Sfruttare gli LLM per semplificare e automatizzare i flussi di lavoro

Sfruttare gli LLM per semplificare e automatizzare i flussi di lavoro

Timestamp: 7 aprile 2023 5:14

Che tu stia lavorando in una piccola startup o in una grande multinazionale, ci sono buone probabilità che tu abbia già sentito parlare dell'automazione del flusso di lavoro. In effetti, c'è probabilmente una possibilità ancora maggiore che tu abbia interagito con strumenti ed elementi che automatizzano una parte del tuo carico di lavoro, in una certa misura. Dall'aiutare in attività come l'ordinamento e l'indicizzazione delle e-mail; inserendo i dati in un foglio o gestendo i tuoi documenti digitali vitali per il lavoro, per automatizzare completamente i processi aziendali cruciali, l'automazione del flusso di lavoro è diventata sempre più uno strumento essenziale per la vita quotidiana nelle aziende di successo.

Tuttavia, tradizionale l'automazione del flusso di lavoro i processi non sono privi di limitazioni: ad esempio, dipendono da un rigido insieme di regole, che per definizione sono limitate in ambito e scalabilità e spesso richiedono l'input umano per funzionare in modo efficace. Inoltre, poiché richiedono l'input umano, questo apre la strada all'errore umano, per non parlare del fatto che anche questi strumenti non possono aiutare nel processo decisionale in modo affidabile. È qui che entrano in gioco AI e Large Language Models, poiché l'integrazione di chatbot come ChatGPT nel processo di automazione del flusso di lavoro può aumentare in modo esponenziale l'efficacia e l'efficienza di questi strumenti.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale nell'automazione del flusso di lavoro

In passato, l'automazione del flusso di lavoro era limitata ai vincoli degli script e della programmazione complessiva. Pertanto, questi strumenti hanno sempre richiesto almeno un minimo di monitoraggio e interazione umana per garantire che funzionino come previsto, il che vanifica lo scopo dell'automazione. Inoltre, le attività che richiederebbero interazioni più complesse come la previsione dei risultati sulla base di input di dati e l'analisi dei modelli di dati per rilevare e proteggere dalle frodi, per citarne un paio, sono tutte fuori portata quando si tratta di questi tradizionali sforzi di automazione del flusso di lavoro.

Incorporando l'intelligenza artificiale nel campo dell'automazione del flusso di lavoro, possiamo coprire una gamma più ampia di attività e persino affrontare processi che altrimenti sarebbero stati impossibili in passato, come quelli sopra menzionati. Altri vantaggi dell'implementazione dell'intelligenza artificiale nei processi di automazione del flusso di lavoro includono un migliore processo decisionale; analisi predittiva; riconoscimento di immagini e parole e automazione dei processi robotici, tra gli altri.

Un buon esempio di questa implementazione è come Nanonets utilizza l'intelligenza artificiale per automatizzare l'analisi delle e-mail, riducendo i tempi di consegna e lo sforzo manuale richiesto per completare questa attività standard. Una delle applicazioni principali di Nanonet ruota attorno alla semplificazione degli sforzi di acquisizione dei dati attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale. Nello specifico, la nostra intelligenza artificiale consente di raccogliere le informazioni esatte di cui hai bisogno da qualsiasi documento, anche da quelli che non seguono modelli standard, e di convalidarle ed esportarle secondo i tuoi requisiti.

Questo componente specifico della nostra intelligenza artificiale semplifica e ottimizza notevolmente il flusso di lavoro di gestione dei documenti, producendo allo stesso tempo informazioni pulite con possibilità ridotte di errore umano.

Cos'è un LLM?

Un LLM, o Large Language Model, è un tipo avanzato di intelligenza artificiale in grado di generare testo simile a quello umano sulla base di un dato input. Questi modelli, come GPT-4 di OpenAI, vengono addestrati su grandi quantità di dati per comprendere il contesto, generare risposte significative ed eseguire attività complesse. Sfruttando gli LLM, le aziende e gli individui possono automatizzare vari aspetti dei loro flussi di lavoro, migliorando la produttività e riducendo l'errore umano.

In che modo gli LLM aiutano a migliorare l'automazione del flusso di lavoro?

Anche con i progressi che l'intelligenza artificiale ha visto negli ultimi anni e nonostante il suo ruolo crescente nell'automazione del flusso di lavoro, questo strumento presenta ancora alcune limitazioni cruciali in ciò che può ottenere. Più specificamente, le IA di per sé non sono in grado di elaborare gli input del linguaggio naturale e dispongono di metodi limitati per produrre dati personalizzati che soddisfano le esatte esigenze dell'utente.

È qui che entrano in gioco i Large Language Models (LLM), che danno alle IA un ulteriore livello di profondità, consentendo loro non solo di elaborare grandi quantità di dati, ma anche di comprendere le esigenze dell'utente sulla base di input in linguaggio naturale, al fine di elaborare e presentare i dati in modo efficace e di facile utilizzo. I recenti sviluppi nei chatbot come ChatGPT hanno consentito l'integrazione di GPT-4 LLM con alcuni sforzi di automazione del flusso di lavoro. Aziende come Zapier hanno recentemente incorporato questa tecnologia nelle loro offerte esistenti, offrendo loro molta più flessibilità e superando la maggior parte dei limiti passati delle sue soluzioni AI.

La capacità di elaborare gli input linguistici apre il campo a ulteriori sforzi di automazione, in particolare quando si tratta di interazioni e coinvolgimento degli utenti. Pertanto, questo sviluppo apre la strada a usi più pratici, come l'utilizzo dell'IA per interagire direttamente con utenti e clienti.

Un buon esempio di questi sviluppi è come Uber utilizza AI e LLM per semplificare le comunicazioni tra utenti e conducenti. Il modo in cui funziona è che, ogni volta che un utente o un conducente inserisce una query attraverso la funzione di chat, il componente di elaborazione del linguaggio naturale del suo Michelangelo AI elaborerà il testo per discernere l'intento e produrrà risposte che gli utenti possono scegliere con un singolo rubinetto. Ciò rende il viaggio molto più sicuro per il conducente, in quanto può mantenere la propria attenzione sulla navigazione, senza dover rispondere manualmente a messaggi o chiamate, garantendo al contempo che i clienti ricevano risposte tempestive ai loro messaggi.

Nella stessa vena, Coca Cola si è anche dilettata con l'intelligenza artificiale con i loro moderni distributori automatici, che si collegano con l'app Coca Cola Freestyle per facilitare le operazioni PoS durante l'acquisto di bevande da questi distributori automatici. L'implementazione aiuta anche a catturare dati importanti come i singoli acquisti, che a loro volta possono essere acquisiti automaticamente e utilizzati dai distributori automatici abilitati a Internet per incoraggiare lo stoccaggio delle bevande più popolari in quella zona, migliorando le vendite. Inoltre, l'intelligenza artificiale aggiunge anche un aspetto di "gamification" al flusso di lavoro di coinvolgimento degli utenti, consentendo agli utenti di interagire con il proprio chatbot integrato tramite Facebook Messenger, che utilizza la PNL per adattare il proprio linguaggio e la propria personalità in base all'utente.

Tuttavia, non tutte queste innovazioni sono legate al miglioramento del coinvolgimento degli utenti e del marketing. Caso in questione, La piattaforma AI di IBM Watson utilizza LLM per incorporare capacità di elaborazione del linguaggio naturale nella sua soluzione di intelligenza artificiale, offrendogli la capacità di servire un'ampia varietà di settori tra cui sanità, finanza e assistenza clienti. L'intelligenza artificiale è in grado di comprendere gli input del linguaggio naturale; acquisire dati per stabilire modelli e fornire un'ampia varietà di approfondimenti per migliorare l'automazione del flusso di lavoro dei suoi utenti.

AI e LLM sono diventati fondamentali anche nel campo dei prodotti farmaceutici, poiché aziende come Johnson & Johnson una volta ne hanno adottato l'uso per elaborare e analizzare vasti volumi di testi e letteratura scientifica. L'aspettativa era che, attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale e gli algoritmi di apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale potesse evidenziare e suggerire potenziali metodi per lo sviluppo di nuovi farmaci, il che a sua volta è un enorme vantaggio nell'automazione del flusso di lavoro del processo di scoperta dei farmaci. Mentre il prodotto stesso è stato interrotto a partire dal 2019 a causa della scarsa performance finanziaria, evidenzia i potenziali usi di queste tecnologie nel campo della scoperta di farmaci.

Utilizzo di LLM per automatizzare i flussi di lavoro

Sfruttare la potenza dei Large Language Models (LLM) può semplificare notevolmente i flussi di lavoro e risparmiare tempo. Dalla redazione di e-mail e generazione di contenuti all'automazione della gestione dei progetti e alla fornitura di assistenza ai clienti, gli LLM possono comprendere e interpretare gli input degli utenti per generare output contestualmente rilevanti. Ecco alcuni casi d'uso comuni in cui gli LLM possono aiutare notevolmente a migliorare la produttività.

Stesura di email e altre comunicazioni

Gli LLM possono essere utilizzati per redigere e-mail, aggiornamenti sui social media e altre forme di comunicazione. Fornendo una breve descrizione o punti chiave, il LLM può generare un messaggio ben strutturato, coerente e contestualmente rilevante. Ciò consente di risparmiare tempo e garantisce comunicazioni chiare e professionali.

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Generazione di contenuti

Sia che tu abbia bisogno di creare post di blog, descrizioni di prodotti o materiali di marketing, gli LLM possono aiutarti generando contenuti di alta qualità. Fornisci semplicemente uno schema o un argomento e LLM utilizzerà la sua vasta base di conoscenze per creare contenuti coinvolgenti, informativi e ben strutturati.

Automazione delle attività

Gli LLM possono essere integrati con vari sistemi di gestione delle attività, come Trello, Asana o Monday.com, per automatizzare la gestione di progetti e attività. Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, gli LLM possono comprendere e interpretare gli input degli utenti, creare attività, aggiornare gli stati e assegnare priorità senza la necessità di un intervento manuale.

Analisi e reportistica dei dati

Gli LLM possono essere utilizzati per analizzare set di dati di grandi dimensioni e generare report o riepiloghi. Fornendo al LLM le informazioni pertinenti, può identificare tendenze, modelli e approfondimenti, trasformando i dati grezzi in informazioni fruibili. Questo può essere particolarmente utile per le aziende che cercano di prendere decisioni basate sui dati.

Assistenza clienti

Integrando gli LLM nei tuoi sistemi di assistenza clienti, puoi automatizzare le risposte alle domande frequenti, riducendo il carico di lavoro del tuo team di assistenza. Gli LLM possono comprendere il contesto e l'intento della query di un cliente, generando risposte utili e accurate in tempo reale.

Assistenza alla programmazione

Gli LLM possono essere utilizzati per generare frammenti di codice, fornire suggerimenti per il debug o offrire indicazioni sulle migliori pratiche di programmazione. Sfruttando la vasta conoscenza dei linguaggi e dei framework di programmazione di LLM, gli sviluppatori possono risparmiare tempo e garantire che il loro codice sia ottimizzato ed efficiente.

Migliori pratiche per l'implementazione di LLM

Identificare i casi d'uso adatti

Prima di integrare un LLM nei flussi di lavoro, è essenziale identificare le attività adatte all'automazione. Le attività che implicano processi ripetitivi, richiedono la comprensione del linguaggio naturale o implicano la generazione di contenuti sono candidati ideali.

Inizia con un progetto pilota

Quando si implementano gli LLM, è una buona idea iniziare con un piccolo progetto pilota. Ciò ti consente di valutare l'efficacia del LLM, perfezionare il tuo approccio e identificare eventuali sfide potenziali prima di aumentare le dimensioni.

Monitora e ottimizza

Come con qualsiasi tecnologia basata sull'intelligenza artificiale, gli LLM potrebbero richiedere una messa a punto e un'ottimizzazione per garantire che soddisfino le tue esigenze specifiche. Monitorare regolarmente le prestazioni del LLM, raccogliere feedback dagli utenti e apportare le modifiche necessarie per migliorarne l'efficacia.

Conclusione

Abbiamo appena scalfito la superficie quando si tratta di come gli LLM come GPT-4 stanno rivoluzionando il campo dell'automazione del flusso di lavoro. Tutte queste prove indicano che il futuro del business vedrà un coinvolgimento dell'IA molto più ampio come strumento per supportare i compiti e gli sforzi sia del personale, sia dei loro potenziali clienti e utenti.

Hai interagito con strumenti di automazione del flusso di lavoro basati su LLM? Sentiti libero di condividere le tue esperienze e pensieri con noi!

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