Tận dụng LLM để hợp lý hóa và tự động hóa quy trình làm việc của bạn

Tận dụng LLM để hợp lý hóa và tự động hóa quy trình làm việc của bạn

Dấu thời gian: Ngày 7 tháng 2023 năm 5 14:XNUMX sáng

Cho dù bạn đang làm việc trong một công ty khởi nghiệp nhỏ hay trong một tập đoàn xuyên quốc gia lớn, rất có thể bạn đã nghe nói về tự động hóa quy trình làm việc. Trên thực tế, có thể có nhiều khả năng bạn đã tương tác với các công cụ và yếu tố tự động hóa một phần khối lượng công việc của bạn ở một mức độ nào đó. Từ hỗ trợ trong các nhiệm vụ như sắp xếp và lập chỉ mục email; nhập dữ liệu vào một trang tính hoặc quản lý các tài liệu kỹ thuật số quan trọng trong công việc của bạn, để tự động hóa hoàn toàn các quy trình kinh doanh quan trọng, tự động hóa quy trình làm việc ngày càng trở thành một công cụ thiết yếu cho cuộc sống hàng ngày trong các doanh nghiệp thành công.

Tuy nhiên, truyền thống quy trình làm việc tự động hóa các quy trình không phải không có giới hạn của chúng: Ví dụ: chúng phụ thuộc vào một bộ quy tắc nghiêm ngặt, theo định nghĩa là bị giới hạn về phạm vi và khả năng mở rộng, đồng thời thường sẽ yêu cầu đầu vào của con người để thực hiện hiệu quả. Hơn nữa, vì chúng yêu cầu đầu vào của con người, điều này dẫn đến lỗi của con người, chưa kể rằng những công cụ này cũng không thể hỗ trợ việc ra quyết định một cách đáng tin cậy. Đây là lúc AI và Mô hình ngôn ngữ lớn phát huy tác dụng, vì việc tích hợp các chatbot như ChatGPT vào quy trình tự động hóa quy trình làm việc có thể tăng hiệu quả và hiệu quả của các công cụ này theo cấp số nhân.

Vai trò của AI trong tự động hóa quy trình làm việc

Trước đây, tự động hóa quy trình công việc bị giới hạn trong các ràng buộc của tập lệnh và lập trình tổng thể. Do đó, những công cụ này luôn yêu cầu ít nhất một chút giám sát và tương tác của con người để đảm bảo rằng chúng hoạt động như dự định, điều này đánh bại mục đích tự động hóa. Hơn nữa, các tác vụ yêu cầu các tương tác phức tạp hơn như dự đoán kết quả dựa trên đầu vào dữ liệu và phân tích các mẫu dữ liệu để phát hiện và bảo vệ khỏi gian lận, có thể kể tên một số, đều nằm ngoài tầm với của các nỗ lực tự động hóa quy trình công việc truyền thống này.

Bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực tự động hóa quy trình làm việc, chúng tôi có thể xử lý nhiều nhiệm vụ hơn và thậm chí giải quyết các quy trình mà trước đây không thể thực hiện được, chẳng hạn như những quy trình được đề cập ở trên. Các lợi ích khác của việc triển khai trí tuệ nhân tạo vào các quy trình tự động hóa quy trình công việc bao gồm cải thiện quá trình ra quyết định; phân tích dự đoán; nhận dạng hình ảnh và giọng nói, và tự động hóa quy trình bằng robot, trong số những thứ khác.

Một ví dụ điển hình của việc triển khai này là cách Nanonets sử dụng AI để tự động phân tích cú pháp email, giảm thời gian quay vòng và nỗ lực thủ công cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ tiêu chuẩn này. Một trong những ứng dụng cốt lõi của Nanonet xoay quanh việc đơn giản hóa các nỗ lực thu thập dữ liệu thông qua việc sử dụng trí tuệ nhân tạo. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo của chúng tôi cho phép thu thập thông tin chính xác mà bạn cần từ bất kỳ tài liệu nào—ngay cả từ những tài liệu không tuân theo các mẫu tiêu chuẩn—đồng thời xác thực và xuất thông tin đó theo yêu cầu của bạn.

Thành phần cụ thể này trong AI của chúng tôi hợp lý hóa và tối ưu hóa đáng kể quy trình quản lý tài liệu, đồng thời tạo ra thông tin rõ ràng với khả năng giảm thiểu lỗi của con người.

LLM là gì?

LLM, hay Mô hình ngôn ngữ lớn, là một loại trí tuệ nhân tạo tiên tiến có thể tạo văn bản giống con người dựa trên một đầu vào nhất định. Các mô hình này, chẳng hạn như GPT-4 của OpenAI, được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ để hiểu ngữ cảnh, tạo phản hồi có ý nghĩa và thực hiện các tác vụ phức tạp. Bằng cách tận dụng LLM, các doanh nghiệp và cá nhân có thể tự động hóa các khía cạnh khác nhau trong quy trình công việc của họ, nâng cao năng suất và giảm lỗi của con người.

Làm thế nào LLM giúp cải thiện tự động hóa quy trình làm việc?

Ngay cả với những tiến bộ mà trí tuệ nhân tạo đã đạt được trong vài năm qua và mặc dù vai trò ngày càng tăng của nó trong tự động hóa quy trình làm việc, công cụ này vẫn có một số hạn chế quan trọng về những gì nó có thể đạt được. Cụ thể hơn, bản thân AI thiếu khả năng xử lý đầu vào ngôn ngữ tự nhiên và có các phương pháp hạn chế để tạo dữ liệu được cá nhân hóa phục vụ cho nhu cầu chính xác của người dùng.

Đây là lúc các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phát huy tác dụng, giúp AI có thêm một lớp chiều sâu, cho phép chúng không chỉ xử lý lượng dữ liệu lớn mà còn hiểu các yêu cầu của người dùng dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, để xử lý và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả và thân thiện với người dùng. Những phát triển gần đây về chatbot như ChatGPT đã cho phép tích hợp GPT-4 LLM với một số nỗ lực tự động hóa quy trình công việc. Các doanh nghiệp như Zapier gần đây đã kết hợp công nghệ này vào các dịch vụ hiện có của họ, giúp họ linh hoạt hơn nhiều và khắc phục hầu hết các hạn chế trước đây của các giải pháp AI.

Khả năng xử lý đầu vào ngôn ngữ mở ra lĩnh vực cho nhiều nỗ lực tự động hóa hơn, đặc biệt khi nói đến tương tác và tương tác của người dùng. Do đó, sự phát triển này mở đường cho nhiều ứng dụng thực tế hơn, chẳng hạn như sử dụng AI để tương tác trực tiếp với người dùng và khách hàng.

Một ví dụ điển hình về những phát triển này là cách Uber đang sử dụng AI và LLM để hợp lý hóa giao tiếp giữa người dùng và trình điều khiển. Cách thức hoạt động của tính năng này là, bất cứ khi nào người dùng hoặc trình điều khiển nhập truy vấn thông qua tính năng trò chuyện, thành phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên của AI Michelangelo sẽ xử lý văn bản để phân biệt ý định và đưa ra phản hồi mà người dùng có thể chọn chỉ với một thao tác duy nhất. vỗ nhẹ. Điều này làm cho hành trình trở nên an toàn hơn nhiều cho người lái xe, vì họ có thể tập trung vào việc điều hướng mà không cần phải trả lời tin nhắn hoặc cuộc gọi theo cách thủ công, đồng thời đảm bảo rằng khách hàng nhận được phản hồi kịp thời cho tin nhắn của họ.

Trong cùng một mạch, Coca Cola cũng đã nghiên cứu về AI với các máy bán hàng tự động hiện đại của họ, kết nối với ứng dụng Coca Cola Freestyle để hỗ trợ hoạt động PoS khi mua đồ uống từ các máy này. Việc triển khai này cũng giúp thu thập dữ liệu quan trọng như các giao dịch mua riêng lẻ, do đó, các máy bán hàng tự động có kết nối internet có thể tự động thu thập và sử dụng dữ liệu này để khuyến khích dự trữ các loại đồ uống phổ biến nhất trong khu vực đó, cải thiện doanh số bán hàng. Ngoài ra, AI cũng bổ sung khía cạnh “trò chơi hóa” vào quy trình tương tác của người dùng, bằng cách cho phép người dùng tương tác với chatbot tích hợp của nó thông qua Facebook Messenger, sử dụng NLP để điều chỉnh ngôn ngữ và tính cách của nó trên cơ sở từng người dùng.

Tuy nhiên, không phải tất cả những đổi mới này đều liên quan đến việc cải thiện mức độ tương tác của người dùng và hoạt động tiếp thị. Trường hợp tại điểm, Nền tảng AI của IBM Watson sử dụng LLM để kết hợp các khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào giải pháp trí tuệ nhân tạo của mình, mang lại cho nó khả năng phục vụ nhiều ngành khác nhau bao gồm các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính và dịch vụ khách hàng. AI có khả năng hiểu các đầu vào ngôn ngữ tự nhiên; thu thập dữ liệu để thiết lập các mẫu và cung cấp nhiều thông tin chi tiết khác nhau để nâng cao khả năng tự động hóa quy trình làm việc của người dùng.

AI và LLM cũng đã trở thành công cụ trong lĩnh vực dược phẩm, khi các công ty như Johnson & Johnson từng sử dụng chúng để xử lý và phân tích khối lượng lớn tài liệu và văn bản khoa học. Kỳ vọng là, thông qua các thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI có thể làm nổi bật và đề xuất các phương pháp tiềm năng để phát triển các loại thuốc mới, do đó, đây là một lợi ích to lớn trong quá trình tự động hóa quy trình khám phá thuốc. Trong khi bản thân sản phẩm đã ngừng hoạt động kể từ năm 2019 do hiệu quả tài chính kém, nó làm nổi bật tiềm năng sử dụng các công nghệ này trong lĩnh vực khám phá thuốc.

Sử dụng LLM để tự động hóa quy trình làm việc

Tận dụng sức mạnh của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể đơn giản hóa rất nhiều quy trình công việc và tiết kiệm thời gian. Từ soạn thảo email và tạo nội dung đến tự động hóa quản lý dự án và cung cấp hỗ trợ khách hàng, LLM có thể hiểu và diễn giải thông tin đầu vào của người dùng để tạo đầu ra phù hợp theo ngữ cảnh. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến mà LLM có thể giúp cải thiện năng suất rất nhiều.

Soạn thảo email và các thông tin liên lạc khác

LLM có thể được sử dụng để soạn thảo email, cập nhật phương tiện truyền thông xã hội và các hình thức liên lạc khác. Bằng cách cung cấp một phác thảo ngắn gọn hoặc các điểm chính, LLM có thể tạo ra một thông điệp có cấu trúc tốt, mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo rằng thông tin liên lạc của bạn rõ ràng và chuyên nghiệp.

Chúng tôi đã tạo một công cụ phân tích cú pháp Email AI đơn giản giúp bạn tạo các email sẵn sàng sử dụng bằng cách cung cấp thông tin đầu vào đơn giản. Thử miễn phí

Tận dụng LLM để hợp lý hóa và tự động hóa quy trình làm việc của bạn Thông minh dữ liệu PlatoBlockchain. Tìm kiếm dọc. Ái.

Tạo nội dung

Cho dù bạn cần tạo bài đăng trên blog, mô tả sản phẩm hay tài liệu tiếp thị, LLM có thể trợ giúp bằng cách tạo nội dung chất lượng cao. Chỉ cần cung cấp một phác thảo hoặc chủ đề và LLM sẽ sử dụng cơ sở kiến ​​thức rộng lớn của mình để tạo nội dung hấp dẫn, nhiều thông tin và có cấu trúc tốt.

Tự động hóa tác vụ

LLM có thể được tích hợp với nhiều hệ thống quản lý tác vụ khác nhau, như Trello, Asana hoặc Monday.com, để tự động hóa việc quản lý dự án và tác vụ. Bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM có thể hiểu và diễn giải đầu vào của người dùng, tạo tác vụ, cập nhật trạng thái và chỉ định mức độ ưu tiên mà không cần can thiệp thủ công.

Phân tích và báo cáo dữ liệu

LLM có thể được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn và tạo báo cáo hoặc tóm tắt. Bằng cách cung cấp cho LLM thông tin liên quan, nó có thể xác định các xu hướng, mô hình và thông tin chi tiết, chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin tình báo có thể hành động. Điều này có thể đặc biệt có giá trị đối với các doanh nghiệp muốn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Hỗ trợ khách hàng

Bằng cách tích hợp LLM vào hệ thống hỗ trợ khách hàng của mình, bạn có thể tự động hóa phản hồi cho các câu hỏi thường gặp, giảm khối lượng công việc cho nhóm hỗ trợ của mình. LLM có thể hiểu ngữ cảnh và mục đích truy vấn của khách hàng, tạo ra phản hồi hữu ích và chính xác trong thời gian thực.

Hỗ trợ lập trình

LLM có thể được sử dụng để tạo các đoạn mã, cung cấp các đề xuất để gỡ lỗi hoặc đưa ra hướng dẫn về các phương pháp lập trình tốt nhất. Bằng cách tận dụng kiến ​​thức rộng lớn của LLM về ngôn ngữ lập trình và khuôn khổ, các nhà phát triển có thể tiết kiệm thời gian và đảm bảo mã của họ được tối ưu hóa và hiệu quả.

Thực tiễn tốt nhất để triển khai LLM

Xác định các trường hợp sử dụng phù hợp

Trước khi tích hợp LLM vào quy trình làm việc của bạn, điều cần thiết là phải xác định các nhiệm vụ phù hợp để tự động hóa. Các nhiệm vụ liên quan đến các quy trình lặp đi lặp lại, yêu cầu hiểu ngôn ngữ tự nhiên hoặc liên quan đến việc tạo nội dung là những ứng cử viên lý tưởng.

Bắt đầu với một dự án thí điểm

Khi triển khai LLM, bạn nên bắt đầu với một dự án thí điểm nhỏ. Điều này cho phép bạn đánh giá hiệu quả của LLM, tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn và xác định bất kỳ thách thức tiềm ẩn nào trước khi mở rộng quy mô.

Theo dõi và tối ưu hóa

Như với bất kỳ công nghệ nào do AI điều khiển, các LLM có thể yêu cầu tinh chỉnh và tối ưu hóa để đảm bảo chúng đáp ứng các nhu cầu cụ thể của bạn. Thường xuyên theo dõi hiệu suất của LLM, thu thập phản hồi từ người dùng và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để nâng cao hiệu quả của nó.

Kết luận

Chúng tôi hầu như chỉ mới tìm hiểu sơ qua về cách các LLM như GPT-4 đang cách mạng hóa lĩnh vực tự động hóa quy trình làm việc. Tất cả bằng chứng này chỉ ra thực tế rằng tương lai của doanh nghiệp sẽ chứng kiến ​​sự tham gia của AI lớn hơn nhiều như một công cụ hỗ trợ các nhiệm vụ và nỗ lực của cả nhân viên, cũng như khách hàng và người dùng tiềm năng của họ.

Bạn đã tương tác với bất kỳ công cụ tự động hóa quy trình làm việc dựa trên LLM nào chưa? Hãy chia sẻ kinh nghiệm và suy nghĩ của bạn với chúng tôi!

Dấu thời gian:

Thêm từ AI & Máy học