Использование LLM для оптимизации и автоматизации ваших рабочих процессов

Работаете ли вы в небольшом стартапе или в крупной транснациональной корпорации, велика вероятность, что вы уже слышали об автоматизации рабочих процессов. На самом деле, вероятность того, что вы взаимодействовали с инструментами и элементами, которые в какой-то степени автоматизируют часть вашей рабочей нагрузки, еще выше. От помощи в таких задачах, как сортировка и индексация электронной почты; от ввода данных на лист или управления вашими жизненно важными цифровыми документами до полной автоматизации важнейших бизнес-процессов — автоматизация рабочих процессов становится все более важным инструментом для повседневной жизни в успешных компаниях.

Однако традиционные автоматизации технологических процессов Процессы не лишены ограничений: например, они зависят от строгого набора правил, которые по определению ограничены по объему и масштабируемости, и для эффективной работы часто требуется участие человека. Более того, поскольку они требуют участия человека, это открывает путь к человеческим ошибкам, не говоря уже о том, что эти инструменты также не могут надежно помочь в принятии решений. Именно здесь в игру вступают модели искусственного интеллекта и больших языков, поскольку интеграция чат-ботов, таких как ChatGPT, в процесс автоматизации рабочего процесса может экспоненциально повысить эффективность и действенность этих инструментов.

---

Роль ИИ в автоматизации рабочих процессов

В прошлом автоматизация рабочего процесса была ограничена ограничениями его сценариев и общего программирования. Таким образом, эти инструменты всегда требовали хотя бы минимального наблюдения и взаимодействия со стороны человека, чтобы гарантировать, что они работают должным образом, что противоречит цели автоматизации. Кроме того, задачи, которые потребуют более сложных взаимодействий, таких как прогнозирование результатов на основе входных данных и анализ шаблонов данных для обнаружения и защиты от мошенничества, и многие другие, остаются вне досягаемости, когда речь идет об этих традиционных усилиях по автоматизации рабочих процессов.

Внедряя искусственный интеллект в область автоматизации рабочих процессов, мы можем охватить более широкий спектр задач и даже заняться процессами, которые в противном случае были бы невозможны в прошлом, такими как упомянутые выше. Другие преимущества внедрения искусственного интеллекта в процессы автоматизации рабочих процессов включают улучшенное принятие решений; прогнозная аналитика; распознавание изображений и речи, а также роботизированная автоматизация процессов, среди прочего.

Хорошим примером этой реализации является то, как Nanonets использует ИИ для автоматизации разбора электронной почты, сокращая время обработки и ручные усилия, необходимые для выполнения этой стандартной задачи. Одно из основных приложений Nanonets связано с упрощением сбора данных за счет использования искусственного интеллекта. В частности, наш ИИ позволяет собирать точную информацию, которая вам нужна, из любого документа, даже из тех, которые не соответствуют стандартным шаблонам, а также проверять и экспортировать ее в соответствии с вашими требованиями.

Этот специфический компонент нашего ИИ значительно упрощает и оптимизирует рабочий процесс документооборота, а также предоставлять чистую информацию с меньшей вероятностью человеческой ошибки.

---

Что такое LLM?

LLM, или модель большого языка, представляет собой усовершенствованный тип искусственного интеллекта, который может генерировать текст, похожий на человеческий, на основе заданного ввода. Эти модели, такие как GPT-4 от OpenAI, обучаются на огромных объемах данных, чтобы понимать контекст, генерировать содержательные ответы и выполнять сложные задачи. Используя LLM, предприятия и частные лица могут автоматизировать различные аспекты своих рабочих процессов, повышая производительность и уменьшая количество человеческих ошибок.

Как LLM помогают улучшить автоматизацию рабочих процессов?

Несмотря на достижения искусственного интеллекта за последние несколько лет и его растущую роль в автоматизации рабочих процессов, этот инструмент по-прежнему имеет несколько важных ограничений в отношении того, чего он может достичь. В частности, ИИ сами по себе не способны обрабатывать входные данные на естественном языке и имеют ограниченные методы создания персонализированных данных, ориентированных на конкретные потребности пользователя.

Именно здесь вступают в игру модели большого языка (LLM), предоставляющие ИИ дополнительный уровень глубины, позволяющий им не только обрабатывать большие объемы данных, но и понимать требования пользователя на основе входных данных на естественном языке для обработки. и представить данные в эффективной и удобной для пользователя форме. Недавние разработки в области чат-ботов, такие как ChatGPT, позволили интегрировать LLM GPT-4 с некоторыми усилиями по автоматизации рабочих процессов. Такие компании, как Zapier, недавно внедрили эту технологию в свои существующие предложения, предоставив им гораздо большую гибкость и преодолев большинство прошлых ограничений своих решений ИИ.

Способность обрабатывать языковой ввод открывает поле для дополнительных усилий по автоматизации, особенно когда речь идет о взаимодействии и вовлечении пользователей. Таким образом, эта разработка открывает путь для более практических применений, таких как использование ИИ для прямого взаимодействия с пользователями и клиентами.

Хорошим примером таких разработок является то, как Uber использует ИИ и LLM для оптимизации связи между пользователями и водителями. Это работает так: всякий раз, когда пользователь или водитель вводит запрос через функцию чата, компонент обработки естественного языка его ИИ Микеланджело будет обрабатывать текст, чтобы распознать намерение, и выдавать ответы, которые пользователи могут выбрать одним нажатием кнопки. кран. Это делает поездку намного безопаснее для водителя, поскольку он может сосредоточить свое внимание на навигации, не отвечая вручную на тексты или звонки, а также гарантирует, что клиенты получат своевременные ответы на свои сообщения.

В том же духе, Coca Cola также занимается искусственным интеллектом. с их современными торговыми автоматами, которые подключаются к приложению Coca Cola Freestyle, чтобы упростить операции PoS при покупке напитков в этих автоматах. Внедрение также помогает собирать важные данные, такие как отдельные покупки, которые, в свою очередь, могут автоматически собираться и использоваться торговыми автоматами с доступом в Интернет для поощрения складирования самых популярных напитков в этой области, повышения продаж. Кроме того, ИИ также добавляет аспект «геймификации» в рабочий процесс взаимодействия с пользователем, позволяя пользователям взаимодействовать со своим встроенным чат-ботом через Facebook Messenger, который использует НЛП для адаптации своего языка и индивидуальности для каждого пользователя.

Однако не все эти нововведения связаны с улучшением взаимодействия с пользователями и маркетингом. Дело в точке, Платформа искусственного интеллекта IBM Watson использует LLM для включения возможностей обработки естественного языка в свое решение искусственного интеллекта, что дает ему возможность обслуживать широкий спектр отраслей, включая здравоохранение, финансы и обслуживание клиентов. ИИ способен понимать входные данные на естественном языке; сбор данных для установления шаблонов и предоставление широкого спектра аналитических данных для повышения автоматизации рабочих процессов своих пользователей.

ИИ и LLM также стали важным инструментом в области фармацевтики, поскольку такие компании, как Johnson & Johnson, когда-то использовали их для обработки и анализа огромных объемов научных текстов и литературы. Ожидалось, что с помощью обработки естественного языка и алгоритмов машинного обучения ИИ сможет выявлять и предлагать потенциальные методы разработки новых лекарств, что, в свою очередь, является огромным преимуществом в автоматизации рабочего процесса процесса открытия лекарств. При этом сам продукт снят с производства с 2019 г. из-за плохих финансовых показателей он подчеркивает потенциальные возможности использования этих технологий в области открытия лекарств.

---

Использование LLM для автоматизации рабочих процессов

Использование возможностей больших языковых моделей (LLM) может значительно упростить рабочие процессы и сэкономить время. От составления электронных писем и создания контента до автоматизации управления проектами и предоставления поддержки клиентов, LLM могут понимать и интерпретировать вводимые пользователем данные для создания контекстно-зависимых результатов. Вот несколько распространенных случаев использования, когда LLM могут значительно повысить производительность.

Составление электронных писем и других сообщений

LLM можно использовать для составления электронных писем, обновлений в социальных сетях и других форм общения. Предоставляя краткий план или ключевые моменты, LLM может генерировать хорошо структурированное, последовательное и контекстуально релевантное сообщение. Это экономит время и гарантирует, что ваши сообщения будут четкими и профессиональными.

Мы создали простой инструмент парсера электронной почты AI, который поможет вам создавать готовые к использованию электронные письма, предоставляя ему простой ввод. Попробовать бесплатно

---

Генерация контента

Если вам нужно создавать сообщения в блогах, описания продуктов или маркетинговые материалы, LLM могут помочь, создавая высококачественный контент. Просто предоставьте план или тему, и LLM будет использовать свою обширную базу знаний для создания привлекательного, информативного и хорошо структурированного контента.

Автоматизация задач

LLM можно интегрировать с различными системами управления задачами, такими как Trello, Asana или Monday.com, для автоматизации управления проектами и задачами. Используя обработку естественного языка, LLM могут понимать и интерпретировать вводимые пользователем данные, создавать задачи, обновлять статусы и назначать приоритеты без необходимости ручного вмешательства.

Анализ данных и отчетность

LLM можно использовать для анализа больших наборов данных и создания отчетов или сводок. Предоставляя LLM соответствующую информацию, он может выявлять тенденции, закономерности и идеи, превращая необработанные данные в полезную информацию. Это может быть особенно ценно для предприятий, стремящихся принимать решения на основе данных.

служба поддержки

Интегрируя LLM в свои системы поддержки клиентов, вы можете автоматизировать ответы на часто задаваемые вопросы, уменьшая нагрузку на вашу группу поддержки. LLM могут понять контекст и цель запроса клиента, генерируя полезные и точные ответы в режиме реального времени.

Помощь в программировании

LLM можно использовать для создания фрагментов кода, предоставления предложений по отладке или рекомендаций по передовым методам программирования. Используя обширные знания LLM в области языков и сред программирования, разработчики могут сэкономить время и обеспечить оптимизацию и эффективность своего кода.

---

Передовой опыт внедрения LLM

Определите подходящие варианты использования

Прежде чем интегрировать LLM в ваши рабочие процессы, важно определить задачи, которые хорошо подходят для автоматизации. Задачи, которые включают повторяющиеся процессы, требуют понимания естественного языка или включают создание контента, являются идеальными кандидатами.

Начните с пилотного проекта

При внедрении LLM рекомендуется начать с небольшого пилотного проекта. Это позволяет вам оценить эффективность LLM, уточнить свой подход и определить любые потенциальные проблемы перед масштабированием.

Отслеживайте и оптимизируйте

Как и в случае любой технологии, основанной на искусственном интеллекте, LLM может потребовать тонкой настройки и оптимизации, чтобы убедиться, что они соответствуют вашим конкретным потребностям. Регулярно контролируйте производительность LLM, собирайте отзывы пользователей и вносите необходимые коррективы для повышения его эффективности.

Заключение

Мы только что коснулись поверхности, когда речь идет о том, как LLM, такие как GPT-4, революционизируют область автоматизации рабочих процессов. Все эти данные указывают на то, что в будущем бизнес будет видеть гораздо более широкое использование ИИ в качестве инструмента для поддержки задач и усилий как персонала, так и их потенциальных клиентов и пользователей.

Вы взаимодействовали с какими-либо инструментами автоматизации рабочего процесса на основе LLM? Не стесняйтесь делиться с нами своим опытом и мыслями!

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/