Automatisering af Arbejdsgange med AI

Automatisering af arbejdsgange med AI er ikke længere et fremtidsscenarie, men en nødvendighed for at opnå konkurrencefordel – det handler om at frigøre ressourcer fra repetitive opgaver og kanalisere dem ind i værdiskabende initiativer. Denne transformation kræver dog en dyb forståelse af både AI-teknologier og eksisterende forretningsprocesser.

Identificering af Automatisering Potentiale

Det første skridt er grundig analyse. Mange virksomheder spilder ressourcer på manuelle processer, der er tidskrævende og udsatte for fejl. Dette kan omfatte alt fra dataudtræk og -transformation til rapportering og kundeservice. Ved at kortlægge disse processer og kvantificere omkostningerne kan vi præcist identificere, hvor AI-automatisering kan have størst effekt. En simpel opgave som batch-behandling af data kan for eksempel automatiseres ved hjælp af en LLM til at udtrække information fra dokumenter og derefter indsætte den i et CRM-system.

Implementering af AI-drevne Workflows

Implementeringen involverer typisk en kombination af eksisterende værktøjer og skræddersyet AI-udvikling. Vi kan for eksempel integrere en LLM i et eksisterende CRM-system via API'er, som beskrevet i https://devanux.com/blog/api-integration-realiteten-7a85/. Vi kan også bruge eksisterende agentic AI frameworks til at orkestrere komplekse workflows, hvor AI-agenter interagerer med forskellige systemer og udfører specifikke opgaver. Dette kan understøttes af en solid CI/CD pipeline, der sikrer hurtig og pålidelig levering af nye automatiserede processer – læs mere om vores tilgang til https://devanux.com/ci-cd-pipelines/.

Teknisk Baggrund og Infrastruktur

For at sikre effektiviteten af disse workflows er det vigtigt at have en robust og skalerbar infrastruktur. Dette kan omfatte container orkestrering via Kubernetes, som beskrevet i https://devanux.com/blog/container-orkestrering-kubernetes-devanux-cbad/. Derudover er overvågning og observability essentielle for at identificere flaskehalse og sikre, at de automatiserede processer kører optimalt. Vi integrerer typisk Prometheus og Grafana for at give realtidsindsigt i systemets performance. Det er også vigtigt at understrege, at selv den mest avancerede AI-løsning er afhængig af sund og stabil infrastruktur – derfor er support fra udbydere som Red Hat afgørende, se https://devanux.com/blog/why-red-hat-support-matters/.