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编程提效2026-07-30 12:00
如何在工作流中集成AI：通用部署指南
Zapier Blog#AI集成
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Zapier发布AI集成实践指南，覆盖工作流中引入AI的策略和选型考量，范围较宽。
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Zapier发布AI集成实践指南，覆盖工作流中引入AI的策略和选型考量，范围较宽。
小时候，《星际迷航：下一代》中的博格人给我留下了深深的心理阴影——所以，当我第一次听到“AI 集成”这个词时，可以说我确实有一些心理包袱需要克服。不过，令我和全人类都大大松了一口气的是，将 AI 集成到你的业务中，并不需要被某个可怕的控制论集体同化。
AI 集成的核心，是让你的工作流运行得更好。它意味着将 ChatGPT、Claude 等 AI 工具连接到团队已经在使用的应用和系统中，从而自动处理重复性任务、挖掘更有价值的洞察，并代表你执行操作。
接下来，让我们深入了解 AI 集成的真正含义，以及真实团队如何将其付诸实践。我还会分享一套分步方法，帮助你将 AI 引入工作流（不需要植入神经装置）。
AI 集成是将人工智能工具嵌入现有系统和工作流的过程，目的是自动执行任务、简化决策，并承担过去需要依靠人类判断才能完成的工作。
你可以把它理解为：给已经在使用的工具接入智能功能。例如，你不再需要登录单独的应用向 ChatGPT 提问，而是可以构建一个工作流，自动将客户支持工单交给 AI 模型处理，由它总结问题、判断紧急程度，并将工单分配给正确的团队——这一切都在人类查看工单之前完成。
这就是把 AI 当作新奇玩具，与让 AI 真正成为企业日常运营一部分之间的区别。
这两个术语存在重叠，但不能互换使用。
AI 自动化指的是将基于规则的自动化与 AI 驱动步骤结合起来的工作流：自动化负责在系统之间传递数据，AI 则处理需要阅读、写作或决策的步骤。AI 集成是一个更广泛的过程，它通过将 AI 模型连接到应用和数据，使这些工作流成为可能。
AI 集成通常分为四种形式，具体取决于 AI 位于何处，以及你需要多大程度的控制权。
适合无需任何设置即可快速取得成效的场景。
例如：使用 Gmail 起草电子邮件回复；使用 Notion 总结会议记录。
自动化平台将 AI 模型连接到你的应用，让 AI 驱动的步骤在自动化工作流中运行。
适合需要大规模、可重复运行的跨应用流程。
例如：一张新的支持工单触发 Zapier 中的工作流，对工单进行总结、确定优先级并完成分派。
AI 助手连接到你的应用，因此它可以直接从聊天窗口提取数据并执行操作。
适合不遵循固定流程的临时请求。
例如：通过 MCP，让 ChatGPT 从 CRM 中提取本周的交易，并起草后续跟进内容。
你的团队直接调用模型 API 进行开发，通常还会接入自己的数据。
适合产品功能和专业化用例。
例如：一个使用帮助文档训练的应用内支持机器人。
大多数企业最终都会在自己的系统中组合使用这些集成方式。例如，你可能会依靠原生功能提高个人生产力，通过工作流集成处理团队每天运行的流程，并使用助手集成处理其间出现的一次性问题。
本文接下来的内容将主要聚焦于工作流 AI 集成和助手 AI 集成。它们是让 AI 跨越整个技术栈发挥作用的最便捷方式。
我并不是在说“抵抗是徒劳的”，但也不能说我完全没有这个意思。随着越来越多的公司采用 AI 驱动的工作流，置身事外的代价也在不断攀升：四分之三的企业已经在使用或测试 AI 智能体，因此，五分之四的企业表示感受到竞争对手带来的压力、不得不加快采用 AI，也就不足为奇了。
但采用率只能说明一半问题。没有连接到企业系统和数据的 AI 工具，往往会停滞在试点阶段。AI 集成通常正是其中缺失的那一环。
以下是 AI 集成能够产生影响的更多方式：
最棒的是，你不需要拥有机器学习博士学位，也能将 AI 集成到业务中。Zapier 可以把最先进的 AI 模型连接到团队已经在使用的应用，无论是将其用于自动化工作流内部，还是直接通过 AI 助手的聊天窗口调用。这意味着你可以从小处着手——先只自动化一个工作流——然后逐步扩大规模。
Zapier 是连接能力最强的 AI 编排平台，可与来自 Google、Salesforce 和 Microsoft 等合作伙伴的数千款应用集成。你可以使用表单、数据表和逻辑，为组织技术栈中的关键业务工作流构建安全、自动化且由 AI 驱动的系统。了解更多。
AI 集成带来了非凡的机遇，但也并非毫无障碍。事实上，根据我们开展的一项调查，78% 的企业难以将 AI 与遗留系统集成。
在开始将模型接入工作流之前，有必要先了解四个最常见的挑战：数据隐私、模型偏见、供应商锁定和文化阻力。提前为这些问题做好规划，能为团队和数据的成功奠定基础。
每当你通过 AI 模型传输敏感数据时，隐私都应该是首要关注事项。GDPR 和 CCPA 等法规赋予消费者对个人信息更大的控制权，这同样适用于企业使用 AI 的方式。如果你的工作流会接触客户数据——姓名、电子邮件地址、行为数据，甚至是支持消息中的自由文本——就必须确保相关集成符合规定。
确保合规的最佳方式是使用可信的平台。例如，Zapier 符合 GDPR 和 CCPA 的要求，并让你能够清晰控制数据如何在自动化流程中流转。你可以选择将哪些数据传递给 AI 模型、何时传递，并在必要时将敏感信息完全排除在流程之外。登录凭据同样如此：Zapier 会代表你对每个应用连接进行身份验证，因此密码和 API 密钥永远不会接触模型本身。
AI 的表现取决于其训练数据的质量，而这些数据往往包含现实世界中同样存在的偏见。如果你使用 AI 提供建议、筛选候选人，甚至只是总结内容，就必须记住：它的输出默认并不是中立的。
除此之外，大语言模型有时还会产生“幻觉”，捏造事实，或者信心十足地返回不准确的信息。这种情况出现在初稿头脑风暴中可能无伤大雅，但如果发生在面向客户的电子邮件或关键业务决策中，就会带来风险。
因此，你需要在工作流中加入检查机制：
为敏感任务设置人工审核步骤
定期测试和重新训练提示词
使用 AI 作为辅手，而不是预言家
随着越来越多工具增加 AI 功能，人们很容易想一次性全部采用某个平台的生态系统。但依赖关系会迅速积累。除了依赖风险外，全面采用还可能意味着灵活性受限、转换成本高昂，以及意想不到的价格变化。
为了避免被困：
选择具有开放 API 和易于集成设置的工具。
选择具有开放 API 和易于集成设置的工具。
使用 Zapier 等平台，让你能够跨工具和模型连接，这样你就不会被束缚在某个供应商的产品规划上。
使用 Zapier 等平台，让你能够跨工具和模型连接，这样你就不会被束缚在某个供应商的产品规划上。
保持关键工作流的模块化，以便在需要时可以交换组件。
保持关键工作流的模块化，以便在需要时可以交换组件。
即使是最聪明的自动化方案，如果你的团队不使用它也会形同虚设。AI 集成通常需要思维方式的转变——人们可能担心自己的工作会不保，或者他们不知道如何使用这些工具。这种阻力可能会在自动化正式启动前就扼杀了采用。
从能为人们节省时间的高影响力工作流开始（并向他们展示成果）。
从能为人们节省时间的高影响力工作流开始（并向他们展示成果）。
用通俗易懂的语言提供 AI 培训和文档。
用通俗易懂的语言提供 AI 培训和文档。
将 AI 定位为搭档，而不是替代品。
将 AI 定位为搭档，而不是替代品。
当你的团队看到 AI 让生活变得更轻松时，他们会更有可能拥抱它。
AI 集成不是一刀切的——这其实正是要点所在。你如何将 AI 融入工作流真的取决于你的团队、你的工具，坦白说，还有你的想象力。每个部门都会对什么有用、什么只是噪音有自己的看法，这使得 AI 成为一个出奇灵活的团队成员（只要你给它分配合适的工作）。
市场营销团队可能会利用 AI 加快内容制作速度或自动生成社交媒体帖子的 AI 图像。
市场营销团队可能会利用 AI 加快内容制作速度或自动生成社交媒体帖子的 AI 图像。
销售团队可能会利用 AI 起草个性化外联或在线索到达销售代表前进行评分和丰富。
销售团队可能会利用 AI 起草个性化外联或在线索到达销售代表前进行评分和丰富。
客户成功团队可能会利用 AI 智能地路由和分类工单、进行情感分析，以及通过网站聊天机器人回答更简单的自服务问题。
客户成功团队可能会利用 AI 智能地路由和分类工单、进行情感分析，以及通过网站聊天机器人回答更简单的自服务问题。
人力资源团队可能会获得 AI 生成的候选人摘要、自动解析简历，或通过 AI 生成的邮件进行员工入职。
人力资源团队可能会获得 AI 生成的候选人摘要、自动解析简历，或通过 AI 生成的邮件进行员工入职。
工程团队可能会利用 AI 分析和解释更大的数据集、加快响应时间并更快地找到根本原因。
工程团队可能会利用 AI 分析和解释更大的数据集、加快响应时间并更快地找到根本原因。
运维团队可能会使用 AIOps 来监控系统、标记异常并在任何人注意到之前解决事件。
运维团队可能会使用 AIOps 来监控系统、标记异常并在任何人注意到之前解决事件。
为了让你更好地了解团队如何使用 AI，这里是来自 Zapier 客户的四个真实案例。
每支高容量销售团队都面临同一堵墙：要处理的线索比任何人手动处理都多。Rush Home 是一家住宅房地产经纪公司，数据库中有 11,000+ 个联系人，却只有 8 名经纪人。
创始人 Marcus Rush 通过使用 Zapier MCP 安全地将 Claude 连接到他的应用来解决这个问题。现在，他构建的 AI 智能体（"Russ"）在新互动进来时会对每条线索进行分类——权衡线索来源、价格点和响应时间等信号——并向每个经纪人发送一份早间简报，其中包含他们排序好的线索和建议的后续跟进。团队从了解确切需要拨打谁的情况开始每一天，无需任何人翻查 CRM。
由于 Zapier MCP 将 Claude 和 ChatGPT 等 AI 助手与 9,000+ 个应用连接起来，同样的方法无论线索存储在哪里都能使用。
快速增长也可能导致每天有数百条入站线索，每条都需要手动进行资格认证、路由和后续跟进。这正是数字名片公司 Popl 遇到的情况，当时其销售团队在 HubSpot 和 Salesforce 中处理线索。
该团队使用 Zapier 将这股洪流转变为自动化管道。当有人提交演示请求时，一个 Zap 工作流会检查线索的详细信息，在 Slack 中通知团队，并根据公司规模和地区等规则将其分配给销售代表。同时，AI 对入站邮件进行分类——将真实销售咨询与垃圾邮件和冷外联分离——并通过从邮件域中提取公司详细信息来丰富每条线索。
没有人比 IT 帮助台更能感受公司增长。在全球 HR 平台 Remote，一支三人 IT 支持团队每月要处理近 1,100 张帮助台工单。
因此，他们使用 Zapier 构建了一个自动化帮助台，在员工已有的地方与他们相遇：Slack、电子邮件或聊天机器人。当请求进来时，工作流从 Okta 中获取员工的详细信息，使用 ChatGPT 对工单进行分类和优先级排序，将其记录在 Notion 和 Zapier Tables 中，并使用参考过去类似工单的 AI 智能体来显示建议的解决方案。员工在 Slack 中获得实时更新，团队可以通过快速的表情符号反应来认领工单。现在近 28% 的工单自动解决，每月为团队节省了 600 多小时。
每一位新客户都会带来更多支持工单，但大多数企业招聘代表的速度跟不上。洛杉矶奢侈连锁杂货店 Erewhon 在 10 家店铺的收件箱中处理客户邮件，每一条都由人手逐一回复。
解决方案是一个在 Zapier 上构建的 39 步工作流。当客户给店铺发邮件时，工作流检查他们的会员状态，使用 ChatGPT 基于一个包含店铺政策和流程的知识库来起草回复，并附加来自 BigQuery 的客户购买历史以提供背景。草稿会进入店铺经理的收件箱，所以人工仍会批准每一个回复——但 AI 起草的回复中有 70% 在无需任何修改的情况下直接发送，每年为团队节省了约 1,500 小时和 4 万美元。构建此解决方案的人不是工程师：Chris Morrison 在 Erewhon 以代客泊车员开始，随后自学了 Zapier 自动化。
AI 集成不一定令人生畏，但当背后有计划（和一点耐心）支撑时效果最好。在 Zapier，我们通过采取试验性方法在自己的工作流中采用了 AI：快速尝试，记录什么有效（以及什么无效），并对我们的流程如何演变保持透明。
我们从第一天起并没有掌握所有答案，但通过接受试错并在此过程中分享知识，我们能够有思虑地在各团队中推出 AI。这是一个帮助你做对的分步方法。
AI 集成的甜蜜点是重复的工作，但仍然需要某种程度的智慧和细致入微。
想想诸如根据语气或主题对支持工单进行分类、编写初稿内容、总结客户反馈或丰富线索数据的事情。这些类型的工作流足够一致可以自动化，同时足够复杂以受益于 AI 的模式识别或语言处理能力。
你不需要一夜之间改造整个业务。只需找到几个领域，其中 AI 可以承担繁琐工作的"思考"部分，以便有意义地减少工作量、改进速度或增强一致性。
人们在哪里一再做出相同的判断？
人们在哪里一再做出相同的判断？
什么工作因为需要阅读、写作或分析而拖累了团队？
什么工作因为需要阅读、写作或分析而拖累了团队？
更快的洞察或决策制定在哪里会改善客户或同事的体验？
更快的洞察或决策制定在哪里会改善客户或同事的体验？
在接入任何内容之前，请仔细检查输入：它们是否干净？是否一致？使用起来是否安全？
此时也需要考虑隐私与合规问题。如果你正在处理客户数据，尤其是任何可识别个人身份的信息，就需要确保 AI 工作流符合 GDPR 或 CCPA 等数据保护法规。你必须清楚数据将被发送到哪里、谁可以访问，以及数据会被存储多长时间。
如果存在疑虑，请勿在 AI 提示词中加入敏感数据，除非你使用的工具能让你完全控制这些数据流。
并非每个用例都需要定制解决方案。对许多团队而言，Zapier 这样的开箱即用工具是最快的入门方式。你可以使用 AI by Zapier，在工作流中添加由 AI 驱动的步骤，无需编写代码。如果团队希望在聊天窗口而非工作流中使用 AI，Zapier MCP 可以将你的 AI 助手连接到这些相同的应用。
其他情况可能需要自定义 API 或更深入的 AIOps 基础设施，尤其是当你需要微调模型、访问内部数据，或希望拥有更大的部署控制权时。
评估工具时，请考虑以下问题：
数据如何存储和处理？
数据如何存储和处理？
提示词或输入是否会被用于训练未来的模型？
提示词或输入是否会被用于训练未来的模型？
我能否监控 AI 逻辑或对其进行版本管理？
我能否监控 AI 逻辑或对其进行版本管理？
如果团队规模或用例范围扩大，这套方案能否扩展？
如果团队规模或用例范围扩大，这套方案能否扩展？
选择能够提供透明度、灵活性和充足文档的工具，确保一切尽在掌控之中。
在全公司推广之前，先让一小部分用户运行该工作流，并将结果与当前流程进行对比。确保它能够带来真正的价值，而不仅仅是新鲜感，并根据需要加以完善。
你可以借此发现边界情况、收集用户反馈，并调整提示词、逻辑或回退步骤。等到准备进行更广泛的推广时，你也会有一个清晰的成功案例可供分享。
即便是最好的 AI 集成，如果无人使用也无法发挥作用。前文关于 AI 培训的建议在这里尤为适用，但帮助团队上手还涉及实际的组织安排：先在一个团队中推广，再扩大范围；指定一名负责人，让其他人可以向其咨询问题；并分享早期成果，让价值清晰可见。
此外，还要留出反馈渠道。团队的实际使用体验将帮助你持续改进工作流。
AI 不能“一次设置，永久不管”。将其集成到工作流后，要持续关注其表现。一切是否按预期运行？输出是否仍然准确？人们是否真的在使用它？
可以跟踪以下 AI 指标：
任务准确率或完成率
任务准确率或完成率
用户采用率和满意度
用户采用率和满意度
人工干预或覆盖操作的频率
人工干预或覆盖操作的频率
在运行过程中不断完善工作流，例如调整提示词、添加护栏，或增加分支逻辑以覆盖边界情况。AI 会随着时间推移不断进步，你的集成也应该如此。
AI 集成的核心目的，是让 AI 成为你日常工作所用工具的一部分，同时又不必夜不能寐地猜测它在里面做些什么。Zapier 兼顾了这两个方面。你可以准确决定 AI 能够访问哪些应用、根据需要设置精细的权限，并在一个地方审计所有活动。连接通过托管式 OAuth 运行，因此无需任何人将 API 密钥粘贴到聊天窗口中。应用覆盖范围也不成问题：Zapier 支持 9,000 多款应用，包括 Slack、Salesforce、Notion 和 Gmail 等团队日常使用的应用。
接下来，你可以按照自己喜欢的方式进行构建。AI by Zapier 能将 AI 驱动的步骤放入 Zap 工作流中。你也可以跳过手动构建：告诉内置 AI 助手哪些问题正在拖慢团队进度，它就会为你构思并配置覆盖整个技术栈的 AI 驱动解决方案。
如果 AI 聊天窗口才是你最喜欢的工作方式，可以在 ChatGPT 或 Claude 中安装 Zapier MCP，然后让助手完成工作，例如“提取销售管道数据”“更新工单”，或执行几乎任何你能够描述的任务。
Zapier AI 指南：为你的业务自动化赋予超能力
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什么是 AI 编排？智能系统指南
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如何使用 Zapier 编排 AI 工作流
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什么是企业应用集成？
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商业中的 AI：统计数据和用例
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本文最初发表于 2025 年 7 月。最近一次更新于 2026 年 7 月，Jessica Lau 参与了此次更新。