Az LLM-ek kihasználása a munkafolyamatok egyszerűsítésére és automatizálására

Az LLM-ek kihasználása a munkafolyamatok egyszerűsítésére és automatizálására

Időbélyeg: 7. április 2023. 5:14

Akár egy kis startupban, akár egy nagy transznacionális vállalatnál dolgozik, jó eséllyel hallott már a munkafolyamatok automatizálásáról. Valójában valószínűleg még nagyobb az esélye annak, hogy olyan eszközöket és elemeket használt, amelyek bizonyos mértékben automatizálják a munkateher bizonyos részét. Az olyan feladatokban való segítségnyújtástól, mint az e-mailek rendezése és indexelése; A munkafolyamatok automatizálása a létfontosságú üzleti folyamatok teljes automatizálása érdekében az adatok lapon történő bevitelével vagy a munkához szükséges digitális dokumentumok kezelésével egyre inkább a sikeres vállalkozások mindennapi életének elengedhetetlen eszközévé vált.

Azonban hagyományos Munkafolyamat automatizálás A folyamatok nem korlátlanok: például szigorú szabályoktól függenek, amelyek definíciójuk szerint korlátozottak hatókörükben és méretezhetőségükben, és gyakran emberi közreműködést igényelnek a hatékony működéshez. Sőt, mivel emberi közreműködést igényelnek, ez utat nyit az emberi hibáknak, nem beszélve arról, hogy ezek az eszközök sem segíthetnek megbízhatóan a döntéshozatalban. Itt jön a képbe az AI és a Large Language Models, mivel a chatbotok, például a ChatGPT integrálása a munkafolyamat-automatizálási folyamatba exponenciálisan növelheti ezen eszközök hatékonyságát és hatékonyságát.

Az AI szerepe a munkafolyamat-automatizálásban

A múltban a munkafolyamatok automatizálása a szkriptek és az általános programozás korlátaira korlátozódott. Mint ilyenek, ezekhez az eszközökhöz mindig legalább egy csekély emberi felügyeletre és interakcióra volt szükség, hogy biztosítsák a rendeltetésszerű működésüket, ami megsemmisíti az automatizálás célját. Ezen túlmenően azok a feladatok, amelyek bonyolultabb interakciókat igényelnek, mint például az eredmények előrejelzése adatbevitel alapján, valamint az adatminták elemzése a csalás észlelése és a csalások elleni védelem érdekében, mind elérhetetlenek, ha ezekről a hagyományos munkafolyamat-automatizálási erőfeszítésekről van szó.

A mesterséges intelligencia beépítésével a munkafolyamat-automatizálás területére a feladatok szélesebb körét fedhetjük le, sőt olyan folyamatokat is kezelhetünk, amelyek a múltban egyébként lehetetlenek lettek volna, mint például a fent említettek. A mesterséges intelligencia munkafolyamat-automatizálási folyamatokba való beépítésének további előnyei közé tartozik a jobb döntéshozatal; prediktív analitika; többek között kép- és beszédfelismerés, valamint robotizált folyamatautomatizálás.

Jó példa erre a megvalósításra a Nanonets mesterséges intelligencia segítségével automatizálja az e-mailek elemzését, csökkentve az átfutási időt és a kézi erőfeszítést, amely e szabványos feladat elvégzéséhez szükséges. A Nanonets egyik alapvető alkalmazása az adatrögzítési erőfeszítések mesterséges intelligencia használatával történő leegyszerűsítése körül forog. Konkrétan, mesterséges intelligenciánk lehetővé teszi a pontos információk összegyűjtését bármely dokumentumból – még azokból is, amelyek nem követik a szabványos sablonokat –, valamint az Ön igényeinek megfelelő érvényesítést és exportálást.

A mesterséges intelligencia ezen speciális összetevője nagymértékben racionalizálja és optimalizálja a dokumentumkezelési munkafolyamat, miközben tiszta információkat állít elő, csökkentve az emberi hibák esélyét.

Mi az az LLM?

Az LLM vagy Large Language Model a mesterséges intelligencia fejlett típusa, amely adott bemenet alapján emberszerű szöveget tud generálni. Ezek a modellek, mint például az OpenAI GPT-4, hatalmas mennyiségű adatra vannak kiképezve, hogy megértsék a kontextust, értelmes válaszokat generáljanak, és összetett feladatokat hajtsanak végre. Az LLM-ek kihasználásával a vállalkozások és az egyének automatizálhatják munkafolyamataik különböző aspektusait, növelve a termelékenységet és csökkentve az emberi hibákat.

Hogyan segítenek az LLM-k a munkafolyamat-automatizálás javításában?

Még a mesterséges intelligencia elmúlt néhány évében tapasztalt fejlődése ellenére is, és a munkafolyamat-automatizálásban betöltött növekvő szerepe ellenére ennek az eszköznek még mindig van néhány alapvető korlátja abban, hogy mit tud elérni. Pontosabban, az AI-k önmagukban nem képesek a természetes nyelvi bemenetek feldolgozására, és korlátozott módszereik vannak a felhasználó pontos igényeinek megfelelő, személyre szabott adatok előállítására.

Itt lépnek életbe a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), amelyek további mélységi réteget adnak az AI-nak, lehetővé téve számukra, hogy ne csak nagy mennyiségű adatot dolgozzanak fel, hanem megértsék a felhasználó igényeit is a természetes nyelvi bemenetek alapján a feldolgozás érdekében. és hatékonyan és felhasználóbarát módon jelenítse meg az adatokat. A chatbotok, például a ChatGPT legújabb fejlesztései lehetővé tették a GPT-4 LLM integrálását bizonyos munkafolyamat-automatizálási törekvésekkel. Az olyan vállalkozások, mint a Zapier, a közelmúltban beépítették ezt a technológiát meglévő kínálatukba, így sokkal nagyobb rugalmasságot biztosítanak számukra, és felülmúlják mesterségesintelligencia-megoldásai korábbi korlátait.

A nyelvi bemenetek feldolgozásának lehetősége több automatizálási törekvés előtt nyitja meg a terepet, különösen ami a felhasználói interakciókat és elköteleződést illeti. Mint ilyen, ez a fejlesztés megnyitja az utat a gyakorlatiasabb felhasználások előtt, mint például az AI használata a felhasználókkal és ügyfelekkel való közvetlen interakcióhoz.

Jó példa ezekre a fejleményekre, hogy hogyan Az Uber mesterséges intelligenciát és LLM-eket használ a felhasználók és az illesztőprogramok közötti kommunikáció egyszerűsítésére. Ez úgy működik, hogy amikor egy felhasználó vagy egy járművezető lekérdezést ad meg a chat funkción keresztül, a Michelangelo AI természetes nyelvi feldolgozó komponense feldolgozza a szöveget, hogy felismerje a szándékot, és olyan válaszokat állítson elő, amelyeket a felhasználók választhatnak. Koppintson a. Ez sokkal biztonságosabbá teszi az utazást a sofőr számára, mivel figyelmüket a navigáción tarthatják anélkül, hogy manuálisan válaszolniuk kellene az üzenetekre vagy hívásokra, miközben az ügyfelek időben megkapják a válaszokat az üzeneteikre.

Ugyanebben az értelemben, A Coca Cola is foglalkozik a mesterséges intelligenciával modern automatáikkal, amelyek a Coca Cola Freestyle alkalmazáshoz kapcsolódnak, hogy megkönnyítsék a PoS műveleteket, amikor italokat vásárolnak ezekből az automatákból. A megvalósítás segít olyan fontos adatok rögzítésében is, mint az egyéni vásárlások, amelyeket viszont automatikusan rögzíthetnek és felhasználhatnak az internetes automaták, hogy ösztönözzék az adott területen a legnépszerűbb italok feltöltését, javítva az eladásokat. Ezen túlmenően, az AI egy „gamifikációs” szempontot is hozzáad a felhasználói elköteleződési munkafolyamathoz, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy a Facebook Messengeren keresztül kommunikáljanak a beépített chatbotjával, amely az NLP-t használja a nyelvének és személyiségének felhasználónkénti adaptálására.

Azonban nem mindegyik innováció kapcsolódik a felhasználói elkötelezettség és a marketing javításához. Esete, Az IBM Watson AI platformja Az LLM segítségével természetes nyelvi feldolgozási képességeket épít be mesterséges intelligencia-megoldásába, lehetővé téve az iparágak széles skálájának kiszolgálását, beleértve az egészségügyet, a pénzügyet és az ügyfélszolgálati területeket. Az AI képes megérteni a természetes nyelvi bemeneteket; adatok rögzítése a minták kialakításához, és sokféle betekintést nyújt a felhasználók munkafolyamat-automatizálásának javításához.

A mesterséges intelligencia és az LLM a gyógyszeriparban is fontos szerepet játszott, mivel olyan cégek, mint a Johnson & Johnson, egykor átvették a használatukat nagy mennyiségű tudományos szöveg és irodalom feldolgozására és elemzésére. Az elvárás az volt, hogy a természetes nyelvi feldolgozáson és a gépi tanulási algoritmusokon keresztül az AI kiemelje és javasoljon potenciális módszereket új gyógyszerek kifejlesztésére, ami viszont hatalmas áldás a gyógyszerkutatási folyamat munkafolyamat-automatizálásában. Miközben maga a termék 2019-től megszűnt a rossz pénzügyi teljesítmény miatt rávilágít e technológiák lehetséges felhasználási területeire a gyógyszerkutatás területén.

LLM-ek használata a munkafolyamatok automatizálására

A Large Language Models (LLM) erejének kihasználása nagymértékben leegyszerűsítheti a munkafolyamatokat és időt takaríthat meg. Az e-mailek megfogalmazásától és a tartalom generálásától a projektmenedzsment automatizálásáig és az ügyfélszolgálat biztosításáig az LLM-ek megérthetik és értelmezhetik a felhasználói bemeneteket, így kontextus szerint releváns kimeneteket generálhatnak. Íme néhány gyakori felhasználási eset, amikor az LLM-ek nagyban segíthetik a termelékenység javítását.

E-mailek és egyéb kommunikációk készítése

Az LLM-ek e-mailek, közösségimédia-frissítések és egyéb kommunikációs formák készítésére használhatók. Egy rövid vázlat vagy kulcspontok megadásával az LLM jól strukturált, koherens és kontextuálisan releváns üzenetet generálhat. Ez időt takarít meg, és biztosítja, hogy kommunikációja világos és professzionális legyen.

Létrehoztunk egy egyszerű mesterséges intelligencia e-mail elemző eszközt, amely egyszerű bevitellel segít használatra kész e-mailek létrehozásában. Próbáld ki ingyen

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

Tartalomgenerálás

Akár blogbejegyzéseket, termékleírásokat vagy marketinganyagokat kell készítenie, az LLM-ek jó minőségű tartalom létrehozásával segíthetnek. Egyszerűen adjon meg egy vázlatot vagy témát, és az LLM hatalmas tudásbázisát felhasználva lebilincselő, informatív és jól strukturált tartalmat készít.

Feladat automatizálása

Az LLM-ek integrálhatók különféle feladatkezelő rendszerekkel, például a Trello-val, az Asana-val vagy a Monday.com-mal, a projekt- és feladatkezelés automatizálása érdekében. A természetes nyelvi feldolgozás használatával az LLM-ek manuális beavatkozás nélkül képesek megérteni és értelmezni a felhasználói beviteleket, feladatokat hozhatnak létre, frissíthetik az állapotokat és kijelölhetik a prioritásokat.

Adatelemzés és jelentéskészítés

Az LLM-ek nagy adatkészletek elemzésére és jelentések vagy összefoglalók készítésére használhatók. Azáltal, hogy az LLM-t releváns információkkal látja el, azonosítani tudja a trendeket, mintákat és betekintést, és a nyers adatokat működőképes intelligenciává alakítja. Ez különösen értékes lehet azoknak a vállalkozásoknak, amelyek adatvezérelt döntéseket szeretnének hozni.

Vevőszolgálat

Az LLM-ek ügyféltámogatási rendszerébe való integrálásával automatizálhatja a gyakran ismételt kérdésekre adott válaszokat, csökkentve ezzel a támogatási csapat munkaterhét. Az LLM-ek megérthetik az ügyfél lekérdezésének kontextusát és szándékát, így hasznos és pontos válaszokat generálnak valós időben.

Programozási segítség

Az LLM-ek felhasználhatók kódrészletek generálására, hibakeresési javaslatok nyújtására vagy útmutatás nyújtására a legjobb programozási gyakorlatokhoz. Az LLM programozási nyelvekkel és keretrendszerekkel kapcsolatos hatalmas tudásának kihasználásával a fejlesztők időt takaríthatnak meg, és biztosíthatják, hogy kódjuk optimalizált és hatékony legyen.

Legjobb gyakorlatok az LLM-ek megvalósításához

A megfelelő felhasználási esetek azonosítása

Mielőtt integrálná az LLM-et a munkafolyamataiba, elengedhetetlen, hogy azonosítsa azokat a feladatokat, amelyek jól illeszkednek az automatizáláshoz. Azok a feladatok, amelyek ismétlődő folyamatokat foglalnak magukban, természetes nyelvi megértést igényelnek, vagy tartalom generálásával járnak, ideális jelöltek.

Kezdje egy kísérleti projekttel

Az LLM-ek megvalósítása során célszerű egy kis kísérleti projekttel kezdeni. Ez lehetővé teszi, hogy felmérje az LLM hatékonyságát, finomítsa a megközelítést, és azonosítsa a potenciális kihívásokat a bővítés előtt.

Monitor és Optimalizálás

Mint minden mesterséges intelligencia által vezérelt technológia esetében, az LLM-ek finomhangolást és optimalizálást igényelhetnek, hogy megfeleljenek az Ön egyedi igényeinek. Rendszeresen kövesse nyomon az LLM teljesítményét, gyűjtsön visszajelzéseket a felhasználóktól, és hajtsa végre a szükséges módosításokat a hatékonyság javítása érdekében.

Következtetés

Alig kapargattuk a felszínt, amikor arról van szó, hogy a GPT-4-hez hasonló LLM-ek hogyan forradalmasítják a munkafolyamatok automatizálásának területét. Mindezek a bizonyítékok arra mutatnak, hogy a jövő üzleti életében a mesterséges intelligencia sokkal nagyobb bevonása olyan eszköz lesz, amely támogatja mind a személyzet, mind a leendő ügyfeleik és felhasználóik feladatait és törekvéseit.

Használt már LLM-alapú munkafolyamat-automatizálási eszközöket? Nyugodtan oszd meg velünk tapasztalataidat, gondolataidat!

Időbélyeg:

Még több AI és gépi tanulás