Portfolio - automatyzacja, AI, operacje
Zbudowałem proces, który zbiera zgłoszenia z formularza, Gmaila i Slacka. AI pomaga określić kategorię, pilność i ryzyko, a system tworzy ticket, zadanie, alerty oraz raport dla osoby zarządzającej.
Projekt obejmuje cały obieg zgłoszenia: przyjęcie, klasyfikację, przydział, ticket, zadanie, terminy reakcji, alerty, logi i raport.
Problem
Gdy zgłoszenia wpadają z maila, formularza i Slacka, łatwo zgubić kontekst. Kto ma się tym zająć? Jak pilna jest sprawa? Czy termin reakcji jest zagrożony?
System odpowiada na te pytania i zostawia ślad w Airtable, Slacku, Asanie oraz logu aktywności.
Przepływ
Dane przechodzą przez kolejne kroki bez ręcznego kopiowania między narzędziami.
Make
Podzieliłem system na osobne scenariusze. Każdy ma jasną rolę, więc łatwiej go testować, poprawiać i utrzymywać.
Pobiera zgłoszenie z kolejki, prosi AI o klasyfikację, tworzy ticket, zadanie w Asanie, wpis w logu i alert na Slacku.
W jednym miejscu widać klasyfikację AI, reguły z Airtable, zadanie w Asanie, powiadomienie na Slacku i obsługę błędów.Mail z odpowiednią etykietą tworzy zgłoszenie w Airtable. Po przetworzeniu wiadomość dostaje status „processed”.
Wiadomość z kanału tworzy zgłoszenie. System pobiera profil autora i dodaje reakcję jako potwierdzenie.
Sprawdza otwarte tickety. Wysyła przypomnienie, oznacza przekroczony termin i kieruje sprawę do osoby zarządzającej.
Zamknięcie zadania w Asanie zamyka ticket w Airtable i zapisuje zdarzenie w logu.
Osobny scenariusz wychwytuje rozjazdy między Asaną i Airtable. Jeśli zadanie jest zamknięte, a ticket nadal otwarty, system to poprawia.
Liczby z tygodnia trafiają do raportu. AI dopisuje krótkie podsumowanie dla menedżera, a Slack dostaje gotowy komunikat.
Podsumowanie AI bazuje na policzonych metrykach, więc nie trzeba pisać raportu od zera.AI
AI wykonuje część analityczną. Reguły, osoby odpowiedzialne i terminy zostają w Airtable, więc proces da się kontrolować bez grzebania w scenariuszu.
AI czyta treść zgłoszenia i określa typ sprawy, pilność oraz ryzyko.
Za krótkie albo niejasne zgłoszenia trafiają do osobnej kolejki. Człowiek może doprecyzować temat przed dalszym przetwarzaniem.
AI nie przypisuje sprawy na ślepo. Wynik klasyfikacji jest łączony z tabelą reguł w Airtable.
Raport tygodniowy dostaje krótki opis sytuacji na podstawie policzonych metryk.
Screeny
Poniżej widać efekty działania procesu w narzędziach, a nie tylko sam scenariusz Make.
Kolejka zgłoszeń, terminy reakcji, sprawy do sprawdzenia i raport tygodniowy w jednym widoku.
Prosty formularz z opisem sprawy, wpływem biznesowym i pilnością.
Jedno miejsce dla zgłoszeń z formularza, Gmaila i Slacka.
Status, osoba odpowiedzialna, priorytet, termin, kategoria i pewność klasyfikacji AI.
Zmiana osoby odpowiedzialnej albo terminu odbywa się w Airtable, nie w scenariuszu Make.
Każdy ważny krok zostaje zapisany jako zdarzenie.
Osoba zarządzająca widzi, kiedy termin został przekroczony i sprawa wymaga reakcji.
Tygodniowe liczby trafiają do kanału zespołu.
Ticket staje się zadaniem z osobą odpowiedzialną i statusem.
Widok spraw, które trzeba ruszyć w pierwszej kolejności.
Odporność
To są drobne elementy, ale dzięki nim proces jest łatwiejszy do utrzymania, diagnozowania i poprawiania.
Niepełne zgłoszenia nie uruchamiają całego procesu.
Scenariusz oznacza rekord jako „Processing”, żeby nie przetworzyć go dwa razy.
Osoba odpowiedzialna, dział i terminy są w Airtable.
Błędy trafiają do Slacka i logów.
Widać, co zrobił system i kiedy.
Oddzielnie obsłużone są przypomnienie, przekroczenie terminu i alert do osoby zarządzającej.
Zamknięte zadanie aktualizuje ticket.
Osobna kontrola wychwytuje rozjazdy między narzędziami.
Raport nadal powstaje, nawet jeśli AI nie zwróci podsumowania.
Efekt
Stack
Podsumowanie
Projekt pokazuje, że potrafię zbudować pełny obieg pracy w Make, a nie tylko pojedynczy scenariusz. Są tu zgłoszenia, klasyfikacja AI, przydział, zadania, terminy, alerty, raporty i dashboard.
Najważniejsze jest tu połączenie automatyzacji, AI i narzędzi operacyjnych w jeden spójny proces.