Utilizarea LLM-urilor pentru a eficientiza și automatiza fluxurile de lucru

Indiferent dacă lucrați într-un mic startup sau într-o mare corporație transnațională, există șanse mari să fi auzit deja de automatizarea fluxului de lucru. De fapt, probabil că există o șansă și mai mare să fi interacționat cu instrumente și elemente care automatizează o parte din volumul de lucru, într-o anumită măsură. De la asistență în sarcini precum sortarea și indexarea e-mailurilor; introducerea datelor într-o foaie sau gestionarea documentelor digitale vitale pentru a vă automatiza în întregime procesele de afaceri cruciale, automatizarea fluxului de lucru a devenit din ce în ce mai mult un instrument esențial pentru viața de zi cu zi în afacerile de succes.

Cu toate acestea, tradițional automatizarea fluxului de lucru procesele nu sunt lipsite de limitări: de exemplu, ele depind de un set strict de reguli, care, prin definiție, sunt limitate ca sferă și scalabilitate și vor necesita adesea aport uman pentru a funcționa eficient. Mai mult, deoarece necesită intervenție umană, acest lucru deschide calea către eroarea umană, ca să nu mai vorbim de faptul că aceste instrumente nu pot ajuta la luarea deciziilor în mod fiabil. Aici intră în joc AI și modelele de limbaj mari, deoarece integrarea chatbot-urilor precum ChatGPT în procesul de automatizare a fluxului de lucru poate crește exponențial eficacitatea și eficiența acestor instrumente.

---

Rolul AI în automatizarea fluxului de lucru

În trecut, automatizarea fluxului de lucru era limitată la constrângerile scripturilor sale și a programării generale. Ca atare, aceste instrumente au necesitat întotdeauna cel puțin un minim de monitorizare și interacțiune umană pentru a se asigura că funcționează conform intenției, ceea ce înfrânge scopul automatizării. În plus, sarcinile care ar necesita interacțiuni mai complexe, cum ar fi prezicerea rezultatelor pe baza intrărilor de date și analizarea tiparelor de date pentru a detecta și proteja împotriva fraudei, pentru a numi câteva, sunt toate la îndemână atunci când vine vorba de aceste eforturi tradiționale de automatizare a fluxului de lucru.

Încorporând inteligența artificială în domeniul automatizării fluxului de lucru, putem acoperi o gamă mai largă de sarcini și chiar abordam procese care altfel ar fi fost imposibile în trecut, cum ar fi cele menționate mai sus. Alte beneficii ale implementării inteligenței artificiale în procesele de automatizare a fluxului de lucru includ îmbunătățirea procesului decizional; analize predictive; recunoașterea imaginii și a vorbirii și automatizarea proceselor robotizate, printre altele.

Un bun exemplu al acestei implementări este modul în care Nanonets folosește AI pentru a automatiza analizarea e-mailurilor, reducând timpul de răspuns și efortul manual necesar pentru a finaliza această sarcină standard. Una dintre aplicațiile de bază ale Nanonets se învârte în jurul simplificării eforturilor de captare a datelor prin utilizarea inteligenței artificiale. Mai exact, AI-ul nostru vă permite să colectați informațiile exacte de care aveți nevoie din orice document – ​​chiar și din cele care nu respectă șabloanele standard – și să le valideze și să le exporte conform cerințelor dumneavoastră.

Această componentă specifică a AI-ului nostru eficientizează și optimizează foarte mult fluxul de lucru pentru managementul documentelor, producând în același timp informații curate cu șanse reduse de eroare umană.

---

Ce este un LLM?

Un LLM, sau Large Language Model, este un tip avansat de inteligență artificială care poate genera text asemănător omului pe baza unei date date. Aceste modele, cum ar fi GPT-4 de la OpenAI, sunt antrenate pe cantități mari de date pentru a înțelege contextul, a genera răspunsuri semnificative și a îndeplini sarcini complexe. Prin valorificarea LLM-urilor, companiile și persoanele fizice pot automatiza diverse aspecte ale fluxurilor lor de lucru, sporind productivitatea și reducând erorile umane.

Cum ajută LLM-urile la îmbunătățirea automatizării fluxului de lucru?

Chiar și cu progresele înregistrate de inteligența artificială în ultimii ani și, în ciuda rolului său în creștere în automatizarea fluxului de lucru, acest instrument are încă câteva limitări cruciale în ceea ce poate realiza. Mai precis, AI-urile în sine nu au capacitatea de a procesa intrările în limbaj natural și au metode limitate de producere a datelor personalizate, adaptate nevoilor exacte ale utilizatorului.

Aici intră în joc modelele de limbaj mari (LLM), oferind AI-urilor un strat suplimentar de profunzime, permițându-le nu numai să proceseze cantități mari de date, ci și să înțeleagă cerințele utilizatorului pe baza intrărilor în limbaj natural, pentru a procesa și prezentați datele într-un mod eficient și ușor de utilizat. Evoluțiile recente ale chatbot-urilor, cum ar fi ChatGPT, au permis integrarea GPT-4 LLM cu anumite eforturi de automatizare a fluxului de lucru. Afaceri precum Zapier au încorporat recent această tehnologie în ofertele lor existente, oferindu-le mult mai multă flexibilitate și depășind majoritatea limitărilor din trecut ale soluțiilor sale AI.

Abilitatea de a procesa intrările de limbă deschide câmpul pentru mai multe eforturi de automatizare, în special când vine vorba de interacțiunile și implicarea utilizatorilor. Ca atare, această dezvoltare deschide calea pentru mai multe utilizări practice, cum ar fi utilizarea AI pentru a interacționa direct cu utilizatorii și clienții.

Un bun exemplu al acestor evoluții este cum Uber folosește AI și LLM-uri pentru a eficientiza comunicațiile între utilizatori și șoferi. Modul în care funcționează este că, ori de câte ori un utilizator sau un șofer introduce o interogare prin intermediul funcției de chat, componenta de procesare a limbajului natural a Michelangelo AI va procesa textul pentru a discerne intenția și va produce răspunsuri pe care utilizatorii le pot alege cu o singură dată. Atingeți. Acest lucru face călătoria mult mai sigură pentru șofer, deoarece își poate menține atenția asupra navigării, fără a fi nevoit să răspundă manual la mesaje sau apeluri, asigurându-se totodată că clienții primesc răspunsuri în timp util la mesajele lor.

În aceeași ordine de idei, Coca Cola s-a interesat și de inteligența artificială cu automatele lor moderne, care se conectează cu aplicația Coca Cola Freestyle pentru a facilita operațiunile PoS la achiziționarea de băuturi de la aceste aparate. Implementarea ajută, de asemenea, la captarea datelor importante, cum ar fi achizițiile individuale, care, la rândul lor, pot fi capturate și utilizate automat de automatele cu internet pentru a încuraja stocarea celor mai populare băuturi din acea zonă, îmbunătățind vânzările. În plus, AI adaugă și un aspect de „gamificare” fluxului de lucru de implicare a utilizatorilor, permițând utilizatorilor să interacționeze cu chatbot-ul său prin Facebook Messenger, care folosește NLP pentru a-și adapta limbajul și personalitatea în funcție de utilizator.

Cu toate acestea, nu toate aceste inovații sunt legate de îmbunătățirea implicării utilizatorilor și a marketingului. Caz elocvent, Platforma AI a IBM Watson folosește LLM pentru a încorpora capabilități de procesare a limbajului natural în soluția sa de inteligență artificială, oferindu-i capacitatea de a deservi o mare varietate de industrii, inclusiv domeniul sănătății, finanțe și servicii pentru clienți. AI este capabil să înțeleagă intrările limbajului natural; captând date pentru a stabili modele și oferind o mare varietate de informații pentru a îmbunătăți automatizarea fluxului de lucru al utilizatorilor săi.

AI și LLM au devenit, de asemenea, instrumente în domeniul farmaceutic, deoarece companii precum Johnson & Johnson și-au adoptat odată utilizarea pentru a procesa și analiza volume vaste de texte și literatură științifice. Se aștepta ca, prin procesarea limbajului natural și algoritmi de învățare automată, AI să poată evidenția și sugera metode potențiale pentru dezvoltarea de noi medicamente, ceea ce, la rândul său, reprezintă o avantajă masivă în automatizarea fluxului de lucru al procesului de descoperire a medicamentelor. În timp ce produsul în sine a fost întreruptă din 2019 din cauza performanțelor financiare slabe, evidențiază potențialele utilizări ale acestor tehnologii în domeniul descoperirii de medicamente.

---

Utilizarea LLM-urilor pentru a automatiza fluxurile de lucru

Valorificarea puterii modelelor lingvistice mari (LLM) poate simplifica foarte mult fluxurile de lucru și poate economisi timp. De la redactarea de e-mailuri și generarea de conținut până la automatizarea managementului de proiect și furnizarea de asistență pentru clienți, LLM-urile pot înțelege și interpreta intrările utilizatorilor pentru a genera rezultate relevante din punct de vedere contextual. Iată câteva cazuri comune de utilizare în care LLM-urile pot ajuta foarte mult la îmbunătățirea productivității.

Redactarea de e-mailuri și alte comunicări

LLM-urile pot fi folosite pentru a redacta e-mailuri, actualizări de rețele sociale și alte forme de comunicare. Oferind o scurtă schiță sau puncte cheie, LLM poate genera un mesaj bine structurat, coerent și relevant din punct de vedere contextual. Acest lucru economisește timp și asigură că comunicările dumneavoastră sunt clare și profesionale.

Am creat un instrument simplu de analizare a e-mailurilor AI, care vă ajută să creați e-mailuri gata de utilizare, oferindu-i o introducere simplă. Încearcă pe gratis

---

Generare de conținut

Indiferent dacă trebuie să creați postări pe blog, descrieri de produse sau materiale de marketing, LLM-urile vă pot ajuta prin generarea de conținut de înaltă calitate. Pur și simplu furnizați o schiță sau un subiect, iar LLM își va folosi vasta sa bază de cunoștințe pentru a crea conținut care este captivant, informativ și bine structurat.

Automatizarea sarcinilor

LLM-urile pot fi integrate cu diverse sisteme de gestionare a sarcinilor, cum ar fi Trello, Asana sau Monday.com, pentru a automatiza managementul proiectelor și sarcinilor. Folosind procesarea limbajului natural, LLM-urile pot înțelege și interpreta intrările utilizatorilor, creând sarcini, actualizează stări și atribuie priorități fără a fi nevoie de intervenție manuală.

Analiza și raportarea datelor

LLM-urile pot fi folosite pentru a analiza seturi mari de date și pentru a genera rapoarte sau rezumate. Oferind LLM informații relevante, acesta poate identifica tendințele, modelele și perspectivele, transformând datele brute în inteligență acționabilă. Acest lucru poate fi deosebit de valoros pentru companiile care doresc să ia decizii bazate pe date.

Relații Clienți

Prin integrarea LLM-urilor în sistemele dvs. de asistență pentru clienți, puteți automatiza răspunsurile la întrebările frecvente, reducând volumul de muncă al echipei de asistență. LLM-urile pot înțelege contextul și intenția interogării unui client, generând răspunsuri utile și precise în timp real.

Asistență la programare

LLM-urile pot fi folosite pentru a genera fragmente de cod, pentru a oferi sugestii pentru depanare sau pentru a oferi îndrumări cu privire la cele mai bune practici de programare. Folosind cunoștințele vaste ale LLM despre limbaje și cadre de programare, dezvoltatorii pot economisi timp și se pot asigura că codul lor este optimizat și eficient.

---

Cele mai bune practici pentru implementarea LLMs

Identificați cazuri de utilizare adecvate

Înainte de a integra un LLM în fluxurile dvs. de lucru, este esențial să identificați sarcinile care sunt potrivite pentru automatizare. Sarcinile care implică procese repetitive, necesită înțelegerea limbajului natural sau implică generarea de conținut sunt candidații ideali.

Începeți cu un proiect pilot

Când implementați LLM-uri, este o idee bună să începeți cu un mic proiect pilot. Acest lucru vă permite să evaluați eficacitatea LLM, să vă rafinați abordarea și să identificați orice provocări potențiale înainte de a extinde.

Monitorizați și optimizați

Ca și în cazul oricărei tehnologii bazate pe inteligență artificială, LLM-urile pot necesita ajustare fină și optimizare pentru a se asigura că corespund nevoilor dumneavoastră specifice. Monitorizați în mod regulat performanța LLM, adunați feedback de la utilizatori și faceți ajustările necesare pentru a-i îmbunătăți eficacitatea.

Concluzie

Abia am zgâriat suprafața când vine vorba de modul în care LLM-urile precum GPT-4 revoluționează domeniul automatizării fluxului de lucru. Toate aceste dovezi indică faptul că viitorul afacerilor va vedea o implicare mult mai mare a AI ca instrument de sprijinire a sarcinilor și eforturilor atât ale personalului, cât și ale potențialilor clienți și utilizatori.

Ați interacționat cu instrumente de automatizare a fluxului de lucru bazate pe LLM? Simțiți-vă liber să ne împărtășiți experiențele și gândurile!

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/