Aprovechar los LLM para agilizar y automatizar sus flujos de trabajo

Aprovechar los LLM para agilizar y automatizar sus flujos de trabajo

Sello de tiempo: 7 de abril de 2023 5:14 a. M.

Ya sea que esté trabajando en una pequeña empresa nueva o en una gran corporación transnacional, es muy probable que ya haya oído hablar de la automatización del flujo de trabajo. De hecho, es probable que haya una posibilidad aún mayor de que haya interactuado con herramientas y elementos que automatizan una parte de su carga de trabajo, hasta cierto punto. Desde ayudar en tareas como clasificar e indexar correos electrónicos; desde ingresar datos en una hoja o administrar sus documentos digitales vitales para el trabajo, hasta automatizar por completo los procesos comerciales cruciales, la automatización del flujo de trabajo se ha convertido cada vez más en una herramienta esencial para la vida cotidiana en las empresas exitosas.

Sin embargo, tradicional automatización del flujo de trabajo Los procesos no están exentos de limitaciones: por ejemplo, dependen de un conjunto estricto de reglas que, por definición, tienen un alcance y escalabilidad limitados y, a menudo, requerirán la participación humana para funcionar de manera efectiva. Además, dado que requieren aportes humanos, esto abre el camino al error humano, sin mencionar que estas herramientas tampoco pueden ayudar en la toma de decisiones de manera confiable. Aquí es donde entran en juego la IA y los modelos de lenguaje grande, ya que la integración de chatbots como ChatGPT en el proceso de automatización del flujo de trabajo puede aumentar exponencialmente la eficacia y la eficiencia de estas herramientas.

El papel de la IA en la automatización del flujo de trabajo

En el pasado, la automatización del flujo de trabajo se limitaba a las restricciones de sus scripts y la programación general. Como tales, estas herramientas siempre requirieron al menos un mínimo de monitoreo e interacción humana para garantizar que funcionen según lo previsto, lo que anula el propósito de la automatización. Además, las tareas que requerirían interacciones más complejas, como la predicción de resultados en función de las entradas de datos y el análisis de patrones de datos para detectar y proteger contra el fraude, por nombrar algunas, están fuera del alcance cuando se trata de estos esfuerzos tradicionales de automatización del flujo de trabajo.

Al incorporar la inteligencia artificial al campo de la automatización del flujo de trabajo, podemos cubrir una gama más amplia de tareas e incluso abordar procesos que de otro modo habrían sido imposibles en el pasado, como los mencionados anteriormente. Otros beneficios de implementar inteligencia artificial en los procesos de automatización del flujo de trabajo incluyen una mejor toma de decisiones; análisis predictivo; reconocimiento de imagen y voz, y automatización de procesos robóticos, entre otros.

Un buen ejemplo de esta implementación es cómo Nanonets utiliza IA para automatizar el análisis de correo electrónico, lo que reduce los tiempos de respuesta y el esfuerzo manual necesario para completar esta tarea estándar. Una de las aplicaciones principales de Nanonets gira en torno a la simplificación de los esfuerzos de captura de datos mediante el uso de inteligencia artificial. Específicamente, nuestra IA permite recopilar la información exacta que necesita de cualquier documento, incluso de los que no siguen plantillas estándar, y validarlo y exportarlo según sus requisitos.

Este componente específico de nuestra IA agiliza y optimiza en gran medida la flujo de trabajo de gestión documental, al mismo tiempo que produce información limpia con posibilidades reducidas de error humano.

¿Qué es un LLM?

Un LLM, o modelo de lenguaje grande, es un tipo avanzado de inteligencia artificial que puede generar texto similar al humano en función de una entrada determinada. Estos modelos, como el GPT-4 de OpenAI, se entrenan con grandes cantidades de datos para comprender el contexto, generar respuestas significativas y realizar tareas complejas. Al aprovechar los LLM, las empresas y las personas pueden automatizar varios aspectos de sus flujos de trabajo, mejorando la productividad y reduciendo el error humano.

¿Cómo ayudan los LLM a mejorar la automatización del flujo de trabajo?

Incluso con los avances que la inteligencia artificial ha visto en los últimos años, y a pesar de su creciente papel en la automatización del flujo de trabajo, esta herramienta todavía tiene algunas limitaciones cruciales en lo que puede lograr. Más específicamente, las IA por sí mismas carecen de la capacidad de procesar entradas de lenguaje natural y tienen métodos limitados para producir datos personalizados que se adaptan a las necesidades exactas del usuario.

Aquí es donde entran en juego los modelos de lenguaje grande (LLM), que brindan a las IA una capa adicional de profundidad, lo que les permite no solo procesar grandes cantidades de datos, sino también comprender los requisitos del usuario en función de las entradas de lenguaje natural, para poder procesar y presentar los datos de una manera eficaz y fácil de usar. Los desarrollos recientes en chatbots como ChatGPT han permitido la integración de GPT-4 LLM con ciertos esfuerzos de automatización de flujos de trabajo. Empresas como Zapier han incorporado recientemente esta tecnología a sus ofertas existentes, lo que les brinda mucha más flexibilidad y supera la mayoría de las limitaciones anteriores de sus soluciones de IA.

La capacidad de procesar entradas de lenguaje abre el campo para más esfuerzos de automatización, particularmente cuando se trata de interacciones y participación del usuario. Como tal, este desarrollo allana el camino para usos más prácticos, como el uso de IA para interactuar directamente con usuarios y clientes.

Un buen ejemplo de estos desarrollos es cómo Uber está usando IA y LLM para agilizar las comunicaciones entre usuarios y conductores. La forma en que esto funciona es que, cada vez que un usuario o un conductor ingresa una consulta a través de la función de chat, el componente de procesamiento de lenguaje natural de su Michelangelo AI procesará el texto para discernir la intención y producir respuestas que los usuarios pueden elegir con un solo grifo. Esto hace que el viaje sea mucho más seguro para el conductor, ya que puede mantener su atención en la navegación, sin tener que responder manualmente a los mensajes de texto o llamadas, al tiempo que garantiza que los clientes reciban respuestas oportunas a sus mensajes de texto.

En la misma vena, Coca Cola también ha estado incursionando en la IA con sus modernas máquinas expendedoras, que se conectan con la aplicación Coca Cola Freestyle para facilitar las operaciones de punto de venta al comprar bebidas en estas máquinas. La implementación también ayuda a capturar datos importantes como compras individuales, que a su vez pueden ser capturados y utilizados automáticamente por las máquinas expendedoras habilitadas para Internet para alentar el almacenamiento de las bebidas más populares en esa área, mejorando las ventas. Además, AI también agrega un aspecto de "gamificación" al flujo de trabajo de participación del usuario, al permitir que los usuarios interactúen con su chatbot integrado a través de Facebook Messenger, que utiliza NLP para adaptar su lenguaje y personalidad por usuario.

Sin embargo, no todas estas innovaciones están relacionadas con mejorar la participación de los usuarios y el marketing. Caso en punto, Plataforma de IA de IBM Watson utiliza LLM para incorporar capacidades de procesamiento de lenguaje natural a su solución de inteligencia artificial, dándole la capacidad de atender una amplia variedad de industrias, incluidos los campos de atención médica, finanzas y servicio al cliente. La IA es capaz de comprender entradas de lenguaje natural; capturar datos para establecer patrones y proporcionar una amplia variedad de conocimientos para mejorar la automatización del flujo de trabajo de sus usuarios.

AI y LLM también se han vuelto fundamentales en el campo de los productos farmacéuticos, ya que compañías como Johnson & Johnson alguna vez adoptaron su uso para procesar y analizar grandes volúmenes de textos y literatura científica. La expectativa era que, a través del procesamiento del lenguaje natural y los algoritmos de aprendizaje automático, la IA pudiera resaltar y sugerir métodos potenciales para desarrollar nuevos medicamentos, lo que a su vez es una gran ayuda en la automatización del flujo de trabajo del proceso de descubrimiento de fármacos. Mientras que el producto en sí ha sido descontinuado a partir de 2019 debido al bajo rendimiento financiero, destaca los usos potenciales de estas tecnologías en el campo del descubrimiento de fármacos.

Uso de LLM para automatizar flujos de trabajo

Aprovechar el poder de los modelos de lenguaje grande (LLM) puede simplificar enormemente los flujos de trabajo y ahorrar tiempo. Desde la redacción de correos electrónicos y la generación de contenido hasta la automatización de la gestión de proyectos y la prestación de asistencia al cliente, los LLM pueden comprender e interpretar las entradas de los usuarios para generar resultados contextualmente relevantes. Estos son algunos casos de uso comunes en los que los LLM pueden ayudar en gran medida a mejorar la productividad.

Redacción de correos electrónicos y otras comunicaciones

Los LLM se pueden usar para redactar correos electrónicos, actualizaciones de redes sociales y otras formas de comunicación. Al proporcionar un breve resumen o puntos clave, el LLM puede generar un mensaje bien estructurado, coherente y contextualmente relevante. Esto ahorra tiempo y asegura que sus comunicaciones sean claras y profesionales.

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Generación de contenido

Ya sea que necesite crear publicaciones de blog, descripciones de productos o materiales de marketing, los LLM pueden ayudarlo generando contenido de alta calidad. Simplemente proporcione un esquema o tema, y ​​el LLM utilizará su vasta base de conocimientos para crear contenido atractivo, informativo y bien estructurado.

Automatización de tareas

Los LLM se pueden integrar con varios sistemas de gestión de tareas, como Trello, Asana o Monday.com, para automatizar la gestión de proyectos y tareas. Al utilizar el procesamiento del lenguaje natural, los LLM pueden comprender e interpretar las entradas de los usuarios, crear tareas, actualizar estados y asignar prioridades sin necesidad de intervención manual.

Análisis de datos e informes

Los LLM se pueden utilizar para analizar grandes conjuntos de datos y generar informes o resúmenes. Al proporcionar al LLM información relevante, puede identificar tendencias, patrones y conocimientos, transformando datos sin procesar en inteligencia procesable. Esto puede ser especialmente valioso para las empresas que buscan tomar decisiones basadas en datos.

Atención al cliente

Al integrar los LLM en sus sistemas de atención al cliente, puede automatizar las respuestas a las preguntas frecuentes, lo que reduce la carga de trabajo de su equipo de atención al cliente. Los LLM pueden comprender el contexto y la intención de la consulta de un cliente, generando respuestas útiles y precisas en tiempo real.

Asistencia de programación

Los LLM se pueden usar para generar fragmentos de código, proporcionar sugerencias para la depuración u ofrecer orientación sobre las mejores prácticas de programación. Al aprovechar el vasto conocimiento de LLM sobre lenguajes y marcos de programación, los desarrolladores pueden ahorrar tiempo y garantizar que su código esté optimizado y sea eficiente.

Mejores prácticas para implementar LLM

Identificar casos de uso adecuados

Antes de integrar un LLM en sus flujos de trabajo, es esencial identificar las tareas que son adecuadas para la automatización. Las tareas que implican procesos repetitivos, requieren comprensión del lenguaje natural o implican la generación de contenido son candidatas ideales.

Comience con un Proyecto Piloto

Al implementar LLM, es una buena idea comenzar con un pequeño proyecto piloto. Esto le permite medir la efectividad del LLM, refinar su enfoque e identificar cualquier desafío potencial antes de ampliarlo.

Supervisar y optimizar

Al igual que con cualquier tecnología impulsada por IA, los LLM pueden requerir ajustes y optimización para garantizar que satisfagan sus necesidades específicas. Supervise periódicamente el rendimiento del LLM, recopile los comentarios de los usuarios y realice los ajustes necesarios para mejorar su eficacia.

Conclusión

Apenas hemos arañado la superficie cuando se trata de cómo los LLM como GPT-4 están revolucionando el campo de la automatización del flujo de trabajo. Toda esta evidencia apunta al hecho de que el futuro de los negocios verá una participación mucho mayor de la IA como una herramienta para respaldar las tareas y los esfuerzos tanto del personal como de sus posibles clientes y usuarios.

¿Ha interactuado con alguna herramienta de automatización de flujo de trabajo basada en LLM? ¡Siéntete libre de compartir tus experiencias y pensamientos con nosotros!

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