자동화가 AI 의사 결정이 필요한 이유 (및 Wordware가 제공하는 방법)

우리는 모두 Zapier 및 IFTTT와 같은 전통적인 자동화 플랫폼의 마법을 경험했습니다. 응용 프로그램을 연결하고 간단한 "이 경우"시퀀스 : 새로운 양식 제출이 스프레드 시트 행을 생성하고 들어오는 메시지가 느슨한 경고를 유발합니다. 기본 작업을위한 간단하고 효과적이며 엄청난 시간 절약.

그러나 실제 워크 플로우는 얼마나 간단합니까?

워크 플로우가 미묘한 컨텍스트를 이해하거나 오류를 우아하게 처리하거나 구조화되지 않은 데이터를 처리 해야하는 경우 이러한 도구는 종종 장애물에 직면합니다. 그들의 단순성은 사용하기 쉽지만 제한이됩니다.

단순한 규칙이 충분하지 않은 경우 :

고객 지원을 고려하십시오. 발권 시스템은 구조화되지 않은 데이터 (chat 클립, 스크린 샷, 복잡한 사용자 설명을 부어줍니다. 규칙 기반 시스템은 여러 키워드를 기반으로 티켓을 라우팅 할 수 있지만 전체 대화 컨텍스트를 이해하고 실제 비상 사태와 정기 쿼리의 차이를 감지하며 앞뒤 커뮤니케이션 및 SLA 준수와 관련된 복잡한 업그레이드 경로를 관리 할 수는 없습니다. 이는 필연적으로 수동 개입이 필요합니다.

또 다른 예는 송장 처리를 고려할 수 있습니다. 이메일 첨부 파일을 통해 새 송장을 수신 할 때 트리거하는 간단한 자동화를 설정했을 수 있습니다. 아마도 발신자의 이메일을 추출하고 분명히 표시된 총 금액을 추출하려고합니다. 그러나 실제 송장은 수많은 형식으로 도착합니다. PDF 파일은 레이아웃이 다양하며 OCR의 스캔 이미지가 필요하며 세부 사항도 이메일 본문에 묻힐 수 있습니다.

기본 규칙 기반 워크 플로우는 여기서 매우 어려움을 겪고 있습니다. 다른 템플릿에서 특정 라인 항목을 안정적으로 추출하거나 해당 구매 주문 (PO)과 송장 세부 사항을 일치 시키거나 세금 ID 번호를 확인하여 준수를 보장하거나 사기를 나타낼 수있는 중복 송장 또는 미묘한 이상을 지능적으로 표시 할 수 없습니다.

고전적인 ZAP는 단순히 다른 레이아웃을 구문 분석하거나 시스템 전체에서 복잡한 검증 로직을 실행하거나 정당한 송장을 문제가있는 송장과 구별하는 패턴을 학습 할 수 없습니다.

자동화에서 AI 의사 결정의 적용을 소개합니다

이것은 차세대 개발의 요구를 강조하는 전통적인 자동화의 한계 : AI 중심 의사 결정입니다.

자연 언어 이해 (NLU), 감정 분석 및 적응 학습과 같은 기능을 사용하여 AI는 데이터로드 (텍스트, 이미지, 양식 입력)를 지능적으로 확인하고 컨텍스트 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

• 법적 검토를 위해 "계약 재협상"을 참조하는 이메일을 표시해야합니까? AI 모델은 그 중요성을 이해할 것입니다.
• 고객 정서가 급격히 떨어지거나 후속 질문에 응답하지 않을 때 지원 티켓을 자동으로 재연하고 싶습니까? 머신 러닝 엔진은 동적으로 처리 될 수 있습니다.

무대 뒤에서이 고급 시스템은 종종 오케스트레이션 계층을 전용 AI 서비스와 결합합니다. 텍스트 분석 모듈, 이상 감지기, 진화 된 의사 결정 트리 및자가 치유 메커니즘은 실패하거나 수동 처리로 올바르게 업그레이드 할 수 있습니다.

이렇게하면 시간이 지남에 따라 실제로 향상되는 유연한 데이터 중심 워크 플로를 얻을 수 있습니다.

워드웨어 이해 : AI 의사 결정에 액세스 할 수 있도록합니다

이것은 AI 기반 결정을 자동화에 가져 오도록 설계된 코드 리 플랫폼 인 Wordware와 같은 도구를위한 길을 열어줍니다. 친숙한 트리거 액션 개념을 기반으로하지만 자연어 프로그래밍, 상황 인식 추론 및 적응 학습이 포함되어있어 전통적인 도구를 까다로운 복잡한 워크 플로우를 자동화 할 수 있습니다.

워드웨어는 4 가지 핵심 요소를 고유하게 결합합니다.

• 자연어 프로그래밍 : 간단한 영어로 원하는 워크 플로를 설명하십시오. 예를 들어 : "새로운 잠재 고객이 Google 양식을 작성하고 온라인으로 회사를 공부하고 업계 및 규모에 따라 리드 점수를 계산하면 고 의도적 인 의도적 인 의도를 유지하고 요약을 첨부하여 환영 이메일을 나머지 사람들에게 보냅니다."
• AI-FIRST ENGINE : WordWare는 최첨단 AI 모델 (예 : GPT-4O, Claude 3.7, Perplexity Sonar-Pro, 안정적인 확산)을 사용하여 구조화되지 않은 문자에서 구조화 된 데이터를 추출하고 입력을 요약하고 감정을 감지하고 이미지 분석 및 지능형 지점 결정을 내립니다.
• 광범위한 통합 : 이미 사용중인 도구를 연결하십시오. Google Workspace 및 Slack에서 Salesforce, Hubspot 및 Supabase에 이르기까지 2,000 개가 넘는 통합으로 Wordware는 기존 생태계에 완벽하게 맞습니다.
• 적응 형 워크 플로 : 시스템은 배울 수 있습니다. 각 예외, 수동 수정 또는 데이터 형식 변경은 피드백을 제공하여 AI가 시간이 지남에 따라 의사 결정 논리를 개선하고 수동 조정의 필요성을 줄일 수 있습니다.

이러한 핵심 요소를 결합하면 다음 기능을 지원하는 AI 기반 자동화 도구가 제공됩니다.

• 일회성 설명 빌더
• 지능적인 의사 결정 지점
• 자가 치유 및 업그레이드
• 시각적 모니터링 및 피드백
• 기성품 템플릿

편집자의 디스플레이는 다음과 같습니다. 여기에 마술이 발생합니다.

워드웨어 중심의 실제 사용 사례

건축업자가 WordWare를 사용하여 비즈니스를 주도하는 고 부가가치 활동에 중점을 둔 시나리오는 다음과 같습니다.

지능형 리드 자격 인증 : 들어오는 리드를 자동으로 점수를 매기고 웹 사이트를 크롤링하며 데이터를 풍부하게하며 사용자 정의 규칙을 적용합니다. Route Popular는 느슨해지며 (이미지를 생성하기 위해 개인화 된 AI와 함께 제공되고) 이메일을 통해 다른 리드를 배양합니다.

Smarter Slack Support Robot : 지원 요청을 캡처하고 Wordware가 지식 기반 또는 문서를 검색하고 관련 발견을 요약 한 후 채널로 간결한 답변을 게시하십시오.

자동 회의 노트 동기화 : 개념 또는 좋아하는 앱으로 메모를하십시오. WordWare는 연락처, 작업 항목 및 주요 결정을 추출하고 HubSpot과 같은 CRM의 레코드를 자동으로 작성하거나 업데이트합니다.

활성 캘린더 연구 : Google 캘린더에 회의를 추가하십시오. WordWare는 참석자를 자동으로 연구하고 이력서 및 관련 링크를 찾으며 캘린더 이벤트 설명에 직접 간결한 요약 소개를 추가합니다.

결론적으로

컨텍스트가 중요하면 전통적인 자동화는 병목 현상을 만난다. Wordware는 이러한 시나리오를 위해 설계되었습니다. 감정을 이해하고 매장 된 정보를 추출하며 변경에 적응합니다. AI 우선 접근 방식은 복잡한 데이터를 처리 할뿐만 아니라 각 상호 작용에서도 배웁니다. 불투명 한 "자율 프록시"와 달리 Wordware는 투명성, 제어 및 자연어로 빠르게 반복 할 수있는 능력을 제공합니다.

설립자 인 Filip Kozera와 Robert Chandler는 AI가 인간의 전문 지식을 대체하기보다는 향상되어 지능형 자동화 도구를 구축하게한다고 생각합니다. Wordware는 Y Combinator의 여름 2024 코호트의 일부이며 역사상 가장 큰 YC 시드 라운드를 받았기 때문에이 비전은 가장 잘 지원됩니다.

WordWare에 무료로 가입하고 몇 분 안에 첫 번째 앱을 연결할 수 있습니다. 그런 다음 간단한 팁을 사용하여 첫 번째 AI 구동 워크 플로를 설계하십시오. 디버깅을 중지하고 차세대 워크 플로우 구축을 시작하십시오!

빨리 시작하려면 몇 가지 무료 템플릿이 있습니다.

위 내용은 자동화가 AI 의사 결정이 필요한 이유 (및 Wordware가 제공하는 방법)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!