自動化がAIの意思決定が必要な理由（およびWordwareがどのように配信するか）

私たちは皆、ZapierやIFTTTなどの従来の自動化プラットフォームの魔法を経験しています。彼らはアプリケーションを接続し、単純な「これの場合、その「その場合」シーケンス：新しいフォームの送信がスプレッドシート行を作成し、着信メッセージがスラックアラートをトリガーするのが得意です。シンプルで効果的で、基本的なタスクのための大きな時間を節約します。

しかし、あなたの実際のワークフローはどれほど簡単ですか？

ワークフローが微妙なコンテキストを理解したり、エラーを優雅に処理したり、構造化されていないデータを処理したりする必要がある場合、これらのツールはしばしば障害に遭遇します。それらのシンプルさにより使いやすくなりますが、制限にもなります。

単純なルールでは不十分な場合：

カスタマーサポートを検討してください。チケットシステムは、チャットクリップ、スクリーンショット、複雑なユーザーの説明など、構造化されていないデータに注がれます。ルールベースのシステムは、いくつかのキーワードに基づいてチケットをルーティングする場合がありますが、完全な会話のコンテキストを理解したり、実際の緊急事態と定期的なクエリの違いを検出したり、通信やSLAのコンプライアンスを含む複雑なアップグレードパスを管理することはできません。これらには必然的に手動介入が必要です。

別の例では、請求書処理を検討する場合があります。電子メールの添付ファイルで新しい請求書を受け取ったときにトリガーする簡単な自動化をセットアップした場合があります。おそらく、送信者の電子メールを抽出し、明らかにマークされた合計量を抽出しようとします。ただし、実際の請求書は無数の形式で届きます。PDFファイルはレイアウトが異なるため、OCRのスキャンされた画像が必要であり、電子メールの本文に詳細を埋めることができます。

ここでは、基本的なルールベースのワークフローが非常に懸命に苦労しています。さまざまなテンプレートから特定のラインアイテムを確実に抽出したり、請求書の詳細を対応する発注書（PO）と一致させたり、コンプライアンスを確保したり、詐欺を示す可能性のある複製の請求書または微妙な異常をインテリジェントにマークすることはできません。

古典的なZAPは、異なるレイアウトを解析したり、システム間で複雑な検証ロジックを実行したり、正当な請求書を問題のある請求書と区別するパターンを学習することもできません。

自動化におけるAIの意思決定の適用を導入します

これは、次世代開発のニーズであるAI主導の意思決定のニーズを強調する従来の自動化の限界です。

自然言語理解（NLU）、センチメント分析、適応学習などの機能を使用して、AIは、テキスト、画像、フォーム入力などのデータロードをインテリジェントに確認し、コンテキストベースの決定を行うことができます。

• 法的審査のために「契約再交渉」を指す電子メールをマークする必要がありますか？ AIモデルはその重要性を理解します。
• 顧客のセンチメントが急激に低下したり、その後の質問に答えられない場合、サポートチケットを自動的に再ルーティングしたいですか？機械学習エンジンは動的に処理できます。

舞台裏では、これらの高度なシステムは、オーケストレーションレイヤーと専用のAIサービスを組み合わせてしばしば、テキスト分析モジュール、異常検出器、進化した決定ツリー、および失敗した手順を再試行したり、手動処理に適切にアップグレードしたりする可能性のある自己修復メカニズムを組み合わせています。

これにより、実際に時間とともに改善する柔軟なデータ駆動型ワークフローを取得できます。

Wordwareを理解する：AIの意思決定にアクセスできるようにする

これにより、AIを搭載した意思決定を自動化にもたらすように設計されたコードレスプラットフォームであるWordwareなどのツールの道が開かれます。おなじみのトリガーアクションの概念に基づいていますが、自然言語プログラミング、コンテキストを意識した推論、適応学習が含まれます。これにより、従来のツールをトリッキーにする複雑なワークフローを最終的に自動化することができます。

Wordwareは、4つのコア要素をユニークに組み合わせています。

• 自然言語プログラミング：シンプルな英語で必要なワークフローを説明してください。たとえば、「新しい見込み客がGoogleフォームに記入し、オンラインで会社を勉強し、業界と規模に基づいてリードスコアを計算し、高い意図をルーティングすると販売スラックチャネルにつながり、概要を添付し、歓迎のメールを残りに送信します。」
• AIファーストエンジン：Wordwareは、最先端のAIモデル（GPT-4O、Claude 3.7、困惑したソナープロ、安定した拡散など）を使用して、構造化されたテキストから構造化されたデータを抽出し、入力を要約し、感情を検出し、画像を分析し、インテリジェントな分岐の決定を行います。
• 広範な統合：既に使用しているツールを接続します。 Google WorkspaceやSlackからSalesforce、Hubspot、Supabaseまで、2,000を超える統合があり、Wordwareは既存のエコシステムにシームレスに適合します。
• 適応ワークフロー：システムは学習できます。各例外、手動修正、またはデータ形式の変更はフィードバックを提供し、AIが時間の経過とともに決定ロジックを改善し、手動調整の必要性を減らすことができます。

これらのコア要素を組み合わせることで、次の機能をサポートするAI搭載の自動化ツールが得られます。

• ワンタイム説明ビルダー
• インテリジェントな意思決定ポイント
• 自己修復とアップグレード
• 視覚的監視とフィードバック
• 既製のテンプレート

編集者の表示は次のとおりです。ここに魔法が起こります。

ワードウェア駆動型の実世界のユースケース

ビルダーがWordwareを使用してビジネスを促進する高価値のアクティビティに焦点を当てたシナリオを次に示します。

インテリジェントリード資格認証：着信リードを自動的にスコアリングし、ウェブサイトをクロールし、データを濃縮し、カスタムルールを適用します。ルートの人気のリードは、スラックへ（そしてパーソナライズされたAIが付属して画像を生成します！）、電子メールで他のリードを栽培します。

よりスマートなスラックサポートロボット：サポートリクエストをキャプチャし、ワードウェアに知識ベースまたはドキュメントを検索し、関連する発見を要約し、簡潔な回答をチャンネルに戻します。

自動会議ノート同期：概念またはお気に入りのアプリでメモを取ります。 Wordwareは、連絡先、アクションアイテム、および重要な決定を抽出し、HubspotなどのCRMにレコードを自動的に作成または更新します。

アクティブカレンダーの調査：Googleカレンダーに会議を追加します。 Wordwareは、参加者を自動的に研究し、履歴書と関連するリンクを見つけ、簡潔な要約の紹介をカレンダーイベントの説明に直接追加します。

結論は

コンテキストが重要な場合、従来の自動化はボトルネックに遭遇します。 Wordwareは、これらのシナリオ向けに設計されています。感情を理解し、埋もれた情報を抽出し、変更に適応します。そのAIファーストアプローチは、複雑なデータを処理するだけでなく、各相互作用からも学習します。不透明な「自律プロキシ」とは異なり、Wordwareは透明性、制御、および自然言語で迅速に反復する能力を提供します。

創業者のフィリップ・コゼラとロバート・チャンドラーは、AIが人間の専門知識を置き換えるのではなく、強化するべきであると考えています。 WordwareはY Combinatorの2024年夏のコホートの一部であり、歴史上最大のYCシードラウンド-3000万ドルを受け取ったため、このビジョンも最もよくサポートされています。

Wordwareに無料でサインアップし、最初のアプリを数分で接続できます。次に、簡単なヒントを使用して、最初のAI駆動型ワークフローを設計します。デバッグをやめて、次世代ワークフローの構築を開始してください！

すぐに始めるために、いくつかの無料テンプレートがあります

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