Memanfaatkan LLM untuk Merampingkan dan Mengotomatiskan Alur Kerja Anda

Baik Anda bekerja di perusahaan rintisan kecil, atau di perusahaan transnasional besar, kemungkinan besar Anda pernah mendengar tentang otomatisasi alur kerja. Faktanya, kemungkinan besar Anda berinteraksi dengan alat dan elemen yang mengotomatiskan beberapa bagian dari beban kerja Anda, sampai batas tertentu, mungkin lebih besar. Dari membantu tugas seperti menyortir dan mengindeks email; memasukkan data dalam satu lembar, atau mengelola dokumen digital vital pekerjaan Anda, hingga sepenuhnya mengotomatiskan proses bisnis penting, otomatisasi alur kerja semakin menjadi alat penting untuk kehidupan sehari-hari dalam bisnis yang sukses.

Namun, tradisional otomatisasi alur kerja proses bukannya tanpa batasan: Misalnya, mereka bergantung pada seperangkat aturan yang ketat, yang menurut definisi terbatas dalam ruang lingkup dan skalabilitas, dan seringkali membutuhkan masukan manusia untuk bekerja secara efektif. Selain itu, karena memerlukan input manusia, hal ini membuka jalan bagi kesalahan manusia, belum lagi bahwa alat ini juga tidak dapat membantu pengambilan keputusan dengan andal. Di sinilah AI dan Model Bahasa Besar berperan, karena mengintegrasikan chatbot seperti ChatGPT ke dalam proses otomatisasi alur kerja dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi alat ini secara eksponensial.

---

Peran AI dalam Otomatisasi Alur Kerja

Di masa lalu, otomatisasi alur kerja terbatas pada batasan skrip dan pemrograman keseluruhannya. Dengan demikian, alat-alat ini selalu membutuhkan setidaknya sedikit pemantauan dan interaksi manusia untuk memastikan bahwa mereka berfungsi sebagaimana mestinya, yang mengalahkan tujuan otomatisasi. Selain itu, tugas-tugas yang membutuhkan interaksi yang lebih kompleks seperti memprediksi hasil berdasarkan input data, dan menganalisis pola data untuk mendeteksi dan melindungi dari penipuan, untuk beberapa nama, semuanya tidak dapat dijangkau jika berkaitan dengan upaya otomatisasi alur kerja tradisional ini.

Dengan menggabungkan kecerdasan buatan ke bidang otomatisasi alur kerja, kami dapat mencakup berbagai tugas yang lebih luas, dan bahkan menangani proses yang tidak mungkin dilakukan di masa lalu, seperti yang disebutkan di atas. Manfaat lain dari penerapan kecerdasan buatan ke dalam proses otomatisasi alur kerja termasuk pengambilan keputusan yang lebih baik; analitik prediktif; pengenalan gambar dan ucapan, dan otomatisasi proses robot, antara lain.

Contoh yang baik dari implementasi ini adalah bagaimana Nanonets menggunakan AI untuk mengotomatiskan penguraian email, mengurangi waktu penyelesaian dan upaya manual yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas standar ini. Salah satu aplikasi inti dari Nanonet berkisar menyederhanakan upaya pengambilan data melalui penggunaan kecerdasan buatan. Secara khusus, AI kami memungkinkan pengumpulan informasi persis yang Anda perlukan dari dokumen apa pun—bahkan dari dokumen yang tidak mengikuti templat standar—, serta memvalidasi dan mengekspornya sesuai kebutuhan Anda.

Komponen spesifik AI kami ini sangat merampingkan dan mengoptimalkan alur kerja manajemen dokumen, sekaligus menghasilkan informasi yang bersih dengan kemungkinan kesalahan manusia yang berkurang.

---

Apa itu LLM?

LLM, atau Model Bahasa Besar, adalah jenis kecerdasan buatan tingkat lanjut yang dapat menghasilkan teks mirip manusia berdasarkan masukan yang diberikan. Model ini, seperti GPT-4 OpenAI, dilatih pada sejumlah besar data untuk memahami konteks, menghasilkan respons yang berarti, dan melakukan tugas yang kompleks. Dengan memanfaatkan LLM, bisnis dan individu dapat mengotomatiskan berbagai aspek alur kerja mereka, meningkatkan produktivitas, dan mengurangi kesalahan manusia.

Bagaimana LLM Membantu Meningkatkan Otomatisasi Alur Kerja?

Bahkan dengan kemajuan yang telah dilihat oleh kecerdasan buatan dalam beberapa tahun terakhir, dan meskipun perannya semakin meningkat dalam otomatisasi alur kerja, alat ini masih memiliki beberapa keterbatasan penting dalam pencapaiannya. Lebih khusus lagi, AI itu sendiri tidak memiliki kemampuan untuk memproses input bahasa alami, dan memiliki metode terbatas untuk menghasilkan data yang dipersonalisasi untuk memenuhi kebutuhan pengguna yang sebenarnya.

Di sinilah Model Bahasa Besar (LLM) berperan, memberikan AI lapisan kedalaman ekstra, memungkinkan mereka untuk tidak hanya memproses data dalam jumlah besar, tetapi juga memahami persyaratan pengguna berdasarkan input bahasa alami, untuk memproses dan menyajikan data dengan cara yang efektif dan mudah digunakan. Perkembangan terkini dalam chatbot seperti ChatGPT telah memungkinkan integrasi GPT-4 LLM dengan upaya otomatisasi alur kerja tertentu. Bisnis seperti Zapier baru-baru ini memasukkan teknologi ini ke dalam penawaran mereka yang ada, memberi mereka lebih banyak fleksibilitas dan mengatasi sebagian besar keterbatasan masa lalu dari solusi AI-nya.

Kemampuan untuk memproses masukan bahasa membuka lapangan untuk lebih banyak upaya otomatisasi, terutama dalam hal interaksi dan keterlibatan pengguna. Dengan demikian, pengembangan ini membuka jalan untuk penggunaan yang lebih praktis, seperti penggunaan AI untuk berinteraksi langsung dengan pengguna dan klien.

Sebuah contoh yang baik dari perkembangan ini adalah bagaimana Uber menggunakan AI dan LLM untuk merampingkan komunikasi antara pengguna dan driver. Cara kerjanya adalah, setiap kali pengguna atau pengemudi memasukkan kueri melalui fitur obrolan, komponen pemrosesan bahasa alami dari AI Michelangelo akan memproses teks untuk membedakan maksud, dan menghasilkan tanggapan yang dapat dipilih pengguna dengan satu mengetuk. Hal ini membuat perjalanan jauh lebih aman bagi pengemudi, karena mereka dapat memusatkan perhatian mereka pada navigasi, tanpa harus menjawab teks atau panggilan secara manual, sementara juga memastikan bahwa klien menerima tanggapan tepat waktu atas teks mereka.

Dengan nada yang sama, Coca Cola juga mencoba-coba AI dengan mesin penjual modern mereka, yang terhubung dengan aplikasi Coca Cola Freestyle untuk memfasilitasi operasi PoS saat membeli minuman dari mesin ini. Implementasinya juga membantu untuk menangkap data penting seperti pembelian individu, yang pada gilirannya dapat secara otomatis ditangkap dan digunakan oleh mesin penjual otomatis yang mendukung internet untuk mendorong penyimpanan minuman paling populer di area tersebut, meningkatkan penjualan. Selain itu, AI juga menambahkan aspek "gamifikasi" ke alur kerja keterlibatan pengguna, dengan memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan chatbot bawaannya melalui Facebook Messenger, yang menggunakan NLP untuk menyesuaikan bahasa dan kepribadiannya berdasarkan per pengguna.

Namun, tidak semua inovasi tersebut terkait dengan peningkatan keterlibatan pengguna dan pemasaran. Inti masalah, Platform AI IBM Watson menggunakan LLM untuk menggabungkan kemampuan pemrosesan bahasa alami ke solusi kecerdasan buatannya, memberikannya kemampuan untuk melayani berbagai industri termasuk bidang kesehatan, keuangan, dan layanan pelanggan. AI mampu memahami input bahasa alami; menangkap data untuk menetapkan pola, dan menyediakan berbagai macam wawasan untuk meningkatkan otomatisasi alur kerja penggunanya.

AI dan LLM juga berperan penting dalam bidang farmasi, karena perusahaan seperti Johnson & Johnson pernah mengadopsi penggunaannya untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar teks dan literatur ilmiah. Harapannya adalah, melalui pemrosesan bahasa alami dan algoritme pembelajaran mesin, AI dapat menyoroti dan menyarankan metode potensial untuk mengembangkan obat baru, yang pada gilirannya merupakan keuntungan besar dalam otomatisasi alur kerja proses penemuan obat. Sedangkan produk itu sendiri telah dihentikan sejak 2019 karena kinerja keuangan yang buruk, menyoroti potensi penggunaan teknologi ini di bidang penemuan obat.

---

Menggunakan LLM untuk Mengotomatiskan Alur Kerja

Memanfaatkan kekuatan Model Bahasa Besar (LLM) dapat sangat menyederhanakan alur kerja dan menghemat waktu. Dari menyusun email dan menghasilkan konten hingga mengotomatiskan manajemen proyek dan memberikan dukungan pelanggan, LLM dapat memahami dan menafsirkan masukan pengguna untuk menghasilkan keluaran yang relevan secara kontekstual. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan umum di mana LLM dapat sangat membantu meningkatkan produktivitas.

Penyusunan Email dan Komunikasi Lainnya

LLM dapat digunakan untuk menyusun email, pembaruan media sosial, dan bentuk komunikasi lainnya. Dengan memberikan garis besar singkat atau poin-poin penting, LLM dapat menghasilkan pesan yang terstruktur dengan baik, koheren, dan relevan secara kontekstual. Ini menghemat waktu dan memastikan bahwa komunikasi Anda jelas dan profesional.

Kami telah membuat alat pengurai Email AI sederhana yang membantu Anda membuat email siap pakai dengan memberikan input sederhana. Coba gratis

---

Pembuatan Konten

Baik Anda perlu membuat postingan blog, deskripsi produk, atau materi pemasaran, LLM dapat membantu dengan menghasilkan konten berkualitas tinggi. Cukup berikan garis besar atau topik, dan LLM akan menggunakan basis pengetahuannya yang luas untuk membuat konten yang menarik, informatif, dan terstruktur dengan baik.

Otomatisasi Tugas

LLM dapat diintegrasikan dengan berbagai sistem manajemen tugas, seperti Trello, Asana, atau Monday.com, untuk mengotomatisasi proyek dan manajemen tugas. Dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami, LLM dapat memahami dan menginterpretasikan input pengguna, membuat tugas, memperbarui status, dan menetapkan prioritas tanpa perlu intervensi manual.

Analisis dan Pelaporan Data

LLM dapat digunakan untuk menganalisis kumpulan data besar dan menghasilkan laporan atau ringkasan. Dengan memberikan LLM informasi yang relevan, LLM dapat mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan, mengubah data mentah menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti. Ini bisa sangat berharga bagi bisnis yang ingin membuat keputusan berdasarkan data.

Customer Support

Dengan mengintegrasikan LLM ke dalam sistem dukungan pelanggan, Anda dapat mengotomatiskan respons terhadap pertanyaan umum, sehingga mengurangi beban kerja tim dukungan Anda. LLM dapat memahami konteks dan maksud permintaan pelanggan, menghasilkan respons yang membantu dan akurat secara waktu nyata.

Bantuan Pemrograman

LLM dapat digunakan untuk menghasilkan cuplikan kode, memberikan saran untuk debugging, atau menawarkan panduan tentang praktik pemrograman terbaik. Dengan memanfaatkan pengetahuan LLM yang luas tentang bahasa dan kerangka kerja pemrograman, pengembang dapat menghemat waktu dan memastikan kode mereka dioptimalkan dan efisien.

---

Praktik Terbaik untuk Menerapkan LLM

Identifikasi Kasus Penggunaan yang Cocok

Sebelum mengintegrasikan LLM ke dalam alur kerja Anda, penting untuk mengidentifikasi tugas yang sesuai untuk otomatisasi. Tugas yang melibatkan proses berulang, memerlukan pemahaman bahasa alami, atau melibatkan pembuatan konten adalah kandidat yang ideal.

Mulailah dengan Proyek Percontohan

Saat menerapkan LLM, ada baiknya memulai dengan proyek percontohan kecil. Ini memungkinkan Anda untuk mengukur keefektifan LLM, menyempurnakan pendekatan Anda, dan mengidentifikasi potensi tantangan apa pun sebelum meningkatkannya.

Memantau dan Mengoptimalkan

Seperti halnya teknologi berbasis AI lainnya, LLM mungkin memerlukan penyesuaian dan pengoptimalan untuk memastikannya memenuhi kebutuhan spesifik Anda. Pantau kinerja LLM secara teratur, kumpulkan umpan balik dari pengguna, dan lakukan penyesuaian yang diperlukan untuk meningkatkan keefektifannya.

Kesimpulan

Kami baru saja menggores permukaan ketika berbicara tentang bagaimana LLM seperti GPT-4 merevolusi bidang otomatisasi alur kerja. Semua bukti ini menunjukkan fakta bahwa masa depan bisnis akan melihat keterlibatan AI yang jauh lebih besar sebagai alat untuk mendukung tugas dan upaya personel, serta calon klien dan pengguna mereka.

Sudahkah Anda berinteraksi dengan alat otomatisasi alur kerja berbasis LLM? Jangan ragu untuk berbagi pengalaman dan pemikiran Anda dengan kami!

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/