Nutzen Sie LLMs, um Ihre Arbeitsabläufe zu rationalisieren und zu automatisieren

Neuauflage von Plato

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Egal, ob Sie in einem kleinen Startup oder in einem großen transnationalen Unternehmen arbeiten, die Chancen stehen gut, dass Sie bereits von Workflow-Automatisierung gehört haben. Tatsächlich besteht wahrscheinlich eine noch größere Wahrscheinlichkeit, dass Sie mit Tools und Elementen interagiert haben, die einen Teil Ihrer Arbeitsbelastung bis zu einem gewissen Grad automatisieren. Von der Unterstützung bei Aufgaben wie dem Sortieren und Indizieren von E-Mails; Von der Eingabe von Daten in ein Blatt oder der Verwaltung Ihrer arbeitswichtigen digitalen Dokumente bis hin zur vollständigen Automatisierung entscheidender Geschäftsprozesse ist die Workflow-Automatisierung zunehmend zu einem unverzichtbaren Werkzeug für das tägliche Leben in erfolgreichen Unternehmen geworden.

Allerdings traditionell Workflow-Automatisierung Prozesse sind nicht ohne Einschränkungen: Sie hängen beispielsweise von einem strengen Satz von Regeln ab, die per Definition in Umfang und Skalierbarkeit begrenzt sind und häufig menschliche Eingaben erfordern, um effektiv zu funktionieren. Da sie menschliche Eingaben erfordern, eröffnet dies außerdem die Möglichkeit menschlicher Fehler, ganz zu schweigen davon, dass diese Tools auch nicht zuverlässig bei der Entscheidungsfindung helfen können. Hier kommen KI und Large Language Models ins Spiel, da die Integration von Chatbots wie ChatGPT in den Workflow-Automatisierungsprozess die Effektivität und Effizienz dieser Tools exponentiell steigern kann.

Die Rolle der KI in der Workflow-Automatisierung

In der Vergangenheit war die Workflow-Automatisierung auf die Beschränkungen ihrer Skripte und der gesamten Programmierung beschränkt. Daher erforderten diese Tools immer mindestens ein gewisses Maß an menschlicher Überwachung und Interaktion, um sicherzustellen, dass sie wie beabsichtigt funktionieren, was den Zweck der Automatisierung zunichte macht. Darüber hinaus sind Aufgaben, die komplexere Interaktionen erfordern würden, wie z. B. die Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage von Dateneingaben und die Analyse von Datenmustern zur Erkennung und zum Schutz vor Betrug, um nur einige zu nennen, bei diesen traditionellen Bemühungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen unerreichbar.

Durch die Einbeziehung künstlicher Intelligenz in den Bereich der Workflow-Automatisierung können wir ein breiteres Aufgabenspektrum abdecken und sogar Prozesse angehen, die in der Vergangenheit sonst unmöglich gewesen wären, wie die oben genannten. Weitere Vorteile der Implementierung künstlicher Intelligenz in die Workflow-Automatisierungsprozesse sind eine verbesserte Entscheidungsfindung; prädiktive Analytik; Bild- und Spracherkennung sowie robotergesteuerte Prozessautomatisierung.

Ein gutes Beispiel für diese Implementierung ist, wie Nanonets verwendet KI, um das Parsing von E-Mails zu automatisieren, was die Durchlaufzeiten und den manuellen Aufwand reduziert, der für diese Standardaufgabe erforderlich ist. Eine der Kernanwendungen von Nanonets dreht sich um die Vereinfachung der Datenerfassung durch den Einsatz künstlicher Intelligenz. Insbesondere ermöglicht unsere KI das Sammeln der genauen Informationen, die Sie benötigen, aus jedem Dokument – auch aus solchen, die nicht den Standardvorlagen folgen – und validiert und exportiert sie gemäß Ihren Anforderungen.

Diese spezifische Komponente unserer KI rationalisiert und optimiert die Dokumentenmanagement-Workflow, während gleichzeitig saubere Informationen mit geringerer Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler produziert werden.

Was ist ein LLM?

Ein LLM oder Large Language Model ist eine fortgeschrittene Art von künstlicher Intelligenz, die auf der Grundlage einer bestimmten Eingabe menschenähnlichen Text generieren kann. Diese Modelle, wie GPT-4 von OpenAI, werden mit riesigen Datenmengen trainiert, um den Kontext zu verstehen, aussagekräftige Antworten zu generieren und komplexe Aufgaben auszuführen. Durch die Nutzung von LLMs können Unternehmen und Einzelpersonen verschiedene Aspekte ihrer Arbeitsabläufe automatisieren, die Produktivität steigern und menschliche Fehler reduzieren.

Wie helfen LLMs bei der Verbesserung der Workflow-Automatisierung?

Trotz der Fortschritte, die die künstliche Intelligenz in den letzten Jahren gemacht hat, und trotz ihrer wachsenden Rolle in der Workflow-Automatisierung hat dieses Tool immer noch einige entscheidende Einschränkungen in Bezug auf das, was es erreichen kann. Genauer gesagt fehlt den KIs selbst die Fähigkeit, Eingaben in natürlicher Sprache zu verarbeiten, und sie verfügen nur über begrenzte Methoden zur Erstellung personalisierter Daten, die genau auf die Bedürfnisse des Benutzers zugeschnitten sind.

Hier kommen Large Language Models (LLMs) ins Spiel, die KIs eine zusätzliche Tiefe verleihen, die es ihnen ermöglicht, nicht nur große Datenmengen zu verarbeiten, sondern auch die Anforderungen des Benutzers basierend auf Eingaben in natürlicher Sprache zu verstehen, um sie zu verarbeiten und die Daten effektiv und benutzerfreundlich darzustellen. Jüngste Entwicklungen bei Chatbots wie ChatGPT haben die Integration des GPT-4 LLM in bestimmte Bemühungen zur Workflow-Automatisierung ermöglicht. Unternehmen wie Zapier haben diese Technologie kürzlich in ihre bestehenden Angebote integriert, was ihnen viel mehr Flexibilität verschafft und die meisten der früheren Einschränkungen ihrer KI-Lösungen überwindet.

Die Fähigkeit, Spracheingaben zu verarbeiten, öffnet das Feld für weitere Automatisierungsbemühungen, insbesondere wenn es um Benutzerinteraktionen und -engagement geht. Somit ebnet diese Entwicklung den Weg für praktischere Anwendungen, wie z. B. die Verwendung von KI zur direkten Interaktion mit Benutzern und Kunden.

Ein gutes Beispiel für diese Entwicklungen ist das Wie Uber verwendet KI und LLMs um die Kommunikation zwischen Benutzern und Fahrern zu optimieren. Das funktioniert folgendermaßen: Wann immer ein Benutzer oder Fahrer eine Frage über die Chat-Funktion eingibt, verarbeitet die natürliche Sprachverarbeitungskomponente seiner Michelangelo-KI den Text, um die Absicht zu erkennen, und erzeugt Antworten, die die Benutzer mit einer einzigen auswählen können klopfen. Dies macht die Fahrt für den Fahrer viel sicherer, da er sich auf die Navigation konzentrieren kann, ohne manuell auf Texte oder Anrufe reagieren zu müssen, und gleichzeitig sicherstellt, dass die Kunden zeitnahe Antworten auf ihre Texte erhalten.

In der gleichen Weise, Auch Coca Cola hat sich mit KI beschäftigt mit ihren modernen Verkaufsautomaten, die sich mit der Coca Cola Freestyle-App verbinden, um den POS-Betrieb beim Kauf von Getränken an diesen Automaten zu erleichtern. Die Implementierung hilft auch, wichtige Daten wie einzelne Einkäufe zu erfassen, die wiederum automatisch erfasst und von den internetfähigen Verkaufsautomaten verwendet werden können, um die Bevorratung der beliebtesten Getränke in diesem Bereich zu fördern und den Umsatz zu verbessern. Darüber hinaus fügt die KI dem Arbeitsablauf zur Benutzerinteraktion einen „Gamification“-Aspekt hinzu, indem sie es Benutzern ermöglicht, mit ihrem integrierten Chatbot über Facebook Messenger zu interagieren, der NLP verwendet, um seine Sprache und Persönlichkeit für jeden Benutzer anzupassen.

Allerdings beziehen sich nicht alle diese Innovationen auf die Verbesserung der Benutzerbindung und des Marketings. Fallbeispiel, Die KI-Plattform von IBM Watson verwendet LLM, um Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache in seine Lösung für künstliche Intelligenz zu integrieren, wodurch es in der Lage ist, eine Vielzahl von Branchen zu bedienen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen und Kundendienst. Die KI ist in der Lage, natürliche Spracheingaben zu verstehen; Erfassen von Daten, um Muster zu ermitteln, und Bereitstellen einer Vielzahl von Erkenntnissen, um die Workflow-Automatisierung seiner Benutzer zu verbessern.

KI und LLM sind auch auf dem Gebiet der Pharmazeutika von entscheidender Bedeutung geworden, da Unternehmen wie Johnson & Johnson einst ihren Einsatz übernahmen, um riesige Mengen an wissenschaftlichen Texten und Literatur zu verarbeiten und zu analysieren. Die Erwartung war, dass die KI durch die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelle Lernalgorithmen potenzielle Methoden zur Entwicklung neuer Medikamente hervorheben und vorschlagen könnte, was wiederum ein enormer Segen für die Workflow-Automatisierung des Arzneimittelforschungsprozesses ist. Während das Produkt selbst ist seit 2019 eingestellt Aufgrund der schlechten finanziellen Leistung hebt es die potenziellen Anwendungen dieser Technologien im Bereich der Arzneimittelforschung hervor.

Verwenden von LLMs zur Automatisierung von Arbeitsabläufen

Die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) kann Arbeitsabläufe erheblich vereinfachen und Zeit sparen. Von der Erstellung von E-Mails und der Generierung von Inhalten bis hin zur Automatisierung des Projektmanagements und der Bereitstellung von Kundensupport können LLMs Benutzereingaben verstehen und interpretieren, um kontextrelevante Ergebnisse zu generieren. Hier sind einige häufige Anwendungsfälle, in denen LLMs erheblich zur Steigerung der Produktivität beitragen können.

Verfassen von E-Mails und anderen Mitteilungen

LLMs können verwendet werden, um E-Mails, Social-Media-Updates und andere Kommunikationsformen zu verfassen. Durch die Bereitstellung einer kurzen Gliederung oder von Schlüsselpunkten kann das LLM eine gut strukturierte, kohärente und kontextbezogene Botschaft generieren. Das spart Zeit und sorgt für eine klare und professionelle Kommunikation.

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Nutzen Sie LLMs, um Ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und zu automatisieren PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikale Suche. Ai.

Generierung von Inhalten

Unabhängig davon, ob Sie Blogbeiträge, Produktbeschreibungen oder Marketingmaterialien erstellen müssen, LLMs können Ihnen dabei helfen, qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren. Geben Sie einfach eine Gliederung oder ein Thema an, und das LLM wird seine umfangreiche Wissensbasis nutzen, um Inhalte zu erstellen, die ansprechend, informativ und gut strukturiert sind.

Aufgabenautomatisierung

LLMs können in verschiedene Aufgabenverwaltungssysteme wie Trello, Asana oder Monday.com integriert werden, um das Projekt- und Aufgabenmanagement zu automatisieren. Durch die Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung können LLMs Benutzereingaben verstehen und interpretieren, Aufgaben erstellen, Status aktualisieren und Prioritäten zuweisen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Datenanalyse und Berichterstattung

LLMs können verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren und Berichte oder Zusammenfassungen zu erstellen. Indem das LLM mit relevanten Informationen versorgt wird, kann es Trends, Muster und Erkenntnisse erkennen und Rohdaten in verwertbare Informationen umwandeln. Dies kann besonders wertvoll für Unternehmen sein, die datengesteuerte Entscheidungen treffen möchten.

Kundensupport

Durch die Integration von LLMs in Ihre Kundensupportsysteme können Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen automatisieren und so die Arbeitsbelastung Ihres Supportteams reduzieren. LLMs können den Kontext und die Absicht einer Kundenanfrage verstehen und hilfreiche und genaue Antworten in Echtzeit generieren.

Programmierhilfe

LLMs können verwendet werden, um Codeschnipsel zu generieren, Vorschläge zum Debuggen bereitzustellen oder Anleitungen zu bewährten Programmierpraktiken zu geben. Durch die Nutzung des umfangreichen Wissens des LLM über Programmiersprachen und Frameworks können Entwickler Zeit sparen und sicherstellen, dass ihr Code optimiert und effizient ist.

Best Practices für die Implementierung von LLMs

Identifizieren Sie geeignete Anwendungsfälle

Bevor Sie ein LLM in Ihre Arbeitsabläufe integrieren, ist es wichtig, Aufgaben zu identifizieren, die sich gut für die Automatisierung eignen. Aufgaben, die sich wiederholende Prozesse umfassen, das Verständnis natürlicher Sprache erfordern oder das Generieren von Inhalten beinhalten, sind ideale Kandidaten.

Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt

Bei der Implementierung von LLMs ist es eine gute Idee, mit einem kleinen Pilotprojekt zu beginnen. Auf diese Weise können Sie die Effektivität des LLM messen, Ihren Ansatz verfeinern und potenzielle Herausforderungen vor der Skalierung identifizieren.

Überwachen und optimieren

Wie bei jeder KI-gesteuerten Technologie erfordern LLMs möglicherweise eine Feinabstimmung und Optimierung, um sicherzustellen, dass sie Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Überwachen Sie regelmäßig die Leistung des LLM, sammeln Sie Feedback von Benutzern und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor, um seine Effektivität zu verbessern.

Zusammenfassung

Wir haben gerade erst an der Oberfläche gekratzt, wenn es darum geht, wie LLMs wie GPT-4 den Bereich der Workflow-Automatisierung revolutionieren. All diese Beweise deuten darauf hin, dass die Zukunft der Wirtschaft eine viel größere KI-Beteiligung als Werkzeug sehen wird, um die Aufgaben und Bemühungen sowohl des Personals als auch ihrer potenziellen Kunden und Benutzer zu unterstützen.

Haben Sie mit LLM-basierten Workflow-Automatisierungstools interagiert? Teilen Sie uns gerne Ihre Erfahrungen und Gedanken mit!