Gebruikmaken van LLM's om uw workflows te stroomlijnen en te automatiseren

Of je nu in een kleine startup werkt of in een grote transnationale onderneming, de kans is groot dat je al hebt gehoord van workflowautomatisering. In feite is de kans zelfs nog groter dat u met tools en elementen hebt gewerkt die een deel van uw werklast tot op zekere hoogte automatiseren. Van hulp bij taken als het sorteren en indexeren van e-mails; van het invoeren van gegevens in een blad of het beheren van uw werk-vitale digitale documenten tot het volledig automatiseren van cruciale bedrijfsprocessen, workflowautomatisering is in toenemende mate een essentiële tool geworden voor het dagelijkse leven in succesvolle bedrijven.

Echter traditioneel workflow automatisering processen zijn niet zonder hun beperkingen: ze zijn bijvoorbeeld afhankelijk van een strikte set regels, die per definitie beperkt zijn in reikwijdte en schaalbaarheid, en vaak menselijke inbreng vereisen om effectief te presteren. Bovendien, aangezien ze menselijke input vereisen, opent dit de weg naar menselijke fouten, om nog maar te zwijgen van het feit dat deze tools ook niet kunnen helpen bij het nemen van betrouwbare beslissingen. Dit is waar AI en grote taalmodellen een rol gaan spelen, aangezien het integreren van chatbots zoals ChatGPT in het automatiseringsproces van de workflow de effectiviteit en efficiëntie van deze tools exponentieel kan verhogen.

---

De rol van AI bij workflowautomatisering

In het verleden was workflowautomatisering beperkt tot de beperkingen van de scripts en de algehele programmering. Als zodanig vereisten deze tools altijd op zijn minst een beetje menselijke monitoring en interactie om ervoor te zorgen dat ze werken zoals bedoeld, wat het doel van automatisering tenietdoet. Bovendien zijn taken die complexere interacties vereisen, zoals het voorspellen van resultaten op basis van gegevensinvoer en het analyseren van gegevenspatronen om fraude op te sporen en te beschermen, allemaal buiten bereik als het gaat om deze traditionele workflowautomatiseringsinspanningen.

Door kunstmatige intelligentie op het gebied van workflowautomatisering te integreren, kunnen we een breder scala aan taken dekken en zelfs processen aanpakken die anders in het verleden onmogelijk zouden zijn geweest, zoals de hierboven genoemde. Andere voordelen van het implementeren van kunstmatige intelligentie in de workflowautomatiseringsprocessen zijn verbeterde besluitvorming; voorspellende analyse; onder andere beeld- en spraakherkenning en gerobotiseerde procesautomatisering.

Een goed voorbeeld van deze implementatie is hoe Nanonets gebruikt AI om het parseren van e-mail te automatiseren, waardoor de doorlooptijden en handmatige inspanningen die nodig zijn om deze standaardtaak te voltooien, worden verminderd. Een van de kerntoepassingen van Nanonets draait om het vereenvoudigen van het verzamelen van gegevens door het gebruik van kunstmatige intelligentie. Met onze AI kunt u met name de exacte informatie verzamelen die u nodig hebt uit elk document, zelfs uit documenten die geen standaardsjablonen volgen, en deze valideren en exporteren volgens uw vereisten.

Dit specifieke onderdeel van onze AI stroomlijnt en optimaliseert de workflow voor documentbeheer, terwijl het ook zuivere informatie produceert met verminderde kans op menselijke fouten.

---

Wat is een LLM?

Een LLM, of Large Language Model, is een geavanceerd type kunstmatige intelligentie dat mensachtige tekst kan genereren op basis van een bepaalde invoer. Deze modellen, zoals OpenAI's GPT-4, zijn getraind op enorme hoeveelheden gegevens om de context te begrijpen, zinvolle antwoorden te genereren en complexe taken uit te voeren. Door gebruik te maken van LLM's kunnen bedrijven en individuen verschillende aspecten van hun workflows automatiseren, de productiviteit verhogen en menselijke fouten verminderen.

Hoe LLM's helpen om workflowautomatisering te verbeteren?

Zelfs met de vooruitgang die kunstmatige intelligentie de afgelopen jaren heeft doorgemaakt, en ondanks zijn groeiende rol in workflowautomatisering, heeft deze tool nog steeds enkele cruciale beperkingen in wat het kan bereiken. Meer specifiek missen AI's zelf het vermogen om natuurlijke taalinvoer te verwerken en hebben ze beperkte methoden om gepersonaliseerde gegevens te produceren die tegemoetkomen aan de exacte behoeften van de gebruiker.

Dit is waar Large Language Models (LLM's) een rol gaan spelen, waardoor AI's een extra dieptelaag krijgen, waardoor ze niet alleen grote hoeveelheden gegevens kunnen verwerken, maar ook de vereisten van de gebruiker kunnen begrijpen op basis van natuurlijke taalinvoer, om en de gegevens op een effectieve en gebruiksvriendelijke manier presenteren. Recente ontwikkelingen in chatbots zoals ChatGPT hebben de integratie van de GPT-4 LLM met bepaalde inspanningen op het gebied van workflowautomatisering mogelijk gemaakt. Bedrijven zoals Zapier hebben deze technologie onlangs in hun bestaande aanbod opgenomen, waardoor ze veel meer flexibiliteit hebben en de meeste eerdere beperkingen van hun AI-oplossingen zijn overwonnen.

De mogelijkheid om taalinvoer te verwerken opent het veld voor meer automatiseringsinspanningen, vooral als het gaat om gebruikersinteracties en betrokkenheid. Als zodanig maakt deze ontwikkeling de weg vrij voor meer praktisch gebruik, zoals het gebruik van AI om rechtstreeks met gebruikers en klanten te communiceren.

Een goed voorbeeld van deze ontwikkelingen is hoe Uber gebruikt AI en LLM's om de communicatie tussen gebruikers en chauffeurs te stroomlijnen. De manier waarop dit werkt, is dat wanneer een gebruiker of een bestuurder een vraag invoert via de chatfunctie, de natuurlijke taalverwerkingscomponent van zijn Michelangelo AI de tekst zal verwerken om de bedoeling te onderscheiden, en antwoorden zal produceren die de gebruikers kunnen kiezen met een enkele kraan. Dit maakt de rit veel veiliger voor de chauffeur, omdat hij zijn aandacht bij het navigeren kan houden, zonder handmatig te hoeven reageren op sms'jes of oproepen, terwijl er ook voor wordt gezorgd dat de klanten tijdig antwoord op hun sms'jes krijgen.

In dezelfde ader, Coca Cola houdt zich ook bezig met AI met hun moderne automaten, die verbinding maken met de Coca Cola Freestyle-app om PoS-operaties te vergemakkelijken bij het kopen van drankjes uit deze automaten. De implementatie helpt ook om belangrijke gegevens vast te leggen, zoals individuele aankopen, die op hun beurt automatisch kunnen worden vastgelegd en gebruikt door de verkoopautomaten met internettoegang om het in voorraad houden van de populairste drankjes in dat gebied aan te moedigen, waardoor de verkoop wordt verbeterd. Bovendien voegt AI ook een "gamification"-aspect toe aan de workflow voor gebruikersbetrokkenheid, door gebruikers in staat te stellen te communiceren met de chatbot aan boord via Facebook Messenger, die NLP gebruikt om zijn taal en persoonlijkheid per gebruiker aan te passen.

Niet al deze innovaties houden echter verband met het verbeteren van gebruikersbetrokkenheid en marketing. geval in punt, Het AI-platform van IBM Watson gebruikt LLM om mogelijkheden voor natuurlijke taalverwerking op te nemen in zijn oplossing voor kunstmatige intelligentie, waardoor het in staat is om een ​​breed scala aan sectoren te bedienen, waaronder gezondheidszorg, financiën en klantenservice. De AI is in staat natuurlijke taalinvoer te begrijpen; het vastleggen van gegevens om patronen vast te stellen en een breed scala aan inzichten te bieden om de workflowautomatisering van zijn gebruikers te verbeteren.

AI en LLM zijn ook instrumenteel geworden op het gebied van farmaceutica, aangezien bedrijven als Johnson & Johnson hun gebruik ooit hebben overgenomen om grote hoeveelheden wetenschappelijke teksten en literatuur te verwerken en te analyseren. De verwachting was dat de AI, door middel van natuurlijke taalverwerking en machine learning-algoritmen, potentiële methoden voor het ontwikkelen van nieuwe medicijnen zou kunnen benadrukken en voorstellen, wat op zijn beurt een enorme zegen is in de workflowautomatisering van het medicijnontdekkingsproces. Terwijl het product zelf is stopgezet vanaf 2019 vanwege slechte financiële prestaties, benadrukt het de potentiële toepassingen van deze technologieën op het gebied van medicijnontdekking.

---

LLM's gebruiken om workflows te automatiseren

Door gebruik te maken van de kracht van Large Language Models (LLM's) kunnen workflows aanzienlijk worden vereenvoudigd en tijd worden bespaard. Van het opstellen van e-mails en het genereren van inhoud tot het automatiseren van projectbeheer en het bieden van klantenondersteuning, LLM's kunnen gebruikersinvoer begrijpen en interpreteren om contextueel relevante uitvoer te genereren. Hier zijn enkele veelvoorkomende use-cases waarbij LLM's de productiviteit enorm kunnen helpen verbeteren.

E-mails en andere communicatie opstellen

LLM's kunnen worden gebruikt om e-mails, updates voor sociale media en andere vormen van communicatie op te stellen. Door een korte schets of kernpunten te geven, kan de LLM een goed gestructureerde, coherente en contextueel relevante boodschap genereren. Dit bespaart tijd en zorgt ervoor dat uw communicatie duidelijk en professioneel is.

We hebben een eenvoudige AI-tool voor e-mailparser gemaakt waarmee u kant-en-klare e-mails kunt maken door het eenvoudige invoer te geven. Probeer gratis

---

Inhoud genereren

Of u nu blogposts, productbeschrijvingen of marketingmateriaal moet maken, LLM's kunnen helpen door inhoud van hoge kwaliteit te genereren. Geef gewoon een overzicht of onderwerp op en de LLM zal zijn uitgebreide kennisbank gebruiken om inhoud te maken die boeiend, informatief en goed gestructureerd is.

Taakautomatisering

LLM's kunnen worden geïntegreerd met verschillende taakbeheersystemen, zoals Trello, Asana of Monday.com, om project- en taakbeheer te automatiseren. Door natuurlijke taalverwerking te gebruiken, kunnen LLM's gebruikersinvoer begrijpen en interpreteren, taken maken, statussen bijwerken en prioriteiten toewijzen zonder handmatige tussenkomst.

Gegevensanalyse en rapportage

LLM's kunnen worden gebruikt om grote datasets te analyseren en rapporten of samenvattingen te genereren. Door de LLM van relevante informatie te voorzien, kan het trends, patronen en inzichten identificeren en onbewerkte gegevens omzetten in bruikbare informatie. Dit kan met name waardevol zijn voor bedrijven die gegevensgestuurde beslissingen willen nemen.

Klantenservice

Door LLM's te integreren in uw klantenondersteuningssystemen, kunt u antwoorden op veelgestelde vragen automatiseren, waardoor de werkdruk op uw ondersteuningsteam wordt verminderd. LLM's kunnen de context en intentie van de vraag van een klant begrijpen en in realtime nuttige en nauwkeurige antwoorden genereren.

Hulp bij het programmeren

LLM's kunnen worden gebruikt om codefragmenten te genereren, suggesties voor foutopsporing te geven of advies te geven over de beste programmeerpraktijken. Door gebruik te maken van de enorme kennis van programmeertalen en frameworks van de LLM, kunnen ontwikkelaars tijd besparen en ervoor zorgen dat hun code geoptimaliseerd en efficiënt is.

---

Best practices voor het implementeren van LLM's

Identificeer geschikte use-cases

Voordat u een LLM in uw workflows integreert, is het essentieel om taken te identificeren die geschikt zijn voor automatisering. Taken die repetitieve processen met zich meebrengen, begrip van natuurlijke taal vereisen of inhoud genereren, zijn ideale kandidaten.

Begin met een proefproject

Bij het implementeren van LLM's is het een goed idee om te beginnen met een klein proefproject. Hierdoor kunt u de effectiviteit van de LLM meten, uw aanpak verfijnen en potentiële uitdagingen identificeren voordat u opschaalt.

Bewaken en optimaliseren

Zoals bij elke AI-gestuurde technologie, moeten LLM's mogelijk worden verfijnd en geoptimaliseerd om ervoor te zorgen dat ze aan uw specifieke behoeften voldoen. Controleer regelmatig de prestaties van de LLM, verzamel feedback van gebruikers en breng de nodige aanpassingen aan om de effectiviteit ervan te verbeteren.

Conclusie

We zijn nog maar net aan de oppervlakte als het gaat om hoe LLM's zoals GPT-4 een revolutie teweegbrengen op het gebied van workflowautomatisering. Al dit bewijs wijst erop dat de toekomst van het bedrijfsleven een veel grotere AI-betrokkenheid zal zien als een hulpmiddel om de taken en inspanningen van zowel het personeel als hun potentiële klanten en gebruikers te ondersteunen.

Heeft u interactie gehad met op LLM gebaseerde tools voor workflowautomatisering? Deel gerust je ervaringen en gedachten met ons!

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/