Utnytt LLM-er for å effektivisere og automatisere arbeidsflytene dine

Publisert av Platon

Følgere: 0

Enten du jobber i en liten oppstart, eller i et stort transnasjonalt selskap, er det en god sjanse for at du allerede har hørt om arbeidsflytautomatisering. Faktisk er det sannsynligvis en enda større sjanse for at du har interagert med verktøy og elementer som automatiserer en del av arbeidsmengden din, til en viss grad. Fra å hjelpe til med oppgaver som sortering og indeksering av e-poster; ved å legge inn data i et ark, eller administrere dine arbeidsvitale digitale dokumenter, for å fullstendig automatisere viktige forretningsprosesser, har automatisering av arbeidsflyt i økende grad blitt et viktig verktøy for det daglige livet i vellykkede bedrifter.

Imidlertid tradisjonelle arbeidsflytautomatisering prosesser er ikke uten sine begrensninger: For eksempel er de avhengige av et strengt sett med regler, som per definisjon er begrenset i omfang og skalerbarhet, og som ofte vil kreve menneskelig innsats for å fungere effektivt. Dessuten, siden de krever menneskelig innspill, åpner dette veien for menneskelige feil, for ikke å nevne at disse verktøyene heller ikke kan hjelpe til med å ta beslutninger på en pålitelig måte. Det er her AI og store språkmodeller kommer inn i bildet, siden integrering av chatbots som ChatGPT i automatiseringsprosessen for arbeidsflyt kan øke effektiviteten og effektiviteten til disse verktøyene eksponentielt.

Rollen til AI i arbeidsflytautomatisering

Tidligere var arbeidsflytautomatisering begrenset til begrensningene til skriptene og den generelle programmeringen. Som sådan krevde disse verktøyene alltid minst et minimum av menneskelig overvåking og interaksjon for å sikre at de fungerer etter hensikten, noe som bekjemper formålet med automatisering. Videre er oppgaver som vil kreve mer komplekse interaksjoner som å forutsi utfall basert på datainndata og analysere datamønstre for å oppdage og beskytte mot svindel, for å nevne et par, alle utenfor rekkevidde når det kommer til disse tradisjonelle arbeidsflytautomatiseringstiltakene.

Ved å inkorporere kunstig intelligens i arbeidsflytautomatiseringsfeltet, kan vi dekke et bredere spekter av oppgaver, og til og med adressere prosesser som ellers ville ha vært umulige tidligere, slik som de som er nevnt ovenfor. Andre fordeler med å implementere kunstig intelligens i automatiseringsprosessene for arbeidsflyt inkluderer forbedret beslutningstaking; prediktiv analyse; bilde- og talegjenkjenning, og robotprosessautomatisering, blant annet.

Et godt eksempel på denne implementeringen er hvordan Nanonets bruker AI for å automatisere e-postparsing, redusere behandlingstider og manuell innsats som kreves for å fullføre denne standardoppgaven. En av kjerneapplikasjonene til Nanonets dreier seg om å forenkle datafangstarbeid gjennom bruk av kunstig intelligens. Spesifikt gjør vår AI det mulig å samle inn den nøyaktige informasjonen du trenger fra ethvert dokument – selv fra de som ikke følger standardmaler – og validere og eksportere den i henhold til dine krav.

Denne spesifikke komponenten i vår AI effektiviserer og optimaliserer kraftig arbeidsflyt for dokumenthåndtering, samtidig som den produserer ren informasjon med reduserte sjanser for menneskelige feil.

Hva er en LLM?

En LLM, eller Large Language Model, er en avansert type kunstig intelligens som kan generere menneskelignende tekst basert på et gitt input. Disse modellene, som OpenAIs GPT-4, er trent på enorme mengder data for å forstå kontekst, generere meningsfulle svar og utføre komplekse oppgaver. Ved å utnytte LLM-er kan bedrifter og enkeltpersoner automatisere ulike aspekter av arbeidsflytene deres, øke produktiviteten og redusere menneskelige feil.

Hvordan LLM-er bidrar til å forbedre arbeidsflytautomatisering?

Selv med fremskrittene som kunstig intelligens har sett de siste årene, og til tross for dets økende rolle innen arbeidsflytautomatisering, har dette verktøyet fortsatt noen få avgjørende begrensninger i hva det kan oppnå. Mer spesifikt mangler AI-er i seg selv evnen til å behandle naturlige språkinndata, og har begrensede metoder for å produsere personlig tilpasset data tilpasset brukerens eksakte behov.

Det er her store språkmodeller (LLM) kommer inn i bildet, og gir AI-er et ekstra lag med dybde, slik at de ikke bare kan behandle store datamengder, men også forstå kravene til brukeren basert på naturlige språkinndata, for å behandle og presentere dataene på en effektiv og brukervennlig måte. Nyere utviklinger innen chatbots som ChatGPT har tillatt integrasjon av GPT-4 LLM med visse arbeidsflytautomatiseringsarbeid. Bedrifter som Zapier har nylig inkorporert denne teknologien i sine eksisterende tilbud, noe som gir dem mye mer fleksibilitet og overvinner de fleste tidligere begrensningene til AI-løsningene.

Evnen til å behandle språkinndata åpner feltet for flere automatiseringstiltak, spesielt når det kommer til brukerinteraksjoner og engasjement. Som sådan baner denne utviklingen vei for mer praktisk bruk, for eksempel bruk av AI for å samhandle direkte med brukere og klienter.

Et godt eksempel på denne utviklingen er hvordan Uber bruker AI og LLM å effektivisere kommunikasjon mellom brukere og sjåfører. Måten dette fungerer på er at når en bruker eller en sjåfør legger inn et spørsmål gjennom chat-funksjonen, vil den naturlige språkbehandlingskomponenten i Michelangelo AI-en behandle teksten for å se intensjonen, og produsere svar som brukerne kan velge med en enkelt trykk. Dette gjør reisen mye tryggere for sjåføren, siden de kan holde oppmerksomheten på navigeringen, uten å måtte svare manuelt på tekstmeldinger eller anrop, samtidig som de sikrer at kundene får rettidig svar på tekstene sine.

I samme blodåre, Coca Cola har også drevet med kunstig intelligens med sine moderne salgsautomater, som kobles til Coca Cola Freestyle-appen for å lette PoS-operasjoner ved kjøp av drikke fra disse automatene. Implementeringen bidrar også til å fange opp viktige data som individuelle kjøp, som igjen kan automatisk fanges opp og brukes av de internettaktiverte salgsautomatene for å oppmuntre til å lagre de mest populære drinkene i det området, og forbedre salget. I tillegg legger AI også til et «gamification»-aspekt til arbeidsflyten for brukerengasjement, ved å la brukere samhandle med chatboten ombord via Facebook Messenger, som bruker NLP for å tilpasse språket og personligheten per bruker.

Imidlertid er ikke alle disse innovasjonene relatert til å forbedre brukerengasjement og markedsføring. Sak i punkt, IBM Watsons AI-plattform bruker LLM for å inkorporere naturlige språkbehandlingsevner i sin kunstige intelligens-løsning, noe som gir den muligheten til å betjene et bredt spekter av bransjer, inkludert helsevesen, finans og kundeservice. AI er i stand til å forstå naturlige språkinndata; fange data for å etablere mønstre, og gi et bredt utvalg av innsikt for å forbedre arbeidsflytautomatiseringen til brukerne.

AI og LLM har også blitt instrumentelle innen farmasøytiske produkter, ettersom selskaper som Johnson & Johnson en gang tok i bruk bruken av dem for å behandle og analysere store mengder vitenskapelige tekster og litteratur. Forventningen var at AI, gjennom naturlig språkbehandling og maskinlæringsalgoritmer, kunne fremheve og foreslå potensielle metoder for å utvikle nye medisiner, som igjen er en enorm fordel i arbeidsflytautomatiseringen av legemiddeloppdagelsesprosessen. Mens selve produktet har blitt avviklet fra og med 2019 på grunn av dårlige økonomiske resultater, fremhever den den potensielle bruken av disse teknologiene innen legemiddeloppdagelse.

Bruke LLM-er for å automatisere arbeidsflyter

Å utnytte kraften til store språkmodeller (LLM) kan forenkle arbeidsflyten betraktelig og spare tid. Fra å utarbeide e-poster og generere innhold til å automatisere prosjektledelse og gi kundestøtte, kan LLM-er forstå og tolke brukerinndata for å generere kontekstuelt relevante utdata. Her er noen vanlige brukstilfeller der LLM-er i stor grad kan bidra til å forbedre produktiviteten.

Utarbeide e-poster og annen kommunikasjon

LLM-er kan brukes til å utarbeide e-poster, oppdateringer på sosiale medier og andre former for kommunikasjon. Ved å gi en kort oversikt eller nøkkelpunkter, kan LLM generere et godt strukturert, sammenhengende og kontekstuelt relevant budskap. Dette sparer tid og sikrer at kommunikasjonen din er tydelig og profesjonell.

Vi har laget et enkelt AI-e-postparserverktøy som hjelper deg med å lage bruksklare e-poster ved å gi det enkle input. Prøv gratis

Utnytte LLM-er for å strømlinjeforme og automatisere arbeidsflytene dine PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Innholdsgenerering

Enten du trenger å lage blogginnlegg, produktbeskrivelser eller markedsføringsmateriell, kan LLM-er hjelpe ved å generere innhold av høy kvalitet. Bare gi en disposisjon eller et emne, og LLM vil bruke sin enorme kunnskapsbase til å lage innhold som er engasjerende, informativt og godt strukturert.

Oppgaveautomatisering

LLM-er kan integreres med ulike oppgavestyringssystemer, som Trello, Asana eller Monday.com, for å automatisere prosjekt- og oppgaveadministrasjon. Ved å bruke naturlig språkbehandling kan LLM-er forstå og tolke brukerinndata, lage oppgaver, oppdatere statuser og tildele prioriteringer uten behov for manuell intervensjon.

Dataanalyse og rapportering

LLM-er kan brukes til å analysere store datasett og generere rapporter eller sammendrag. Ved å gi LLM relevant informasjon, kan den identifisere trender, mønstre og innsikt, og transformere rådata til handlingsbar intelligens. Dette kan være spesielt verdifullt for bedrifter som ønsker å ta datadrevne beslutninger.

Kundeservice

Ved å integrere LLM-er i kundestøttesystemene dine, kan du automatisere svar på vanlige spørsmål, og redusere arbeidsbelastningen på støtteteamet ditt. LLM-er kan forstå konteksten og intensjonen til en kundes forespørsel, og generere nyttige og nøyaktige svar i sanntid.

Programmeringshjelp

LLM-er kan brukes til å generere kodebiter, gi forslag til feilsøking eller gi veiledning om beste programmeringspraksis. Ved å utnytte LLMs enorme kunnskap om programmeringsspråk og rammeverk, kan utviklere spare tid og sikre at koden deres er optimalisert og effektiv.

Beste praksis for implementering av LLM-er

Identifiser passende brukstilfeller

Før du integrerer en LLM i arbeidsflytene dine, er det viktig å identifisere oppgaver som er godt egnet for automatisering. Oppgaver som involverer repeterende prosesser, krever naturlig språkforståelse, eller involverer generering av innhold, er ideelle kandidater.

Start med et pilotprosjekt

Når du implementerer LLM-er, er det en god idé å starte med et lite pilotprosjekt. Dette lar deg måle effektiviteten til LLM, avgrense tilnærmingen din og identifisere potensielle utfordringer før du skalerer opp.

Overvåk og optimaliser

Som med all AI-drevet teknologi, kan LLM-er kreve finjustering og optimalisering for å sikre at de oppfyller dine spesifikke behov. Overvåk regelmessig ytelsen til LLM, samle tilbakemeldinger fra brukere og foreta nødvendige justeringer for å forbedre effektiviteten.

konklusjonen

Vi har knapt så vidt skrapet på overflaten når det kommer til hvordan LLM-er som GPT-4 revolusjonerer feltet for automatisering av arbeidsflyt. Alle disse bevisene peker på det faktum at fremtidens virksomhet vil se et mye større AI-engasjement som et verktøy for å støtte oppgavene og bestrebelsene til både personellet, så vel som deres potensielle kunder og brukere.

Har du samhandlet med noen LLM-baserte automatiseringsverktøy for arbeidsflyt? Del gjerne dine erfaringer og tanker med oss!