Використовуйте LLM для оптимізації та автоматизації ваших робочих процесів

Використовуйте LLM для оптимізації та автоматизації ваших робочих процесів

Мітка часу: 7 квітня 2023 р., 5:14

Незалежно від того, чи працюєте ви в невеликому стартапі чи у великій транснаціональній корпорації, є хороший шанс, що ви вже чули про автоматизацію робочого процесу. Насправді ймовірність того, що ви взаємодіяли з інструментами та елементами, які певною мірою автоматизують певну частину вашого робочого навантаження, ймовірно навіть більша. Від допомоги в таких завданнях, як сортування та індексування електронних листів; введення даних у аркуш або керування життєво важливими цифровими документами для роботи, повна автоматизація важливих бізнес-процесів, автоматизація робочого процесу все більше стає важливим інструментом у повсякденному житті успішних компаній.

Проте традиційні автоматизація робочого процесу процеси не позбавлені своїх обмежень: наприклад, вони залежать від суворого набору правил, які за визначенням обмежені за обсягом і масштабованістю, і для ефективної роботи часто потрібне втручання людини. Крім того, оскільки вони вимагають участі людини, це відкриває шлях до людських помилок, не кажучи вже про те, що ці інструменти також не можуть допомогти надійно прийняти рішення. Саме тут вступають у гру штучний інтелект і великі мовні моделі, оскільки інтеграція чат-ботів, таких як ChatGPT, у процес автоматизації робочого процесу може експоненціально підвищити ефективність і ефективність цих інструментів.

Роль ШІ в автоматизації робочого процесу

У минулому автоматизація робочого процесу обмежувалася обмеженнями сценаріїв і загального програмування. Таким чином, ці інструменти завжди потребували принаймні трохи людського моніторингу та взаємодії, щоб переконатися, що вони працюють належним чином, що перешкоджає меті автоматизації. Крім того, завдання, які вимагали б складніших взаємодій, таких як прогнозування результатів на основі вхідних даних і аналіз шаблонів даних для виявлення та захисту від шахрайства, якщо назвати кілька, недоступні, якщо мова йде про ці традиційні зусилля з автоматизації робочого процесу.

Впроваджуючи штучний інтелект у сферу автоматизації робочих процесів, ми можемо охоплювати ширший спектр завдань і навіть розглядати процеси, які інакше були б неможливі в минулому, як-от згадані вище. Інші переваги впровадження штучного інтелекту в процеси автоматизації робочого процесу включають покращене прийняття рішень; прогнозна аналітика; розпізнавання зображень і мови, а також роботизована автоматизація процесів, серед іншого.

Хорошим прикладом такої реалізації є як Nanonets використовує AI для автоматизації аналізу електронної пошти, зменшуючи час виконання робіт і ручні зусилля, необхідні для виконання цього стандартного завдання. Одним із основних застосувань Nanonets є спрощення збору даних за допомогою штучного інтелекту. Зокрема, наш штучний інтелект дає змогу збирати точну інформацію, яка вам потрібна, з будь-якого документа, навіть із тих, які не відповідають стандартним шаблонам, а також перевіряти та експортувати її відповідно до ваших вимог.

Цей специфічний компонент нашого ШІ значно спрощує та оптимізує документообіг, водночас створюючи чисту інформацію зі зниженими шансами людської помилки.

Що таке LLM?

LLM, або велика мовна модель, — це передовий тип штучного інтелекту, який може генерувати текст, схожий на людину, на основі введених даних. Ці моделі, такі як GPT-4 OpenAI, навчаються на величезних обсягах даних, щоб розуміти контекст, генерувати осмислені відповіді та виконувати складні завдання. Використовуючи LLMs, компанії та окремі особи можуть автоматизувати різні аспекти своїх робочих процесів, підвищуючи продуктивність і зменшуючи людські помилки.

Як магістратури допомагають покращити автоматизацію робочого процесу?

Навіть з урахуванням прогресу штучного інтелекту за останні кілька років і незважаючи на його зростаючу роль в автоматизації робочого процесу, цей інструмент все ще має кілька важливих обмежень щодо того, чого він може досягти. Якщо говорити точніше, ШІ сам по собі не здатний обробляти вхідні дані природною мовою та має обмежені методи створення персоналізованих даних, які відповідають точним потребам користувача.

Саме тут вступають у гру великі мовні моделі (LLM), які надають штучному інтелекту додатковий рівень глибини, дозволяючи їм не лише обробляти великі обсяги даних, але й розуміти вимоги користувача на основі вхідних даних природною мовою, щоб обробляти і представляти дані в ефективний і зручний спосіб. Останні розробки в чат-ботах, таких як ChatGPT, дозволили інтегрувати GPT-4 LLM з певними зусиллями автоматизації робочого процесу. Такі компанії, як Zapier, нещодавно включили цю технологію у свої існуючі пропозиції, надаючи їм набагато більше гнучкості та подолавши більшість минулих обмежень своїх рішень ШІ.

Здатність обробляти мовні введення відкриває поле для більшої автоматизації, особливо коли йдеться про взаємодію та залучення користувачів. Таким чином, ця розробка прокладає шлях для більш практичного використання, наприклад використання ШІ для безпосередньої взаємодії з користувачами та клієнтами.

Хорошим прикладом цих подій є як Uber використовує AI та LLM для спрощення зв’язку між користувачами та водіями. Це працює так: щоразу, коли користувач або водій вводить запит через функцію чату, компонент обробки природної мови штучного інтелекту Michelangelo обробляє текст, щоб розпізнати намір, і створювати відповіді, які користувачі можуть вибрати за допомогою одного кран. Це робить подорож набагато безпечнішою для водія, оскільки він може зосередити свою увагу на навігації, не відповідаючи вручну на текстові повідомлення чи дзвінки, а також гарантує, що клієнти отримують своєчасні відповіді на свої текстові повідомлення.

У цьому ж ключі Coca Cola також займається ШІ з їхніми сучасними торговельними автоматами, які підключаються до програми Coca Cola Freestyle, щоб полегшити операції PoS під час купівлі напоїв у цих автоматах. Впровадження також допомагає фіксувати важливі дані, такі як окремі покупки, які, у свою чергу, можуть автоматично фіксуватися та використовуватися торговельними автоматами з підключенням до Інтернету, щоб заохочувати запаси найпопулярніших напоїв у цьому регіоні, покращуючи продажі. Крім того, штучний інтелект також додає аспект «ігрофікації» до робочого процесу залучення користувачів, дозволяючи користувачам взаємодіяти з його бортовим чат-ботом через Facebook Messenger, який використовує NLP для адаптації своєї мови та особистості для кожного користувача.

Однак не всі ці нововведення пов’язані з покращенням залучення користувачів і маркетингу. Приклад, Платформа AI IBM Watson використовує LLM, щоб включити можливості обробки природної мови до свого рішення штучного інтелекту, надаючи йому можливість обслуговувати широкий спектр галузей, включаючи охорону здоров’я, фінанси та сфери обслуговування клієнтів. ШІ здатний розуміти вхідні дані природною мовою; збирання даних для встановлення шаблонів і надання широкого спектру ідей для покращення автоматизації робочого процесу своїх користувачів.

Штучний інтелект і магістр права також стали важливими у сфері фармацевтики, оскільки такі компанії, як Johnson & Johnson, свого часу почали використовувати їх для обробки та аналізу величезних обсягів наукових текстів і літератури. Очікувалося, що завдяки обробці природної мови та алгоритмам машинного навчання штучний інтелект зможе виділити та запропонувати потенційні методи розробки нових ліків, що, у свою чергу, стане величезним благом для автоматизації робочого процесу процесу відкриття ліків. Поки сам продукт було припинено з 2019 року через низькі фінансові результати, він підкреслює потенційні можливості використання цих технологій у сфері відкриття ліків.

Використання LLM для автоматизації робочих процесів

Використання можливостей великих мовних моделей (LLM) може значно спростити робочі процеси та заощадити час. Від написання електронних листів і генерації контенту до автоматизації управління проектами та надання підтримки клієнтам, LLM можуть розуміти та інтерпретувати введені користувачем дані для створення контекстуально релевантних результатів. Ось кілька поширених випадків використання, коли LLM можуть значно підвищити продуктивність.

Складання електронних листів та інших повідомлень

LLM можна використовувати для написання електронних листів, оновлень у соціальних мережах та інших форм спілкування. Надаючи короткий план або ключові моменти, LLM може створити добре структуроване, послідовне та контекстуально відповідне повідомлення. Це економить час і гарантує, що ваші комунікації будуть чіткими та професійними.

Ми створили простий інструмент синтаксичного аналізу електронної пошти зі штучним інтелектом, який допоможе вам створювати готові до використання електронні листи, просто вводячи дані. Спробувати безкоштовно

Використання LLM для оптимізації та автоматизації ваших робочих процесів PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Генерація контенту

Незалежно від того, чи потрібно вам створювати дописи в блозі, описи продукту чи маркетингові матеріали, магістратури можуть допомогти, створюючи високоякісний вміст. Просто надайте план або тему, і LLM використає свою величезну базу знань, щоб створити цікавий, інформативний і добре структурований вміст.

Автоматизація завдань

LLM можна інтегрувати з різними системами керування завданнями, такими як Trello, Asana або Monday.com, для автоматизації керування проектами та завданнями. Використовуючи обробку природної мови, LLM можуть розуміти та інтерпретувати дані користувача, створювати завдання, оновлювати статуси та призначати пріоритети без необхідності втручання вручну.

Аналіз даних і звітність

LLM можна використовувати для аналізу великих наборів даних і створення звітів або підсумків. Надаючи LLM релевантну інформацію, він може визначати тенденції, закономірності та ідеї, перетворюючи необроблені дані в практичну розвідку. Це може бути особливо цінним для компаній, які хочуть приймати рішення на основі даних.

підтримка клієнтів

Інтегрувавши LLM у ваші системи підтримки клієнтів, ви можете автоматизувати відповіді на поширені запитання, зменшуючи робоче навантаження на вашу команду підтримки. LLM можуть зрозуміти контекст і зміст запиту клієнта, генеруючи корисні та точні відповіді в режимі реального часу.

Допомога з програмування

LLMs можна використовувати для створення фрагментів коду, надання пропозицій щодо налагодження або надання вказівок щодо найкращих практик програмування. Використовуючи величезні знання LLM про мови програмування та фреймворки, розробники можуть заощадити час і забезпечити оптимізацію та ефективність свого коду.

Найкращі практики для впровадження LLM

Визначте відповідні випадки використання

Перш ніж інтегрувати LLM у ваші робочі процеси, важливо визначити завдання, які добре підходять для автоматизації. Ідеальними кандидатами є завдання, які передбачають повторювані процеси, вимагають розуміння природної мови або передбачають створення вмісту.

Почніть з пілотного проекту

Впроваджуючи LLM, доцільно почати з невеликого пілотного проекту. Це дозволяє оцінити ефективність LLM, уточнити ваш підхід і визначити будь-які потенційні проблеми перед розширенням.

Моніторинг і оптимізація

Як і будь-яка технологія, керована штучним інтелектом, LLM може потребувати тонкого налаштування та оптимізації, щоб забезпечити відповідність вашим конкретним потребам. Регулярно відстежуйте продуктивність LLM, збирайте відгуки від користувачів і вносьте необхідні корективи для підвищення ефективності.

Висновок

Ми ледве торкнулися поверхні, коли справа доходить до того, як LLM, як-от GPT-4, революціонізують сферу автоматизації робочих процесів. Усі ці докази вказують на те, що майбутнє бізнесу побачить набагато більшу участь ШІ як інструменту для підтримки завдань і зусиль як персоналу, так і їхніх потенційних клієнтів і користувачів.

Чи працювали ви з будь-якими інструментами автоматизації робочого процесу на основі LLM? Не соромтеся ділитися з нами своїм досвідом і думками!

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання