AI 自动化完全指南：概念到实践

AI 自动化完全指南：概念到实践 | 前端进阶之旅

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在 Zapier 工作意味着，我会花大量时间思考如何让软件替我完成工作。不是那种“让机器人取代我”的方式（我还挺喜欢医疗保险的），而是“我应该把精力集中在更重要的事情上”的方式。

过去，自动化一直是实现这一目标的最佳方式。后来 AI 出现了，让自动化变得更加智能。于是便有了这个极具创意的名字：AI 自动化。

在本文中，我将详细介绍什么是 AI 自动化以及如何实施它，并分享一些真实案例，看看已经采用 AI 自动化的团队如何借此卸下工作中最糟糕的部分。

什么是 AI 自动化？

AI 自动化的优势

AI 自动化的关键组成部分

如何实施 AI 自动化

AI 自动化示例和用例

成功制定 AI 自动化策略的技巧

使用 Zapier 构建 AI 自动化工作流

什么是 AI 自动化？

AI 自动化是人工智能（AI）与传统自动化的结合——将 AI 模型嵌入工作流，让软件不仅能处理遵循固定规则的工作，还能处理需要判断的工作。你也会听到“智能自动化”或“认知自动化”这样的称呼。

标准自动化会严格执行你设置的步骤，而采用 AI 自动化的工作流则可以理解杂乱的输入，并在条件发生变化时作出调整，同时从经验中持续学习。对企业而言，这意味着能够自动处理过去复杂到无法交给软件的工作——例如根据客服工单中的言外之意对其进行分类和分流——并让工作流随着运行时间的增长变得越来越自主。

进一步了解：自动化与 AI：两者有什么区别？

AI 自动化的优势

AI 自动化将标准自动化的优势——速度和一致性——扩展到了过去需要人类判断的工作中。以下是这些优势在实践中的具体体现。

节省员工的时间和精力：仅靠自动化，就能将一项需要七小时的人工任务缩短至五分钟。如果再加入能够理解数据并作出复杂决策的 AI，你就可以交出整个流程，而不仅仅是其中的重复性步骤。

减少错误：如果编程正确，自动化工具会比人类更准确（抱歉了，人类），因为它们每次都会一丝不苟地严格遵循流程。AI 又增加了一个层次，它可以分析任何人都无法处理完的海量数据，从而为基于规则的工具无法作出的决策提供依据。

发现机会：将 AI 工具集成到现有工作流后，它们可以标记出你原本可能错过的规律——例如，某个客户群体总是在新用户引导流程的同一阶段流失，或者某个产品页面的表现优于产品目录中的其他页面。

提高客户满意度：交付流程越顺畅、越智能，客户就越满意。另外，想象一下：聊天机器人真正理解客户的需求，提供相关答案和资源，并且知道什么时候该将客户转接给人工客服。简直梦想成真。

帮助发现并修补安全漏洞：AI 自动化可以持续扫描软件，并指出潜在的安全风险。在某些情况下，它还能修复这些漏洞——而且往往比人工处理更快、更准确。

提高组织敏捷性：AI 自动化可以及早发现客户行为的变化或供应链中的异常，让你能够在小波动演变成大问题之前调整运营。

推动创新：AI 自动化是一位强大的研发助手。它可以分析海量数据集，挖掘带来顿悟的关键洞察；为合作伙伴制作 Web 应用原型；或者在团队构思下一个重大创新时，快速测试新产品功能。

AI 自动化的关键组成部分

AI 自动化由多种协同工作的技术组成。以下是在整个企业中应用 AI 时最常遇到的组成部分。

机器学习与深度学习

机器学习（ML）是一类能让系统从数据中学习的 AI 技术。它可以识别规律并随时间不断改进，而无须针对每一种变化进行显式编程。深度学习是 ML 的高级子集，它利用神经网络从规模大得多的数据集中发现更加复杂的规律。正是这个学习层，让 AI 自动化能够在使用过程中变得越来越智能。例如，欺诈检测系统每处理一笔交易，都会进一步完善对“可疑”行为的定义。

进一步了解：机器学习与 AI：两者有什么区别？

自然语言处理（NLP）

自然语言处理让计算机能够理解并生成人类的书面或口头语言。这一点非常重要，因为大量商业信息都以非结构化语言的形式存在，例如电子邮件、评论和客服工单。

正是 NLP 让 AI 自动化能够读取一批客户评论并判断整体情绪，或者转录会议内容，并将行动事项分派给合适的人员。

生成式 AI 与大语言模型（LLM）

生成式 AI 可以创造新内容——文本、图像、音频和代码——而不仅仅是分析已有内容。大语言模型（LLM）是 ChatGPT 和 Claude 等工具背后的 AI 模型，也是你在业务工作流中最常遇到的类型：它们可以起草和总结文本，也可以用自然语言回答问题。

在 AI 自动化中，生成式 AI 负责内容密集型步骤，例如为客户邮件起草初版回复，或者在一份 40 页的报告发送到 Slack 之前对其进行总结。

AI 智能体与智能体自动化

AI 智能体是一种能够自主朝着目标开展工作的 AI——它可以自行规划步骤、使用工具，然后根据发现的情况进行调整，而无须每一步都等待指令。

在 AI 自动化中，AI 智能体负责过去需要人工介入的多步骤工作：例如研究新的销售线索并为其评分，然后再将其录入 CRM；或者从过往客服工单中提取上下文，以提出解决方案。“智能体自动化”则是围绕这种自主能力构建的工作流的统称。

进一步了解：什么是智能体 AI？以及如何开始使用它

机器人流程自动化（RPA）

RPA 机器人通过遵循预定义脚本来处理重复且基于规则的任务，例如填写表单，或者在电子表格与 CRM 之间传输数据。它不涉及任何学习，而这正是其意义所在：RPA 能够可靠地处理大批量、可预测的工作，从而让 AI 组件专注于需要判断的部分。

进一步了解：智能体 AI 与 RPA：你需要知道的一切

计算机视觉与智能文档处理（IDP）

计算机视觉让软件能够理解图像和视频，无论是在生产线上发现缺陷，还是通过光学字符识别（OCR）读取扫描件中的文本。

智能文档处理在此基础上进一步发展：IDP 不只是从文档中提取文本，还会利用 ML 和 NLP 理解文档——判断它是发票还是采购订单，提取日期和金额，并将经过验证的数据输入其他业务系统。

业务流程管理（BPM）与流程挖掘

BPM 是一门对端到端工作流进行梳理，并重新设计工作流以提升运行效率的学科。AI 通过流程挖掘进入这一领域：这类软件会分析流程的实际运行方式，揭示工作在哪些环节受阻，以及哪些环节最适合自动化。对于许多团队来说，他们正是通过这种方式来决定应优先在哪些环节实施 AI 自动化。

如何实施 AI 自动化

实施 AI 自动化并不是一劳永逸的事情。随着业务以及技术本身不断演进，你需要持续监控和调整。但从最初的想法到可实际运行的工作流，通常都会经历以下五个阶段。

找到合适的流程。可以把这看作一次侦察任务。你要寻找那些繁琐或数据密集型的流程，尤其是涉及判断决策、因而总是被转到某个人收件箱中的流程。团队成员对哪些工作最耗费时间的抱怨，是很好的线索；流程挖掘工具则能提供更清晰的地图，帮助你了解工作在哪些环节受阻。

分析流程。梳理流程当前的运行方式，明确它究竟在哪些环节出现问题，然后判断在这些环节采用 AI 自动化是否具有商业价值。现在就设定清晰的目标，这样在构建任何内容之前，你就知道“更好”具体意味着什么。

构建解决方案。设计更加智能的工作流版本，并为其选择合适的技术（上面介绍的组件就是你的备选菜单）。如果具备相应团队，你可以在内部自行构建。或者，也可以采用自动化即服务（AaaS），由专家为你构建并配置系统。

实现自动化并进行集成：这是正式上线阶段，你将在此让智能工作流真正运行起来。借助 Zapier，你可以连接 9,000 多个应用并编排整个流程，通过设置触发器、操作和条件逻辑，让 AI 模型投入工作。判断集成是否良好的标准是：数据能够在自动化流程与你的核心系统（例如中央数据库或 ERP）之间流转，而不需要任何人重新手动录入。

优化并重新训练：随着现实世界发生变化，AI 模型的性能会下降，这个问题称为模型漂移。通过监控 AI 特有的指标（例如模型对自身决策的置信度），并使用新数据重新训练模型，让系统持续保持敏锐。最有价值的反馈闭环来自人类：当有人纠正 AI 的错误或处理异常情况时，应将这项纠正作为训练数据反馈给系统，让自动化流程在每次出错后都能得到改进。

AI 自动化示例和使用场景

不同团队实施 AI 自动化的方式各不相同。下面将介绍 AI 自动化在五种业务职能中的实际应用，包括 Zapier 客户取得的真实成果。

面向销售的 AI 自动化示例

销售团队如何使用 AI 自动化：自动筛选入站潜在客户，并将其分配给合适的销售代表，让团队把时间用于销售，而不是整理和分类线索。

Popl 的销售团队每天都要处理来自 HubSpot 和 Salesforce 的数百条入站潜在客户线索，因此他们使用 AI 自动化对这些线索进行分类和分配，取代手动操作。

自动化：当有人提交演示申请时，Zap 工作流会在 Google Sheets 中验证潜在客户数据，在 Slack 中通知团队，并根据地区和公司规模将该潜在客户分配给合适的销售代表。

AI：OpenAI 会读取收到的电子邮件，将垃圾邮件与真实的销售咨询区分开来，并利用从电子邮件域名中提取的公司信息完善每条潜在客户线索。

成果：构建了 100 多个工作流，每年节省 20,000 美元，并打造出一个无需增加额外管理成本即可扩展的销售引擎。

想让你的销售流程获得类似升级吗？了解自动化和 AI 如何简化你的销售管道。

面向营销的 AI 自动化示例

营销团队如何使用 AI 自动化：将粗略构想转化为正式发布的内容，由 AI 负责起草，再由自动化流程推动每项内容完成审核并最终发布。

在与 Easy Aiz 合作之前，某内容代理机构发布一篇博客文章需要四到五个小时，而且要经过多人之手。现在，整个流程只需一条语音消息即可启动。

自动化：将语音消息发送到专用 Slack 频道后，工作流便会被触发。它会把最终内容整理成一篇 WordPress 草稿，通过 Slack 提交审批，并在获得批准后发布和推广。

AI：AI by Zapier 会转录语音消息，并将其转化为博客标题和经过优化的草稿；Midjourney 负责生成图片；AI 则为 Facebook、LinkedIn 和 Instagram 编写适合各平台的文案。

成果：每月节省 100 多个小时，内容交付速度提升至原来的五倍。

面向客户成功的 AI 自动化示例

客户成功团队如何使用 AI 自动化：在客户真正流失之前发现流失风险，并确保每次客户接触都有记录，全程无需任何人手动操作。

Healthie 是一个为 40,000 多家服务提供商提供服务的医疗保健平台。它在 Zapier 上构建了跨客户支持和销售团队运行的 AI 智能体：

自动化：每周，定时工作流都会检查 Salesforce、HubSpot、Vitally 和 Help Scout 中的账户信号，并将摘要发布到 Slack，供支持和产品负责人采取行动。在通话方面，Zoom 通话录音结束后，系统会自动将其转化为一条 Salesforce 记录。

AI：AI 智能体会分析这些账户信号，评估客户流失和业务扩展风险；还会按照一套辅导框架为每次客户通话评分，并将反馈以及一封可直接发送的跟进邮件草稿发布到销售代表的 Slack 中。

成果：约 20 名销售代表和客户成功经理每周总计节省 60 多个小时；客户留存工作也得以在账户出现风险之前启动，而不是等风险发生后才开始。

面向 IT 的 AI 自动化示例

IT 团队如何使用 AI 自动化：自动分类并解决帮助台工单，让人工精力集中处理异常情况。

Remote 使用由 AI 驱动的多渠道支持系统，协助处理每月 1,000 多张工单。

AI 自动化在 Help desk 中的应用

自动化： 请求通过 Slack、邮件或聊天机器人进来；webhook 从 Okta 拉取员工数据；每张工单都被记录在 Notion 中并同步到 Zapier Tables，Slack 提供实时更新。团队成员通过表情符号反应来自行分配任务。

AI： ChatGPT 对每个请求进行分类和优先级排序，AI 步骤从过去的工单中提取见解来建议解决方案——直接提供给请求者。

结果： 近 28% 的工单被自动处理，每年节省约 50 万美元的额外招聘成本。

eCommerce 的 AI 自动化应用示例

eCommerce 和零售团队如何使用 AI 自动化：自动回答常规客户问题，由人工批准最终发送。

Erewhon 在其 10 家门店中运行一个 39 步的 AI 自动化工作流：

自动化： 客户邮件到达 Help Scout 会触发工作流，该工作流检查客户的会员身份是否与 Erewhon 数据库相符，并从 BigQuery 中拉取其购买历史。

AI： ChatGPT 读取邮件，参考机构知识向量存储——政策、会员详情、流程——并草拟回复，该回复进入门店经理的收件箱准备审阅和发送。

结果： 70% 的 AI 草拟回复不经修改就直接发送，每年节省约 1,500 个客服小时（大约 4 万美元）。

成功的 AI 自动化战略的建议

AI 自动化可以重新塑造你的组织如何运作，这正是为什么你不应该凭感觉去做。一些需要从一开始就做对的事情：

获得高管支持： 跳过关于 AI 是未来的通用演讲。解释你的组织如何独特地应用 AI 自动化，以及有形的 ROI 是什么。

从最耗时的任务开始： 不要一下子对所有事情都使用 AI 自动化。首先自动化消耗最多小时的流程，将"如果可以的话..."类别的任务留到后面。早期成果会为你赢得更大项目的信誉。

关注数据治理和质量： 你的 AI 系统只有在被输入的数据一样好时才能好。建立良好的治理实践，以便你的数据保持准确、一致和安全，这样你就能回答关于它如何被使用的问题。

提前解决伦理考量： 思考 AI 决策中的潜在偏差、客户数据如何被处理，以及你能对 AI 做决定的地方有多透明。从一开始就建立这一点比在出现问题后进行改造要容易得多。

规划劳动力技能提升： 随着 AI 自动化承担更多任务，你的团队角色将转变。提供培训和发展机会，以便人们学会与这些系统一起工作。

使用 Zapier 构建 AI 自动化工作流

这篇文章中每个示例背后的模式是相同的：一个具有 AI 判断的确定性工作流。工作流部分从不即兴——相同的触发器每次都遵循相同的步骤，不会大量消耗令牌——而 AI 处理需要解释的时刻，比如阅读支持工单或起草回复。

Zapier 提供多个入口点——只需选择适合你工作的那个。Zapier Copilot 将为你在 9,000+ 个应用中协调 AI 驱动的工作流，Zapier AI 添加智能步骤，让它们发挥应有的作用。或者，如果你已经在 ChatGPT 或 Claude 等 AI 助手中工作，Zapier MCP 可以让该助手访问相同的应用，这样它就可以采取行动而不仅仅是做出响应。

无论你如何进入，每个连接都通过单一管控层：你可以精确控制你的 AI 可以访问哪些应用，具有细粒度权限和可以从一个地方审计的活动。

Zapier 是最连通的 AI 编排平台——与来自 Google、Salesforce 和 Microsoft 等合作伙伴的数千个应用集成。使用表单、数据表和逻辑为你的业务关键工作流构建安全的、自动化的、AI 驱动的系统，跨越你的组织的技术栈。了解更多。

每当有人开始研究 AI 自动化时，几乎每次都会出现一些问题。以下是简短的答案。

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