الاستفادة من LLMs لتبسيط وأتمتة تدفقات العمل الخاصة بك

سواء كنت تعمل في شركة صغيرة ناشئة ، أو في شركة عبر وطنية كبيرة ، فهناك فرصة جيدة لأنك سمعت بالفعل عن أتمتة سير العمل. في الواقع ، من المحتمل أن تكون هناك فرصة أكبر لتفاعلك مع الأدوات والعناصر التي تعمل على أتمتة جزء من عبء عملك ، إلى حد ما. من المساعدة في مهام مثل فرز وفهرسة رسائل البريد الإلكتروني ؛ إدخال البيانات في ورقة ، أو إدارة المستندات الرقمية الحيوية لعملك ، لأتمتة العمليات التجارية الحاسمة بالكامل ، أصبحت أتمتة سير العمل بشكل متزايد أداة أساسية للحياة اليومية في الأعمال التجارية الناجحة.

ومع ذلك ، التقليدية سير العمل الآلي العمليات لا تخلو من قيودها: على سبيل المثال ، تعتمد على مجموعة صارمة من القواعد ، والتي بحكم تعريفها محدودة في النطاق والقابلية للتوسع ، وغالبًا ما تتطلب مساهمة بشرية لأداء فعال. علاوة على ذلك ، نظرًا لأنها تتطلب مدخلات بشرية ، فإن هذا يفتح الطريق للخطأ البشري ، ناهيك عن أن هذه الأدوات أيضًا لا يمكن أن تساعد في اتخاذ القرار بشكل موثوق. هذا هو المكان الذي يلعب فيه الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغات الكبيرة ، حيث أن دمج روبوتات المحادثة مثل ChatGPT في عملية أتمتة سير العمل يمكن أن يزيد بشكل كبير من فعالية وكفاءة هذه الأدوات.

---

دور الذكاء الاصطناعي في أتمتة سير العمل

في الماضي ، كانت أتمتة سير العمل مقتصرة على قيود نصوصها وبرمجتها بشكل عام. على هذا النحو ، تتطلب هذه الأدوات دائمًا قدرًا ضئيلًا على الأقل من المراقبة البشرية والتفاعل للتأكد من أنها تعمل على النحو المنشود ، مما يلغي الغرض من الأتمتة. علاوة على ذلك ، فإن المهام التي تتطلب تفاعلات أكثر تعقيدًا مثل التنبؤ بالنتائج بناءً على مدخلات البيانات وتحليل أنماط البيانات لاكتشاف الاحتيال والحماية منه ، على سبيل المثال لا الحصر ، كلها بعيدة المنال عندما يتعلق الأمر بجهود أتمتة سير العمل التقليدية.

من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في مجال أتمتة سير العمل ، يمكننا تغطية مجموعة واسعة من المهام ، وحتى معالجة العمليات التي كانت مستحيلة في الماضي ، مثل تلك المذكورة أعلاه. تشمل الفوائد الأخرى لتطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليات أتمتة سير العمل تحسين عملية صنع القرار ؛ التحليلات التنبؤية التعرف على الصور والكلام وأتمتة العمليات الآلية ، من بين أمور أخرى.

وخير مثال على هذا التنفيذ هو كيفية استخدام شبكات النانو يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة تحليل البريد الإلكتروني، مما يقلل من أوقات الاستجابة والجهد اليدوي المطلوب لإكمال هذه المهمة القياسية. يدور أحد التطبيقات الأساسية لشبكات النانو حول تبسيط جهود التقاط البيانات من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. على وجه التحديد ، يتيح الذكاء الاصطناعي لدينا جمع المعلومات الدقيقة التي تحتاجها من أي مستند - حتى من تلك التي لا تتبع القوالب القياسية - والتحقق من صحتها وتصديرها وفقًا لمتطلباتك.

يعمل هذا المكون المحدد من الذكاء الاصطناعي لدينا على تبسيط وتحسين سير عمل إدارة المستندات، مع إنتاج معلومات نظيفة مع تقليل فرص الخطأ البشري.

---

ما هو ماجستير؟

LLM ، أو نموذج اللغة الكبيرة ، هو نوع متقدم من الذكاء الاصطناعي يمكنه إنشاء نص يشبه الإنسان بناءً على إدخال معين. يتم تدريب هذه النماذج ، مثل GPT-4 الخاص بـ OpenAI ، على كميات هائلة من البيانات لفهم السياق ، وإنشاء استجابات ذات مغزى ، وأداء مهام معقدة. من خلال الاستفادة من LLMs ، يمكن للشركات والأفراد أتمتة جوانب مختلفة من سير العمل ، وتعزيز الإنتاجية وتقليل الخطأ البشري.

كيف تساعد LLM في تحسين أتمتة سير العمل؟

حتى مع التطورات التي شهدها الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة الماضية ، وعلى الرغم من دوره المتزايد في أتمتة سير العمل ، لا تزال هذه الأداة تعاني من بعض القيود الحاسمة فيما يمكنها تحقيقه. وبشكل أكثر تحديدًا ، تفتقر أنظمة الذكاء الاصطناعي في حد ذاتها إلى القدرة على معالجة مدخلات اللغة الطبيعية ، ولديها طرق محدودة لإنتاج البيانات الشخصية التي تلبي احتياجات المستخدم الدقيقة.

هذا هو المكان الذي تلعب فيه نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ، مما يمنح الذكاء الاصطناعي طبقة إضافية من العمق ، مما يسمح لهم ليس فقط بمعالجة كميات كبيرة من البيانات ، ولكن أيضًا فهم متطلبات المستخدم بناءً على مدخلات اللغة الطبيعية ، من أجل المعالجة وتقديم البيانات بطريقة فعالة وسهلة الاستخدام. سمحت التطورات الأخيرة في روبوتات المحادثة مثل ChatGPT بدمج GPT-4 LLM مع بعض مساعي أتمتة سير العمل. قامت شركات مثل Zapier مؤخرًا بدمج هذه التكنولوجيا في عروضها الحالية ، مما يمنحها مزيدًا من المرونة والتغلب على معظم القيود السابقة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

تفتح القدرة على معالجة مدخلات اللغة المجال لمزيد من مساعي الأتمتة ، لا سيما عندما يتعلق الأمر بتفاعلات المستخدم ومشاركته. على هذا النحو ، يمهد هذا التطور الطريق لمزيد من الاستخدامات العملية ، مثل استخدام الذكاء الاصطناعي للتفاعل المباشر مع المستخدمين والعملاء.

خير مثال على هذه التطورات هو كيف تستخدم أوبر AI و LLMs لتبسيط الاتصالات بين المستخدمين والسائقين. الطريقة التي يعمل بها هذا هي أنه عندما يقوم مستخدم أو سائق بإدخال استعلام من خلال ميزة الدردشة ، فإن مكون معالجة اللغة الطبيعية في Michelangelo AI الخاص به سيعالج النص لتمييز النية ، وإنتاج ردود يمكن للمستخدمين اختيارها باستخدام واحد. مقبض. هذا يجعل الرحلة أكثر أمانًا للسائق ، حيث يمكنهم الحفاظ على انتباههم أثناء التنقل ، دون الحاجة إلى الرد يدويًا على الرسائل النصية أو المكالمات ، مع ضمان تلقي العملاء ردودًا في الوقت المناسب على نصوصهم.

في نفس السياق ، كانت شركة كوكا كولا أيضًا منخرطة في مجال الذكاء الاصطناعي مع آلات البيع الحديثة الخاصة بهم ، والتي تتصل بتطبيق Coca Cola Freestyle لتسهيل عمليات PoS عند شراء المشروبات من هذه الآلات. يساعد التطبيق أيضًا في الحصول على بيانات مهمة مثل عمليات الشراء الفردية ، والتي بدورها يمكن التقاطها واستخدامها تلقائيًا بواسطة آلات البيع التي تدعم الإنترنت لتشجيع تخزين المشروبات الأكثر شيوعًا في تلك المنطقة ، وتحسين المبيعات. بالإضافة إلى ذلك ، تضيف منظمة العفو الدولية أيضًا جانب "التحفيز" إلى سير عمل تفاعل المستخدم ، من خلال السماح للمستخدمين بالتفاعل مع روبوت المحادثة الموجود على اللوحة عبر Facebook Messenger ، الذي يستخدم البرمجة اللغوية العصبية لتكييف لغته وشخصيته على أساس كل مستخدم.

ومع ذلك ، لا ترتبط كل هذه الابتكارات بتحسين مشاركة المستخدم والتسويق. مثال على ذلك، منصة الذكاء الاصطناعي لشركة IBM Watson يستخدم LLM لدمج قدرات معالجة اللغة الطبيعية في حل الذكاء الاصطناعي الخاص به ، مما يمنحه القدرة على خدمة مجموعة متنوعة من الصناعات بما في ذلك مجالات الرعاية الصحية والتمويل وخدمة العملاء. الذكاء الاصطناعي قادر على فهم مدخلات اللغة الطبيعية ؛ التقاط البيانات لإنشاء أنماط ، وتوفير مجموعة متنوعة من الرؤى لتعزيز أتمتة سير العمل لمستخدميها.

أصبح AI و LLM أيضًا فعالين في مجال المستحضرات الصيدلانية ، حيث اعتمدت شركات مثل Johnson & Johnson ذات مرة استخدامها من أجل معالجة وتحليل كميات هائلة من النصوص والأدب العلمي. كان التوقع أنه ، من خلال معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات التعلم الآلي ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسلط الضوء ويقترح طرقًا محتملة لتطوير عقاقير جديدة ، وهو بدوره نعمة هائلة في أتمتة سير العمل في عملية اكتشاف الدواء. بينما المنتج نفسه تم إيقافه اعتبارًا من عام 2019 نظرًا لضعف الأداء المالي ، فإنه يسلط الضوء على الاستخدامات المحتملة لهذه التقنيات في مجال اكتشاف الأدوية.

---

استخدام LLMs لأتمتة سير العمل

يمكن الاستفادة من قوة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إلى حد كبير في تبسيط سير العمل وتوفير الوقت. من صياغة رسائل البريد الإلكتروني وإنشاء المحتوى إلى أتمتة إدارة المشروع وتوفير دعم العملاء ، يمكن لـ LLM فهم وتفسير مدخلات المستخدم لإنشاء مخرجات ذات صلة بالسياق. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الشائعة حيث يمكن أن تساعد LLM بشكل كبير في تحسين الإنتاجية.

صياغة رسائل البريد الإلكتروني والاتصالات الأخرى

يمكن استخدام LLMs لصياغة رسائل البريد الإلكتروني وتحديثات الوسائط الاجتماعية وأشكال الاتصال الأخرى. من خلال تقديم مخطط موجز أو نقاط رئيسية ، يمكن لـ LLM إنشاء رسالة جيدة التنظيم ومتماسكة وذات صلة بالسياق. هذا يوفر الوقت ويضمن أن تكون اتصالاتك واضحة ومهنية.

لقد أنشأنا أداة محلل بريد إلكتروني بسيطة AI تساعدك على إنشاء رسائل بريد إلكتروني جاهزة للاستخدام من خلال إعطائها مدخلات بسيطة. حاول مجانا

---

جيل المحتوى

سواء كنت بحاجة إلى إنشاء منشورات مدونة أو أوصاف منتج أو مواد تسويقية ، يمكن أن تساعدك LLM من خلال إنشاء محتوى عالي الجودة. ما عليك سوى تقديم مخطط أو موضوع ، وستستخدم LLM قاعدتها المعرفية الواسعة لصياغة محتوى جذاب وغني بالمعلومات ومنظم جيدًا.

أتمتة المهام

يمكن دمج LLM مع أنظمة إدارة المهام المختلفة ، مثل Trello أو Asana أو Monday.com ، لأتمتة إدارة المشاريع والمهام. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ، يمكن لـ LLM فهم وتفسير مدخلات المستخدم ، وإنشاء المهام ، وتحديث الحالات ، وتعيين الأولويات دون الحاجة إلى تدخل يدوي.

تحليل البيانات وإعداد التقارير

يمكن استخدام LLMs لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وإنشاء التقارير أو الملخصات. من خلال تزويد LLM بالمعلومات ذات الصلة ، يمكنه تحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى ، وتحويل البيانات الأولية إلى ذكاء قابل للتنفيذ. يمكن أن يكون هذا ذا قيمة خاصة للشركات التي تتطلع إلى اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

دعم العملاء

من خلال دمج LLMs في أنظمة دعم العملاء الخاصة بك ، يمكنك أتمتة الردود على الأسئلة المتداولة ، مما يقلل من عبء العمل على فريق الدعم الخاص بك. يمكن أن تفهم LLM سياق استعلام العميل والغرض منه ، مما ينتج عنه استجابات مفيدة ودقيقة في الوقت الفعلي.

مساعدة البرمجة

يمكن استخدام LLM لإنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية ، أو تقديم اقتراحات لتصحيح الأخطاء ، أو تقديم إرشادات حول أفضل ممارسات البرمجة. من خلال الاستفادة من المعرفة الواسعة لـ LLM بلغات وأطر البرمجة ، يمكن للمطورين توفير الوقت والتأكد من تحسين الكود الخاص بهم وكفاءته.

---

أفضل الممارسات لتطبيق ماجستير

تحديد حالات الاستخدام المناسبة

قبل دمج LLM في سير العمل الخاص بك ، من الضروري تحديد المهام المناسبة تمامًا للأتمتة. تعتبر المهام التي تتضمن عمليات متكررة ، أو تتطلب فهمًا للغة الطبيعية ، أو تتضمن إنشاء محتوى ، من المرشحين المثاليين.

ابدأ بمشروع تجريبي

عند تنفيذ LLM ، من الجيد أن تبدأ بمشروع تجريبي صغير. يتيح لك ذلك قياس فعالية LLM ، وتحسين نهجك ، وتحديد أي تحديات محتملة قبل التوسع.

المراقبة والتحسين

كما هو الحال مع أي تقنية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي ، قد تتطلب LLM ضبط وتحسين لضمان أنها تلبي احتياجاتك الخاصة. راقب أداء LLM بانتظام ، واجمع التعليقات من المستخدمين ، وقم بإجراء التعديلات اللازمة لتحسين فعاليتها.

وفي الختام

بالكاد خدشنا السطح عندما يتعلق الأمر بكيفية قيام LLMs مثل GPT-4 بإحداث ثورة في مجال أتمتة سير العمل. تشير كل هذه الأدلة إلى حقيقة أن مستقبل الأعمال سيشهد مشاركة أكبر للذكاء الاصطناعي كأداة لدعم مهام ومساعي كل من الموظفين ، بالإضافة إلى عملائهم المحتملين ومستخدميهم.

هل تفاعلت مع أي من أدوات أتمتة سير العمل القائمة على LLM؟ لا تتردد في مشاركة خبراتك وأفكارك معنا!

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/