Hyödynnä LLM-yrityksiä työnkulkujen tehostamiseen ja automatisointiin

Hyödynnä LLM-yrityksiä työnkulkujen tehostamiseen ja automatisointiin

Aikaleima: 7. huhtikuuta 2023 5

Työskenteletpä sitten pienessä startupissa tai suuressa kansainvälisessä yrityksessä, olet todennäköisesti jo kuullut työnkulun automatisoinnista. Itse asiassa on luultavasti vielä suurempi mahdollisuus, että olet ollut vuorovaikutuksessa työkalujen ja elementtien kanssa, jotka automatisoivat osan työmäärästäsi. Auttamisesta sellaisissa tehtävissä kuin sähköpostien lajittelu ja indeksointi; Tietojen syöttäminen arkille tai työelämän kannalta tärkeiden digitaalisten asiakirjojen hallinta tärkeiden liiketoimintaprosessien täysin automatisoimiseksi, työnkulun automatisoinnista on tullut yhä tärkeämpi työkalu jokapäiväisessä elämässä menestyvissä yrityksissä.

Kuitenkin perinteinen työnkulun automaatio Prosessit eivät ole vailla rajoituksiaan: ne ovat esimerkiksi riippuvaisia ​​tiukoista säännöistä, joiden laajuus ja skaalautuvuus ovat määritelmän mukaan rajalliset ja jotka vaativat usein ihmisen panosta toimiakseen tehokkaasti. Lisäksi, koska ne vaativat ihmisen panosta, tämä avaa tien inhimillisille virheille, puhumattakaan siitä, että nämä työkalut eivät myöskään voi auttaa päätöksenteossa luotettavasti. Tässä kohtaa tekoäly ja suuret kielimallit tulevat peliin, koska chatbottien, kuten ChatGPT:n, integrointi työnkulun automatisointiprosessiin voi lisätä näiden työkalujen tehokkuutta ja tehokkuutta eksponentiaalisesti.

Tekoälyn rooli työnkulun automatisoinnissa

Aikaisemmin työnkulun automatisointi rajoittui komentosarjojen ja yleisen ohjelmoinnin rajoituksiin. Sellaisenaan nämä työkalut vaativat aina ainakin jonkin verran ihmisen valvontaa ja vuorovaikutusta varmistaakseen, että ne toimivat tarkoitetulla tavalla, mikä kumoaa automaation tarkoituksen. Lisäksi tehtävät, jotka vaatisivat monimutkaisempaa vuorovaikutusta, kuten tulosten ennustaminen syötettyjen tietojen perusteella ja datamallien analysointi petosten havaitsemiseksi ja niiltä suojaamiseksi, ovat kaikki näiden perinteisten työnkulun automatisointitoimien ulottumattomissa.

Yhdistämällä tekoälyn työnkulun automaation alaan voimme kattaa laajemman kirjon tehtäviä ja jopa käsitellä prosesseja, jotka muuten olisivat aiemmin olleet mahdottomia, kuten yllä mainitut. Muita etuja tekoälyn käyttöönotosta työnkulun automatisointiprosesseihin ovat parannettu päätöksenteko; ennakoiva analytiikka; muun muassa kuvan- ja puheentunnistus sekä robottiprosessiautomaatio.

Hyvä esimerkki tästä toteutuksesta on Nanonets käyttää tekoälyä sähköpostin jäsentämisen automatisointiin, mikä vähentää läpimenoaikoja ja manuaalista työtä, joka vaaditaan tämän vakiotehtävän suorittamiseen. Yksi Nanonetsin ydinsovelluksista on tiedonkeruun yksinkertaistaminen tekoälyn avulla. Tarkemmin sanottuna tekoälymme mahdollistaa tarkan tarvitsemasi tiedon keräämisen mistä tahansa asiakirjoista – jopa niistä, jotka eivät noudata vakiomalleja – sekä validoinnin ja viemisen tarpeidesi mukaan.

Tämä tekoälymme erityinen komponentti virtaviivaistaa ja optimoi suuresti dokumenttien hallinnan työnkulku, ja samalla tuottaa puhdasta tietoa pienemmillä inhimillisillä virheillä.

Mikä on LLM?

LLM tai Large Language Model on kehittynyt tekoäly, joka voi luoda ihmisen kaltaista tekstiä tietyn syötteen perusteella. Nämä mallit, kuten OpenAI:n GPT-4, on koulutettu käyttämään valtavia tietomääriä kontekstin ymmärtämiseksi, merkityksellisten vastausten luomiseksi ja monimutkaisten tehtävien suorittamiseksi. Hyödyntämällä LLM-yrityksiä, yritykset ja yksityishenkilöt voivat automatisoida työnkulkunsa eri osa-alueita, parantaa tuottavuutta ja vähentää inhimillisiä virheitä.

Kuinka LLM:t auttavat parantamaan työnkulun automatisointia?

Vaikka tekoäly on edistynyt viime vuosina, ja huolimatta sen kasvavasta roolista työnkulun automatisoinnissa, tällä työkalulla on edelleen muutamia tärkeitä rajoituksia sen saavuttamisessa. Tarkemmin sanottuna tekoälyillä ei itsessään ole kykyä käsitellä luonnollisen kielen syötteitä, ja niillä on rajoitetusti menetelmiä tuottaa räätälöityjä tietoja käyttäjän täsmällisiin tarpeisiin.

Tässä tulevat esiin suuret kielimallit (LLM), jotka antavat tekoälylle ylimääräisen syvyyden, jolloin ne eivät vain pysty käsittelemään suuria tietomääriä, vaan myös ymmärtämään käyttäjän vaatimuksia luonnollisen kielen syötteiden perusteella. ja esittää tiedot tehokkaalla ja käyttäjäystävällisellä tavalla. Viimeaikainen kehitys chatboteissa, kuten ChatGPT, on mahdollistanut GPT-4 LLM:n integroinnin tiettyihin työnkulun automatisointipyrkimyksiin. Yritykset, kuten Zapier, ovat äskettäin sisällyttäneet tämän teknologian olemassa olevaan tarjontaansa, mikä antaa niille paljon enemmän joustavuutta ja voittaa suurimman osan tekoälyratkaisujensa aiemmista rajoituksista.

Kyky käsitellä kielisyötteitä avaa kentän lisää automaatiopyrkimyksiä, erityisesti mitä tulee käyttäjien vuorovaikutukseen ja sitoutumiseen. Sellaisenaan tämä kehitys tasoittaa tietä käytännönläheisempään käyttöön, kuten tekoälyn käyttämiseen suorassa vuorovaikutuksessa käyttäjien ja asiakkaiden kanssa.

Hyvä esimerkki tästä kehityksestä on miten Uber käyttää tekoälyä ja LLM:itä virtaviivaistaa käyttäjien ja kuljettajien välistä viestintää. Tämä toimii siten, että aina kun käyttäjä tai kuljettaja syöttää kyselyn chat-ominaisuuden kautta, sen Michelangelo AI:n luonnollisen kielen käsittelykomponentti käsittelee tekstin havaitakseen tarkoituksen ja tuottaa vastauksia, jotka käyttäjät voivat valita yhdellä kertaa. napauta. Tämä tekee matkasta paljon turvallisempaa kuljettajalle, koska he voivat pitää huomionsa navigoinnissa ilman, että heidän tarvitsee vastata manuaalisesti tekstiviesteihin tai puheluihin, ja samalla varmistetaan, että asiakkaat saavat ajoissa vastaukset viesteihinsä.

Samassa suonessa, Coca Cola on myös harrastanut tekoälyä moderneilla myyntiautomaateilla, jotka ovat yhteydessä Coca Cola Freestyle -sovellukseen helpottaakseen PoS-toimintoja ostettaessa juomia näistä automaateista. Toteutus auttaa myös keräämään tärkeitä tietoja, kuten yksittäisiä ostoksia, jotka puolestaan ​​​​voivat automaattisesti tallentaa ja käyttää Internetiä tukevissa myyntiautomaateissa kannustaakseen varastoimaan alueen suosituimpia juomia, mikä parantaa myyntiä. Lisäksi tekoäly lisää myös "pelillistämistä" käyttäjien sitoutumisen työnkulkuun sallimalla käyttäjien olla vuorovaikutuksessa sen sisäisen chatbotin kanssa Facebook Messengerin kautta, joka käyttää NLP:tä mukauttaakseen kieltä ja persoonallisuutta käyttäjäkohtaisesti.

Kaikki nämä innovaatiot eivät kuitenkaan liity käyttäjien sitoutumisen ja markkinoinnin parantamiseen. Esimerkki, IBM Watsonin AI-alusta käyttää LLM:ää sisällyttääkseen luonnollisen kielen prosessointiominaisuudet tekoälyratkaisuonsa, mikä antaa sille mahdollisuuden palvella monenlaisia ​​toimialoja, mukaan lukien terveydenhuolto, rahoitus ja asiakaspalvelu. Tekoäly pystyy ymmärtämään luonnollisen kielen syötteitä; kaappaamalla tietoja mallien luomiseksi ja tarjoamalla laajan valikoiman oivalluksia käyttäjien työnkulun automatisoinnin parantamiseksi.

Tekoälystä ja LLM:stä on tullut tärkeitä myös lääkealalla, kun Johnson & Johnsonin kaltaiset yritykset omaksuivat aikoinaan niiden käytön käsitelläkseen ja analysoidakseen suuria määriä tieteellisiä tekstejä ja kirjallisuutta. Odotuksena oli, että tekoäly voisi luonnollisen kielenkäsittelyn ja koneoppimisalgoritmien avulla korostaa ja ehdottaa mahdollisia menetelmiä uusien lääkkeiden kehittämiseen, mikä puolestaan ​​on valtava siunaus lääkekeksintöprosessin työnkulun automatisoinnissa. Vaikka itse tuote on lopetettu vuodesta 2019 heikon taloudellisen tuloksen vuoksi se korostaa näiden tekniikoiden mahdollista käyttöä lääkekehityksen alalla.

LLM:ien käyttö työnkulkujen automatisoimiseen

Large Language Modelsin (LLM) tehon hyödyntäminen voi yksinkertaistaa työnkulkua huomattavasti ja säästää aikaa. LLM:t voivat ymmärtää ja tulkita käyttäjien syötteitä asiayhteyteen liittyvien tulosten luomiseksi sähköpostien laatimisesta ja sisällön luomisesta projektinhallinnan automatisointiin ja asiakastuen tarjoamiseen. Tässä on joitain yleisiä käyttötapauksia, joissa LLM:t voivat auttaa merkittävästi parantamaan tuottavuutta.

Sähköpostien ja muiden viestien laatiminen

LLM:itä voidaan käyttää sähköposteja, sosiaalisen median päivityksiä ja muita viestintämuotoja varten. Tarjoamalla lyhyen hahmotelman tai avainkohdat LLM voi luoda hyvin jäsennellyn, johdonmukaisen ja kontekstuaalisesti relevantin viestin. Tämä säästää aikaa ja varmistaa, että viestintäsi on selkeää ja ammattimaista.

Olemme luoneet yksinkertaisen AI-sähköpostin jäsennystyökalun, joka auttaa sinua luomaan käyttövalmiita sähköposteja antamalla sille yksinkertaisen syötteen. Kokeile ilmaiseksi

Hyödynnä LLM-yrityksiä työnkulkujesi virtaviivaistamiseen ja automatisointiin PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Sisällön luominen

LLM:t voivat auttaa luomalla laadukasta sisältöä, olipa sitten tarpeen luoda blogitekstejä, tuotekuvauksia tai markkinointimateriaaleja. Anna vain luonnos tai aihe, ja LLM käyttää laajaa tietopohjaansa luodakseen kiinnostavaa, informatiivista ja hyvin jäsenneltyä sisältöä.

Tehtävien automaatio

LLM:t voidaan integroida erilaisiin tehtävienhallintajärjestelmiin, kuten Trelloon, Asanaan tai Monday.comiin, projektin ja tehtävien hallinnan automatisoimiseksi. Luonnollisen kielen käsittelyä käyttämällä LLM:t voivat ymmärtää ja tulkita käyttäjien syötteitä, luoda tehtäviä, päivittää tiloja ja määrittää prioriteetteja ilman manuaalista puuttumista.

Tietojen analysointi ja raportointi

LLM:ien avulla voidaan analysoida suuria tietojoukkoja ja luoda raportteja tai yhteenvetoja. Tarjoamalla LLM:lle asiaankuuluvia tietoja, se voi tunnistaa trendejä, malleja ja oivalluksia ja muuttaa raakadataa käyttökelpoiseksi älyksi. Tämä voi olla erityisen arvokasta yrityksille, jotka haluavat tehdä datalähtöisiä päätöksiä.

Asiakaspalvelu

Integroimalla LLM:t asiakastukijärjestelmiisi voit automatisoida vastaukset usein kysyttyihin kysymyksiin, mikä vähentää tukitiimisi työtaakkaa. LLM:t voivat ymmärtää asiakkaan kyselyn kontekstin ja tarkoituksen ja tuottaa hyödyllisiä ja tarkkoja vastauksia reaaliajassa.

Ohjelmointiapu

LLM:itä voidaan käyttää koodinpätkien luomiseen, virheenkorjausehdotusten antamiseen tai ohjeiden antamiseen parhaista ohjelmointikäytännöistä. Hyödyntämällä LLM:n laajaa ohjelmointikielien ja -kehysten tuntemusta, kehittäjät voivat säästää aikaa ja varmistaa, että heidän koodinsa on optimoitu ja tehokas.

Parhaat käytännöt LLM:ien toteuttamiseen

Tunnista sopivat käyttötapaukset

Ennen kuin integroit LLM:n työnkulkuihisi, on tärkeää tunnistaa tehtävät, jotka sopivat hyvin automatisoitavaksi. Tehtävät, joihin liittyy toistuvia prosesseja, edellyttävät luonnollisen kielen ymmärtämistä tai sisällön tuottamista, ovat ihanteellisia ehdokkaita.

Aloita pilottiprojektilla

LLM:itä toteutettaessa on hyvä aloittaa pienellä pilottiprojektilla. Tämän avulla voit mitata LLM:n tehokkuutta, tarkentaa lähestymistapaasi ja tunnistaa mahdolliset haasteet ennen laajentamista.

Tarkkaile ja optimoi

Kuten kaikki tekoälyyn perustuvat tekniikat, LLM:t saattavat vaatia hienosäätöä ja optimointia varmistaakseen, että ne vastaavat erityistarpeitasi. Seuraa säännöllisesti LLM:n suorituskykyä, kerää palautetta käyttäjiltä ja tee tarvittavat muutokset parantaaksesi sen tehokkuutta.

Yhteenveto

Olemme tuskin vain raaputtaneet pintaa, kun on kyse siitä, kuinka GPT-4:n kaltaiset LLM:t mullistavat työnkulun automatisoinnin. Kaikki nämä todisteet viittaavat siihen, että liiketoiminnan tulevaisuus näkee paljon laajemman tekoälyn osallistumisen työkaluna, joka tukee sekä henkilöstön että heidän mahdollisten asiakkaidensa ja käyttäjien tehtäviä ja pyrkimyksiä.

Oletko ollut vuorovaikutuksessa LLM-pohjaisten työnkulun automatisointityökalujen kanssa? Voit vapaasti jakaa kokemuksesi ja ajatuksesi kanssamme!

Aikaleima:

Lisää aiheesta Tekoäly ja koneoppiminen