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生成式 AI 正在改变企业识别和解决工作流程瓶颈的方式。这些瓶颈是由过时的流程、手动任务或效率低下造成的，可能导致错过最后期限和更高的成本。人工智能通过自动执行重复任务、分析数据以发现效率低下以及提供实时解决方案来应对这些挑战。主要好处包括：
例如，像这样的公司 特斯拉 和 亚马逊 已使用人工智能来解决生产延迟问题并改善订单履行情况，从而显著提高了效率。像这样的工具 prompts.ai 利用自动报告、实时监控和安全数据处理等功能简化 AI 集成。
生成式 AI 为扫描大型数据集和识别工作流程问题提供了一种快速高效的方式。通过分析事件数据、流程日志和性能指标，它可以在瓶颈升级为更大的问题之前检测出指向瓶颈的模式。
这个过程依赖于 流程挖掘，其中 AI 检查事件数据以发现业务运营中的模式。与可能缓慢且容易出错的人工审查不同，人工智能可以快速识别流程变化和异常，从而更容易分析大量的事件日志。这使企业能够实时解决问题，避免延误和过高的成本。此外，人工智能利用自然语言处理 (NLP) 来完善其检测能力。
自然语言处理通过使用诸如此类的技术起着至关重要的作用 命名实体识别 (NER) 对文档中的实体进行分类，并运用语义理解来解释内容含义。例如，NLP 可以对工厂错误日志进行分组，以发现隐藏的供应链中断。
人工智能分析各种数据输入（例如文本、图像、音频、视频和代码）的能力增强了其检测模式和预测瓶颈的能力。这种广泛的分析范围使人工智能能够识别从制造运营到客户服务流程等各种工作流程中的低效率问题。这些见解将纳入实时监控系统，下文将对此进行讨论。
实时监控彻底改变了瓶颈检测。生成式 AI 系统通过分析实时数据流并将其与优化工作流程的数据集进行比较来持续跟踪工作流程性能。这种持续的监控使企业能够在瓶颈出现时将其捕获，从而确保在瓶颈造成干扰之前进行快速干预。
例如， Globant的 Navigate 平台已经证明了这种方法的力量。它将问题解决效率提高了25％，将IT票证解决的速度提高了三倍，并将票务分配的等待时间减少了两天。通过及早发现效率低下，这些改进还转化为节省了20％的成本。
人工智能驱动的自动报告不仅仅是发出警报。这些系统可以预测未来的工作流程问题，使企业能够做出积极的决策并更有效地分配资源。公司可以根据人工智能对潜在瓶颈的预测来调整工作流程，而不是在问题发生后对其进行响应。
ServiceNo的 AI 代理突显了这种预测能力，将管理复杂案例所需的时间缩短了 52%。
但是，实时监控的成功在很大程度上取决于数据的质量和集成度。人工智能系统需要干净、准确和相关的数据才能提供有意义的见解。最佳实现将流程挖掘、数据科学、生成式人工智能和自动化整合到一个平台中，从而提供传统工具根本无法实现的可见性。
这种实时方法在制造业中特别有效。例如，一家大型制造公司使用生成式 AI 来分析生产线数据，这显著减少了停机时间并提高了整体设备效率 (OEE)。通过识别实时数据中的模式，该公司能够在瓶颈中断生产计划之前解决瓶颈。
一旦通过人工智能的检测和报告功能确定了瓶颈，下一步就是使用生成式人工智能直面这些瓶颈。这涉及三种主要策略：自动执行重复任务、进行实时工作流程调整以及衡量结果以确保持续改进。
生成式人工智能可以通过接管重复任务来显著加快工作流程，这些任务通常会消耗时间和资源，而不会贡献太大的战略价值。
首先，确定组织中消耗大量时间和精力的任务。自动化的常见候选对象包括数据输入、客户服务查询、内容创建和各种管理流程。例如：
人工智能系统能够同时处理大量重复任务，这使企业更容易扩大运营规模。
对员工生产力的影响同样惊人。研究表明，人工智能自动化可以将生产力提高多达66％，使团队腾出时间专注于更高价值的工作。特别是，客户服务有了显著改善。例如：
除了客户服务外，各公司还自动执行其他业务功能。拿走 联合利华，它使用人工智能工具筛选简历并按资格对候选人进行排名。这种方法减少了人工审查时间并缩短了招聘时间，使人力资源团队能够专注于面试和人才策略。
避免重复性任务，生成式 AI 可以通过启用实时调整来进一步推动工作流程。
虽然自动化可以处理重复任务，但生成式 AI 能够即时调整工作流程，将静态流程转变为动态、响应式系统，大放异彩。
预测性工作流程管理 使用实时数据预测趋势并进行即时调整。例如，在金融服务中，人工智能持续监控市场，预测股票走势，检测欺诈行为，并提供即时风险评估，从而使企业能够快速调整方向。
动态流程优化 跨部门连接系统，确保数据流畅流动。人工智能驱动的自然语言界面可改善沟通，而置信度分数可帮助用户评估推荐的可靠性。例如，在电子商务中，生成式人工智能可以响应实时数据，例如订单激增或供应链故障，以调整工作流程并减少效率低下现象。
场景建模 是另一个强大的工具。通过模拟潜在结果，企业可以在瓶颈发生之前做好准备。这种主动的方法可以进行应急计划和更顺畅的运营。
为了使实时调整取得成功，人工智能系统必须与现有基础设施无缝集成。通过用户输入、性能监控和迭代更新建立反馈回路对于长期成功至关重要。
这些实时调整为可衡量的工作流程改进奠定了基础。
评估生成式人工智能的影响有助于验证投资并指导未来的优化。好处通常分为三个主要方面：效率提高、成本节省和生产率提高。
财务回报 来自生成式 AI 的表现令人印象深刻。 麦肯锡 估计它每年可能使全球企业利润增加4.4万亿美元。根据 IDC，各公司预计，每投资1美元，人工智能的平均回报率为3.50美元。 IBM 公司 报告称，领先公司在人工智能项目上实现了13％的投资回报率，是平均投资回报率5.9％的两倍多。
效率改进 出现在许多业务职能中。通过自动化日常任务，企业可以减少花在这些活动上的时间、精力和资源。利润率和单位成本等指标可用于量化这些收益。
A 2024 毕马威会计师事务所 调查发现，78% 的高级商业领袖预计，到2027年，生成式人工智能将带来投资回报率。但是， 德勤 报告称，有41％的公司难以衡量其人工智能计划的确切影响，这突显了从一开始就需要明确的指标。
生产力指标 应包括定量和定性衡量标准.定义与公司目标（例如效率、员工生产力和创新）一致的明确关键绩效指标有助于追踪成功。
“这些工具将提高现有员工的工作效率。我们期望的是生产率的提高。”
- 安德鲁·罗，麻省理工学院斯隆管理学院金融工程实验室主任
实施的最佳实践 包括从小规模开始试点项目，然后逐步扩大规模。例如，沙盒环境允许公司在全面部署之前测试生成式 AI 应用程序。每月至少跟踪一项关键指标可以帮助确定需要改进的领域。
计量应考虑到有形和无形的利益。持续的报告和分析可确保工作流程保持优化，实时监控可以帮助微调流程。
长期价值 源于将发射后的测量视为持续的学习阶段。通过分析现实世界的表现，公司可以完善其人工智能系统并随着时间的推移调整成功指标。这种方法有助于根据结果确定要扩展、修改或逐步淘汰的内容。
“我的建议和鼓励是研究单位经济学，因为这将使你能够扩大投资规模。”
- Asha Sharma，企业副总裁兼微软人工智能平台负责人
使用平台产品 prompts.ai 简化工作流程并解决效率低下问题 人工智能驱动的工具 旨在简化任务和消除瓶颈。
prompts.ai 将超过 35 种人工智能语言模型整合到一个平台下，使企业无需多次订阅即可访问不同的 AI 功能。一个突出的特点是 节省时间，它可以自动执行销售、营销和运营等关键领域的重复任务。人工智能爱好者穆罕默德·萨克尔强调了其影响：
“他使用 Time Savers 实现核心职能（销售、营销和运营）的自动化，从而提高生产力和潜在客户的产生。”
该平台还支持 多模式工作流程 以及并排的模型比较，使处理内容和为特定需求选择最佳的人工智能解决方案变得更加容易。这个 影像工作室 快速生成逼真的视觉效果，而 从草图到图像的原型制作 该工具可以高效处理各种内容类型。此外，比较语言模型的能力可确保企业为每项任务选择合适的人工智能，从而推动增长和成本效益。
prompts.ai 提供透明的即用即付定价模式，可跟踪代币的使用情况，帮助企业避免超支。小型团队的计划起价仅为29美元，大型组织的起价为每月99美元，这是一个具有成本效益的选择。年度计划甚至有10％的折扣，与传统的订阅模式相比，用户最多可以节省98％。
该平台的平均用户评分为4.8分（满分5分），这凸显了其强大的功能和价值。通过使用大型语言模型 (LLM) 实现可互操作的工作流程，prompts.ai 简化了技术复杂性并降低了集成成本，使人们更容易采用 AI。除了削减成本外，它还提供专门为美国企业设计的量身定制的解决方案。
prompts.ai 在满足美国企业独特的运营和监管需求方面更进一步。具有诸如此类的功能 加密数据保护 和 矢量数据库集成 对于高级RAG（检索增强生成）应用程序，该平台可确保安全处理敏感数据。这个 AI Labs 的实时同步工具 允许公司在全面部署之前在受控环境中测试和完善 AI 工作流程，从而最大限度地降低风险并确保符合行业标准。
首席执行官兼首席运营官弗兰克·布西米分享了 prompts.ai 如何重塑其业务运营：
“如今，他使用 Prompts.ai 来简化内容创作，自动化策略工作流程，让他的团队腾出时间专注于大局思考，同时仍保持敏锐的创作优势。”
该平台还可无缝集成到现有的 IT 设置中，提供定制解决方案，加速工作流程改进，为美国公司提供更快的结果。
一旦生成式人工智能到位以解决工作流程瓶颈，工作就不会就此止步。持续监测是确保这些改进得以维持和尽早发现新挑战的关键。这个持续的过程建立在早期的人工智能检测策略的基础上，随着时间的推移推动了更好的工作流程。
生成式 AI 不仅可以改善工作流程，还可以改变工作流程的监控方式。自动化系统现在可以实时检测问题并立即通知正确的团队成员。
例如，跟踪分析工具可以深入了解任务持续时间、延迟和资源使用情况。这种细节水平通常会发现人类监督可能遗漏的模式。实际上， 91% 的组织表示知名度有所提高 在采用自动化工具后投入运营。
性能仪表板是另一个游戏规则改变者。它们跟踪处理时间、错误率和资源利用率等指标，并在出现偏离方向时发送警报。以一家全球软件公司为例：他们实施了人工智能来分析收到的支持票中的情绪。紧急或负面消息会被标记并发送给高级代理，而标准查询则由聊天机器人或入门级支持人员处理。这种设置显著缩短了响应时间，并确保了关键问题得到及时解决。
人工智能还通过对请求进行分类、汇总信息以及自动化文档处理来简化操作。结果？更快、更准确的工作流程，更少的错误。
手动和人工智能驱动的工作流程之间的区别是惊人的。让我们分解一下：
经济利益不容忽视。 自动化工具在第一年的平均投资回报率为200％至300％。此外， 92% 的商业领袖正在积极投资人工智能自动化 以提高生产力和效率。
真实的例子使情况更加清晰。一家医院推出了 AI 调度系统 管理员工轮班和患者预约，将管理任务减少40％，并允许员工在不增加成本的情况下更加专注于患者护理。同样，一家在线零售商部署了一个人工智能聊天机器人 客户服务费用减半 同时保持常规查询的95％的满意率。
一个突出的例子是汽车制造商实施了 人工智能驱动的预测性维护，正在保存 每年 200 万美元 通过避免意外设备停机。这些案例说明了人工智能驱动的工作流程在效率和成本节省方面如何优于手动流程。
数据令人信服： 使用生成式 AI 工具的员工可获得高达 40% 的绩效提升 与那些不这样做的人相比。随着人工智能技术的发展和采用率的提高，这种差距只会扩大，这清楚地表明人工智能不仅仅是当今的工具，也是未来保持竞争力的必要条件。
生成式人工智能正在重塑企业应对瓶颈的方式，为解决运营挑战提供了一种更快、更有效的方式。通过自动化重复任务，各公司报告了令人印象深刻的成果——例如将收入提高了多达5％，将任务持续时间缩短了一半，从每项任务的30分钟缩短到仅15分钟。
以一个将生成式人工智能集成到其订单履行流程的电子商务平台为例。结果惊人：订单准确率飙升至95％，每份订单的处理时间从30分钟下降到15分钟，客户满意度从70％跃升至90％。这些不仅仅是渐进的变化，它们代表着企业日常运营方式的转变。
但是，要保持这些成果，就需要时刻保持警惕。人工智能系统在识别可能忽略人类观察的模式和异常方面表现出色。定期监控可确保在模型偏差、偏差或性能下降等问题中断运营之前被发现和解决。
prompts.ai 等平台使美国企业更容易采用人工智能。他们的工具包括实时协作、自动报告和多模式 AI 工作流程，简化了实施流程。此外，他们具有代币跟踪功能的即用即付模式可帮助企业管理成本，同时扩大运营规模，从而更轻松地将人工智能集成到各种工作流程中。
对于希望摆脱工作流程瓶颈的公司来说，人工智能驱动的管理提供了一条清晰的前进道路。这些工具不仅可以提高速度和效率，而且与手动流程相比具有显著优势。采用生成式人工智能的企业正在为在竞争日益激烈的环境中保持领先地位做好准备。
为了使这些改进步入正轨，企业应集中精力识别瓶颈，实施 人工智能驱动的解决方案，并持续监控和完善他们的系统。有了正确的方法和工具，生成式人工智能带来的效率提高是可以实现的。
生成式 AI 通过深入研究数据来发现重复任务、延迟或错误等问题领域，从而增强工作流程。它使用先进的算法，实时监视流程，发现效率低下的问题，并提供实用的解决方案。
通过接管日常任务、简化审批流程和提供由数据支持的见解，生成式 AI 减少了手动工作并加快了决策速度。结果？更顺畅的运营，更快的周转时间，并显著提高整个企业的生产力。
生成式人工智能正在重塑行业的运作方式，简化流程并创造新的效率。在 医疗保健，它被用于分析复杂数据集和改善患者护理策略等任务。进去了 金融，它有助于风险评估和识别欺诈活动。零售商和物流公司也在挖掘其简化供应链管理和改善客户体验的潜力。
像这样的知名人士 麦当劳 和 Uber 已采用生成式 AI 来提高工作流程的效率。通过自动化日常任务和提高员工生产力，这些公司展示了生成式人工智能如何节省时间、应对错综复杂的挑战并在各种业务运营中创造可衡量的价值。
要有效地将生成式人工智能引入您的业务运营，首先要设定明确的目标，并根据您的特定需求制定量身定制的战略。从一开始就让关键利益相关者参与进来，确保协调一致，并选择可与当前系统顺利集成的人工智能工具。明智的做法是从较小的试点项目开始进行测试 投资回报率 (ROI) 并评估该技术的扩展程度。
高质量、可访问的数据是成功实施 AI 的基础，因此请确保您的数据井井有条且可供使用。为您的团队提供所需的培训，让他们对使用这些工具充满信心。密切关注 AI 性能，定期审查数据质量，并根据人工智能提供的见解完善工作流程。这种循序渐进的方法不仅可以提高效率，还可以确保该技术带来持久的好处。
