This is the Trace Id: ddce752fc3ae31d95e0f573623b8b45c
Перейти к основному контенту
Copilot
Женщина несет ноутбук.

Автоматизация ИИ для современного бизнеса

Узнайте, как автоматизация на основе ИИ способствует повышению эффективности, инновациям и росту, и как можно использовать ИИ для оптимизации операций и более разумного масштабирования в своей организации.
Откройте для себя настраиваемые ИИ-агенты Инновации с малым кодом

Обзор автоматизации ИИ

Автоматизация на основе ИИ меняет методы работы предприятий, оптимизируя задачи, сокращая объем ручного труда и повышая эффективность. Автоматизируя повторяющиеся процессы и совершенствуя процесс принятия решений, ИИ помогает организациям достигать большей скорости, точности и инноваций.

Основные выводы

  • Автоматизация на основе ИИ использует искусственный интеллект, такой как машинное обучение и обработка естественного языка, для выполнения рутинных задач и оптимизации процессов.
  • Это поддерживает различные бизнес-функции, включая обслуживание клиентов, маркетинг, управление цепочками поставок и кадрами.
  • Такой подход повышает эффективность работы, уменьшает число ошибок и сокращает расходы, одновременно предоставляя группам возможность сосредоточиться на стратегических целях.
  • Автоматизация на основе ИИ помогает руководителям делать обоснованный выбор и прогнозировать потребности бизнеса.
  • Это поддерживает инновации и рост, высвобождая возможности для творческих исследований, новых продуктов и услуг.
  • Этические методы применения ИИ и надежные меры по обеспечению конфиденциальности данных имеют решающее значение для поддержания доверия и обеспечения ответственного внедрения.
  • Решения на основе ИИ предлагают масштабируемые и адаптируемые системы, которые развиваются вместе с меняющимися рыночными условиями, в отличие от устаревших, жестких технологий.

Что такое автоматизация ИИ?

Автоматизация ИИ подразумевает использование ИИ для выполнения задач, действий или оптимизации процессов, которые в противном случае потребовали бы человеческих усилий. Это объединяет технологии автоматизации с возможностями ИИ, такими как обработка естественного языка, машинное обучение и компьютерное зрение, чтобы помочь организациям работать более эффективно и результативно.

По своей сути ИИ помогает людям делать больше с меньшими затратами, сокращая объем повторяющейся работы, повышая точность и создавая пространство для более ценного мышления. Вместо того чтобы заменить человеческое суждение, ИИ и автоматизация его совершенствуют. Поскольку организации сталкиваются с необходимостью внедрения инноваций и масштабирования, автоматизация на основе ИИ обеспечивает основу для более разумных, быстрых и последовательных операций.

Внедрение автоматизации на базе ИИ — это одновременно техническая и стратегическая задача. Компании, которые понимают и применяют автоматизацию на основе ИИ продуманным образом, зачастую лучше подготовлены к адаптации, росту и лидерству в меняющихся условиях.

Зачем использовать автоматизацию на основе ИИ?

Автоматизация на основе ИИ создает как немедленную, так и долгосрочную ценность для всей организации. Некоторые из основных преимуществ включают в себя:
 
  • Повышение эффективности. Автоматизация на основе ИИ помогает людям быстрее выполнять рутинную работу — будь то обработка документов, анализ больших объемов данных или ответы на запросы клиентов. Это освобождает время для более стратегических, творческих и межличностных задач.

  • Повышение точности. Системы ИИ последовательно следуют правилам, обнаруживают аномалии и сигнализируют о проблемах. Это сокращает число ошибок, допускаемых вручную, и помогает группам принимать более уверенные решения с меньшим числом доработок.

  • Уменьшение затрат. Автоматизация повторяющихся рабочих процессов уменьшает эксплуатационные расходы за счет минимизации необходимости ручного контроля и сокращения времени простоя. Эти сэкономленные средства можно реинвестировать в рост и инновации.

  • Большая масштабируемость и гибкость. Автоматизация на основе ИИ упрощает масштабирование операций и адаптацию к новым потребностям бизнеса без необходимости кардинальной перестройки процессов.

  • Улучшение качества обслуживания клиентов. Более быстрое реагирование, персонализированное взаимодействие и стабильное обслуживание способствуют повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.

Преимущества автоматизации на основе ИИ быстро накапливаются, позволяя создать более адаптивную, устойчивую и готовую к будущему организацию.

Ключевые области применения автоматизации ИИ

Автоматизация на основе ИИ преобразует подходы к выполнению основных бизнес-функций. Интеграция инструментов на базе ИИ в повседневные процессы распространяет преимущества на всю организацию.

Вот несколько ключевых областей, в которых автоматизация на основе ИИ оказывает влияние.
 
  • Обслуживание клиентов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта и виртуальные агенты помогают командам круглосуточно отвечать на запросы клиентов. Решайте распространенные проблемы, передавайте сложные случаи на более высокий уровень и оказывайте последовательную поддержку по всем каналам с помощью этих инструментов. Например, Microsoft Copilot в Dynamics 365 Customer Service помогает агентам быстрее находить ответы и персонализировать ответы на основе контекста в реальном времени.
     
  • Маркетинг. Использование ИИ для сегментации аудитории, персонализации контента и проведения кампаний обеспечивает точность и эффективность работы маркетинговых отделов. Такие инструменты, как Dynamics 365 Customer Insights, анализируют данные о клиентах, чтобы извлечь ценную аналитику и запустить автоматизированные рабочие процессы, благодаря чему маркетинговые отделы могут донести нужное сообщение до нужной аудитории в нужное время.
     
  • Управление логистическими цепочками. ИИ помогает улучшить прозрачность, предвидеть сбои и оптимизировать логистику, облегчая адаптацию к меняющимся условиям и потребностям цепочки поставок. Например, возможности на базе искусственного интеллекта в решениях Dynamics 365 ERP поддерживают прогнозирование спроса, отслеживание запасов и координацию поставщиков, помогая организациям выстраивать более плавные и адаптивные цепочки поставок.
     
  • Управление персоналом. Автоматизация на основе ИИ поддерживает подбор персонала, адаптацию и вовлечение сотрудников. ИИ-инструменты, такие как Copilot в Dynamics 365 Human Resources, помогают кадровым службам находить квалифицированных кандидатов, оптимизировать рутинные задачи и создавать более персонализированный опыт для сотрудников. 
     
  • ИТ-операции. Автоматизация на основе ИИ помогает ИТ-отделам сократить объем ручной работы, повысить надежность обслуживания и эффективнее управлять сложными средами. Одним из подходов является гиперавтоматизация— стратегия, которая объединяет ИИ, малокодовые инструменты и роботизированную автоматизацию процессов для автоматизации как можно большего числа бизнес- и ИТ-процессов. Решения гиперавтоматизации помогают оптимизировать ИТ-процессы, включая сортировку заявок, подготовку пользователей, а также мониторинг и обслуживание системы.
Во всех отделах ИИ предоставляет сотрудникам более совершенные инструменты для выполнения своей работы наилучшим образом, не заменяя при этом процесс принятия решений человеком. Автоматизируя рутинные задачи и предоставляя аналитику тогда, когда она больше всего нужна, ИИ помогает группам сосредоточиться на самом важном.

Улучшение клиентского опыта с помощью ИИ

Людям нужно быстрое, персонализированное и последовательное взаимодействие на их условиях. Автоматизация на основе ИИ помогает соответствовать этим ожиданиям, делая взаимодействие с клиентами более отзывчивым, релевантным и интуитивно понятным.

Инструменты на базе искусственного интеллекта, такие как чат-боты, виртуальные помощники и агенты на базе искусственного интеллекта, обрабатывают распространенные вопросы, направляют людей по сложным задачам и при необходимости передают проблемы агентам-людям. Эти инструменты всегда активны и постоянно обучаются, что со временем помогает улучшить качество обслуживания. Агенты ИИ часто создаются для совместной работы со специалистами службы поддержки: они собирают контекст, рекомендуют действия и помогают быстрее решать проблемы. Например, службы поддержки предоставляют более быстрые и точные ответы с полезными сводками, предлагаемыми ответами и поиском знаний в режиме реального времени с помощью Copilot в Dynamics 365 Customer Service.

Прогностическая аналитика также играет ключевую роль. Анализируя закономерности поведения клиентов, ИИ помогает определить, что может понадобиться клиенту, еще до того, как он обратится с просьбой — будь то дополнительное сообщение, напоминание об услуге или рекомендация по продукту. Такая упреждающая поддержка помогает укрепить доверие и лояльность.

Автоматизация на основе ИИ улучшает качество обслуживания клиентов с помощью:
 
  • Более быстрое устранение проблем благодаря круглосуточной виртуальной поддержке.
     
  • Более персонализированное взаимодействие на основе информации в реальном времени.
     
  • Более "умная" маршрутизация служб для предоставления клиентам нужных ресурсов.
     
  • Упреждающая осведомленность, которая предвосхищает потребности и обеспечивает автоматическое выполнение.

Принятие решений на основе данных

Современные предприятия генерируют больше данных, чем когда-либо прежде; осмысление этих данных может оказаться непростой задачей. Автоматизация на основе ИИ помогает преобразовывать необработанные данные в понятные и полезные идеи, которые способствуют более быстрому и уверенному принятию решений в масштабах всей организации.

С помощью приложений на базе искусственного интеллекта группы анализируют большие объемы структурированных и неструктурированных данных в реальном времени. Эти инструменты выявляют тренды, раскрывают скрытые закономерности и выявляют идеи, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Вместо того чтобы полагаться на ручную отчетность или интуицию, лица, принимающие решения, действуют на основе доказательств, основанных на том, что на самом деле происходит в системах, группах и у клиентов.

Прогностическая аналитика является ключевой частью этого подхода. Модели ИИ используют исторические данные для прогнозирования будущих результатов, помогая группам прогнозировать потребности, более эффективно распределять ресурсы и снижать риски. В таких областях, как управление цепочками поставок, прогнозирование продаж и удержание клиентов, предиктивная аналитика предоставляет организациям конкурентное преимущество.

Благодаря ИИ организации могут ожидать:
 
  • Более точные прогнозы, которые помогают группам с уверенностью планировать действия.
     
  • Более быстрые циклы отчетности с панелями мониторинга и визуализациями в реальном времени.
     
  • Упреждающие оповещения, которые выявляют неполадки до того, как они превратятся в проблемы.
     
  • Более эффективное выделение ресурсов на основе моделей спроса или данных о производительности.
Автоматизация на основе ИИ помогает принимать решения двумя способами: ускоряя анализ и повышая качество информации, доступной лицам, принимающим решения. Объединяя данные между отделами и представляя их в контексте, ИИ помогает руководителям сосредоточиться на самом важном и действовать четко.

Эффективность работы и автоматизация

Автоматизация на основе ИИ — это практичный способ оптимизировать операции и сократить объем повторяющейся ручной работы. Он помогает людям и предприятиям двигаться быстрее, работать эффективнее и сохранять последовательность, особенно в сочетании с такими инструментами, как роботизированная автоматизация процессов (RPA) и интеллектуальные рабочие процессы.

RPA использует программу-бот для имитации повторяющихся действий человека, таких как ввод данных, обновление системы или обработка счетов. В сочетании с ИИ боты становятся более адаптивными и способны обрабатывать исключения, обучаться на основе закономерностей и совершенствоваться с течением времени. Интеллектуальные рабочие процессы выводят эту задачу на новый уровень, объединяя системы, данные и процессы принятия решений в разных отделах.

Вот как это выглядит в действии:
 
  • Финансовые группы используют ИИ автоматизации сопоставления счетов, выявления мошенничества и составления финансовой отчетности.
     
  • Операционные группы создают интеллектуальные рабочие процессы, которые автоматически распределяют задачи и запускают оповещения при возникновении исключений.
     
  • Группы ИТ-служб сокращают объем заявок на поддержку за счет автоматизации стандартных проверок системы и шагов по устранению неполадок.
Компании, принимающие автоматизацию на основе ИИ, часто отмечают более быструю обработку заказов, меньшее число ошибок и больше времени для высокоэффективных задач.

Руководство по началу работы с автоматизацией ИИ

Продуманный подход упрощает внедрение автоматизации на основе ИИ. Вот простой путь, которому нужно следовать, чтобы построить свой бизнес с помощью ИИ:
 
  1. Определите объемные, повторяющиеся задачи, которые следуют четким правилам.
     
  2. Выбирайте правильные инструменты в зависимости от сложности задачи — например, RPA для структурированных рабочих процессов и инструменты на базе ИИ для задач, требующих суждений или изменчивости.
     
  3. Начните с пилотного проекта в одной группе или отделе, чтобы проверить результаты и усовершенствовать подход.
     
  4. Измеряйте воздействие, отслеживая экономию времени, уровень ошибок и отзывы сотрудников.
     
  5. Расширяйтесь постепенно, по мере того, как группы обретают уверенность и появляются новые возможности.
Наиболее успешные реализации направлены на решение реальных проблем, а не на внедрение технологий ради них самих. Когда автоматизация на основе ИИ внедряется продуманно, она позволяет людям лучше выполнять свою работу и создает импульс для более масштабных инноваций.

Чтобы подробнее узнать о том, как руководители ИТ-подразделений способствуют успешному внедрению ИИ в своих организациях, прочитайте электронную книгу "Преимущества директора по информационным технологиям: ускорение инноваций с помощью ИИ и малокодовых решений".

Инновации и рост с ИИ

Устраняя барьеры для масштабирования, ускоряя эксперименты и открывая новые возможности, ИИ дает организациям возможность переосмыслить свои методы работы и предложения.

Во всех отраслях автоматизация на основе ИИ помогает лидерам осваивать совершенно новые бизнес-модели, продукты и услуги. Вот как различные секторы используют ИИ для стимулирования инноваций:

1. Розничная торговля
  • Персонализированные рекомендации по продуктам, основанные на поведении клиентов в реальном времени
  • Автоматизированное управление запасами, адаптирующееся к меняющемуся спросу
  • Агенты на базе искусственного интеллекта, поддерживающие управляемый процесс покупок
2. Здраво­охранение
  • Более быстрый анализ медицинских изображений для ранней диагностики
  • Инструменты сортировки и проверки симптомов у пациентов с использованием ИИ
  • Автоматизированные административные рабочие процессы для сокращения бумажной работы и улучшения потока медицинской помощи пациентам
3. Производство
  • Прогностическое обслуживание, помогающее предотвратить отказы оборудования
  • Контроль качества с помощью искусственного интеллекта посредством распознавания изображений и анализа шаблонов
  • Более "умное" планирование производства с использованием данных о цепочке поставок и спросе в реальном времени
4. Финансовые услуги
  • Обнаружение мошенничества на основе моделей ИИ, которые отмечают необычные действия
  • Персонализированные финансовые рекомендации для клиентов в большом масштабе
  • Автоматизированные проверки соответствия для повышения готовности к аудиту

Инновации не всегда означают масштабные перемены. Часто все начинается с небольших изменений — тестирования новых идей, улучшения рабочих процессов или обнаружения новой аналитики. Автоматизация на основе ИИ помогает группам действовать быстрее и воплощать идеи в жизнь с меньшим риском и большей ясностью.

Сокращая ручную нагрузку и расширяя возможности работы с данными, ИИ создает пространство для значимого прогресса — будь то улучшение качества обслуживания клиентов, запуск новых услуг или исследование совершенно новых способов работы.

Как современные решения ИИ развиваются вместе с бизнесом

По мере развития потребностей бизнеса инструменты, их поддерживающие, должны соответствовать им. Автоматизация на основе ИИ обеспечивает уровень масштабируемости, на который традиционные системы просто не рассчитаны. Он быстро адаптируется, легко интегрируется с современными платформами и продолжает совершенствоваться с течением времени по мере изучения новых данных.

В отличие от устаревших систем, которые часто полагаются на фиксированные правила, ручные обновления или жестко запрограммированные рабочие процессы, бизнес-решения на основе ИИ разработаны с расчетом на то, чтобы развиваться вместе с организацией. Они реагируют на новые входные данные, автоматически масштабируют рабочие нагрузки и адаптируются к изменяющимся условиям, не требуя полной перестройки системы.

Автоматизация на основе ИИ поддерживает гибкие, масштабируемые операции, помогая:
 
  • Управляйте динамическими рабочими нагрузками, которые автоматически масштабируются в зависимости от использования, независимо от того, обрабатываете ли вы 10 запросов или 10 000.
     
  • Адаптируйтесь к изменениям с помощью моделей, которые можно переобучать или совершенствовать по мере появления новых приоритетов, правил или потребностей клиентов.
     
  • Интеграция с облачными платформами позволит ускорить и сделать более плавным расширение между группами, регионами или бизнес-подразделениями.
Напротив, устаревшие инструменты автоматизации часто сталкиваются с проблемами:
 
  • Жесткие конфигурации, требующие ИТ-поддержки для каждого изменения.
     
  • Ограниченная интеграция с современными системами или источниками данных.
     
  • Более долгое время реагирования при возникновении неожиданного спроса.

Автоматизация на основе ИИ дает компаниям возможность экспериментировать, расширяться и адаптироваться — без ограничений, связанных с традиционными инструментами. Независимо от того, масштабируете ли вы отдельный процесс или преобразуете глобальную операцию, ИИ обеспечивает основу, которая развивается вместе с вами.

Этический ИИ и конфиденциальность данных

Этические нормы и надежная защита конфиденциальности данных являются основой поддержания доверия со стороны клиентов, сотрудников и партнеров. Поскольку автоматизация на основе ИИ все больше интегрируется в повседневную деятельность, крайне важно создавать и использовать эти системы ответственно.

Ответственный ИИ начинается с прозрачности. Это означает разработку понятных, справедливых и подотчетных систем. Инструменты на базе ИИ должны поддерживать, а не заменять человеческое суждение. Они должны отражать этические ценности, избегать предвзятости и действовать в четких границах, которые защищают личность и общество.

Конфиденциальность данных также важна. Эффективность работы систем ИИ зависит от больших объемов данных, и защита этих данных, особенно личной или конфиденциальной информации, не подлежит обсуждению. Организациям необходимо обеспечить соответствие своих реализаций ИИ региональным и отраслевым нормам, таким как Общий регламент по защите данных.

Для создания этичных и учитывающих конфиденциальность решений на основе ИИ организациям следует:
 
  • Используйте высококачественные, репрезентативные данные, чтобы уменьшить предвзятость результатов ИИ.
     
  • Проектируйте так, чтобы обеспечить прозрачность, чтобы все понимали, как принимаются решения.
     
  • Обеспечьте человеческий контроль за автоматизированными процессами, особенно в зонах с высоким уровнем воздействия.
     
  • Обеспечьте безопасность данных на протяжении всего их жизненного цикла с помощью управления, контроля доступа и шифрования.
     
  • Будьте в курсе меняющихся нормативных требований и корректируйте свои методики, чтобы соответствовать им.

Когда ИИ разрабатывается и применяется ответственно, это укрепляет доверие — не только к технологии, но и к целостности организации, ее использующей.

Майкрософт применяет принципиальный подход к ответственному ИИ, основанный на справедливости, надежности и безопасности, конфиденциальности и защите, инклюзивности, прозрачности и подотчетности. Узнайте больше о подходе Майкрософт к ответственному применению ИИ.

Проблемы автоматизации ИИ и способы их преодоления

Несмотря на то, что преимущества автоматизации на основе ИИ очевидны, многие организации по-прежнему сталкиваются с практическими трудностями при начале внедрения. Это не препятствия — это часть процесса. При правильной стратегии и поддержке можно решать проблемы ИИ способами, которые приведут к более устойчивым и успешным результатам.

К наиболее распространенным проблемам относятся:
 
  • Высокие затраты на реализацию. Первоначальные инвестиции в инструменты, инфраструктуру или управление изменениями могут показаться пугающими, особенно для небольших групп или организаций.
     
  • Интеграция с существующими системами. Многие предприятия используют устаревшее программное обеспечение, что затрудняет подключение новых решений на базе искусственного интеллекта без прерывания работы.
     
  • Отсутствие опыта работы с ИИ. Создание, развертывание и управление системами ИИ часто требует специальных навыков, которые могут отсутствовать у сотрудников компании.
     
Вот как организации успешно справляются с этими проблемами:
 
  • Начните с малого и постепенно увеличивайте масштаб. Пилотные проекты позволяют группам тестировать автоматизацию ИИ в определенной области, оценивать результаты и совершенствовать подход перед его более широким расширением.
     
  • Выбирайте гибкие, совместимые инструменты. Выбирайте платформы ИИ, разработанные для интеграции с существующими системами, использующие стандартные API и соединители, чтобы избежать серьезной доработки. Чтобы узнать больше о том, как малокодовые решения могут поддерживать гибкость в большом масштабе, скачайте электронную книгу "Руководство ИТ-директора по малокодовым решениям: преодоление нехватки разработчиков".
     
  • Инвестируйте в обучение и партнерство. Повышение квалификации внутренних групп и работа с технологическими партнерами помогают устранить пробелы в знаниях и ускорить внедрение. Например, Майкрософт предлагает разнообразные обучающие ресурсы и сертификации для поддержки готовности к ИИ.
     
  • Сосредоточьтесь на результатах бизнеса. Основывайте свою реализацию на четком понимании проблем, которые вы решаете. Это помогает расставить приоритеты в отношении правильных вариантов использования и обеспечить поддержку между группами.
     
Путь к автоматизации на основе ИИ у каждой организации свой. Самое главное — создать продуманную, адаптируемую основу, соответствующую вашим более широким целям.

Реальное влияние автоматизации ИИ

Организации из разных отраслей уже видят ощутимые результаты — такие как повышение эффективности и существенная экономия средств — от использования автоматизации на базе ИИ. Вот лишь несколько историй реальных клиентов Майкрософт, которые показывают, как ИИ помогает компаниям адаптироваться, масштабироваться и достигать лучших результатов.
 
  • Греческая страховая компания ERGO Insurance представила виртуального помощника на базе искусственного интеллекта по имени Χαρά (Радость), использующего Microsoft Azure. Помощник помогает клиентам продлевать полисы, вносить платежи и получать круглосуточную поддержку, автоматизируя 60 % входящих запросов. Это изменение повысило удовлетворенность клиентов и освободило персонал для решения более сложных задач. "Достижение 85-процентного уровня удовлетворенности клиентов в диалогах, инициированных через виртуальный агент, — это отличный знак. "Это показывает, что наши пользователи довольны таким взаимодействием", — сказал Реа Телерити (Rea Theleriti), директор по работе с клиентами и переходу на цифровые технологии ERGO Greece.
     
  • Hanover Insurance Group запустила практику автоматизации предприятий для внедрения последовательной и масштабируемой автоматизации на базе искусственного интеллекта во всем бизнесе. "Наша цель состояла в том, чтобы создать культуру инноваций", — сказал Мукул Талвар (Mukul Talwar), вице-президент по стратегии и услугам автоматизации. Используя Microsoft Power Automate, они автоматизировали десятки трудоемких процессов в области андеррайтинга, рассмотрения претензий и обслуживания клиентов. Всего за 18 месяцев группа реализовала более 100 проектов по автоматизации, увеличив скорость, сократив число ручных ошибок и предоставив сотрудникам возможность сосредоточиться на более ценной работе.
     
  • Университет Гонконга (HKU) повысил эффективность работы преподавателей и поддержку студентов, внедрив Microsoft 365 Copilot и Copilot Studio. Преподаватели используют Copilot для оптимизации административных задач, анализа данных об успеваемости и персонализации содержания курса для гибридного обучения. В августе 2024 года в Гонконгском университете был запущен первокурсник UG Copilot — агент на базе искусственного интеллекта, созданный с помощью Copilot Studio, который помогает новым учащимся с академическими запросами, снижает нагрузку на преподавателей и улучшает процесс адаптации. "Microsoft 365 Copilot представляет собой безопасное и комплексное решение GenAI", — отметила Флора Нг (Flora Ng), директор по информационным технологиям и библиотекарь университета. "Microsoft Copilot Studio позволяет нашей ИТ-группе создавать настраиваемые боты, способные обрабатывать большие объемы запросов одновременно".
Читать другие похожие истории клиентов Майкрософт.

Будущие тренды в автоматизации ИИ

Автоматизация на основе ИИ стремительно развивается, создавая новые возможности для выполнения работы. По мере того, как инструменты становятся более интеллектуальными, адаптивными и совместными, они формируют будущее, в котором люди и технологии работают еще теснее.

Одним из важных изменений является развитие автономных систем ИИ, управляющих целыми рабочими процессами или принимают решения с учетом контекста при минимальном участии человека. Эти инструменты созданы для работы в сложных, динамичных средах и корректировки своих действий в зависимости от изменяющихся условий. В таких областях, как логистика, кибербезопасность и операционная деятельность, автономный ИИ уже помогает предприятиям быстрее реагировать и работать более надежно.

Генеративный ИИ также меняет ситуацию. Эти модели создают контент, обобщают сведения, пишут код или помогают в принятии решений, что делает их полезными в широком спектре отраслей и ролей. При интеграции в систему автоматизации на основе ИИ генеративные инструменты обеспечивают более быстрое документирование, более персонализированную коммуникацию и более эффективное взаимодействие между группами.

Агенты ИИ формируют следующую волну автоматизации, сочетая автономные возможности с генеративными средствами искусственного интеллекта. Они сочетают генеративное мышление с выполнением задач, что позволяет им интерпретировать намерения, отвечать на естественном языке и предпринимать действия в различных системах. Агенты ИИ уже помогают группам автоматизировать многоэтапные рабочие процессы, оказывать поддержку клиентам и сокращать ручную нагрузку на ИТ-сотрудников и операционный персонал, сохраняя при этом контроль со стороны людей.

Заглядывая вперед, можно отметить, что следующую волну автоматизации ИИ формируют несколько других тенденций, в том числе:
 
  • Контекстно-зависимые системы, которые понимают намерения и подстраиваются под поведение людей.
     
  • Малокодовые и бескодовые платформы, которые делают разработку решений более доступной для нетехнических сотрудников.
     
  • Инструменты управления на основе ИИ, которые поддерживают прозрачность, мониторинг и контроль в масштабе.
     
  • Отраслевые решения на основе ИИ, адаптированные под уникальные задачи в таких секторах, как энергетика, образование и Здраво­охранение.
Ресурсы

Узнайте больше об автоматизации на основе ИИ

Мужчина в черной куртке использует ноутбук.
Продукт

Создавайте собственные агенты ИИ с помощью Microsoft Copilot Studio

Проектируйте, публикуйте и управляйте агентами ИИ, адаптированными к уникальным потребностям бизнеса.
Подробнее
Женщина сидит за столом с ноутбуком.
Продукт

Оптимизируйте рабочие процессы с помощью Microsoft Power Automate

Автоматизируйте задачи в приложениях и группах, чтобы повысить производительность и сократить объем ручной работы.
Подробнее
Мужчина и женщина сидят за столом с ноутбуками.
Решение

Преобразуйте бизнес-процессы с помощью гиперавтоматизации

Узнайте, как ИИ и малокодовые инструменты работают вместе, автоматизируя сложные рабочие процессы в большом масштабе.
Подробнее

Вопросы и ответы

  • Автоматизация на основе ИИ подразумевает использование ИИ для автоматизации задач, процессов или принятия решений, которые обычно требуют участия человека. Он объединяет такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для повышения эффективности, точности и масштабируемости бизнес-операций.
  • Распространенным примером автоматизации на основе ИИ является использование виртуального агента на базе ИИ для обработки запросов на обслуживание клиентов. Эти инструменты отвечают на стандартные вопросы, обрабатывают запросы и передают проблемы на более высокий уровень, освобождая человеческих ресурсов для оказания более сложной поддержки.
  • Автоматизация на основе ИИ помогает предприятиям повышать эффективность, сокращать ручные ошибки и эффективнее масштабировать операции. Он поддерживает более быстрое принятие решений за счет аналитики в реальном времени и улучшает качество обслуживания клиентов за счет более гибкого и персонализированного обслуживания. Организации используют ИИ для сокращения расходов и ускорения инноваций во всех отделах.
Следите за новостями Microsoft 365