Сначала нужно понять сам процесс.
Но здесь возникает следующий вопрос:
А что будет, если человеку больше не придётся самостоятельно собирать автоматизацию по шагам?
Сегодня большинство платформ работают одинаково.
Пользователь уже должен знать:
- с чего начинается процесс;
- какие действия нужно выполнить;
- где поставить условие;
- как соединить системы;
- что делать при ошибке.
После этого он открывает редактор и начинает вручную собирать цепочку из узлов.
По сути, чтобы автоматизировать процесс, человек сначала должен сам стать аналитиком, архитектором и техническим специалистом.
Мне кажется, этот подход постепенно будет меняться.
Вместо того чтобы вручную объяснять системе каждый технический шаг, пользователь сможет описать задачу обычным языком:
- Нужно согласовывать командировки сотрудников.
- Проверять заполнение заявки, передавать её руководителю, затем проверять бюджет и возвращать сотруднику причину отказа.
Но AI не должен сразу рисовать красивую схему.
Сначала он должен понять:
- зачем существует процесс;
- кто в нём участвует;
- где принимаются решения;
- какие правила влияют на маршрут;
- что происходит в нестандартных ситуациях;
- каким результатом процесс должен завершиться.
Если информации недостаточно -задать несколько точных вопросов.
Затем показать пользователю, как процесс был понят.
И только после подтверждения предложить логику и техническую реализацию.
Именно над таким подходом мы сейчас работаем в TugunX.
Не над генератором случайных цепочек по одному запросу.
А над AI, который сначала разбирается в процессе и только потом помогает его автоматизировать.
На мой взгляд, будущее автоматизации выглядит не так:
❌Человек строит Flow.
А так:
✅Человек описывает цель.
✅AI помогает понять процесс.
✅Платформа строит реализацию.
Именно к этому мы хотим прийти в TugunX.