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D'accord, voici ce qui s'est passé quand j'ai essayé d'automatiser les opérations de mon client en utilisant les modèles intégrés de Lindy.ai. Alerte spoiler : c'était un désastre complet jusqu'à ce que je découvre la vraie approche.
Je travaillais avec ce client de startup B2B qui avait désespérément besoin de rationaliser ses flux de travail HubSpot vers Slack. Chaque fois qu'ils concluaient un accord, quelqu'un devait manuellement créer un groupe Slack pour le projet. Petite tâche ? Peut-être. Mais multipliez cela par des dizaines d'accords par mois, et vous obtenez des heures de travail répétitif.
Comme la plupart des gens, j'ai commencé par chercher des modèles prêts à l'emploi dans Lindy.ai. Je veux dire, pourquoi réinventer la roue, n'est-ce pas ? C'est alors que j'ai découvert quelque chose qui a complètement changé ma façon d'aborder les plateformes d'automatisation IA.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience :
Pourquoi l'approche des modèles de Lindy.ai diffère des autres plateformes d'automatisation
La vraie raison pour laquelle la plupart des projets d'automatisation IA échouent (ce n'est pas ce que vous pensez)
Mon cadre en 3 étapes pour construire des flux de travail AI personnalisés qui fonctionnent réellement
Métriques spécifiques issues de la mise en œuvre de cette approche à travers plusieurs projets clients
Quand utiliser des modèles contre quand construire à partir de zéro
Ce n'est pas un autre guide théorique sur l'automatisation IA. Voici ce qui se passe réellement lorsque vous essayez de mettre en œuvre ces outils dans de réelles situations commerciales, et pourquoi l'approche conventionnelle pourrait vous freiner.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque fondateur de startup croit au sujet des modèles d'IA
La plupart des entreprises abordent les plateformes d'automatisation AI comme si elles cherchaient des thèmes WordPress. Elles s'attendent à trouver une bibliothèque de modèles prêts à l'emploi, à cliquer sur installer, à personnaliser quelques paramètres, et boom – des processus d'affaires automatisés.
Cette attente a tout son sens si l'on considère comment fonctionnent d'autres plateformes d'automatisation :
Zapier a des milliers de "Zaps" préconstruits pour des flux de travail courants
Make.com propose des modèles de scénarios pour des intégrations populaires
N8N fournit des modèles de flux de travail dans leur communauté
IFTTT a construit toute sa plateforme autour de modèles "si ceci alors cela"
La sagesse conventionnelle va comme ceci : les plateformes AI devraient fonctionner de la même manière. Trouvez un modèle qui correspond à votre cas d'utilisation, branchez vos clés API, peut-être ajustez quelques paramètres, et c'est fait. C'est la prolongation logique du mouvement no-code.
Les experts du secteur prêchent constamment sur "la démocratisation de l'IA" et "rendre l'automatisation accessible à tous." La promesse est que vous ne devriez pas avoir besoin d'être un développeur ou un data scientist pour tirer parti du pouvoir de l'IA pour votre entreprise.
Mais voici où cette approche conventionnelle s'effondre : l'IA n'est pas seulement de l'automatisation – c'est une automatisation intelligente. La complexité ne réside pas dans la connexion des API ou le transfert de données entre les systèmes. La complexité réside dans la formation de l'IA pour comprendre votre contexte spécifique, vos modèles de données et votre logique commerciale.
Vous ne pouvez pas modéliser l'intelligence de la même manière que vous modélisez les flux de travail. C'est le décalage fondamental que la plupart des gens ignorent lorsqu'ils commencent à explorer des plateformes comme Lindy.ai.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Donc, je travaille avec cette startup B2B, et ils avaient ce qui semblait être un problème simple. Chaque fois qu'ils concluaient un accord dans HubSpot, quelqu'un devait manuellement créer un espace de travail Slack pour ce projet client. L'équipe passait des heures chaque semaine sur cette tâche répétitive.
Mon premier instinct ? Chercher un modèle. Je veux dire, « intégration CRM à Slack » semble être quelque chose qui devrait avoir une solution toute prête, non ?
J'ai lancé Lindy.ai en m'attendant à trouver une bibliothèque de modèles comme celles que l'on voit dans Zapier. Mais voilà le problème – Lindy.ai ne fonctionne pas de cette façon. Il n'y a pas de marché de modèles. Pas de « Pack de démarrage d'intégration CRM. » Pas de flux de travail préconçus que vous pouvez simplement cloner et personnaliser.
Au début, j'étais frustré. Venir d'autres plateformes d'automatisation, cela ressemblait à un pas en arrière. Pourquoi faire en sorte que les utilisateurs construisent tout de zéro ?
Mais ensuite, j'ai commencé à creuser davantage pour comprendre ce dont cette startup avait réellement besoin. Ce n'était pas juste « créer un espace de travail Slack lorsque l'accord se conclut. » Ils avaient besoin que l'IA :
Analyse les informations sur l'accord à partir des champs personnalisés de HubSpot
Détermine les bons membres de l'équipe en fonction de la taille de l'accord et du secteur
Crée des noms d'espaces de travail en utilisant leur convention de nommage spécifique
Configure les canaux initiaux en fonction du type de projet
Envoie des messages de bienvenue personnalisés avec le contexte du projet
Tout à coup, j'ai réalisé pourquoi les modèles ne fonctionnaient pas ici. Chaque entreprise a sa propre structure de données, sa propre logique, ses propres cas particuliers. Un modèle aurait été inutile – ou pire, il aurait créé une solution générique qui ne résolvait pas leur problème spécifique.
C'est alors que j'ai appris que l'approche de Lindy.ai n'est pas une limitation – c'est en fait sa force. Au lieu d'essayer de deviner ce dont les entreprises ont besoin et de préemballer des solutions, ils vous donnent les éléments de base pour créer exactement ce dont votre situation a besoin.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Une fois que j'ai compris que Lindy.ai est conçu pour des solutions personnalisées plutôt que pour le clonage de modèles, j'ai développé une approche systématique qui a fonctionné sur plusieurs projets clients.
Étape 1 : Cartographiez votre flux de travail réel (pas votre flux de travail idéal)
La plupart des gens commencent par réfléchir à la façon dont ils veulent que leur processus fonctionne. Je fais le contraire. Je consacre du temps à documenter exactement comment le processus fonctionne aujourd’hui, y compris tous les cas particuliers et les exceptions bizarres.
Pour ce client, j'ai suivi leur équipe pendant une semaine. J'ai découvert qu'ils avaient différentes conventions de nommage de l'espace de travail selon les types de clients, que certaines affaires nécessitaient une configuration immédiate tandis que d'autres pouvaient attendre, et que certains membres de l'équipe avaient besoin de différents niveaux d'accès en fonction de la confidentialité des projets.
Ce n'est pas un travail glamour, mais il est crucial. Les modèles échouent parce qu'ils supposent des processus propres et standardisés. Les vraies entreprises ont des flux de travail désordonnés, remplis d'exceptions qui ont évolué de manière organique.
Étape 2 : Construisez d'abord votre base de connaissances
Voici quelque chose que la plupart des guides négligent : avant de construire des flux de travail dans Lindy.ai, vous devez lui fournir le contexte de votre entreprise. J'ai créé une base de connaissances complète qui comprenait :
Règles de catégorisation des clients (entreprise vs. startup vs. agence)
Logique d'attribution des équipes basée sur les secteurs d'activité
Conventions de nommage avec des exemples
Modèles de projet pour différents types de services
Pensez à cela comme à une formation de l'IA sur votre "langage commercial". Sans ce contexte, vous vous retrouverez avec des résultats génériques qui nécessitent un nettoyage manuel, ce qui combat toute l'idée de l'automatisation.
Étape 3 : Commencez par des flux de travail à fonction unique
Au lieu d'essayer d'automatiser l'ensemble du processus d'un coup, je l'ai décomposé en composants plus petits et testables :
Analyseur d'affaires : Extraire les informations pertinentes des affaires HubSpot
Sélecteur d'équipe : Déterminer l'équipe de projet en fonction des attributs de l'affaire
Créateur d'espace de travail : Générer un espace de travail Slack avec les paramètres appropriés
Messager de bienvenue : Envoyer des messages de lancement de projet personnalisés
Chaque flux de travail était suffisamment simple pour être testé et débogué indépendamment. Cette approche modulaire a rendu beaucoup plus facile l'identification des problèmes et l'itération rapide.
Étape 4 : Chaînez les flux de travail avec gestion des erreurs
Une fois que chaque composant fonctionnait de manière fiable, je les ai connectés dans un pipeline d'automatisation complet. Mais voici la partie critique : j'ai intégré des solutions de secours pour chaque point de défaillance potentiel.
Que se passe-t-il si HubSpot est hors ligne ? Que se passe-t-il si les limites de taux de l'API Slack sont atteintes ? Que se passe-t-il si une affaire contient des informations incomplètes ? Les modèles ne peuvent pas tenir compte de ces scénarios, mais les flux de travail personnalisés peuvent.
Étape 5 : Créez votre propre bibliothèque de "modèles"
Après avoir construit plusieurs flux de travail personnalisés pour ce client, j'ai commencé à remarquer des motifs. Certaines structures de flux de travail continuaient d'apparaître dans différents cas d'utilisation. J'ai donc créé ma propre bibliothèque interne de motifs de flux de travail :
Déclencheur CRM → Analyseur IA → Action multi-canaux
Entrée d'email → Analyseur de contenu → Générateur de réponse
Soumission de formulaire → Évaluateur de leads → Routeur d'attribution
Ce ne sont pas des modèles que vous pouvez copier-coller, mais ce sont des motifs éprouvés qui accélèrent le développement des nouveaux projets.
Aperçu clé
Le manque de modèles n'est pas un bug - c'est une fonctionnalité qui vous oblige à construire des solutions qui correspondent réellement à votre entreprise.
Avantage Personnalisé
Des workflows personnalisés peuvent gérer vos cas particuliers spécifiques et la logique commerciale que les modèles génériques manquent complètement.
Cadre de test
Divisez les automatisations complexes en petites composantes testables avant de les enchaîner.
Bibliothèque de modèles
Créez vos propres modèles de flux de travail réutilisables basés sur des mises en œuvre réussies.
Les résultats de cette approche personnalisée étaient significativement meilleurs que tout ce qu'un modèle aurait pu livrer :
Impact immédiat :
Temps de configuration du projet réduit de 45 minutes à 3 minutes par affaire
Élimination de 100 % des erreurs de création d'espace de travail Slack manuelles
Précision d'attribution de l'équipe améliorée en incluant un contexte spécifique à l'affaire
Bénéfices à long terme :
Le client pouvait facilement modifier les flux de travail au fur et à mesure que son processus évoluait
Les nouveaux membres de l'équipe nécessitaient zéro formation sur le système d'automatisation
Les flux de travail personnalisés géraient des cas particuliers qui auraient cassé les solutions basées sur des modèles
Plus important encore, cette approche était évolutive. J'ai depuis mis en œuvre des stratégies d'automatisation personnalisées similaires pour plus d'une douzaine de clients, et le schéma se maintient : les flux de travail construits sur mesure surpassent systématiquement les solutions basées sur des modèles en termes de fiabilité et d'impact commercial.
La principale différence ? Les flux de travail personnalisés s'adaptent à votre entreprise au lieu de forcer votre entreprise à s'adapter à l'automatisation.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici ce que j'ai appris en mettant en œuvre des flux de travail IA personnalisés au lieu de me fier à des modèles :
Les modèles sont des roulettes d'entraînement, pas des solutions. Ils peuvent vous aider à comprendre la plateforme, mais ils ne résoudront pas vos véritables problèmes commerciaux.
Le contexte est tout dans l'automatisation IA. Plus vous pouvez fournir de connaissances commerciales spécifiques au système, mieux il fonctionne.
Commencez simple, puis ajoutez de la complexité. Construire des flux de travail monolithiques conduit à des cauchemars de débogage.
La gestion des erreurs n'est pas optionnelle. Les intégrations du monde réel échouent de manière imprévisible - planifiez-les.
La documentation sauve des relations. Lorsque votre automatisation personnalisée se casse (et cela arrivera), une bonne documentation vous aide à la réparer rapidement.
Les modèles de flux de travail sont plus précieux que les modèles. Apprenez les structures sous-jacentes, pas les mises en œuvre spécifiques.
Personnalisé ne signifie pas complexe. La solution la plus simple qui gère vos cas particuliers est généralement la meilleure solution.
Le plus grand changement d'état d'esprit ? Arrêtez de penser à l'automatisation IA comme à un "à mettre en place et à oublier." Pensez à "le construire correctement une fois, puis à l'entretenir." Les flux de travail personnalisés nécessitent un investissement initial plus important mais offrent des résultats à long terme bien meilleurs.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS qui mettent en œuvre des workflows d'IA personnalisés :
Commencez par vos tâches d'intégration clients les plus répétitives
Construisez des workflows capables de gérer différents niveaux de clients et cas d'utilisation
Concentrez-vous sur l'intégration avec votre CRM existant et vos outils de support
Créez des boucles de rétroaction pour améliorer la précision des workflows au fil du temps
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique utilisant une automatisation personnalisée :
Automatiser les flux de travail de traitement des commandes qui tiennent compte des différents types de produits
Créer des flux de travail de segmentation des clients en fonction du comportement d'achat
Créer des flux de travail de gestion des stocks qui gèrent les fluctuations saisonnières
Mettre en œuvre des flux de travail de service client qui dirigent les problèmes en fonction de la complexité des commandes