Всеки може да изгради AI работен процес (workflow). Но да го накарате да работи наистина? Това е съвсем друго предизвикателство.
Проблемът не е, че AI не може да изпълнява задачи; вместо това, повечето хора силно подценяват сложността, свързана с изграждането на нещо функционално, скалируемо и в същото време надеждно.
Всички искат да автоматизират. Всички искат да скалират бързо. Всички искат да изградят перфектната система, задвижвна от AI.
Въпреки това, не всеки има търпението и постоянството да премине през процеса на разработване на напълно функционална автоматизация.
Защото истинските AI работни процеси (workflows) се изграждат чрез итерация, провал и постоянна адаптация.
Те не работят от първия опит. Не работят и от петия опит. Понякога едва работят и след 50-ия опит.
Истината за Изграждането на AI Работни Процеси (Workflows)
Нека разгледаме процеса в детайли:
Първият работен процес винаги ще се провали
Първата версия на вашия AI работен процес не е крайната версия.
Тя е груба чернова. Прототип. Опит от типа „да видим дали това изобщо функционира“.
Работният процес, с който започвате, никога няма да бъде този, с който завършвате.
Пример: Когато решихмеда изградим автоматизиран работен процес за проучване на съдържание, променихме целия подход 15 до 25 пъти.
- Първата версия не беше скалируема.
- Втората версия изискваше твърде много API заявки.
- Третата версия беше твърде бавна.
- Четвъртата версия? Започна да работи, но не в пълния си капацитет.
След месец на тестване, провали, преработка и оптимизация, най-накрая имахме нещо, което успяхме да внедрим в голям по-гоям мащаб.
AI процесите (workflows) никога не са „завършени“
AI моделите се променят. API-тата се променят. Появяват се нови инструменти.
Процесът, който изграждате днес, може да е остарял след шест месеца.
Ако вашият работен процес разчита твърде много на един инструмент или един процес, един ден ще се събудите и ще откриете, че е повреден—и няма да имате представа как да го поправите.
Ето защо гъвкавостта е по-ценна от съвършенството.
Експертите са тези, които правят или развалят процеса
Не можете просто да изградите AI работни процеси изолирано.
Нуждаете се от хора, които дълбоко разбират процеса, който автоматизирате.
- Ако автоматизирате пазарно проучване, имате нужда от стратег, който знае кои детайли действително имат значение; не просто някой, който може да извлече данни от Google.
- Ако автоматизирате SEO, имате нужда от някой, който знае как работят факторите за класиране на Google в реални сценарии; не просто някой, който може да генерира ключови думи.
Нашият пробив?
Имахме експерт, работещ с клиенти, който ни каза точно къде съществуващите процеси се провалят.
Вместо сляпо да изграждаме автоматизация, ние изградихме решения около реалните проблеми, които забавяха изпълнението.
Резултатът?
Работен процес, който наистина решава проблеми, вместо просто да изглежда добре на хартия.
Как да Подходите към AI Работните Процеси (Workflows) по Правилния Начин
Ако сериозно мислите за изграждане на AI-захранвани работни процеси, които наистина работят, ето промяната в мисленето, от която се нуждаете:
- Очаквайте провал рано и често. Първите ви няколко итерации ще бъдат бъркотия. Това е нормално.
- Оптимизирайте за адаптивност. Не се заключвайте в един инструмент или един процес, защото нещата ще се променят.
- Привлечете експерти за дадената област. AI може да автоматизира изпълнението, но хората предоставят стратегията, която го прави ценно.
- Приоритизирайте скалируемост пред удобството. Бързо решение не е същото като скалируемо решение.
Ако не Правите Итерации, не Изграждате Нищо
AI автоматизацията не е решение от типа „включи и работи“.
Това е постоянен цикъл на тестване, проваляне, поправяне и подобряване.
Ако не сте подготвени за това, всъщност не изграждате нищо.
Вие как подхождате към AI процесите?
Действително ли ги усъвършенствате, или просто се надявате да работят от първия път?