Udnyttelse af LLM'er til at strømline og automatisere dine arbejdsgange

Udnyttelse af LLM'er til at strømline og automatisere dine arbejdsgange

Tidsstempel: 7. april 2023 kl. 5

Uanset om du arbejder i en lille startup eller i et stort tværnationalt selskab, er der en god chance for, at du allerede har hørt om workflowautomatisering. Faktisk er der sandsynligvis en endnu større chance for, at du har interageret med værktøjer og elementer, der automatiserer en del af din arbejdsbyrde, til en vis grad. Fra at hjælpe med opgaver som sortering og indeksering af e-mails; indtastning af data i et ark eller styring af dine arbejdsvigtige digitale dokumenter for fuldstændig at automatisere vigtige forretningsprocesser, er workflowautomatisering i stigende grad blevet et væsentligt værktøj for det daglige liv i succesrige virksomheder.

Dog traditionel Workflow automation processer er ikke uden deres begrænsninger: For eksempel afhænger de af et strengt sæt regler, som per definition er begrænset i omfang og skalerbarhed, og som ofte vil kræve menneskelig input for at fungere effektivt. Desuden, da de kræver menneskelig input, åbner dette vej for menneskelige fejl, for ikke at nævne, at disse værktøjer heller ikke kan hjælpe med pålidelig beslutningstagning. Det er her AI og store sprogmodeller kommer i spil, da integration af chatbots som ChatGPT i workflow-automatiseringsprocessen kan eksponentielt øge effektiviteten og effektiviteten af ​​disse værktøjer.

AI's rolle i workflowautomatisering

Tidligere var workflowautomatisering begrænset til begrænsningerne i dets scripts og overordnede programmering. Som sådan krævede disse værktøjer altid mindst et minimum af menneskelig overvågning og interaktion for at sikre, at de fungerer efter hensigten, hvilket besejrer formålet med automatisering. Ydermere er opgaver, der ville kræve mere komplekse interaktioner, såsom at forudsige resultater baseret på datainput, og analysere datamønstre for at opdage og beskytte mod svindel, for at nævne et par, alle uden for rækkevidde, når det kommer til disse traditionelle workflow-automatiseringsbestræbelser.

Ved at inkorporere kunstig intelligens i arbejdsprocesautomatiseringsområdet kan vi dække en bredere vifte af opgaver og endda adressere processer, der ellers ville have været umulige tidligere, såsom dem, der er nævnt ovenfor. Andre fordele ved at implementere kunstig intelligens i workflowautomatiseringsprocesserne omfatter forbedret beslutningstagning; prædiktiv analyse; blandt andet billed- og talegenkendelse og robotprocesautomatisering.

Et godt eksempel på denne implementering er, hvordan Nanonets bruger AI til at automatisere e-mail-parsing, hvilket reducerer ekspeditionstiderne og den manuelle indsats, der kræves for at fuldføre denne standardopgave. En af kerneapplikationerne i Nanonets drejer sig om at forenkle datafangstbestræbelser gennem brug af kunstig intelligens. Specifikt gør vores AI det muligt at indsamle de nøjagtige oplysninger, du har brug for, fra ethvert dokument – ​​selv fra dem, der ikke følger standardskabeloner – og validere og eksportere det i henhold til dine krav.

Denne specifikke komponent i vores AI strømliner og optimerer i høj grad arbejdsgang for dokumenthåndtering, samtidig med at den producerer ren information med reducerede chancer for menneskelige fejl.

Hvad er en LLM?

En LLM, eller Large Language Model, er en avanceret type kunstig intelligens, der kan generere menneskelignende tekst baseret på et givet input. Disse modeller, såsom OpenAI's GPT-4, er trænet på enorme mængder data for at forstå kontekst, generere meningsfulde svar og udføre komplekse opgaver. Ved at udnytte LLM'er kan virksomheder og enkeltpersoner automatisere forskellige aspekter af deres arbejdsgange, øge produktiviteten og reducere menneskelige fejl.

Hvordan LLM'er hjælper med at forbedre workflowautomatisering?

Selv med de fremskridt, som kunstig intelligens har set i de seneste par år, og på trods af dets voksende rolle inden for workflowautomatisering, har dette værktøj stadig nogle få afgørende begrænsninger i, hvad det kan opnå. Mere specifikt mangler AI'er i sig selv evnen til at behandle naturlige sproginput og har begrænsede metoder til at producere personlig data, der tilgodeser brugerens nøjagtige behov.

Det er her, store sprogmodeller (LLM'er) kommer i spil, hvilket giver AI'er et ekstra lag af dybde, så de ikke kun kan behandle store mængder data, men også forstå brugerens krav baseret på naturlige sproginput for at kunne behandle og præsentere dataene på en effektiv og brugervenlig måde. Den seneste udvikling inden for chatbots såsom ChatGPT har muliggjort integrationen af ​​GPT-4 LLM med visse arbejdsprocesautomatiseringsbestræbelser. Virksomheder som Zapier har for nylig inkorporeret denne teknologi i deres eksisterende tilbud, hvilket giver dem meget mere fleksibilitet og overvinder de fleste af de tidligere begrænsninger af deres AI-løsninger.

Evnen til at behandle sproginput åbner feltet for flere automatiseringsbestræbelser, især når det kommer til brugerinteraktioner og engagement. Som sådan baner denne udvikling vejen for mere praktisk brug, såsom brug af AI til direkte at interagere med brugere og klienter.

Et godt eksempel på denne udvikling er hvordan Uber bruger AI og LLM'er at strømline kommunikation mellem brugere og chauffører. Måden dette fungerer på er, at når en bruger eller en chauffør indtaster en forespørgsel gennem chatfunktionen, vil den naturlige sprogbehandlingskomponent i dens Michelangelo AI behandle teksten for at skelne hensigten og producere svar, som brugerne kan vælge med en enkelt tryk. Dette gør rejsen meget mere sikker for chaufføren, da de kan holde deres opmærksomhed på navigationen uden at skulle svare manuelt på sms'er eller opkald, samtidig med at kunderne får rettidigt svar på deres tekster.

I samme ånd Coca Cola har også beskæftiget sig med kunstig intelligens med deres moderne salgsautomater, som forbindes med Coca Cola Freestyle-appen for at lette PoS-operationer, når de køber drikkevarer fra disse automater. Implementeringen hjælper også med at fange vigtige data som individuelle køb, som igen automatisk kan fanges og bruges af de internetaktiverede salgsautomater for at tilskynde til lager af de mest populære drikkevarer i det område, hvilket forbedrer salget. Derudover tilføjer AI også et "gamification"-aspekt til brugerengagement-workflowet ved at give brugerne mulighed for at interagere med dens indbyggede chatbot via Facebook Messenger, som bruger NLP til at tilpasse sit sprog og personlighed pr. bruger.

Det er dog ikke alle disse innovationer, der er relateret til forbedring af brugerengagement og markedsføring. Et eksempel på, IBM Watsons AI-platform bruger LLM til at inkorporere naturlige sprogbehandlingsfunktioner til sin kunstige intelligens-løsning, hvilket giver den mulighed for at servicere en bred vifte af industrier, herunder sundhedspleje, finans og kundeservice. AI'en er i stand til at forstå naturlige sproginput; at fange data for at etablere mønstre og give en bred vifte af indsigter for at forbedre workflowautomatiseringen af ​​sine brugere.

AI og LLM er også blevet instrumentelle inden for lægemiddelområdet, da virksomheder som Johnson & Johnson engang tog deres anvendelse til at behandle og analysere store mængder af videnskabelige tekster og litteratur. Forventningen var, at AI'en gennem naturlig sprogbehandling og maskinlæringsalgoritmer kunne fremhæve og foreslå potentielle metoder til at udvikle nye lægemidler, hvilket igen er en enorm fordel i workflowautomatiseringen af ​​lægemiddelopdagelsesprocessen. Mens selve produktet er udgået fra 2019 på grund af dårlige økonomiske resultater fremhæver den de potentielle anvendelser af disse teknologier inden for lægemiddelopdagelse.

Brug af LLM'er til at automatisere arbejdsgange

Udnyttelse af kraften i Large Language Models (LLM'er) kan i høj grad forenkle arbejdsgange og spare tid. Fra udarbejdelse af e-mails og generering af indhold til automatisering af projektstyring og yde kundesupport, kan LLM'er forstå og fortolke brugerinput for at generere kontekstuelt relevante output. Her er nogle almindelige brugstilfælde, hvor LLM'er i høj grad kan hjælpe med at forbedre produktiviteten.

Udarbejdelse af e-mails og anden kommunikation

LLM'er kan bruges til at udarbejde e-mails, opdateringer på sociale medier og andre former for kommunikation. Ved at give en kort oversigt eller nøglepunkter kan LLM generere et velstruktureret, sammenhængende og kontekstuelt relevant budskab. Dette sparer tid og sikrer, at din kommunikation er klar og professionel.

Vi har skabt et simpelt AI-e-mail-parserværktøj, der hjælper dig med at oprette brugsklare e-mails ved at give det enkle input. Prøv gratis

Leveraging LLMs to Streamline and Automate Your Workflows PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Indholdsgenerering

Uanset om du skal oprette blogindlæg, produktbeskrivelser eller marketingmateriale, kan LLM'er hjælpe ved at generere indhold af høj kvalitet. Du skal blot give en disposition eller et emne, og LLM vil bruge sin enorme videnbase til at lave indhold, der er engagerende, informativt og velstruktureret.

Opgaveautomatisering

LLM'er kan integreres med forskellige opgavestyringssystemer, såsom Trello, Asana eller Monday.com, for at automatisere projekt- og opgavestyring. Ved at bruge naturlig sprogbehandling kan LLM'er forstå og fortolke brugerinput, oprette opgaver, opdatere statusser og tildele prioriteter uden behov for manuel indgriben.

Dataanalyse og rapportering

LLM'er kan bruges til at analysere store datasæt og generere rapporter eller oversigter. Ved at forsyne LLM med relevant information kan den identificere trends, mønstre og indsigter og transformere rå data til handlingsvenlig intelligens. Dette kan især være værdifuldt for virksomheder, der ønsker at træffe datadrevne beslutninger.

Kunde support

Ved at integrere LLM'er i dine kundesupportsystemer kan du automatisere svar på ofte stillede spørgsmål, hvilket reducerer arbejdsbyrden på dit supportteam. LLM'er kan forstå konteksten og hensigten med en kundes forespørgsel og generere nyttige og præcise svar i realtid.

Programmeringshjælp

LLM'er kan bruges til at generere kodestykker, give forslag til fejlretning eller tilbyde vejledning om bedste programmeringspraksis. Ved at udnytte LLM's store viden om programmeringssprog og rammer kan udviklere spare tid og sikre, at deres kode er optimeret og effektiv.

Bedste praksis for implementering af LLM'er

Identificer passende anvendelsestilfælde

Før du integrerer en LLM i dine arbejdsgange, er det vigtigt at identificere opgaver, der er velegnede til automatisering. Opgaver, der involverer gentagne processer, kræver naturlig sprogforståelse eller involverer generering af indhold, er ideelle kandidater.

Start med et pilotprojekt

Når du implementerer LLM'er, er det en god idé at starte med et lille pilotprojekt. Dette giver dig mulighed for at måle effektiviteten af ​​LLM, forfine din tilgang og identificere eventuelle potentielle udfordringer, før du skalerer op.

Overvåg og optimer

Som med enhver AI-drevet teknologi kan LLM'er kræve finjustering og optimering for at sikre, at de opfylder dine specifikke behov. Overvåg regelmæssigt LLM'ens ydeevne, indsaml feedback fra brugerne og foretag de nødvendige justeringer for at forbedre dens effektivitet.

Konklusion

Vi har knap lige ridset overfladen, når det kommer til, hvordan LLM'er som GPT-4 revolutionerer området for automatisering af arbejdsgange. Alle disse beviser peger på det faktum, at fremtidens virksomhed vil se en meget større AI-involvering som et værktøj til at understøtte opgaver og bestræbelser for både personalet såvel som deres potentielle kunder og brugere.

Har du interageret med nogen LLM-baserede workflow automatiseringsværktøjer? Del gerne dine erfaringer og tanker med os!

Tidsstempel:

Mere fra AI og maskinindlæring