AI automation, eller AI-automatisering, revolutionerar branscher av alla slag genom att hantera repetitiva arbetsuppgifter och komplexa arbetsflöden för att hjälpa företag att sänka kostnaderna, öka noggrannheten och frigöra tid som medarbetarna kan lägga på mer krävande uppgifter.
Människor har redan nu för mycket att göra, vilket förklarar den utbredda användningen av artificiell intelligens (AI). AI och intelligent automatisering har revolutionerat arbetsplatsen och hjälper människor – och de företag de arbetar på – att effektivisera komplexa arbetsflöden med snabbhet och precision.
Med AI-automatisering kan företag förenkla sina processer och få mer gjort genom att låta utföra en rad åtgärder automatiskt.
Innehåll:
Med AI automation kan repetitiva och tidskrävande uppgifter hanteras med målet att effektivisera ett visst arbetsflöde. Att använda intelligent automatisering på detta sätt hjälper företag att sänka kostnaderna och öka effektiviteten. Det gör också att mänskliga medarbetare kan lägga sin tid på strategiskt arbete istället för på mindre viktiga uppgifter.
Människor har en komplex förmåga att fatta beslut. Och nu kan maskiner och datorer efterlikna människans förmåga att fatta beslut genom att kombinera AI och automatisering. Till skillnad från traditionell automatisering, som följer en statisk uppsättning regler för att upprepade gånger utföra en uppgift, möjliggör AI-automatisering tillväxt. AI-agenter har förmågan att självständigt analysera resultat och data och anpassa de automatiserade processerna i syfte att nå mer relevanta resultat.
Vid AI-automatisering används både maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP), som kan förstå och svara på mänskligt språk, analysera stora mängder data och fatta intelligenta beslut. Maskininlärning (ML) ger AI möjligheten att analysera data och sedan känna igen och förutsäga mönster för att på så sätt fatta beslut baserat på historiska data.
Införandet av stora språkmodeller (LLM) har medfört betydande förbättringar av dessa tekniker. Att lägga till generativ AI till mixen innebär oändliga möjligheter att använda AI-system för att skapa, snarare än att bara förutsäga eller analysera.
Ett exempel ur verkligheten på hur AI och automatisering fungerar är när en kund ställer en fråga till en virtuell agent på ett företags webbplats. Med traditionell automatisering skulle en chattbot ge ett förprogrammerat svar, medan en AI-automatiseringsmodell istället erbjuder en mer precis lösning på problemet. Eftersom en AI-automatiseringsmodell är en AI-agent som har utbildats i att analysera språk för att bedöma vad frågan handlar om, kan den erbjuda en mer relevant lösning på problemet.
Vill du interagera med en AI-agent? Det kan du testa i chattrutan längst ned på den här sidan, som drivs av Salesforce Agentforce.
Låt autonoma AI-agenter förändra arbetssättet i alla roller, arbetsflöden och branscher.
Dagens AI-automatisering fungerar genom att kombinera teknik för artificiell intelligens med automatiseringsprocesser för att utföra uppgifter och fatta praktiska beslut på ett mänskligt sätt. Den baserar sina processer på algoritmer och driver beslutsfattande och åtgärder för AI-automatisering. Dessa algoritmer, som består av uppsättningar av regler och beräkningar, hjälper AI-systemen att analysera data, lära sig mönster och fatta självständiga beslut.
AI-automatisering började med processautomation med robot (RPA). Dessa botar, som används än idag, utför repetitiva, regelbaserade uppgifter som inte kräver någon djupgående analys – saker som att fylla i formulär baserat på befintliga data eller skicka automatiska e-postsvar. I takt med att AI har utvecklats har automatiseringens möjligheter vuxit till att omfatta hela processer, koppla samman system och samordna uppgifter.
Vid AI-automatisering inleds processen med att samla in data som är relevanta för uppgiften. Dessa data kan komma från strukturerade källor, som t.ex. databaser, eller från ostrukturerade datakällor som textdokument, bilder och ljudfiler. AI:n tar bort irrelevant eller felaktig data och konverterar sedan rådata till ett nytt format, exempelvis tabelldata för ML-algoritmer eller tokeniserad text för NLP.
När all data är förberedd används den för att träna en AI-modell. Det finns tre typer av maskininlärning:
När AI-modellen väl är tränad används den för att automatisera ett arbetsflöde:
Människor spelar fortfarande en viktig roll i AI-automatisering. I den mänskliga feedbackprocessen granskar människor AI-förutsägelser och gör vid behov manuella korrigeringar. Dessa korrigeringar återkopplas sedan till AI, vilket förbättrar dess noggrannhet ytterligare. Med självinlärning får AI kontinuerligt insikter från ny data och ökar därmed sin kunskap med tiden.
Det finns betydande skillnader mellan AI automation och mer traditionell automatisering. AI-driven automatisering kan hantera mer komplexa uppgifter. Traditionell automatisering lämpar sig väl för regelbaserade, repetitiva uppgifter i stabila miljöer, medan AI-automatisering lämpar sig bättre för dynamiska, datarika uppgifter som kräver beslutsfattande.
Istället för att förlita sig på specifika nyckelord som en chattbot skulle göra, använder AI-automatisering ML och NLP för att träna modeller utifrån historisk kunddata. Den tolkar textens betydelse och sammanhang, förstår olika fraser och uttryck med maskininlärning och naturlig språkbehandling. En AI-agent kan skanna en kunds text som lyder: "Jag är inte säker på hur man betalar via appen" och använda sin modellbaserade träning för att ge ett passande människolikt svar.
AI-automatisering kan till och med prioritera ärenden baserat på hur brådskande de är genom att använda sentimentanalys – något som RPA-system inte kan göra lika effektivt.
Salesforce AI levererar betrodd och utbyggbar AI baserad på vår Salesforce Platform. Använd vår AI i dina kunddata för att skapa anpassningsbara, prediktiva och generativa AI-upplevelser som passar alla dina affärsbehov på ett säkert sätt. Lägg till konversations-AI för alla arbetsflöden, användare, avdelningar och branscher med Einstein.
Jämfört med traditionell automatisering erbjuder AI-baserad automatisering betydande fördelar. Det effektiviserar repetitiva uppgifter, minskar fel som beror på mänskliga faktorn och snabbar på processer. Den tid som sparas med AI och automatisering är tid som medarbetarna istället kan lägga på strategiskt och viktigt arbete som skapar tillväxt. Genom att jobba snabbare och smartare hjälper intelligent automatisering företag att bli effektivare, spara pengar och förbli konkurrenskraftiga.
Här följer några exempel:
AI-automatisering har revolutionerat nästan alla branscher genom att till exempel spara tid, öka effektiviteten och sänka kostnaderna. Medarbetarna spenderar uppskattningsvis 41 % av sin tid på repetitiva och relativt oviktiga uppgifter, och 65 % av de kontorsanställda tror att generativ AI kommer att frigöra tid för dem så att de kan arbeta mer strategiskt, enligt Salesforce Trends in AI for CRM-rapporten.
Några exempel på branscher där AI-automatisering redan har slagit igenom:
Inom AI för fordonsindustrin används data från både fordon och förare för att erbjuda kunderna nya och smarta tjänster. Och biltillverkare och återförsäljare kan dra fördel av AI-lösningar som är förankrade i den relevanta affärskontexten. Allt detta gör att fordonsindustrin kan utvecklas snabbare och betjäna slutkunderna, nämligen förarna, bättre.
AI har en enorm potential inom hälso- och sjukvårdsområdet, både inom den privata och den offentliga sektorn. AI för hälso- och sjukvård kan snabbt minska kostnaderna för administrativt arbete som fakturering och tidsbokning, så att vårdgivarna kan lägga mer tid på sina patienter. Med patientdata förankrad i en relevant kontext och hälsoinformation på ett och samma ställe kan AI hjälpa vårdgivare att mer exakt upptäcka sjukdomar i ett tidigt skede och föreslå förebyggande åtgärder.
AI för tillverkningsindustrin kan bidra till att kontrollera kostnaderna genom att söka igenom långa avtal efter sätt att minska kostnaderna, öka effektiviteten och minska arbetskostnaderna. Dessutom kan AI-automatisering hjälpa företag att anpassa sin handel, göra interaktionerna med kunder enhetliga i digitala och fysiska kanaler och ta fram försäljningsrekommendationer baserat på historiska data. Och inte minst analysera data från maskiner för att förhindra dyra reparationer, använda bildigenkänning för att upptäcka defekter i produkter och utrustning och bidra till högre säkerhet genom att låta AI-drivna robotar utföra de farligaste uppgifterna.
Inom AI för fordonsindustrin används data från både fordon och förare för att erbjuda kunderna nya och smarta tjänster. Och biltillverkare och återförsäljare kan dra fördel av AI-lösningar som är förankrade i den relevanta affärskontexten. Allt detta gör att fordonsindustrin kan utvecklas snabbare och betjäna slutkunderna, nämligen förarna, bättre.
AI för stora företag inbyggt direkt i CRM-systemet. Maximera produktiviteten i hela organisationen genom att ge alla appar, användare och arbetsflöden tillgång till AI för företag. Ge användarna kraften att skapa kundupplevelser med större effekt inom försäljning, tjänster, handel med mera tack vare personanpassad AI-hjälp.
Även om AI-automatisering kan förändra ett företag i grunden är det inte en universallösning. I takt med att intelligent automatisering utvecklas ökar även de etiska farhågorna . Hur färdigheterna som krävs för att jobba med AI förändras, bristen på transparens med AI-drivna resultat samt intrång i integriteten är alla knepiga frågor som man behöver fundera noga på.
Företag kan vara proaktiva i detta genom att lära sig mer om fördelar och nackdelar med AI samt om dess begränsningar – och säkerställa att AI används på ett ansvarsfullt, rättvist och inkluderande sätt.
Här följer en närmare titt på några av utmaningarna:
Autonoma AI-agenter har revolutionerat CRM-programvara och därmed gjort livet enklare för de som arbetar inom service, försäljning, marknadsföring och handel. Företagsledare som använder AI ser tydligt fördelarna – 90 % rapporterar kostnads- och tidsbesparingar, enligt Salesforce State of Service-rapport.
AI-agenter kan hantera en mängd olika uppgifter, t.ex. att svara på kundtjänstförfrågningar, bedöma säljleads och optimera marknadsföringskampanjer. De kan också implementeras snabbt, utan det krångel och de kostnader som är förknippade med att träna AI-modeller. Dessa autonoma AI-agenter kan arbeta dygnet runt, varje dag – och med bara några klick kan företaget anpassa sin virtuella arbetsstyrka till de aktuella behoven.
Framtiden för AI-automatisering utlovar ännu fler framsteg. AI-system kan i allt högre grad hantera uppgifter som kräver uppfattningsförmåga, förmåga att resonera och lösa komplexa problem – förmågor som en gång var unika för människor.
Artificiell allmän intelligens (AGI) är en teknik som för närvarande är under utveckling. Den kommer att kunna förstå, resonera, planera och tillämpa kunskap. Den kan också komma att kunna överföra kunskap som den har lärt sig från en domän till en annan – och kanske prestera på samma höga expertnivå som en människa. Kanske kommer AGI till och med att kunna utveckla agens.
Även om våra jobb ovillkorligen kommer att förändras, kommer möjligheterna för människor på mer kreativa, strategiska och högkvalificerade befattningar att öka. Istället för att konkurrera med dessa kraftfulla AI-modeller kommer människor att guida dem i syfte att förhindra oförutsedda resultat.
En framtid där människor kan använda maskiner för att arbeta smartare istället för hårdare är nästan verklighet redan nu. AI-automatisering kommer att förändra industrin på global nivå i takt med att den anpassas för fler affärssituationer, ökar effektiviteten och hjälper företag att lösa fler utmaningar med hjälp av AI-agenter.
Ta en närmare titt på hur agentbyggandet fungerar i vårt bibliotek.
Arbeta med Professional Services -experter för att snabbt bygga agenter och se värde.
Berätta för oss om dina affärsbehov så hjälper vi dig att hitta svar.
