# 這家行銷公司如何利用 AI 讓工作流程轉型

> 瞭解 Eye Care Pro 如何使用 Asana 的 AI 功能將任務自動化、顯示深入解析並簡化工作流程，從而騰出時間進行更具策略性的思考。

Source: https://asana.com/resources/ai-marketing-workflows-eye-care-pro

## 這家行銷公司如何利用 AI 讓工作流程轉型

在這個分秒必爭的世界中，追回失去的時間不僅有幫助，而且具有變革性。

Eye Care Pro (ECP) 是一家專門為驗光服務的網路和行銷公司，透過 Asana 的 AI 工作流程產生器 AI Studio 發現了這一點。 

資深經理 Theresa Welty 和專案管理團隊經理 Amy Wagenaar 表示，這種影響是立竿見影的。 曾經耗費整整一天的重複任務讓位於自動化工作流程，讓他們的 243 名成員團隊得以專注於人類最擅長的事情：策略思維和創造性問題解決。

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## **顛覆性的 AI 應用程式**

ECP 為 AI Studio 和整合在 Asana 平台中的 AI 功能找到了多個高價值的應用程式：

### **1. 在沒有技術專業知識的情況下建立 AI 自動化**

在 AI Studio 之前，建立 AI 支援的工作流程會對缺乏技術技能的團隊成員構成挑戰。 「我不擅長設定工作流程。 但一旦 AI Studio 推出，我就可以輸入我想要 AI 完成的內容。」Theresa 表示。

### **2. 即時專案深入解析**

現在，ECP 透過 AI 產生的專案狀態深入解析，優化任務優先順序和工作負荷管理，從而實現更明智的資源分配決策。 Theresa 表示：「AI 在 Asana 中產生的專案集摘要非常寶貴。 「如果我必須深入研究每個專案，聯絡專案經理以獲得更新，或自行建立狀態報告，這將需要數小時。」

### **3. 智慧對話摘要**

對於像 Amy 這樣的專案經理來說，對話摘要功能改變了遊戲規則。

「身為專案經理，意味著不斷地進出專案。 當一個任務有 80 多個評論時，摘要功能可能是我最大的時間節省者。」Amy 表示， 「我可以立即瞭解發生了什麼事，而無需閱讀所有內容。」

### **4. 自動化任務指派**

ECP 實施了一個由 AI 提供支援的工作流程，根據自訂資料欄位自動指派任務，從而消除手動指派流程。

Amy 表示：「任務匯入專案後，它會根據自訂資料欄位自動通知特定人員。 「這確保任務在正確的時間到達正確的團隊成員，而不是坐在迷茫中等待某人採取行動。」

### **5. 減少重複性工作**

團隊利用 AI 將先前的手動任務自動化，減少瓶頸並為策略性工作騰出更多時間。

一個有力的例子是他們的每日結帳系統：「任務會匯入，自動指派給具有自訂任務描述和 Microsoft 表單連結的特定人員，然後在截止日期到來時自動完成。」Amy 表示。

### **6. 智慧資料欄位協助**

ECP 對 Asana 的資料欄位自動填充功能印象特別深刻。 在某個實際案例中，在團隊成員意外刪除欄位後，AI 會建議並恢復缺失的資料。

Amy 表示：「這是一個巨大的勝利，因為我們經常從其他工具匯入客戶端資料。 「當出現問題時，這種 AI 安全網可以節省大量的資料驗證時間。」

### **7. 找出重複的投入量**

團隊的另一個探索領域是 AI Studio 中內建的 AI 驅動工作流程，以識別重疊的工作。

「在一個大型組織中，您並不總是知道誰在做什麼。 團隊並不總是保持一致，而且經常重複投入量。」Theresa 表示。

使用 AI 來識別重複的工作將「透過查看先前如何完成類似的工作，提高效率、效率和品質，同時提供培訓機會，幫助人們更快地完成任務。」

#### 我們的觀點：人類 + AI

正如我們在[AI 原則](https://asana.com/ai-principles)中分享並在 AI Studio 公告中強調的那樣，Asana 堅信人類的參與是以最佳方式運用 AI 的基礎，既能解決 AI 目前的限制，也能確保正確性。 

雖然 AI 非常強大，但它並不完美。 讓人類審查 AI 的工作不僅僅是發現錯誤，而是確保一切進展順利。 我們的團隊無需從頭開始做所有事情，可以快速審查並改進 AI 產生的內容。 這讓我們能夠處理更多專案、分析更多資料，並完成比以往更多的工作。

## **現實世界的影響**

對於 ECP 而言，Asana 的 AI 功能改變了日常營運。 非技術團隊成員現在可以建立自己的工作流程，任務會自動傳達給合適的人員，專案經理無需閱讀數十個評論即可快速消化對話。

這些實際的改進每週為團隊節省了數小時的時間，同時減少了工作的挫敗感。

ECP 的成功完全歸功於深思熟慮的自動化應用，其結果來自於確定 AI 可以幫助人們更有效地工作的特定痛點，而不是為了技術而採用技術。

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