหรับการจัดประเภท บางครั้งก็ปรับแต่งตามโดเมน
- เครื่องมือ: การท่องเว็บ, ไฟล์ PDF, สเปรดชีต, APIs, การจัดตารางเวลา
- การสังเกต: แดชบอร์ดสำหรับเวลาแฝง ความแม่นยำ อัตราการแทรกแซง และผลลัพธ์ทางธุรกิจ
เมื่อใดควรนำเอเจนต์ที่ทำงานบนเบราว์เซอร์มาใช้
หากขั้นตอนการทำงานของคุณรวมถึง "ไปที่ URL นี้ เข้าสู่ระบบ คลิกที่นี่ คว้าตัวเลขนี้ วางที่นั่น" เอเจนต์ที่ทำงานบนเบราว์เซอร์อาจเป็นเพื่อนที่ดีที่สุดของคุณ พวกเขาจะมีประโยชน์เป็นพิเศษเมื่อ APIs มีข้อจำกัด หรือเมื่อคุณต้องการแยกและดำเนินการในแอปบนเว็บหลายแอป ภาพรวมเชิงปฏิบัติมักจะวางตำแหน่งพวกเขาเป็นตัวเลือกเริ่มต้นเมื่อคุณต้องการเอเจนต์ที่ทำงานในที่ที่คุณทำงานอยู่แล้ว: เบราว์เซอร์
โอเค อะไรจะพัง?
- ภาพหลอน: แก้ไขโดยการดึงข้อมูลและการอ้างอิงที่จำเป็น
- ความมั่นใจมากเกินไป: แก้ไขโดยเกณฑ์ความเชื่อมั่นและการอนุมัติจากคน
- การเลื่อนลอยของข้อมูล: การกำหนดราคาของคุณเปลี่ยนไป เอเจนต์ของคุณไม่ได้รับการแจ้งเตือน แก้ไขด้วยการรีเฟรชบริบทตามกำหนดเวลา
- การควบคุมการเข้าถึง: หลักการของการให้สิทธิ์น้อยที่สุดเสมอ
- ระบบอัตโนมัติแบบเงา: เก็บบันทึกเพื่อให้คุณไม่ต้องจบลงด้วยเอเจนต์นอกรีต
เมทริกซ์การตัดสินใจอย่างรวดเร็ว: สร้างตอนนี้ vs. รอ
- สร้างตอนนี้ถ้า: คุณมีขั้นตอนการทำงานที่ทำซ้ำๆ นโยบายที่ชัดเจน และข้อมูลที่สะอาดเพียงพอ
- นำร่องถ้า: คุณขาดกฎหรือชุดข้อมูลบางส่วน แต่สามารถควบคุมได้ด้วยการตรวจสอบโดยคน
- รอถ้า: ข้อมูลของคุณเป็นลิ้นชักขยะ และนโยบายของคุณอยู่ในหัวของใครบางคน
สามเทมเพลตที่คุณสามารถคัดลอกได้วันนี้
- SOP การคัดกรองการสนับสนุน:
ทริกเกอร์: ตั๋วใหม่ → จัดประเภทความตั้งใจ/ความเร่งด่วน → ส่งไปยังคิว → ร่างการตอบกลับพร้อมการอ้างอิง → ความเชื่อมั่น < 0.8? มอบหมายให้คน → มิฉะนั้น ส่งอัตโนมัติ → บันทึกการตัดสินใจ + ลิงก์แหล่งที่มา
- ผู้ตอบกลับผู้ติดต่อเป้าหมายฝ่ายขาย:
ทริกเกอร์: การส่งแบบฟอร์ม → เพิ่มข้อมูลบริษัท → ให้คะแนน ICP → ร่างการตอบกลับพร้อม CTA และลิงก์การจัดกำหนดการ → หากมีธงการปฏิบัติตามข้อกำหนด ให้หยุดชั่วคราว → บันทึกลงใน CRM → แจ้งเตือนตัวแทน
- ผู้สร้างบรีฟการวิจัย:
ทริกเกอร์: คำขอหัวข้อ → ค้นหาเว็บ + ภายใน → แยกสถิติพร้อมการอ้างอิง → สร้างเอกสาร 1 หน้าพร้อมโครงร่าง → การตรวจสอบโดยคน → ส่งออกไปยังเอกสาร + แชร์ไปที่ Slack
Sider.AI เหมาะสมกับที่ไหน (โดยไม่ต้องขาย)
หากคุณพยายามที่จะรวบรวมขั้นตอนการทำงานที่มีน้ำหนักเบาซึ่งเน้นเบราว์เซอร์—อ่านหน้า สรุปเอกสาร คว้าข้อมูล และดำเนินการ—เอเจนต์ที่ทำงานในที่ที่คุณทำงานอยู่แล้วสามารถลดแรงเสียดทานได้ คู่มือจากบล็อกของ Sider.AI ครอบคลุมหมวดหมู่เอเจนต์ สนับสนุนการออกแบบขั้นตอนการทำงาน และการเปรียบเทียบกับ "AI agents" ภายในชุดโปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถช่วยคุณเลือกแนวทางที่ตรงกับสแต็กและความทะเยอทะยานของคุณได้ บทสรุปสไตล์ Joanna
การใช้ระบบอัตโนมัติด้วย AI agents ไม่ได้เกี่ยวกับการแทนที่ผู้คน แต่เกี่ยวกับการแทนที่ส่วนหนึ่งของวันของคุณที่ทำให้คุณตั้งคำถามกับการเลือกเส้นทางชีวิตของคุณ เริ่มต้นด้วยขั้นตอนการทำงานหนึ่งขั้นตอน เขียนกฎราวกับว่าคุณกำลังทิ้งไว้ให้ตัวคุณเองในอนาคตที่ขี้ลืม และเก็บปุ่มสีแดงไว้ใกล้มือ เมื่อมันทำงาน มันจะให้ความรู้สึกเหมือนเวทมนตร์ เมื่อมันไม่ทำงาน มันควรจะล้มเหลวอย่างปลอดภัย ไม่ใช่ล้มเหลวอย่างน่าตื่นเต้น
ตอนนี้ไปปลดปล่อยทีมของคุณจากหนองน้ำในกล่องจดหมาย และถ้าเอเจนต์ใหม่ของคุณพยายามกำหนดเวลาการประชุมกับช่างแต่งขนสุนัขและ CFO ของคุณในเวลาเดียวกัน ไม่ต้องกังวล นั่นคือเหตุผลที่เราสร้าง Human-in-the-loop
คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่ 1: ขั้นตอนการทำงานของ AI agent ที่ง่ายที่สุดในการเริ่มต้นคืออะไร
การคัดกรองการสนับสนุนลูกค้าเป็นสิ่งที่ง่ายที่สุด: จัดประเภท ส่งต่อ และร่างการตอบกลับพร้อมการอ้างอิงฐานความรู้ มันให้ผลตอบแทนที่รวดเร็ว ปรับปรุงเวลาตอบกลับครั้งแรก และง่ายต่อการควบคุมด้วยการตรวจสอบโดยคนสำหรับกรณีที่ละเอียดอ่อน
คำถามที่ 2: ฉันจะป้องกันไม่ให้ AI agents สร้างข้อเท็จจริงได้อย่างไร
กำหนดให้มีการดึงข้อมูลพร้อมการอ้างอิงสำหรับข้อกล่าวอ้างที่เป็นข้อเท็จจริงใดๆ และกำหนดเกณฑ์ความเชื่อมั่นที่กระตุ้นให้มีการตรวจสอบโดยคน เก็บบันทึกการเล่นซ้ำเพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบการตัดสินใจและปรับแต่งพรอมต์เมื่อนโยบายเปลี่ยนแปลง
คำถามที่ 3: ฉันควรใช้เอเจนต์ที่ใช้เบราว์เซอร์หรือสร้างทุกอย่างด้วย APIs
ใช้เอเจนต์ที่ทำงานบนเบราว์เซอร์เมื่อ APIs มีข้อจำกัด หรือเมื่อขั้นตอนการทำงานครอบคลุมแอปบนเว็บหลายแอป หากคุณมี APIs ที่แข็งแกร่งและต้องการขนาดบวกกับการกำกับดูแล การควบคุมด้วยเครื่องมือ API-first อาจจะสะอาดกว่า
คำถามที่ 4: AI agents ผิดพลาดตรงไหนในบริษัทจริง
ข้อผิดพลาดทั่วไป: บริบทที่ล้าสมัย การตอบสนองที่มั่นใจมากเกินไป และการควบคุมการเข้าถึงที่อ่อนแอ แก้ไขด้วยการรีเฟรชบริบทตามกำหนดเวลา Human-in-the-loop สำหรับการกระทำที่เสี่ยง และการอนุญาตสิทธิ์น้อยที่สุดพร้อมการบันทึกแบบเต็ม
คำถามที่ 5: Sider.AI มีประโยชน์สำหรับการทำระบบอัตโนมัติของขั้นตอนการทำงานด้วยเอเจนต์หรือไม่
หากกรณีการใช้งานของคุณอยู่ในเบราว์เซอร์และครอบคลุมการวิจัย การสรุป และการดำเนินการหลายขั้นตอน ก็คุ้มค่าที่จะลองดู คู่มือของพวกเขาครอบคลุมขั้นตอนการทำงานของเอเจนต์และสนับสนุนกลยุทธ์การออกแบบที่เชื่อมโยงกับการทำระบบอัตโนมัติทั่วไปโดยไม่ต้องยกของหนัก 
