Автоматизация рабочих процессов с помощью AI-агентов: как создать свой первый ворфлоу

Лид приходит в 9 вечера и ждет ответа до утра, а тикет техподдержки остается непрочитанным все выходные. Обе задачи следуют известному процессу, но кто-то все равно должен обрабатывать их вручную. Автоматизация рабочих процессов с помощью AI-агентов передает такую повторяющуюся работу, требующую принятия решений, в руки агентов.

В этом руководстве рассказывается, чем AI-агенты отличаются от автоматизации на основе правил, а также описывается шестиэтапный процесс создания и тестирования вашего первого ворфлоу с примерами для продаж, ИТ, маркетинга и операций, а также рекомендациями по управлению и измерениям. По ходу дела вы увидите, где находят свое место monday agents и как команды используют их для перехода от идеи к работающему ворфлоу без ожидания поддержки со стороны инженеров.

Попробуйте monday agents

Основные выводы

• Начните с ограниченного ворфлоу: лучший первый ворфлоу с AI-агентом должен быть высокообъемным, низкорискованным, использовать несколько источников и давать применимый результат. Оценка лидов или триаж тикетов — хорошие кандидаты; юридические документы — нет.
• Связывайте агентов с правилами: используйте автоматизацию на основе правил для предсказуемых шагов и AI-агентов для принятия решений, которые раньше замедляли работу вашей команды.
• Планируйте контроль с первого дня: разрешения, этапы утверждения и журналы аудита обеспечивают надежность агентов. Заранее решите, что работает автоматически, а что требует одобрения человека.
• Шесть шагов от идеи до продакшена: определите результат, составьте карту процесса, подключите данные, напишите четкие инструкции, установите разрешения, а затем протестируйте и доработайте перед масштабированием.
• Создавайте без поддержки инженеров: готовые агенты позволяют командам перейти от промпта к работающему ворфлоу за считанные минуты.

Что такое автоматизация рабочих процессов с помощью AI-агентов?

Автоматизация рабочих процессов с помощью AI-агентов — это практика использования AI-агентов для выполнения многоэтапных бизнес-процессов с минимальным участием человека. AI-агент собирает контекст из нескольких источников и принимает решение о следующем действии, в то время как вы сохраняете контроль над целями и правилами утверждения.

Этот подход отличается от традиционной автоматизации одним важным аспектом. Автоматизация на основе правил следует фиксированной логике «если-то» и останавливается при столкновении с чем-то непредвиденным, в то время как AI-агенты интерпретируют контекст и адаптируются при изменении условий.

Это изменение существенно, поскольку ИИ перешел от стадии «помоги мне» к стадии «сделай за меня». По данным McKinsey, 40% респондентов в крупных организациях заявляют, что масштабируют AI-агентов, по сравнению с 27% в предыдущем году.

Рассмотрим в качестве примера рабочий процесс управления тикетами:

• Поступает тикет с описанием проблемы входа в систему.
• Агент читает текст тикета, извлекает историю учетной записи клиента, проверяет базу знаний на наличие релевантных статей и просматривает предыдущие разговоры.
• На основе этого контекста он классифицирует тикет как проблему сброса пароля, присваивает средний приоритет, перенаправляет его в команду аутентификации и готовит проект ответа для утверждения человеком.
• Каждое действие регистрируется с отметкой времени, чтобы кто-то мог проверить, что произошло и почему.

Термин «агентный» описывает программное обеспечение, которое действует в направлении цели, а не ждет каждой инструкции. Именно это поведение, ориентированное на достижение цели, отличает ворфлоу AI-агентов от привычной вам автоматизации.

Ворфлоу AI-агентов против традиционной автоматизации

В таблице ниже сравниваются традиционная автоматизация и ворфлоу AI-агентов по пяти параметрам, чтобы вы могли выбрать правильный подход для каждого шага.

Эти два подхода работают лучше всего в сочетании. Автоматизация на основе правил остается правильным выбором для простых, предсказуемых последовательностей: когда сделка переходит в статус «Выиграно», создание счета и уведомление финансового отдела отлично подходят, так как это быстро настраивается и легко проверяется. Agentic AI может даже помочь вам настроить эти правила: Process Automator анализирует, как элементы перемещаются на доске, чтобы находить повторяющуюся работу на основе правил, а затем предлагает автоматизацию и помогает настроить ее после вашего одобрения.

AI-агенты приносят наибольшую пользу, когда рабочий процесс включает неоднозначные входные данные или решения, которые в противном случае потребовали бы от человека остановки и размышлений:

• Триаж тикетов: тикеты, поступающие на разных языках и в разных форматах, требуют агента, который считывает контекст, что сопоставление ключевых слов сделать не может.
• Оценка лидов: объединение данных CRM, истории писем и веб-исследований для определения соответствия и намерений выходит за рамки того, с чем могут справиться только правила.

Сохраните существующую автоматизацию и добавьте агентов там, где они высвобождают людей для более ценной работы.

Из чего состоит ворфлоу AI-агента?

Любой ворфлоу AI-агента, независимо от платформы, строится из четырех базовых компонентов. Их понимание поможет вам оценить любую платформу и уверенно разработать свой первый ворфлоу.

Компонент 1: инструкции, определяющие роль агента

Инструкции говорят агенту, какую роль он играет, к каким данным имеет доступ, какие действия может предпринимать и чего ему никогда не следует делать. Четкие инструкции делают для качества агента больше, чем что-либо другое, поэтому воспринимайте их как должностную инструкцию агента.

Пример инструкций для агента по квалификации лидов может указывать:

«Оценивайте каждый новый лид на доске лидов, используя размер компании, отрасль и сигналы вовлеченности. Перенаправляйте лиды с высоким приоритетом назначенному представителю. Никогда не изменяйте стоимость сделок и не удаляйте записи».

Компонент 2: контекст из ваших рабочих данных

Контекст — это информация, которую агент использует для принятия решений. Сюда входят доски, документы, PDF-файлы, записи CRM, цепочки писем и любые другие подключенные источники данных. Удалите дубликат, чтобы пункт отображался только один раз.

Например, агент планирования спринта, который видит как бэклог продукта, так и последние тикеты техподдержки, принимает более разумные решения о приоритезации, чем тот, который видит только бэклог.

Компонент 3: интеграции и действия

Интеграции — это руки агента, позволяющие ему считывать информацию из других систем и действовать внутри них. API и протоколы, такие как MCP (Model Context Protocol), делают эти подключения возможными.

Интеграции обеспечивают такие действия, как:

• Извлечение данных о сделках из CRM, чтобы агент мог оценить лид или подготовить сводку по сделке
• Отправка уведомления в Slack для оповещения члена команды, когда элемент требует внимания
• Поиск в Интернете новостей о компаниях, раундов финансирования или активности конкурентов
• Чтение и отправка электронной почты через Gmail или Outlook для связи с потенциальными клиентами

Компонент 4: триггеры и оркестрация

Триггеры определяют, что запускает рабочий процесс, например прибытие нового тикета, изменение этапа сделки, завершение встречи или приближение дедлайна. Оркестрация — это логика, которая задает порядок работы агентов и то, как они передают работу друг другу или людям.

• Ворфлоу с одним агентом: один агент обрабатывает всю последовательность от начала до конца.
• Ворфлоу с несколькими агентами: несколько специализированных агентов сотрудничают, а супервайзер или логика маршрутизации координируют их.

Попробуйте monday agents

Как выбрать свой первый ворфлоу с AI-агентом

Большинство команд понимают перспективы ИИ. Самое сложное — превратить их в первый рабочий процесс с четким триггером и результатом, который можно измерить.

Используйте этот контрольный список для оценки кандидатов:

• Повторяющийся и высокообъемный: процесс происходит ежедневно или еженедельно, а не раз в квартал.
• Извлекает контекст из более чем одного источника: агенту нужны данные CRM плюс история писем или данные тикетов плюс статьи базы знаний.
• Низкий риск и обратимость: если агент совершает ошибку, вы можете исправить ее без серьезных последствий.
• Имеет полезный результат: рабочий процесс создает что-то конкретное, например, оцененный лид, распределенный тикет или сводку по встрече.
• Соответствует существующей привычке команды: рабочий процесс встраивается в то, как люди уже работают, а не навязывает новый процесс, за который никто не отвечает.

Остерегайтесь ловушки чрезмерного усложнения

Каждая кроличья нора ИИ начинается одинаково: «Что, если я создам под это кастомное решение?». Сопротивляйтесь побуждению проектировать сложную многоагентную систему для своего первого рабочего процесса. Начните с одного агента для одного сфокусированного процесса и расширяйте его после того, как он докажет свою ценность.

Как создать свой первый рабочий процесс с ИИ-агентом в 6 шагов

Любой член команды может создать рабочий процесс с ИИ-агентом, для этого не требуется технического образования или поддержки инженеров. Следуйте этому повторяемому процессу: от определения результата до тестирования и масштабирования.

Шаг 1: Определите результат и триггер

Начните с того, что запишите конкретный бизнес-результат, который вам нужен. Вместо широкой цели вроде «автоматизировать управление лидами» стремитесь к чему-то измеримому, например: «сократить среднее время ответа на лид с четырех часов до менее чем 15 минут». Затем определите событие, которое запускает рабочий процесс:

• На доске появляется новый лид
• Подан тикет
• Встреча завершается
• Приближается дедлайн

Установите измеримые критерии успеха до начала создания:

• Время ответа: Среднее время от отправки лида до первого контакта снижается менее чем до 15 минут.
• Успешность завершения: 95% запусков рабочего процесса завершаются без вмешательства человека.
• Точность: Решения агента в 90% случаев совпадают с тем, что сделал бы проверяющий человек.

Шаг 2: Опишите текущий процесс и отметьте, где требуется суждение

Задокументируйте каждый шаг с помощью картирования процессов, чтобы увидеть, как человек в настоящее время выполняет задачу. Включите принимаемые им решения, проверяемые данные и передачу задач между людьми. Подойдет простой нумерованный список: шаг, ответственный человек, среднее время.

Затем отметьте шаги, которые требуют:

• Суждений или распознавания образов
• Извлечения контекста из нескольких источников
• Решений, которые замедляют процесс

Это ваши лучшие кандидаты для автоматизации с помощью агентов.

Шаг 3: Подключите контекст и интеграции

Определите все источники данных, которые нужны агенту для качественной работы. Это может включать:

• Доски и элементы, где происходит работа
• Документы, PDF-файлы или статьи базы знаний с инструкциями
• Записи в CRM с историей клиентов
• Цепочки писем с предыдущими разговорами
• Поиск в интернете для получения новостей о компании или активности конкурентов

Подключите интеграции, которые позволяют агенту совершать действия: обновлять поля, отправлять уведомления, создавать элементы или составлять черновики сообщений.

Шаг 4: Напишите инструкции

Инструкции — это должностная инструкция агента. Укажите конкретно роль, цель, входные данные, шаги, формат вывода и правила эскалации. Вот шаблон, который вы можете адаптировать:

Роль: Вы — агент по оценке лидов для отдела продаж.

Цель: Оценивать каждый новый лид и направлять высокоприоритетные лиды назначенному представителю в течение 15 минут.

Входные данные: Данные доски лидов, размер компании из веб-исследований, сигналы вовлеченности из истории электронной почты.

Шаги:

• Когда появляется новый лид, соберите данные о размере компании, отрасли и недавней вовлеченности.
• Оцените лид от 1 до 100 на основе сигналов соответствия и намерений.
• Присвойте высокий (High), средний (Medium) или низкий (Low) приоритет.
• Для лидов с высоким приоритетом назначьте представителя и отправьте уведомление в Slack.
• Для лидов со средним и низким приоритетом обновите доску и добавьте заметку с обоснованием оценки.

Формат вывода: Оценка (1 – 100), Приоритет (High/Medium/Low), Обоснование (2–3 предложения).

Эскалация: Если данные о размере компании или отрасли отсутствуют, пометьте лид для ручной проверки вместо оценки.

Шаг 5: Установите разрешения и точки утверждения

Решите, к чему агент имеет доступ и какие действия требуют одобрения человека перед их выполнением.

Действия, которые агент может выполнять самостоятельно

• Чтение и обобщение: извлечение данных CRM для создания аналитической справки по сделке
• Отправка внутренних уведомлений: отправка сообщения назначенному представителю в Slack
• Обновление поля (с логированием): изменение приоритета лида со среднего на высокий
• Создание элемента (с логированием): добавление элемента для последующей работы на доску

Действия, требующие утверждения

• Отправка внешнего письма: подготовка проекта письма потенциальному клиенту, которое представитель одобряет перед отправкой
• Изменение финансовых данных: предложение обновить сумму сделки или условия контракта

Ограничьте разрешения конкретными рабочими пространствами или досками. Агент, работающий с данными продаж, не должен иметь доступа к доскам HR или финансов, если это не требуется.

Шаг 6: Протестируйте, проверьте, уточните, а затем масштабируйте

Запустите агента на небольшой выборке реальных данных. Проверьте каждое его действие и сопоставьте результаты с критериями успеха из Шага 1.

Ищите граничные случаи:

• Что происходит, когда у лида отсутствуют данные?
• Что делает агент, когда два правила противоречат друг другу?
• Как он обрабатывает необычные входные данные или форматы?

Скорректируйте инструкции, ужесточите защитные механизмы и проведите повторное тестирование, пока агент не начнет стабильно выдавать точные результаты. Большинству агентов требуется от 2 до 3 циклов доработки, прежде чем они будут готовы к работе в продакшене. Это нормально.

Как только первый рабочий процесс докажет свою ценность, используйте тот же процесс из шести шагов для распространения агентов на смежные рабочие процессы по всей команде.

Распространенные шаблоны рабочих процессов с ИИ-агентами

Большинство рабочих процессов с ИИ-агентами следуют одному из четырех дизайнов. Их знание поможет сопоставить сложность рабочего процесса с опытом вашей команды в работе с агентами.

Дизайн 1: Один агент с подключенными интеграциями

Один агент обрабатывает весь рабочий процесс от начала до конца, извлекая данные из подключенных систем и передавая в них действия.

• Пример: Агент сверки счетов проверяет ежедневные автоматические запуски счетов с вашей бухгалтерской системой и отправляет утренний отчет о несовпадениях и рискованной выручке.
• Лучше всего подходит для: Сфокусированных одноцелевых рабочих процессов, где один агент может справиться со всей последовательностью.

Дизайн 2: Агент с точкой утверждения

Агент выполняет свою работу, а затем останавливается на определенной контрольной точке, пока человек проверяет, одобряет или перенаправляет его перед выполнением действия.

• Пример: Агент исходящих рассылок исследует каждого потенциального клиента и пишет индивидуальное приветственное письмо. Вы можете настроить его так, чтобы он ожидал одобрения представителя перед отправкой чего-либо, или позволить ему отправлять сообщения и выполнять последующие действия по заданному расписанию, как только вы начнете доверять его результатам.
• Лучше всего подходит для: Критически важных действий, таких как внешние коммуникации или финансовые транзакции.

Дизайн 3: Агент плюс автоматизация на основе правил

Агент выполняет этапы, требующие суждений, а затем передает эстафету традиционной автоматизации для предсказуемых последующих действий.

• Пример: Агент приема проектов собирает детали по каждому поступающему запросу на проект и регистрирует его с рекомендацией жизнеспособности Зеленый (Green), Желтый (Amber) или Красный (Red). Затем автоматизация на основе правил уведомляет руководителя проектного офиса и перемещает зеленые запросы на доску планирования.
• Лучше всего подходит для: Рабочих процессов, где одни шаги требуют рассуждений, а другие являются чисто механическими.

Дизайн 4: Скоординированные агенты

Несколько специализированных агентов сотрудничают, а супервизор или логика маршрутизации координирует их работу.

• Пример: Агент-супервизор получает запрос на подготовку к ознакомительному звонку. Он поручает исследование компании одному агенту, историю CRM — другому, а затем объединяет оба результата в итоговую справку с тезисами для разговора.
• Лучше всего подходит для: Сложных многоэтапных процессов, где специализация повышает качество.

Начните с Дизайна 1 или 2 для своего первого рабочего процесса и переходите к Дизайну 3 или 4, как только будете уверены в поведении агентов.

Как держать свой рабочий процесс под контролем

Доверие — один из главных барьеров на пути внедрения рабочих процессов с ИИ-агентами, и каждый лицо, принимающее решения, в конечном итоге задается вопросом, как он будет сохранять контроль. Ответ сводится к 5 механизмам: разрешениям, симуляции, контрольным точкам утверждения, журналам аудита и регулярным проверкам.

Разрешения и контроль доступа

Каждый агент должен работать в рамках той же модели разрешений, что и член человеческой команды. Ему доступны только те данные и действия, которые разрешены его ролью.

Примеры настройки разрешений:

• Область на уровне рабочего пространства: агент работает только в рамках рабочего пространства продаж и не имеет доступа к данным отдела кадров или финансов.
• Разрешения на чтение и запись: агент может читать записи о сделках для создания отчета, но не может изменять суммы сделок.
• Контроль на уровне интеграций: агент может искать релевантные письма в Gmail, но не может отправлять их без утверждения.
• Ограничения на уровне досок: агент имеет доступ к доске потенциальных клиентов, но не к доске стратегических решений руководства.

Симуляция и тестирование

Прежде чем активировать агента в рабочей среде, запустите его в режиме симуляции на реальных данных. Проверяйте каждое предлагаемое им действие без их фактического выполнения. Это позволяет выявить проблемы до того, как они повлияют на реальную работу.

Режим симуляции отвечает на такие вопросы:

• Правильно ли агент классифицирует тикеты?
• Направляет ли он их нужным людям?
• Корректно ли он обрабатывает нестандартные ситуации?

Контрольные точки утверждения

Рабочий процесс утверждения создает точки останова, на которых агент приостанавливает работу и представляет свое предполагаемое действие человеку перед выполнением. Используйте их для любых действий, которые необратимы, видны внешним пользователям или имеют финансовое значение.

Когда требуется утверждение:

• Перед отправкой любых внешних электронных писем или коммуникаций, ориентированных на клиентов
• Перед созданием или изменением финансовых записей, счетов или контрактов
• Перед передачей проблемы клиенту или ключевому руководству

Журналы аудита

Каждое действие ИИ-агента должно регистрироваться с указанием временной метки, данных, к которым он обращался, принятого решения и результата. Это важно для соблюдения нормативных требований (GDPR, SOC 2, HIPAA), внутренней подотчетности и постоянного совершенствования.

Журналы аудита также помогают отлаживать поведение агента. Когда что-то идет не так, вы можете точно проследить, что произошло и почему.

Что делать, если что-то идет не так

Если этап утверждения не срабатывает или рабочий процесс ведет себя неожиданно, выполните следующие действия:

• Проверьте журнал действий, чтобы узнать, что сделал агент и к каким данным он обращался.
• Проверьте инструкции на предмет двусмысленности или противоречащих друг другу правил.
• Повторно запустите рабочий процесс в режиме симуляции с теми же входными данными.
• Скорректируйте инструкции и защитные механизмы на основе полученных результатов.

Чек-лист еженедельной проверки

В течение первого месяца после запуска уделяйте 15 минут каждую неделю проверке следующих параметров:

• Процент завершения: какой процент запусков завершился успешно?
• Точность: принимал ли агент правильные решения?
• Эскалации: сколько запусков потребовало вмешательства?
• Нестандартные ситуации: вызывали ли какие-либо необычные входные данные проблемы?

После первого месяца перейдите к ежемесячным проверкам, если не обнаружите проблем.

Попробуйте monday agents

Примеры рабочих процессов ИИ-агентов по командам

Просмотр того, как другие команды применяют эти проекты, помогает понять, где агенты могут принести наибольшую пользу в вашей собственной организации. Каждый пример следует единому формату: Триггер → Контекст → Действие агента → Контрольная точка человека.

Продажи: мониторинг воронки

• Триггер: ежедневное сканирование открытых сделок в воронке.
• Контекст: этапы сделок, даты последней активности, даты закрытия, заметки в CRM.
• Действие агента: помечает сделки, которые буксуют или находятся под угрозой, и рекомендует лучшее следующее действие для каждой из них, до того как она сорвется.
• Контрольная точка человека: менеджер по продажам или торговый представитель решает, какие из рекомендованных действий предпринять.
• Готовый агент: Pipeline Guardian

Работа с клиентами: риск оттока

• Триггер: до продления контракта аккаунта остается 90 дней или наблюдается снижение вовлеченности.
• Контекст: записи по аккаунту, даты продления, история вовлеченности, ответственные лица.
• Действие агента: отправляет еженедельную сводку по аккаунтам из группы риска с доказательствами для каждой метки и создает задачи по продлению с указанием ответственных в преддверии каждой даты.
• Контрольная точка человека: менеджер по работе с клиентами изучает сводку и решает, как подойти к продлению каждого контракта.
• Готовые агенты: Account Health Agent, Contract Renewal Agent

ПМО/Операции: риски и загрузка

• Триггер: ежедневное сканирование досок активных проектов.
• Контекст: сроки выполнения задач, зависимости, рабочая нагрузка ответственных, история статусов.
• Действие агента: сопоставляет зависимости, отслеживает критический путь и помечает заблокированные цепочки с предложением следующего шага. Второй агент отслеживает активные проекты на разных досках и определяет, у кого есть свободное время для выполнения срочной работы.
• Контрольная точка человека: руководитель проекта рассматривает помеченные элементы и принимает решение о мерах по снижению рисков или перераспределении обязанностей.
• Готовые агенты: Dependency and Risk Mapper, Team Capacity Agent

HR: адаптация новых сотрудников

• Триггер: наступает дата выхода нового сотрудника.
• Контекст: данные нового сотрудника, назначение команды, доска адаптации.
• Действие агента: уведомляет нужного коллегу о выходе нового сотрудника и делится информацией о нем, чтобы команда могла оказать теплый прием.
• Контекльная точка человека: менеджер по найму подтверждает план адаптации и знакомства.
• Готовый агент: Employee Onboarding Agent

ИТ: запросы внутренней службы поддержки

• Триггер: сотрудник задает вопрос в канале поддержки или на доске службы поддержки.
• Контекст: внутренняя база знаний, ИТ-политики, ранее отвеченные вопросы.
• Действие агента: регистрирует вопрос, ищет ответ во внутренней базе знаний и готовит проект ответа.
• Контрольная точка человека: сотрудник службы поддержки проверяет проект ответа перед отправкой сотруднику.
• Готовый агент: Internal Helpdesk Agent

Продукт: сбор отзывов в бэклог

• Триггер: поступают новые отзывы из тикетов поддержки, интервью с пользователями или ответов на опросы.
• Контекст: текст отзыва, существующие элементы бэклога, дорожная карта продукта, данные о сегментах клиентов.
• Действие агента: группирует отзывы по повторяющимся темам, ранжирует болевые точки по степени влияния на бизнес и рекомендует, что создавать дальше, с подтверждающими данными.
• Контрольная точка человека: продакт-менеджер изучает рекомендации перед их добавлением в бэклог.
• Готовый агент: Voice of customer agent

Маркетинг: исследование конкурентов

• Триггер: еженедельное запланированное сканирование или ручной запрос.
• Контекст: веб-сайты конкурентов, новостные источники, социальные сети, отраслевые отчеты.
• Действие агента: собирает датированные и подтвержденные источники обновлений о запусках конкурентов, изменениях цен и позиционирования, а затем упаковывает их в краткую справку в документе или на доске.
• Контрольная точка человека: руководитель маркетинга изучает справку и принимает решение об ответных действиях.
• Готовый агент: Competitive Intel Research

Закупки: запросы поставщиков и продления

• Триггер: отправлен запрос поставщика или подрядчика либо поставщик прислал предложение о продлении.
• Контекст: записи по закупкам, подписанный контракт с поставщиком, предложение о продлении.
• Действие агента: проверяет новые запросы по вашим записям, утверждает стандартные и передает остальные на рассмотрение. Для продления второй агент сравнивает текущий контракт с предложением и готовит одностраничный документ для переговоров об изменениях цен и условий.
• Контрольная точка человека: руководитель отдела закупок принимает окончательное решение по переданным запросам и ведет переговоры о продлении.
• Готовые агенты: Агент по одобрению закупок, Агент по продлению договоров с поставщиками

Как измерить успех

Именно измерение превращает эксперимент с агентом в то, что можно масштабировать. Прежде чем расширяться, получите цифры, которые четко расскажут историю вашей команде и руководству. Бизнес-обоснование уже вырисовывается: согласно индексу тенденций в сфере труда Microsoft 2026 Work Trend Index, 66% of employees who use AI на работе говорят, что это позволяет им тратить больше времени на задачи высокой важности — вывод, который напрямую соотносится с метрикой сэкономленных часов, приведенной ниже. Отслеживайте эти метрики и используйте их, чтобы принять решение о расширении, доработке или приостановке.

Проведите 30-дневное базовое сравнение

Перед запуском рабочего процесса агента задокументируйте текущее состояние:

• Сколько времени занимает процесс от начала до конца?
• Сколько людей задействовано в нем?
• Каков процент ошибок?
• Сколько времени каждый человек тратит на это еженедельно?

Спустя 30 дней работы с агентом сравните те же метрики. Представьте разницу в терминах, важных для бизнеса: сэкономленные часы в неделю, быстрее закрытые сделки или тикеты, решенные без эскалации.

Создавайте рабочие процессы ИИ-агентов в monday AI Workspace

Вы можете выполнить каждый шаг из этого руководства — от определения результатов до мониторинга производительности — внутри monday AI Workspace без отдельной системы или сторонних консультантов. monday AI Workspace объединяет людей и агентов с помощью общего контекста для всех отделов, благодаря чему агент, работающий со сделкой, также видит связанные тикеты поддержки и сроки проектов.

Создайте агента из промпта

С помощью конструктора агентов без написания кода в monday AI Workspace любой член вашей команды может создать агента из промпта за считанные минуты:

• Опишите то, что вам нужно: определите роль агента, выполняемую им работу и время его запуска.
• Подключите знания и интеграции: свяжите агента с соответствующими досками, документами, PDF-файлами и внешними интеграциями (Gmail, Slack, веб-поиск), чтобы он работал на основе реальных данных.
• Протестируйте и доработайте: запустите агента в режиме симуляции, просмотрите его действия, скорректируйте инструкции и активируйте его, когда будете уверены.

Готовые агенты для распространенных рабочих процессов

monday AI Workspace предлагает десятки готовых агентов monday, которые вы можете развернуть немедленно или настроить под свой процесс. Вот несколько примеров для разных команд:

• Монитор SLA: отслеживает время ответа и решения и предупреждает вас, когда возникает риск нарушения SLA. Подходит для IT-команд и служб поддержки.
• Ежедневная сводка: сканирует ваши доски каждое утро и выдает ранжированную сводку работы на день, причем просроченные задачи находятся наверху. Подходит для любой команды.
• Агент-составитель отчетов: превращает данные досок в реальном времени в еженедельные отчеты о прогрессе, охватывающие достижения, препятствия и предстоящие вехи. Подходит для проектных офисов (PMO) и проектных команд.
• Агент по запросам функций: проверяет входящие запросы функций и сверяется с вашей документацией и дорожной картой, чтобы выяснить, не решает ли уже существующая функция каждый из них. Подходит для продуктовых команд.
• Агент по подбору кандидатов: сопоставляет каждое входящее резюме с вашими открытыми вакансиями и ранжирует наиболее подходящие кандидатуры с баллами и обоснованием. Подходит для рекрутинга и подбора персонала.
• Агент пульс-опросов: отправляет анонимные пульс-опросы сотрудников и преобразует ответы в анализ настроения с индексом вовлеченности. Подходит для HR-команд.

Управление рисками и соответствием, встроенное в каждый рабочий процесс

Каждый агент работает со следующими средствами контроля: