Wykorzystanie LLM do usprawnienia i automatyzacji przepływów pracy

Wykorzystanie LLM do usprawnienia i automatyzacji przepływów pracy

Znacznik czasu: 7 kwietnia 2023 5:14

Niezależnie od tego, czy pracujesz w małym startupie, czy w dużej międzynarodowej korporacji, istnieje duża szansa, że ​​słyszałeś już o automatyzacji przepływu pracy. W rzeczywistości istnieje prawdopodobnie jeszcze większe prawdopodobieństwo, że korzystałeś z narzędzi i elementów, które do pewnego stopnia automatyzują część Twojej pracy. Od pomocy w zadaniach, takich jak sortowanie i indeksowanie wiadomości e-mail; od wprowadzania danych do arkusza lub zarządzania ważnymi dla pracy dokumentami cyfrowymi, aż po całkowitą automatyzację kluczowych procesów biznesowych, automatyzacja przepływu pracy w coraz większym stopniu staje się niezbędnym narzędziem w codziennym życiu odnoszących sukcesy firm.

Jednak tradycyjne automatyzacja przepływu pracy procesy nie są pozbawione ograniczeń: na przykład zależą od ścisłego zestawu reguł, które z definicji mają ograniczony zakres i skalowalność, a ich skuteczne działanie często wymaga wkładu ludzkiego. Co więcej, ponieważ wymagają wkładu ludzkiego, otwiera to drogę do błędu ludzkiego, nie wspominając już o tym, że te narzędzia również nie mogą niezawodnie pomagać w podejmowaniu decyzji. W tym miejscu do gry wchodzą sztuczna inteligencja i duże modele językowe, ponieważ integracja chatbotów, takich jak ChatGPT, z procesem automatyzacji przepływu pracy może wykładniczo zwiększyć skuteczność i wydajność tych narzędzi.

Rola sztucznej inteligencji w automatyzacji przepływu pracy

W przeszłości automatyzacja przepływu pracy ograniczała się do ograniczeń związanych ze skryptami i ogólnym programowaniem. W związku z tym narzędzia te zawsze wymagały przynajmniej odrobiny ludzkiego monitorowania i interakcji, aby upewnić się, że działają zgodnie z przeznaczeniem, co jest sprzeczne z celem automatyzacji. Co więcej, zadania, które wymagałyby bardziej złożonych interakcji, takie jak przewidywanie wyników na podstawie wprowadzonych danych i analizowanie wzorców danych w celu wykrywania i ochrony przed oszustwami, by wymienić tylko parę, są poza zasięgiem, jeśli chodzi o te tradycyjne działania związane z automatyzacją przepływu pracy.

Włączając sztuczną inteligencję do dziedziny automatyzacji przepływu pracy, możemy objąć szerszy zakres zadań, a nawet zająć się procesami, które w innym przypadku byłyby niemożliwe w przeszłości, takimi jak te wymienione powyżej. Inne korzyści płynące z wdrożenia sztucznej inteligencji do procesów automatyzacji przepływu pracy to usprawnienie procesu decyzyjnego; analityka predykcyjna; rozpoznawanie obrazu i mowy oraz zrobotyzowaną automatyzację procesów.

Dobrym przykładem takiej implementacji jest sposób Nanonets wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji analizowania wiadomości e-mail, skracając czas realizacji i wysiłek ręczny wymagany do wykonania tego standardowego zadania. Jedno z podstawowych zastosowań Nanonets obraca się wokół uproszczenia działań związanych z przechwytywaniem danych poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji. W szczególności nasza sztuczna inteligencja umożliwia zbieranie dokładnych informacji, których potrzebujesz, z dowolnego dokumentu — nawet z tych, które nie są zgodne ze standardowymi szablonami — oraz weryfikowanie i eksportowanie ich zgodnie z wymaganiami.

Ten specyficzny składnik naszej sztucznej inteligencji znacznie usprawnia i optymalizuje obieg dokumentów zarządzania dokumentami, jednocześnie generując czyste informacje o zmniejszonym prawdopodobieństwie wystąpienia błędu ludzkiego.

Co to jest LLM?

LLM lub Large Language Model to zaawansowany rodzaj sztucznej inteligencji, który może generować tekst podobny do ludzkiego na podstawie danych wejściowych. Modele te, takie jak GPT-4 OpenAI, są szkolone na ogromnych ilościach danych w celu zrozumienia kontekstu, generowania sensownych odpowiedzi i wykonywania złożonych zadań. Wykorzystując LLM, firmy i osoby prywatne mogą zautomatyzować różne aspekty swoich przepływów pracy, zwiększając produktywność i zmniejszając liczbę błędów ludzkich.

Jak LLM pomagają usprawnić automatyzację przepływu pracy?

Nawet przy postępach, jakie sztuczna inteligencja odnotowała w ciągu ostatnich kilku lat, i pomimo rosnącej roli w automatyzacji przepływu pracy, to narzędzie wciąż ma kilka istotnych ograniczeń w tym, co może osiągnąć. Mówiąc dokładniej, AI same w sobie nie są w stanie przetwarzać danych wprowadzanych w języku naturalnym i mają ograniczone metody tworzenia spersonalizowanych danych dostosowanych dokładnie do potrzeb użytkownika.

W tym miejscu do gry wchodzą modele dużych języków (LLM), które zapewniają sztucznej inteligencji dodatkową warstwę głębi, umożliwiając im nie tylko przetwarzanie dużych ilości danych, ale także zrozumienie wymagań użytkownika w oparciu o dane wejściowe w języku naturalnym, w celu przetworzenia i prezentować dane w efektywny i przyjazny dla użytkownika sposób. Ostatnie zmiany w chatbotach, takich jak ChatGPT, umożliwiły integrację GPT-4 LLM z niektórymi przedsięwzięciami automatyzacji przepływu pracy. Firmy takie jak Zapier niedawno włączyły tę technologię do swoich istniejących ofert, zapewniając im znacznie większą elastyczność i przezwyciężając większość wcześniejszych ograniczeń swoich rozwiązań AI.

Możliwość przetwarzania danych wejściowych w języku otwiera pole dla dalszych wysiłków w zakresie automatyzacji, szczególnie jeśli chodzi o interakcje i zaangażowanie użytkowników. W związku z tym rozwój ten toruje drogę bardziej praktycznym zastosowaniom, takim jak wykorzystanie sztucznej inteligencji do bezpośredniej interakcji z użytkownikami i klientami.

Dobrym przykładem tych zmian jest sposób Uber używa AI i LLM w celu usprawnienia komunikacji między użytkownikami a kierowcami. Działa to w ten sposób, że za każdym razem, gdy użytkownik lub kierowca wprowadza zapytanie za pośrednictwem funkcji czatu, komponent przetwarzający język naturalny jego sztucznej inteligencji Michała Anioła przetwarza tekst w celu rozpoznania intencji i generuje odpowiedzi, które użytkownicy mogą wybrać za pomocą jednego uzyskiwać. Dzięki temu podróż jest o wiele bezpieczniejsza dla kierowcy, ponieważ może skupić się na nawigacji bez konieczności ręcznego odpowiadania na SMS-y lub połączenia, a jednocześnie zapewnia klientom terminowe odpowiedzi na ich SMS-y.

W tej samej żyle, Coca Cola również parała się sztuczną inteligencją z ich nowoczesnymi automatami sprzedającymi, które łączą się z aplikacją Coca Cola Freestyle, aby ułatwić operacje PoS przy zakupie napojów z tych automatów. Wdrożenie pomaga również przechwytywać ważne dane, takie jak poszczególne zakupy, które z kolei mogą być automatycznie przechwytywane i wykorzystywane przez automaty sprzedające z dostępem do Internetu, aby zachęcić do przechowywania najpopularniejszych napojów w tym obszarze, poprawiając sprzedaż. Ponadto sztuczna inteligencja dodaje również aspekt „grywalizacji” do przepływu pracy związanego z zaangażowaniem użytkowników, umożliwiając użytkownikom interakcję z wbudowanym chatbotem za pośrednictwem komunikatora Facebook Messenger, który wykorzystuje NLP do dostosowywania swojego języka i osobowości w zależności od użytkownika.

Jednak nie wszystkie te innowacje są związane z poprawą zaangażowania użytkowników i marketingiem. Przykładem, Platforma sztucznej inteligencji IBM Watson wykorzystuje LLM do włączenia możliwości przetwarzania języka naturalnego do swojego rozwiązania sztucznej inteligencji, dając mu możliwość obsługi wielu różnych branż, w tym opieki zdrowotnej, finansów i obsługi klienta. Sztuczna inteligencja jest w stanie zrozumieć dane wprowadzane w języku naturalnym; przechwytywanie danych w celu ustalenia wzorców i dostarczanie szerokiej gamy spostrzeżeń w celu usprawnienia automatyzacji przepływu pracy swoich użytkowników.

Sztuczna inteligencja i LLM stały się również instrumentami w dziedzinie farmaceutyków, ponieważ firmy takie jak Johnson & Johnson przyjęły kiedyś ich wykorzystanie do przetwarzania i analizowania ogromnych ilości tekstów naukowych i literatury. Oczekiwano, że dzięki przetwarzaniu języka naturalnego i algorytmom uczenia maszynowego sztuczna inteligencja może wskazać i zasugerować potencjalne metody opracowywania nowych leków, co z kolei jest ogromnym dobrodziejstwem w automatyzacji procesu odkrywania leków. Podczas gdy sam produkt został wycofany od 2019 roku ze względu na słabe wyniki finansowe podkreśla potencjalne zastosowania tych technologii w dziedzinie odkrywania leków.

Używanie LLM do automatyzacji przepływów pracy

Wykorzystanie mocy dużych modeli językowych (LLM) może znacznie uprościć przepływy pracy i zaoszczędzić czas. Od tworzenia e-maili i generowania treści po automatyzację zarządzania projektami i zapewnianie obsługi klienta, LLM mogą rozumieć i interpretować dane wprowadzane przez użytkowników w celu generowania wyników istotnych kontekstowo. Oto kilka typowych przypadków użycia, w których LLM mogą znacznie poprawić produktywność.

Sporządzanie e-maili i innych komunikatów

LLM mogą być używane do tworzenia e-maili, aktualizacji w mediach społecznościowych i innych form komunikacji. Dostarczając krótki zarys lub kluczowe punkty, LLM może wygenerować dobrze ustrukturyzowany, spójny i kontekstowo dopasowany komunikat. Oszczędza to czas i gwarantuje, że Twoja komunikacja jest jasna i profesjonalna.

Stworzyliśmy proste narzędzie do analizowania poczty e-mail AI, które pomaga tworzyć gotowe do użycia wiadomości e-mail, podając proste dane wejściowe. Wypróbuj bezpłatnie

Wykorzystanie LLM do usprawnienia i zautomatyzowania przepływów pracy PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Generowanie treści

Niezależnie od tego, czy chcesz tworzyć posty na blogu, opisy produktów czy materiały marketingowe, LLM mogą pomóc, generując treści wysokiej jakości. Po prostu podaj zarys lub temat, a LLM wykorzysta swoją rozległą bazę wiedzy do tworzenia treści, które są wciągające, zawierają informacje i mają dobrą strukturę.

Automatyzacja zadań

LLM można zintegrować z różnymi systemami zarządzania zadaniami, takimi jak Trello, Asana lub Monday.com, aby zautomatyzować zarządzanie projektami i zadaniami. Korzystając z przetwarzania języka naturalnego, LLM mogą rozumieć i interpretować dane wprowadzane przez użytkowników, tworzyć zadania, aktualizować statusy i przypisywać priorytety bez konieczności ręcznej interwencji.

Analiza danych i raportowanie

LLM mogą być używane do analizowania dużych zbiorów danych i generowania raportów lub podsumowań. Dostarczając LLM odpowiednich informacji, może identyfikować trendy, wzorce i spostrzeżenia, przekształcając surowe dane w przydatne informacje. Może to być szczególnie cenne dla firm, które chcą podejmować decyzje w oparciu o dane.

Obsługa klienta

Integrując LLM z systemami obsługi klienta, możesz zautomatyzować odpowiedzi na często zadawane pytania, zmniejszając obciążenie zespołu wsparcia. LLM mogą zrozumieć kontekst i intencje zapytania klienta, generując pomocne i dokładne odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

Pomoc w programowaniu

LLM mogą służyć do generowania fragmentów kodu, dostarczania sugestii dotyczących debugowania lub oferowania wskazówek dotyczących najlepszych praktyk programistycznych. Wykorzystując rozległą wiedzę LLM na temat języków programowania i frameworków, programiści mogą zaoszczędzić czas i upewnić się, że ich kod jest zoptymalizowany i wydajny.

Najlepsze praktyki wdrażania LLM

Zidentyfikuj odpowiednie przypadki użycia

Przed włączeniem LLM do przepływów pracy konieczne jest zidentyfikowanie zadań, które dobrze nadają się do automatyzacji. Idealnymi kandydatami są zadania wymagające powtarzalnych procesów, rozumienia języka naturalnego lub generowania treści.

Zacznij od projektu pilotażowego

Wdrażając LLM, warto zacząć od małego projektu pilotażowego. Pozwala to ocenić skuteczność LLM, udoskonalić podejście i zidentyfikować potencjalne wyzwania przed zwiększeniem skali.

Monitoruj i optymalizuj

Podobnie jak w przypadku każdej technologii opartej na sztucznej inteligencji, LLM mogą wymagać dopracowania i optymalizacji, aby upewnić się, że spełniają określone potrzeby. Regularnie monitoruj wydajność LLM, zbieraj opinie od użytkowników i wprowadzaj niezbędne poprawki, aby poprawić jego skuteczność.

Wnioski

Ledwo podrapaliśmy się po powierzchni, jeśli chodzi o to, jak LLM, takie jak GPT-4, rewolucjonizują dziedzinę automatyzacji przepływu pracy. Wszystko to wskazuje na to, że w przyszłości biznes będzie w znacznie większym stopniu angażował AI jako narzędzie wspierające zadania i starania zarówno personelu, jak i jego potencjalnych klientów i użytkowników.

Czy korzystałeś z narzędzi do automatyzacji przepływu pracy opartych na LLM? Zachęcamy do dzielenia się z nami swoimi doświadczeniami i przemyśleniami!

Znak czasu:

Więcej z AI i uczenie maszynowe