将工作流AI化是利用人工智能技术优化、自动化和简化业务流程，提高效率和降低人为错误的一个方法。以下是将工作流AI化的一些关键步骤和可能的应用领域：
识别工作流：
选择适当的AI技术：
设计和开发AI解决方案：
测试和部署：
培训和变更管理：
客户服务：
人力资源：
财务和会计：
制造和供应链管理：
营销和销售：
医疗保健：
RPA在银行业的应用： 一家银行使用RPA自动处理客户贷款申请，包括数据输入、文档验证和审批流程。这不仅减少了处理时间，还提高了准确性和客户满意度。
智能客服系统： 一家电信公司部署了智能客服系统，通过NLP技术处理客户咨询，提供快速和准确的响应，减轻了人工客服的工作负担。
预测性维护： 一家制造公司使用机器学习模型分析设备传感器数据，预测设备故障并进行预防性维护，减少了设备停机时间和维护成本。
通过AI化工作流，可以显著提高业务效率，降低成本，并增强决策能力。在实际实施过程中，需要充分考虑数据质量、系统集成和员工培训等因素，以确保AI解决方案的成功应用。
转载自：进击的盖茨比原文地址：https://web.okjike.com/u/bdfcb96a-0a42-4d50-a760-8768221072b4分享下目前使用AI的小小心得，我现在固定+优化的AI工作流：1.起床，让AI“马云”“马化腾”给我排TODO优先级，做一些私董会的脑暴2.工作中，有一个傲娇AI小助理给我加油，给她的Prompt就是：要阳光，会撒娇/卖萌3.重点事项bot，如内容创作，拆成一个bot团队组：工作分成选题，标题、框架、扩写、然后分A/B组两个AI-bot互相改。其中的要点是：提供反常识、梗；需要学习一些我喜欢的UP创作方法论，比如导演小策、影视飓风TIM总结的HKRR（快乐/知识/共鸣/节奏）4.在优化的bot包括：内容选题bot，短视频脚本bot，数据分析bot（GPT4），网页Perplexity的资料库bot 5.优化1：Zion、ChatO和自动化AI-Agent分身，基于自身知识库的bot6.优化2：将上述知识库，Prompt资产，全部放入飞书的知识库+多维表单中维护；等待飞书的AI进化7.备选：筛选过的50多个生产力AI，放在工具库里，待命输出8.未来：把整个公司业务，全部搬入飞书中，外接MJ，ChatBot分身，以及咨询日程预约。
还有一些工作流程更多的是关于创建事物：发现具有特定属性的事物；发现一些“有趣”的东西。In what follows we’ll explore these workflows in more detail,seeing how they can(or cannot)be transformed—or informed—by AI.But before we get into this,we need to discuss something that looms over any attempt to “solve science”:the phenomenon of computational irreducibility.接下来，我们将更详细地探讨这些工作流程，看看它们如何能够（或不能）被人工智能改造或通知。但在讨论这个问题之前，我们需要讨论任何“解决科学问题”的尝试中都存在的一些问题：计算不可约性现象。
反思在根本上其实是一个博弈的过程：如果你让大模型写一段代码，它会立刻给你反馈。这时你可以将它输出的代码片段再输入回去，让大模型仔细检查代码的准确性和结构规范性，并给出评论。然后，你可以将这些反馈结果再次输入给大模型，它可能会输出一个比第一版更好的代码，如果有两个Agent：一个负责Coding，另一个负责Code Review，效果会更佳。Tool Use如果大家使用Kimi Chat来查询某个问题，你会发现它会在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，最后给出结论。这其实是大模型利用「网页搜索」工具的一个典型例子，同时你也会看到PPT中介绍了非常多的不同领域类型的工具，它其实是为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外的补充。PlanningAgent通过自行规划任务执行的工作流路径，面向于简单的或者一些线性流程的运行。比如下图中：Agent会先识别男孩的姿势，并可能找到一个姿势提取模型来识别姿势，在接下来要找到一个姿势图像模型来合成一个新的女孩图像，然后再使用图像理解文本的模型，并在最后使用语音合成输出，完成这个流程任务。Multiagent Collaboration