Αξιοποιώντας τα LLM για να βελτιστοποιήσετε και να αυτοματοποιήσετε τις ροές εργασίας σας

Είτε εργάζεστε σε μια μικρή startup είτε σε μια μεγάλη διεθνική εταιρεία, υπάρχει μεγάλη πιθανότητα να έχετε ήδη ακούσει για την αυτοματοποίηση ροής εργασιών. Στην πραγματικότητα, υπάρχει πιθανώς ακόμη μεγαλύτερη πιθανότητα να έχετε αλληλεπιδράσει με εργαλεία και στοιχεία που αυτοματοποιούν κάποιο μέρος του φόρτου εργασίας σας, σε κάποιο βαθμό. Από τη βοήθεια σε εργασίες όπως η ταξινόμηση και η ευρετηρίαση μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Η εισαγωγή δεδομένων σε ένα φύλλο ή η διαχείριση ψηφιακών εγγράφων που είναι ζωτικής σημασίας για την εργασία σας, για την πλήρη αυτοματοποίηση σημαντικών επιχειρηματικών διαδικασιών, η αυτοματοποίηση ροής εργασιών γίνεται ολοένα και περισσότερο απαραίτητο εργαλείο για την καθημερινή ζωή σε επιτυχημένες επιχειρήσεις.

Ωστόσο, παραδοσιακό αυτοματοποίηση ροής εργασίας Οι διαδικασίες δεν είναι χωρίς περιορισμούς: για παράδειγμα, εξαρτώνται από ένα αυστηρό σύνολο κανόνων, οι οποίοι εξ ορισμού είναι περιορισμένοι σε εύρος και επεκτασιμότητα και συχνά απαιτούν ανθρώπινη συνεισφορά για να λειτουργήσουν αποτελεσματικά. Επιπλέον, δεδομένου ότι απαιτούν ανθρώπινη συνεισφορά, αυτό ανοίγει δρόμους σε ανθρώπινο λάθος, για να μην αναφέρουμε ότι αυτά τα εργαλεία δεν μπορούν επίσης να βοηθήσουν στη λήψη αποφάσεων αξιόπιστα. Εδώ μπαίνουν στο παιχνίδι το AI και τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών, καθώς η ενσωμάτωση chatbots όπως το ChatGPT στη διαδικασία αυτοματοποίησης της ροής εργασίας μπορεί να αυξήσει εκθετικά την αποτελεσματικότητα και την αποδοτικότητα αυτών των εργαλείων.

---

Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στον αυτοματισμό ροής εργασιών

Στο παρελθόν, η αυτοματοποίηση ροής εργασίας περιοριζόταν στους περιορισμούς των σεναρίων και του συνολικού προγραμματισμού της. Ως εκ τούτου, αυτά τα εργαλεία απαιτούσαν πάντα τουλάχιστον μια ελάχιστη ανθρώπινη παρακολούθηση και αλληλεπίδραση για να διασφαλιστεί ότι λειτουργούν όπως προβλέπεται, κάτι που ακυρώνει τον σκοπό της αυτοματοποίησης. Επιπλέον, εργασίες που θα απαιτούσαν πιο σύνθετες αλληλεπιδράσεις, όπως η πρόβλεψη αποτελεσμάτων με βάση τις εισροές δεδομένων και η ανάλυση μοτίβων δεδομένων για τον εντοπισμό και την προστασία από απάτη, για να ονομάσουμε ένα ζευγάρι, είναι όλες απρόσιτες όταν πρόκειται για αυτές τις παραδοσιακές προσπάθειες αυτοματισμού ροής εργασίας.

Με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της αυτοματοποίησης ροής εργασιών, μπορούμε να καλύψουμε ένα ευρύτερο φάσμα εργασιών, ακόμη και να αντιμετωπίσουμε διαδικασίες που διαφορετικά θα ήταν αδύνατες στο παρελθόν, όπως αυτές που αναφέρθηκαν παραπάνω. Άλλα οφέλη από την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες αυτοματοποίησης της ροής εργασίας περιλαμβάνουν τη βελτιωμένη λήψη αποφάσεων. προγνωστική ανάλυση? αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, και ρομποτική αυτοματοποίηση διεργασιών, μεταξύ άλλων.

Ένα καλό παράδειγμα αυτής της υλοποίησης είναι το πώς τα Nanonets χρησιμοποιεί AI για την αυτοματοποίηση της ανάλυσης email, μειώνοντας τους χρόνους διεκπεραίωσης και τη μη αυτόματη προσπάθεια που απαιτείται για την ολοκλήρωση αυτής της τυπικής εργασίας. Μία από τις βασικές εφαρμογές των Nanonets περιστρέφεται γύρω από την απλοποίηση των προσπαθειών συλλογής δεδομένων μέσω της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης. Συγκεκριμένα, η τεχνητή νοημοσύνη μας επιτρέπει τη συλλογή των ακριβών πληροφοριών που χρειάζεστε από οποιοδήποτε έγγραφο —ακόμα και από αυτά που δεν ακολουθούν τυπικά πρότυπα— και την επικύρωση και την εξαγωγή τους σύμφωνα με τις απαιτήσεις σας.

Αυτό το συγκεκριμένο στοιχείο της τεχνητής νοημοσύνης μας εξορθολογίζει και βελτιστοποιεί σημαντικά το ροή εργασιών διαχείρισης εγγράφων, ενώ παράλληλα παράγει καθαρές πληροφορίες με μειωμένες πιθανότητες ανθρώπινου λάθους.

---

Τι είναι ένα LLM;

Το LLM, ή το Large Language Model, είναι ένας προηγμένος τύπος τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να δημιουργήσει κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο με βάση μια δεδομένη είσοδο. Αυτά τα μοντέλα, όπως το GPT-4 του OpenAI, εκπαιδεύονται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων για την κατανόηση του πλαισίου, τη δημιουργία ουσιαστικών απαντήσεων και την εκτέλεση σύνθετων εργασιών. Αξιοποιώντας τα LLM, οι επιχειρήσεις και τα άτομα μπορούν να αυτοματοποιήσουν διάφορες πτυχές των ροών εργασίας τους, ενισχύοντας την παραγωγικότητα και μειώνοντας το ανθρώπινο λάθος.

Πώς βοηθούν τα LLM στη βελτίωση του αυτοματισμού ροής εργασίας;

Ακόμη και με τις προόδους που έχει δει η τεχνητή νοημοσύνη τα τελευταία χρόνια και παρά τον αυξανόμενο ρόλο του στην αυτοματοποίηση ροής εργασιών, αυτό το εργαλείο εξακολουθεί να έχει μερικούς κρίσιμους περιορισμούς στο τι μπορεί να επιτύχει. Πιο συγκεκριμένα, τα AI από μόνα τους δεν έχουν την ικανότητα να επεξεργάζονται εισόδους φυσικής γλώσσας και έχουν περιορισμένες μεθόδους παραγωγής εξατομικευμένων δεδομένων που καλύπτουν ακριβώς τις ανάγκες του χρήστη.

Εδώ μπαίνουν στο παιχνίδι τα Large Language Models (LLM), δίνοντας στους AI ένα επιπλέον επίπεδο βάθους, επιτρέποντάς τους όχι μόνο να επεξεργάζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων, αλλά και να κατανοούν τις απαιτήσεις του χρήστη με βάση τις εισαγωγές φυσικής γλώσσας, προκειμένου να επεξεργαστούν και παρουσιάζουν τα δεδομένα με αποτελεσματικό και φιλικό προς τον χρήστη τρόπο. Οι πρόσφατες εξελίξεις σε chatbots όπως το ChatGPT επέτρεψαν την ενσωμάτωση του GPT-4 LLM με ορισμένες προσπάθειες αυτοματισμού ροής εργασιών. Επιχειρήσεις όπως η Zapier έχουν πρόσφατα ενσωματώσει αυτήν την τεχνολογία στις υπάρχουσες προσφορές τους, δίνοντάς τους πολύ μεγαλύτερη ευελιξία και ξεπερνώντας τους περισσότερους από τους προηγούμενους περιορισμούς των λύσεων AI.

Η δυνατότητα επεξεργασίας εισαγωγών γλώσσας ανοίγει το πεδίο για περισσότερες προσπάθειες αυτοματισμού, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για αλληλεπιδράσεις και αφοσίωση των χρηστών. Ως εκ τούτου, αυτή η εξέλιξη ανοίγει το δρόμο για πιο πρακτικές χρήσεις, όπως η χρήση AI για άμεση αλληλεπίδραση με χρήστες και πελάτες.

Ένα καλό παράδειγμα αυτών των εξελίξεων είναι το πώς Η Uber χρησιμοποιεί AI και LLM για τον εξορθολογισμό των επικοινωνιών μεταξύ χρηστών και προγραμμάτων οδήγησης. Ο τρόπος που λειτουργεί αυτό είναι ότι, κάθε φορά που ένας χρήστης ή ένας οδηγός εισάγει ένα ερώτημα μέσω της δυνατότητας συνομιλίας, το στοιχείο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας του Michelangelo AI θα επεξεργάζεται το κείμενο για να διακρίνει την πρόθεση και θα παράγει απαντήσεις που οι χρήστες μπορούν να επιλέξουν με μία παρακέντηση. Αυτό καθιστά το ταξίδι πολύ πιο ασφαλές για τον οδηγό, καθώς μπορεί να κρατήσει την προσοχή του στην πλοήγηση, χωρίς να χρειάζεται να απαντά χειροκίνητα σε μηνύματα ή κλήσεις, ενώ παράλληλα διασφαλίζει ότι οι πελάτες λαμβάνουν έγκαιρες απαντήσεις στα κείμενά τους.

Στο ίδιο πνεύμα, Η Coca Cola ασχολείται επίσης με την τεχνητή νοημοσύνη με τα σύγχρονα μηχανήματα αυτόματης πώλησης, τα οποία συνδέονται με την εφαρμογή Coca Cola Freestyle για να διευκολύνουν τις λειτουργίες PoS κατά την αγορά ποτών από αυτά τα μηχανήματα. Η εφαρμογή βοηθά επίσης στην καταγραφή σημαντικών δεδομένων όπως μεμονωμένες αγορές, οι οποίες με τη σειρά τους μπορούν να καταγραφούν αυτόματα και να χρησιμοποιηθούν από τους αυτόματους πωλητές με δυνατότητα Διαδικτύου για να ενθαρρύνουν την αποθήκευση των πιο δημοφιλών ποτών σε αυτήν την περιοχή, βελτιώνοντας τις πωλήσεις. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη προσθέτει επίσης μια πτυχή «παιχνιδιών» στη ροή εργασίας αφοσίωσης των χρηστών, επιτρέποντας στους χρήστες να αλληλεπιδρούν με το ενσωματωμένο chatbot του μέσω του Facebook Messenger, το οποίο χρησιμοποιεί το NLP για να προσαρμόζει τη γλώσσα και την προσωπικότητά του ανά χρήστη.

Ωστόσο, δεν σχετίζονται όλες αυτές οι καινοτομίες με τη βελτίωση της αφοσίωσης των χρηστών και του μάρκετινγκ. Προκειμένη περίπτωση, Η πλατφόρμα AI της IBM Watson χρησιμοποιεί το LLM για να ενσωματώσει δυνατότητες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας στη λύση τεχνητής νοημοσύνης του, δίνοντάς του τη δυνατότητα να εξυπηρετεί μια μεγάλη ποικιλία βιομηχανιών, συμπεριλαμβανομένων των τομέων υγειονομικής περίθαλψης, οικονομικών και εξυπηρέτησης πελατών. Το AI είναι ικανό να κατανοεί εισόδους φυσικής γλώσσας. λήψη δεδομένων για τη δημιουργία μοτίβων και παροχή μεγάλης ποικιλίας πληροφοριών για τη βελτίωση της αυτοματοποίησης της ροής εργασίας των χρηστών του.

Το AI και το LLM έχουν επίσης καταστεί καθοριστικό στον τομέα των φαρμακευτικών προϊόντων, καθώς εταιρείες όπως η Johnson & Johnson υιοθέτησαν κάποτε τη χρήση τους για να επεξεργαστούν και να αναλύσουν τεράστιους όγκους επιστημονικών κειμένων και βιβλιογραφίας. Η προσδοκία ήταν ότι, μέσω της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αναδείξει και να προτείνει πιθανές μεθόδους για την ανάπτυξη νέων φαρμάκων, κάτι που με τη σειρά του είναι ένα τεράστιο όφελος στην αυτοματοποίηση της ροής εργασίας της διαδικασίας ανακάλυψης φαρμάκων. Ενώ το ίδιο το προϊόν έχει διακοπεί από το 2019 λόγω της κακής οικονομικής απόδοσης, υπογραμμίζει τις πιθανές χρήσεις αυτών των τεχνολογιών στον τομέα της ανακάλυψης φαρμάκων.

---

Χρήση LLM για την αυτοματοποίηση των ροών εργασίας

Η αξιοποίηση της δύναμης των μοντέλων μεγάλων γλωσσών (LLM) μπορεί να απλοποιήσει σημαντικά τις ροές εργασίας και να εξοικονομήσει χρόνο. Από τη σύνταξη μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και τη δημιουργία περιεχομένου έως την αυτοματοποίηση της διαχείρισης έργων και την παροχή υποστήριξης πελατών, τα LLM μπορούν να κατανοήσουν και να ερμηνεύσουν τις εισροές των χρηστών για να δημιουργήσουν αποτελέσματα σχετικά με τα συμφραζόμενα. Ακολουθούν ορισμένες συνήθεις περιπτώσεις χρήσης όπου τα LLM μπορούν να βοηθήσουν σημαντικά στη βελτίωση της παραγωγικότητας.

Σύνταξη μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και άλλων επικοινωνιών

Τα LLM μπορούν να χρησιμοποιηθούν για σύνταξη email, ενημερώσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης και άλλες μορφές επικοινωνίας. Παρέχοντας ένα σύντομο περίγραμμα ή βασικά σημεία, το LLM μπορεί να δημιουργήσει ένα καλά δομημένο, συνεκτικό και σχετικό με τα συμφραζόμενα μήνυμα. Αυτό εξοικονομεί χρόνο και διασφαλίζει ότι οι επικοινωνίες σας είναι σαφείς και επαγγελματικές.

Δημιουργήσαμε ένα απλό εργαλείο ανάλυσης ηλεκτρονικού ταχυδρομείου AI που σας βοηθά να δημιουργείτε έτοιμα προς χρήση email παρέχοντάς του απλή εισαγωγή. Δοκίμασε δωρεάν

---

Δημιουργία περιεχομένου

Είτε θέλετε να δημιουργήσετε αναρτήσεις ιστολογίου, περιγραφές προϊόντων ή υλικό μάρκετινγκ, τα LLM μπορούν να σας βοηθήσουν δημιουργώντας περιεχόμενο υψηλής ποιότητας. Απλώς δώστε ένα περίγραμμα ή ένα θέμα και το LLM θα χρησιμοποιήσει την τεράστια βάση γνώσεων του για να δημιουργήσει περιεχόμενο που είναι ελκυστικό, ενημερωτικό και καλά δομημένο.

Αυτοματοποίηση εργασιών

Τα LLM μπορούν να ενσωματωθούν με διάφορα συστήματα διαχείρισης εργασιών, όπως το Trello, το Asana ή το Monday.com, για την αυτοματοποίηση της διαχείρισης έργων και εργασιών. Χρησιμοποιώντας την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, οι LLM μπορούν να κατανοήσουν και να ερμηνεύσουν τις εισροές των χρηστών, να δημιουργήσουν εργασίες, να ενημερώσουν τις καταστάσεις και να ορίσουν προτεραιότητες χωρίς την ανάγκη χειροκίνητης παρέμβασης.

Ανάλυση και Αναφορά Δεδομένων

Τα LLM μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων και τη δημιουργία αναφορών ή περιλήψεων. Παρέχοντας στο LLM σχετικές πληροφορίες, μπορεί να εντοπίσει τάσεις, μοτίβα και γνώσεις, μετατρέποντας τα ακατέργαστα δεδομένα σε ευφυΐα που μπορεί να λειτουργήσει. Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα πολύτιμο για τις επιχειρήσεις που θέλουν να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων.

Εξυπηρέτηση πελατών

Ενσωματώνοντας LLM στα συστήματα υποστήριξης πελατών σας, μπορείτε να αυτοματοποιήσετε τις απαντήσεις σε συχνές ερωτήσεις, μειώνοντας τον φόρτο εργασίας στην ομάδα υποστήριξής σας. Οι LLMs μπορούν να κατανοήσουν το πλαίσιο και την πρόθεση του ερωτήματος ενός πελάτη, δημιουργώντας χρήσιμες και ακριβείς απαντήσεις σε πραγματικό χρόνο.

Βοήθεια Προγραμματισμού

Τα LLM μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία αποσπασμάτων κώδικα, την παροχή προτάσεων για εντοπισμό σφαλμάτων ή την παροχή καθοδήγησης σχετικά με τις βέλτιστες πρακτικές προγραμματισμού. Αξιοποιώντας την τεράστια γνώση του LLM για τις γλώσσες προγραμματισμού και τα πλαίσια, οι προγραμματιστές μπορούν να εξοικονομήσουν χρόνο και να διασφαλίσουν ότι ο κώδικάς τους είναι βελτιστοποιημένος και αποτελεσματικός.

---

Βέλτιστες πρακτικές για την εφαρμογή LLM

Προσδιορίστε κατάλληλες περιπτώσεις χρήσης

Πριν ενσωματώσετε ένα LLM στις ροές εργασίας σας, είναι σημαντικό να προσδιορίσετε εργασίες που είναι κατάλληλες για αυτοματοποίηση. Εργασίες που περιλαμβάνουν επαναλαμβανόμενες διαδικασίες, απαιτούν κατανόηση φυσικής γλώσσας ή περιλαμβάνουν παραγωγή περιεχομένου είναι ιδανικοί υποψήφιοι.

Ξεκινήστε με ένα πιλοτικό έργο

Κατά την εφαρμογή LLM, είναι καλή ιδέα να ξεκινήσετε με ένα μικρό πιλοτικό έργο. Αυτό σας επιτρέπει να μετρήσετε την αποτελεσματικότητα του LLM, να βελτιώσετε την προσέγγισή σας και να εντοπίσετε τυχόν πιθανές προκλήσεις προτού κλιμακωθείτε.

Παρακολούθηση και Βελτιστοποίηση

Όπως συμβαίνει με οποιαδήποτε τεχνολογία που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, τα LLM ενδέχεται να απαιτούν τελειοποίηση και βελτιστοποίηση για να διασφαλιστεί ότι καλύπτουν τις συγκεκριμένες ανάγκες σας. Να παρακολουθείτε τακτικά την απόδοση του LLM, να συλλέγετε σχόλια από τους χρήστες και να κάνετε τις απαραίτητες προσαρμογές για να βελτιώσετε την αποτελεσματικότητά του.

Συμπέρασμα

Μόλις έχουμε γρατσουνίσει την επιφάνεια όταν πρόκειται για το πώς τα LLM όπως το GPT-4 φέρνουν επανάσταση στον τομέα της αυτοματοποίησης ροής εργασίας. Όλα αυτά τα στοιχεία δείχνουν το γεγονός ότι το μέλλον των επιχειρήσεων θα δει μια πολύ μεγαλύτερη εμπλοκή της τεχνητής νοημοσύνης ως εργαλείο για την υποστήριξη των καθηκόντων και των προσπαθειών τόσο του προσωπικού, όσο και των μελλοντικών πελατών και χρηστών τους.

Έχετε αλληλεπιδράσει με εργαλεία αυτοματισμού ροής εργασίας που βασίζονται σε LLM; Μη διστάσετε να μοιραστείτε μαζί μας τις εμπειρίες και τις σκέψεις σας!

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/