Aproveitando os LLMs para simplificar e automatizar seus fluxos de trabalho

Quer você esteja trabalhando em uma pequena startup ou em uma grande corporação transnacional, há uma boa chance de você já ter ouvido falar em automação de fluxo de trabalho. Na verdade, provavelmente há uma chance ainda maior de você ter interagido com ferramentas e elementos que automatizam alguma parte de sua carga de trabalho, até certo ponto. Desde auxiliar em tarefas como classificação e indexação de e-mails; desde a inserção de dados em uma planilha ou o gerenciamento de seus documentos digitais vitais para o trabalho, até a automatização total de processos de negócios cruciais, a automação do fluxo de trabalho tornou-se cada vez mais uma ferramenta essencial para a vida cotidiana em empresas de sucesso.

No entanto, tradicional automação de fluxo de trabalho os processos têm suas limitações: por exemplo, eles dependem de um conjunto estrito de regras, que por definição são limitados em escopo e escalabilidade, e muitas vezes requerem entrada humana para serem executados de forma eficaz. Além disso, uma vez que requerem entrada humana, isso abre caminho para erros humanos, sem mencionar que essas ferramentas também não podem ajudar na tomada de decisões de forma confiável. É aqui que a IA e os Large Language Models entram em jogo, pois a integração de chatbots como o ChatGPT no processo de automação do fluxo de trabalho pode aumentar exponencialmente a eficácia e a eficiência dessas ferramentas.

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O papel da IA ​​na automação do fluxo de trabalho

No passado, a automação do fluxo de trabalho era limitada às restrições de seus scripts e programação geral. Como tal, essas ferramentas sempre exigiram pelo menos um mínimo de monitoramento e interação humana para garantir que estivessem funcionando conforme o esperado, o que anula o propósito da automação. Além disso, tarefas que exigiriam interações mais complexas, como prever resultados com base em entradas de dados e analisar padrões de dados para detectar e proteger contra fraudes, para citar alguns, estão fora de alcance quando se trata desses esforços tradicionais de automação de fluxo de trabalho.

Ao incorporar a inteligência artificial ao campo da automação do fluxo de trabalho, podemos abranger uma gama mais ampla de tarefas e até abordar processos que de outra forma seriam impossíveis no passado, como os mencionados acima. Outros benefícios da implementação de inteligência artificial nos processos de automação do fluxo de trabalho incluem melhor tomada de decisão; análise preditiva; reconhecimento de imagem e fala, automação de processos robóticos, entre outros.

Um bom exemplo dessa implementação é como os Nanonets usa IA para automatizar a análise de e-mail, reduzindo os tempos de resposta e o esforço manual necessário para concluir esta tarefa padrão. Uma das principais aplicações dos Nanonets gira em torno da simplificação dos esforços de captura de dados por meio do uso de inteligência artificial. Especificamente, nossa IA permite coletar as informações exatas de que você precisa de qualquer documento - mesmo daqueles que não seguem modelos padrão -, validá-las e exportá-las de acordo com suas necessidades.

Este componente específico da nossa IA agiliza e otimiza muito o fluxo de trabalho de gerenciamento de documentos, ao mesmo tempo em que produz informações limpas com chances reduzidas de erro humano.

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O que é um LLM?

Um LLM, ou Large Language Model, é um tipo avançado de inteligência artificial que pode gerar texto semelhante ao humano com base em uma determinada entrada. Esses modelos, como o GPT-4 da OpenAI, são treinados em grandes quantidades de dados para entender o contexto, gerar respostas significativas e executar tarefas complexas. Ao alavancar LLMs, empresas e indivíduos podem automatizar vários aspectos de seus fluxos de trabalho, aumentando a produtividade e reduzindo o erro humano.

Como os LLMs ajudam a melhorar a automação do fluxo de trabalho?

Mesmo com os avanços que a inteligência artificial tem visto nos últimos anos, e apesar de seu papel crescente na automação do fluxo de trabalho, esta ferramenta ainda tem algumas limitações cruciais no que pode alcançar. Mais especificamente, os AIs por si só não têm a capacidade de processar entradas de linguagem natural e têm métodos limitados de produção de dados personalizados atendidos às necessidades exatas do usuário.

É aqui que os Large Language Models (LLMs) entram em ação, dando aos AIs uma camada extra de profundidade, permitindo que eles não apenas processem grandes quantidades de dados, mas também entendam os requisitos do usuário com base em entradas de linguagem natural, a fim de processar e apresentar os dados de maneira eficaz e amigável. Desenvolvimentos recentes em chatbots como o ChatGPT permitiram a integração do GPT-4 LLM com certos empreendimentos de automação de fluxo de trabalho. Empresas como a Zapier incorporaram recentemente essa tecnologia em suas ofertas existentes, dando-lhes muito mais flexibilidade e superando a maioria das limitações anteriores de suas soluções de IA.

A capacidade de processar entradas de linguagem abre o campo para mais empreendimentos de automação, principalmente quando se trata de interações e engajamento do usuário. Dessa forma, esse desenvolvimento abre caminho para usos mais práticos, como o uso de IA para interagir diretamente com usuários e clientes.

Um bom exemplo desses desenvolvimentos é como Uber está usando IA e LLMs para agilizar as comunicações entre usuários e motoristas. A maneira como isso funciona é que, sempre que um usuário ou um motorista insere uma consulta por meio do recurso de bate-papo, o componente de processamento de linguagem natural de seu Michelangelo AI processará o texto para discernir a intenção e produzir respostas que os usuários podem escolher com um único tocar. Isso torna a viagem muito mais segura para o motorista, pois ele pode manter sua atenção na navegação, sem precisar responder manualmente a mensagens de texto ou chamadas, além de garantir que os clientes recebam respostas em tempo hábil às suas mensagens.

Na mesma veia, A Coca Cola também está se interessando por IA com suas modernas vending machines, que se conectam ao aplicativo Coca Cola Freestyle para facilitar as operações de PDV na compra de bebidas nessas máquinas. A implementação também ajuda a capturar dados importantes, como compras individuais, que por sua vez podem ser capturados automaticamente e usados ​​pelas máquinas de venda automática habilitadas para a Internet para incentivar o estoque das bebidas mais populares naquela área, melhorando as vendas. Além disso, a IA também adiciona um aspecto de “gamificação” ao fluxo de trabalho de engajamento do usuário, permitindo que os usuários interajam com seu chatbot integrado via Facebook Messenger, que usa NLP para adaptar sua linguagem e personalidade por usuário.

No entanto, nem todas essas inovações estão relacionadas à melhoria do engajamento do usuário e do marketing. Caso em questão, Plataforma de IA do IBM Watson usa o LLM para incorporar recursos de processamento de linguagem natural à sua solução de inteligência artificial, dando-lhe a capacidade de atender a uma ampla variedade de setores, incluindo saúde, finanças e áreas de atendimento ao cliente. A IA é capaz de entender entradas de linguagem natural; capturar dados para estabelecer padrões e fornecer uma ampla variedade de insights para aprimorar a automação do fluxo de trabalho de seus usuários.

AI e LLM também se tornaram instrumentais no campo farmacêutico, já que empresas como a Johnson & Johnson adotaram seu uso para processar e analisar grandes volumes de textos e literatura científica. A expectativa era que, por meio de processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pudesse destacar e sugerir métodos potenciais para o desenvolvimento de novos medicamentos, o que, por sua vez, é uma grande vantagem na automação do fluxo de trabalho do processo de descoberta de medicamentos. Enquanto o próprio produto foi descontinuado a partir de 2019 devido ao fraco desempenho financeiro, destaca os usos potenciais dessas tecnologias no campo da descoberta de medicamentos.

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Usando LLMs para automatizar fluxos de trabalho

Aproveitar o poder dos Large Language Models (LLMs) pode simplificar muito os fluxos de trabalho e economizar tempo. Desde redigir e-mails e gerar conteúdo até automatizar o gerenciamento de projetos e fornecer suporte ao cliente, os LLMs podem entender e interpretar as entradas do usuário para gerar saídas contextualmente relevantes. Aqui estão alguns casos de uso comuns em que os LLMs podem ajudar muito a melhorar a produtividade.

Elaboração de e-mails e outras comunicações

Os LLMs podem ser usados ​​para redigir e-mails, atualizações de mídia social e outras formas de comunicação. Ao fornecer um breve esboço ou pontos-chave, o LLM pode gerar uma mensagem bem estruturada, coerente e contextualmente relevante. Isso economiza tempo e garante que suas comunicações sejam claras e profissionais.

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Geração de Conteúdo

Se você precisa criar postagens de blog, descrições de produtos ou materiais de marketing, os LLMs podem ajudar gerando conteúdo de alta qualidade. Basta fornecer um esboço ou tópico, e o LLM usará sua vasta base de conhecimento para criar um conteúdo envolvente, informativo e bem estruturado.

Automação de Tarefas

Os LLMs podem ser integrados a vários sistemas de gerenciamento de tarefas, como Trello, Asana ou Monday.com, para automatizar o gerenciamento de projetos e tarefas. Ao usar o processamento de linguagem natural, os LLMs podem entender e interpretar as entradas do usuário, criando tarefas, atualizando status e atribuindo prioridades sem a necessidade de intervenção manual.

Análise de dados e relatórios

Os LLMs podem ser usados ​​para analisar grandes conjuntos de dados e gerar relatórios ou resumos. Ao fornecer ao LLM informações relevantes, ele pode identificar tendências, padrões e insights, transformando dados brutos em inteligência acionável. Isso pode ser especialmente valioso para empresas que buscam tomar decisões baseadas em dados.

Suporte ao cliente

Ao integrar LLMs em seus sistemas de suporte ao cliente, você pode automatizar as respostas a perguntas frequentes, reduzindo a carga de trabalho de sua equipe de suporte. Os LLMs podem entender o contexto e a intenção da consulta de um cliente, gerando respostas úteis e precisas em tempo real.

Assistência de programação

Os LLMs podem ser usados ​​para gerar trechos de código, fornecer sugestões para depuração ou oferecer orientação sobre as melhores práticas de programação. Aproveitando o vasto conhecimento do LLM em linguagens e estruturas de programação, os desenvolvedores podem economizar tempo e garantir que seu código seja otimizado e eficiente.

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Melhores práticas para implementação de LLMs

Identificar casos de uso adequados

Antes de integrar um LLM em seus fluxos de trabalho, é essencial identificar tarefas adequadas para automação. Tarefas que envolvem processos repetitivos, exigem compreensão de linguagem natural ou envolvem geração de conteúdo são candidatos ideais.

Comece com um Projeto Piloto

Ao implementar LLMs, é uma boa ideia começar com um pequeno projeto piloto. Isso permite que você avalie a eficácia do LLM, refine sua abordagem e identifique possíveis desafios antes de ampliar.

Monitore e Otimize

Como acontece com qualquer tecnologia orientada por IA, os LLMs podem exigir ajuste fino e otimização para garantir que atendam às suas necessidades específicas. Monitore regularmente o desempenho do LLM, colete feedback dos usuários e faça os ajustes necessários para melhorar sua eficácia.

Conclusão

Mal arranhamos a superfície quando se trata de como os LLMs como o GPT-4 estão revolucionando o campo da automação do fluxo de trabalho. Todas essas evidências apontam para o fato de que o futuro dos negócios verá um envolvimento muito maior da IA ​​como uma ferramenta para apoiar as tarefas e esforços tanto do pessoal quanto de seus clientes e usuários em potencial.

Você já interagiu com alguma ferramenta de automação de fluxo de trabalho baseada em LLM? Sinta-se à vontade para compartilhar suas experiências e pensamentos conosco!

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• Fonte: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/