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AI 工作流程编排将断开连接的任务转换为同步的自动化系统。与基本的任务自动化不同，编排管理多个流程的顺序和交互，从而创建统一的操作。这种方法通过集成 AI 工具、数据和资源来提高效率、加快决策并减少错误。
到2025年，预计有50％的企业将采用人工智能编排平台，从而在快速变化的市场中提供竞争优势。
实时 AI 工作流程编排依赖于高级工具，这些工具可实现流畅的数据流、可扩展的处理和智能协调。这些技术将静态业务运营转变为能够立即适应变化的动态系统。让我们深入研究推动这种转型的关键组件，例如数据管道和云计算。
数据管道是实时系统的支柱，可将信息快速传输到关键应用程序。通过利用消息总线架构，这些管道确保实时捕获和传输数据。
实时数据摄取的影响是惊人的，尤其是在高风险环境中。例如，金融机构使用它在交易后的几毫秒内检测欺诈行为。饰演 Cameron Archer，增长主管 Tinybird，说的是：
“实时数据令人上瘾。一旦你开始构建为创收用例提供动力的实时数据管道，你就再也回不去了。”
API 连接器使不同的系统能够无缝通信，从而对这些管道进行了补充。作为集成层，API 允许不同的工具作为一个凝聚系统运行，无摩擦地连接各种数据源。
实际例子凸显了这些技术的价值。例如，零售商使用实时数据摄取来整合来自销售点系统、电子商务平台和供应链的见解，改善库存管理并满足不断变化的客户需求。另一方面，航空公司利用物联网传感器和实时管道来跟踪行李和资产，减少延误并提高客户满意度。
为了最大限度地提高效率，企业必须使数据管道与其目标保持一致，确保其可扩展、组织良好且易于访问。此外，实施强大的监控框架可以帮助及早发现错误并在整个过程中保持数据质量。
虽然数据管道和 API 管理信息流，但云计算提供了处理 AI 工作流程需求所需的力量。面对人工智能的密集计算需求和不可预测的数据流量激增时，传统基础设施往往不足。现代云解决方案在构建时考虑了可扩展性，可以直面这些挑战。
到2027年，云计算中的人工智能市场预计将达到1046亿美元，年增长率为30.5％。这种增长反映了云平台如何无需企业在硬件上进行大量投资即可使用先进的人工智能工具。分布式计算通过启用水平扩展进一步放大了这一点，从而优化了资源使用并减少了训练和推理所需的时间。
云平台提供动态资源扩展，允许工作流程自动调整以适应需求峰值。真实的例子展示了这种可扩展性： Netflix公司 使用分布式云系统为数百万用户提供个性化内容，同时 OpenAI 在数千个 GPU 上并行训练大量 GPT 模型，高效处理数十亿个参数。
这些平台还依赖基于 GPU 的基础设施来托管和扩展 AI 工作负载，从而确保快速、大规模的并行处理。
协调平台充当实时工作流程的控制中心，将各种工具集成到一个统一的系统中。它们汇集了自然语言处理、多模式工作流程和实时协作等功能，以简化自动化。
例如，大型语言模型 (LLM) 处理大量文本数据以生成类似人类的响应。无代码 AI 平台允许没有编程专业知识的用户构建和部署 AI 工作流程，从而使组织可以实现自动化。
这种平台的一个例子是 prompts.ai，它结合了人工智能驱动的聊天机器人、创意内容生成和从草图到图像的原型设计。它还与 LLM 无缝集成，提供实时协作、自动报告和多模式工作流程。该平台甚至通过即用即付模式跟踪代币的使用情况，从而确保成本效率。
其他技术增强了协调能力。智能文档处理 (IDP) 使用机器学习和 OCR 从文档中提取数据，而机器人流程自动化 (RPA) 则模仿人类行为来处理重复性任务。这些工具协同工作，用由机器学习驱动的动态流程取代了僵化的工作流程，这些流程可以在几秒钟而不是几小时内做出响应。
这些工具的采用正在迅速增长。根据 麦肯锡，72% 的公司已经在使用人工智能解决方案。在未来两年中，人工智能驱动的工作流程自动化工具的采用率预计将增加30％，75％的企业计划投资这些技术。利用人工智能自动化的公司报告说，生产力提高了多达20％。
趋势表明，人工智能越来越多地用于分析工作流程、发现效率低下和提出改进建议。拖放式生成器和工作流程模板使非技术用户的自动化变得更加容易。各组织还将工作流程自动化、RPA、人工智能和事件驱动的触发器相结合，以消除运营中的手动任务。
正如山姆·奥特曼所说：
“人们正在使用人工智能来创造奇妙的东西。”
这些工具和技术不仅增强了实时处理，而且为应对特定业务挑战的量身定制的人工智能解决方案铺平了道路。它们共同构成了实时工作流程自动化的基础，使企业能够更高效、响应更快地运营。
一旦你对实时自动化背后的工具有了扎实的了解，下一步就是量身定制 AI 工作流程，以应对企业面临的独特挑战。从战略上自定义这些工作流程可使 AI 功能与您的目标保持一致。它涉及了解您当前的流程、协调各种 AI 代理，以及让您的团队无需深入的技术专业知识即可创建解决方案。
自定义 AI 工作流程的第一步是规划您当前的操作。这个过程被称为 过程发现，确定瓶颈，重点介绍人工智能可以提高效率的领域。通过使用情境感知模型，人工智能无需持续手动更新即可不断完善工作流程。
“人工智能流程优化旨在改进能够思考、适应和行动的人工智能系统。”-首席执行官弗洛·克里韦洛
首先，找出人工智能可以解决的具体运营挑战或机遇。例如，许多组织在实施定制的人工智能工作流程后，目标流程的生产力提高了30-50％。
举个例子：一家制造公司通过定制的人工智能工作流程改进了质量控制流程，将缺陷减少了45％，每年节省了超过200万美元的保修索赔和返工成本。同样，一家金融服务公司通过将人工智能集成到其传统系统和现代CRM平台中，将人工数据输入减少了85％。
流程优化的一个好方法是从非关键领域的试点项目开始。设置明确的绩效指标，并随着业务的发展完善工作流程。这些努力为可扩展和自适应的工作流程奠定了基础，尤其是与多代理协调相结合时。
多代理协调涉及在专业的人工智能代理之间分配复杂的任务，每个代理都侧重于特定的职责。通过分散工作负载，这种方法可以提高效率，同时允许代理相互学习并适应不断变化的条件。
例如，使用多代理人工智能系统的律师事务所将合同审查时间缩短了60％，同时提高了风险识别的准确性。
多代理系统之所以特别吸引人，是因为其可扩展性。您只需添加更多专业代理即可扩展工作流程容量。但是，成功的实施始于详细的流程分析并将任务分解为可管理的组件。与其尝试同时实现整个工作流程的自动化，不如专注于较小的特定任务。为了补充这些策略，无代码和低代码解决方案使工作流程定制更易于实现。
无代码和低代码平台改变了 AI 工作流程定制的游戏规则。它们允许非技术用户构建和部署复杂的解决方案，在削减成本的同时加快开发速度。
实际上，90％的无代码用户报告说，由于应用程序开发的简便性，公司的增长速度更快。这些平台使团队成员能够充当 “公民开发者”，促进跨部门的创新。
以 prompts.ai 这样的平台为例。它们为人工智能驱动的聊天机器人、创意内容生成和多模式工作流程提供工具，所有这些都具有实时协作功能。prompts.ai 采用基于代币使用情况的即用即付定价模式，无需大量的编码知识即可提供先进的人工智能功能。
最好的入门方法是尝试小而简单的工作流程。使用模板和预建元素来加快流程，并确保制定监管和合规协议，以取得长期成功。
高管们已经看到了生成式人工智能的潜力，他们预测预测能力、方差解释、情景生成和报告将提高多达40％。随着这些工具越来越广泛地采用，技术团队和非技术团队之间的差距继续缩小，从而实现了更快的创新和更快的工作流程。
为了确保 AI 工作流程提供一致的结果并有效发展，组织需要采用保持绩效、最大限度地减少故障和推动持续改进的做法。如果做得好，这些做法可以为人工智能投资带来可观的回报。
保持 AI 工作流程的平稳运行始于强大的可见性和监控。实时洞察对于在问题升级之前发现和解决问题至关重要。根据麦肯锡的一项调查，现在有78％的组织在至少一项业务职能中使用人工智能，将有效监控作为重中之重。
有效的监控包括针对眼前问题的实时警报和历史分析，以发现模型偏差或数据质量下降等长期趋势。组织可以通过以下方式实现这一目标：
人工智能工作流程中的错误处理至关重要，尤其是当错误可能导致重大后果时，例如 51% 的聊天机器人响应包含事实不准确之处。强大的错误管理策略将预防与智能恢复系统相结合。这包括使用诸如 try/catch 逻辑之类的机制来妥善处理错误、立即记录事件以及尽可能自动修复。
例如， Celigo的 AI 平台通过在达到速率限制时自动重试 API 请求或将请求推迟到带宽可用来减少停机时间。此外，环境监控可以检测出置信度低的场景并触发备用措施，例如将任务重新分配给人工操作员或替代工作流程。谷歌的 People + AI 研究团队强调了这种方法：
“经过精心调整的系统不必猜测，可以说'我对此不确定'，并为用户提供升级或澄清的途径。通过让人工智能正常失败，可以避免在直接答案中嵌入错误信息。”
自我修复功能进一步推动了错误处理。例如，一家电子商务平台将自我修复功能集成到其测试自动化框架中，通过在用户界面元素发生变化时自动更新测试脚本，将测试维护减少了80％。预测分析还可以预测潜在故障，iPaaS 解决方案有助于将安全事件减少 42%，维护成本降低 57%。
强有力的治理是可持续的人工智能工作流程协调的支柱。拥有成熟治理框架的公司的财务业绩通常会提高 21-49%。但是，只有18％的商界领袖报告说，他们设立了企业范围的委员会来监督负责任的人工智能治理。
为了建立有效的治理，各组织应：
Geraldine Wong 博士，首席数据官 GXS 银行，强调了信任在人工智能治理中的重要性：
“人们对人工智能能做什么持怀疑态度。我们需要信任进入人工智能模型的数据。如果组织及其客户能够信任组织用于此类模型的数据，那么我认为这是建立对人工智能治理或负责任人工智能的信任的良好起点。”
持续改进同样重要。使用人工智能进行持续改进的公司报告说，效率提高了20-30％。跟踪进度需要明确定义的关键绩效指标 (KPI)。一些例子包括：
技术平台可以简化治理任务。例如，Blackbaud的数据与人工智能治理高级经理伦·努内斯指出，使用OneTrust可以加快项目审批，并在整个人工智能生命周期中进行嵌入式监督。最成功的组织将治理视为一项共同责任，辅之以定期培训和对监管变化的持续监控，确保他们能够快速适应新的挑战。
人工智能工作流程协调正在通过提高效率、削减成本和提高整体满意度来重塑行业的运作方式。通过协调多个 AI 系统和自动执行复杂任务，它为实时决策和更智能的资源管理开辟了新的机会。
AI 编排通过无缝管理 AI 代理之间的过渡，使客户服务交互更加顺畅。这样即使客户的问题跨越多个部门，也无需重复陈述。例如，在电信领域，如果计费问题变成技术问题，协调可确保传递所有相关细节，从而避免客户从头开始。
使用人工智能编排的电子商务公司已经看到了一个 客户投诉下降了40％，而且工作流程自动化可以将生产力提高多达十倍。
巴里·库珀，客户体验部总裁 漂亮，重点介绍了当前的挑战：
“客户服务领导者沉浸在人工智能和自动化工具中，这些工具不但没有提供真正的效率，反而增加了复杂性。”
解决方案？统一的编排平台。正如NICE营销副总裁伊丽莎白·托比所说：
“CxOne mPower Orchestrator通过统一整个企业中人工智能驱动的流程来解决这个问题，确保工作流程、代理和知识之间的无缝连接。”
像 prompts.ai 这样的平台更进一步，集成了大型语言模型和实时协作，同时提供即用即付模式。这使得缩放成为可能 人工智能驱动的客户服务 更容易获得且更具成本效益。
客户服务的这些进步为更广泛的应用铺平了道路，例如预测性维护。
AI 编排通过使用历史和实时数据来预测设备故障，比传统方法更准确地预测设备故障，从而彻底改变了预测性维护。这在制造业和医疗保健等行业尤其重要，在这些行业中，意外停机可能导致重大财务损失和安全风险。
考虑以下数字：设备故障可能使工厂产能减少5-20％，汽车工厂损失高达5％至20％ 每年6.95亿美元。在全球范围内，最大的500家公司平均亏损为 他们年收入的11％ 到计划外停机。
人工智能驱动的预测性维护的影响已经显而易见。一家监控超过10,000台机器的全球制造商节省了数百万美元，在短短三个月内收回了投资。同样，由于提前两周的维护警告，一家铝生产商在每次事件中避免了12小时的停机时间 [32]。在另一个案例中，一家跨国快递公司使用人工智能来预测分拣设施机器的故障，每年节省数百万美元。同时，一家全球汽车制造商通过分析焊接机器人的图像和视频，将检查时间缩短了70％，焊接质量提高了10％ [32]。
预计预测性维护市场将受到打击 到 2032 年将达到 493.4 亿美元，以27％的复合年增长率增长。使用人工智能进行预测性维护的公司还报告说 劳动生产率提高 5— 20% 最多一个 停机时间减少了 15%。
在医疗保健领域，由人工智能驱动的预测分析可以实现更加个性化的治疗计划，同时优化医院资源。这可以改善日程安排，缩短等待时间，提高人员配置效率。
除了维护外，人工智能编排也在云资源管理中掀起波澜。
AI 编排通过实时动态调整资源来提高云资源管理的精度。这可以防止过度配置，并帮助组织避免超支。根据 Gartner， 70% 的组织低估了他们的云成本，造成大量浪费。
这些数字令人震惊： 右边的尺度 我发现结束了 云支出的 30% 由于资源使用效率低下而被浪费，并且 云健康 报告说 32% 的组织超支 在他们的云预算上。通过利用 AI 进行云优化，企业可以节省开支 成本的 20—30% 正如麦肯锡的研究所指出的那样，同时提高了绩效。
AI 编排工具可预测未来成本、自动扩展并确保符合 GDPR 和 HIPAA 等法规。他们还会发现未充分利用的资源，使公司能够在不损害绩效的情况下削减不必要的容量。一位专家解释说：
“人工智能算法可以根据实时需求自动向上或向下扩展资源，从而确保最佳性能，无需人工干预。”
此外，AI 编排通过持续监控异常活动并在威胁升级之前做出响应来增强安全性。
预计全球云优化市场将从此增长 2023 年为 6260 亿美元，到 2028 年为 1.266 万亿美元，年增长率为15.1％。为了最大限度地提高收益，组织应采用提供预测分析、自动化成本管理和针对其使用模式量身定制的可行见解的工具。将这些见解整合到现有的工作流程中可确保有效的优化和成本控制。
实时 AI 编排正在向需要最少人工干预的完全自主的系统过渡。这种转变已经在发生，预计到2025年，全球人工智能编排市场将达到114.7亿美元，年增长率为23.0％，令人印象深刻。这种快速增长推动了基于前面讨论的功能的高级工具的创建。
一个重大飞跃是 超自动化，人工智能负责日常任务、优化甚至自我修复过程。另一个令人兴奋的开发是自然语言工作流程的创建。有了这个，生成式 AI 模型允许用户用通俗易懂的英语描述他们的目标，系统会自动生成所需的管道代码和编排逻辑。
这些技术的早期采用者已经看到了切实的好处：效率提高了25％，节省了15％的成本，超越竞争对手的可能性增加了23％。例如， BluePrism的企业人工智能已将运营成本降低了30％，而 超人 已报告生产率提高了40％。
AI 编排与 边缘计算 是另一个游戏规则改变者。这种集成减少了延迟并加快了处理，从而实现了更快的实时决策。同样，将人工智能与物联网（IoT）融合为各个行业的预测性维护和运营效率开辟了机会。这些进步补充了早期的工具，为更智能、更快的操作铺平了道路。
“人工智能为自动化、数据分析和智能决策提供动力，这些都是数字化转型的关键组成部分。”-Prashanth Kancherla，Ozonetel Communications首席运营官
但是，人工智能协调方面的进展伴随着责任。合乎道德的人工智能实践——确保公平性、透明度和问责制——至关重要。还需要从一开始就将安全性纳入人工智能工作流程。智能过程自动化市场反映了这一趋势，在自主代理人工智能系统的兴起的推动下，其价值预计将从2024年的160.3亿美元增长到2025年的180.9亿美元。
对于希望拥抱未来的企业来说，从小规模起步并进行战略性扩张是前进的方向。prompts.ai 等平台处于领先地位，提供灵活的、按使用量付费的人工智能编排解决方案。这些平台使各种规模的企业都可以使用先进的人工智能系统，帮助他们顺利过渡到自主工作流程时代。
立即采取行动的组织将为获得竞争优势做好准备，潜在的生产力提高高达25％。未来将有利于通过利用智能、自我管理的工作流程迅速适应不断变化的市场需求的公司。
AI 编排通过以下方式将自动化提升到一个新的水平 将多个自动化任务连接并管理成流畅、高效的工作流程。传统的自动化侧重于处理重复的、基于规则的任务以节省时间并最大限度地减少错误，而编排则增加了一层智能。它实时管理任务，可以做出更明智的决策和更大的灵活性。
对于企业而言，这带来了一系列优势：
通过采用人工智能编排，企业不仅可以简化运营，还可以更有效地解决复杂的问题，为增长和效率开启新的机会。
数据管道在实时 AI 工作流程中至关重要，可确保数据流畅地进行处理和转换。这种稳定的数据流有助于减少延迟，实现快速决策——这是动态系统高度依赖的。
云计算通过提供处理海量数据、训练 AI 模型和有效部署它们所需的基础架构，成为完美的合作伙伴。这些工具共同使组织能够运行低延迟的人工智能运营，使实时工作流程协调不仅成为可能，而且高效且可扩展。
在深入研究人工智能工作流程之前，企业需要仔细研究其当前的流程。这有助于查明人工智能可以应对挑战或为提高效率创造机会的领域。设定明确的目标并选择合适的人工智能工具来匹配这些目标是该过程中的关键步骤。
定制 AI 解决方案意味着塑造它们以满足特定需求。这可能涉及自动化重复任务、优化决策或简化操作。定期审查人工智能的表现并在必要时对其进行调整以确保其与业务目标保持一致也很重要。
使用 低代码 AI 工具 可以让这变得更容易。这些工具使团队可以自行调整工作流程，从而缩短时间并减少对持续IT支持的需求。这种方法不仅可以加快实施速度，还可以使团队保持敏捷性。
