Automatisations GenAI – Top 10 que chaque entreprise devrait mettre en œuvre

Automatisations GenAI
Découvrez les 10 principales automatisations GenAI indispensables aux entreprises pour augmenter la productivité des systèmes, des équipes et des processus. Exploitez dès maintenant la puissance de l’IA générative et de l’automatisation.
Table des matières

Le potentiel de l'automatisation de la GenAI avec grands modèles de langage (LLM) est immense, mais il peut être difficile de trouver le bon projet pour votre entreprise. Ces projets doivent être ambitieux mais réalisables. Avec des capacités telles que la génération augmentée par récupération (RAG), le support multilingue et l'intégration d'outils, les LLM offrent une pléthore de nouvelles opportunités d'automatisation.

Cependant, "ce n'est pas parce qu'une chose peut être automatisée qu'elle doit l'être", déclare David Autor, professeur d'économie au MIT. Les entreprises doivent repenser les problèmes et réimaginer le travail pour trouver des cas d'utilisation de l'IA qui libèrent une nouvelle valeur - ce qu'Ethan Mollick appelle "l'expertise latente".

Commencez par identifier vos automatismes de gestion du cycle de vie sans regret, puis adoptez une approche expérimentale. Selon Eric Roth, de McKinsey, la réussite passe par la volonté d'affronter des vérités difficiles et par une aspiration commune.

Pour vous aider à démarrer, nous vous dévoilons les 10 principales automatisations LLM déjà utilisées par des entreprises de premier plan, ainsi que les guides qui vous permettront de les mettre en place. N'hésitez pas à nous contacter si vous avez des questions.

Les 10 meilleures automatisations pour le LLM

1. Analyse des données et rapports

Les LLM peuvent analyser de vastes ensembles de données, générer des idées et produire des rapports détaillés, facilitant ainsi les processus de prise de décision au sein des entreprises. Imaginez que vous puissiez passer au crible des montagnes de données sans la moindre difficulté, en extrayant des informations précieuses qui vous permettront de prendre des décisions stratégiques.

→ Commencez : Construire un analyste de données agent IA.

2. Analyse financière avancée

Les entreprises peuvent automatiser l'analyse des données financières, opérationnelles et tabulaires. Les LLM peuvent évaluer différents facteurs et générer des rapports. Équipez votre LLM d'une console Python et commencez à analyser des feuilles de calcul et des données financières. Imaginez une IA qui traite vos données financières comme un analyste chevronné, fournissant des informations et des projections à la vitesse de l'éclair.

→ Commencez : Construire un agent financier de l'IA.

3. Traitement automatisé des documents

Les LLM peuvent automatiser la création, l'examen et l'approbation de documents tels que les contrats et les documents de conformité. Cela réduit les efforts manuels et accélère les flux de documents. Ils peuvent extraire des informations, les examiner et générer des rapports. C'est comme si vous disposiez d'un assistant infatigable qui n'oublie aucun détail.

→ Commencez : Utiliser une méthode en plusieurs étapes Extracteur PDF.

4. Support informatique renforcé

L'intégration des LLM dans les systèmes de support client pour traiter les requêtes complexes, fournir des réponses détaillées et faire remonter les problèmes améliore l'efficacité et la satisfaction du service client. Par exemple, Atomicwork a récemment lancé Atom AI pour le support informatique, qui est alimenté par des modèles Cohere. Imaginez un support informatique qui répond aux questions avant même que vous ayez fini de les poser.

→ Commencez : Construire un robot Q&A de la documentation technique.

5. Soutien automatisé à la clientèle

Les LLM peuvent faciliter une communication transparente entre les API et améliorer l'assistance à la clientèle en s'intégrant aux outils de gestion de la relation client existants. Par exemple, maintenez votre CRM à jour en analysant automatiquement les transcriptions des appels de vente. Pensez à un système de service à la clientèle qui anticipe les besoins et résout rapidement les problèmes.

→ Commencez : Créez des appels d'API robustes pour les flux de travail de l'entreprise.

6. Programmation automatisée des réunions

Les LLM peuvent coordonner les heures de réunion, envoyer des invitations et gérer les calendriers, réduisant ainsi la charge administrative des employés. Imaginez une IA qui jongle avec les calendriers et planifie les réunions sans problème, en veillant à ce que le temps de chacun soit optimisé.

→ Commencez : Créez un agent d'IA calendaire.

7. Création de contenu et résumé

Les LLM peuvent générer des résumés, des documents marketing, des communications internes et du contenu pour les médias sociaux, ce qui permet de gagner du temps et d'assurer la cohérence. Ils peuvent également résumer les fils de discussion de l'assistance à la clientèle et les rapports des techniciens. Imaginez un assistant d'écriture qui produit un contenu cohérent et précis, que ce soit pour le marketing ou la communication interne.

→ Commencez : Construire résumé des capacités.

8. Automatisation des ressources humaines

Les équipes RH peuvent rationaliser les processus de recrutement, d'intégration et d'évaluation des performances en utilisant les LLM pour analyser les CV, générer des rapports d'évaluation et fournir un retour d'information. Imaginez un assistant RH qui ne se fatigue jamais et qui trouve toujours les meilleurs candidats, rendant ainsi le processus d'embauche plus fluide et plus efficace.

→ Commencez : Créez un agent d'IA RH.

9. Automatisation des procédures juridiques et de conformité

Les équipes juridiques peuvent automatiser la recherche juridique, l'analyse des contrats et les contrôles de conformité à l'aide de LLM, ce qui réduit leur charge de travail. Adhérer Le client Borderless AI a récemment lancé son agent juridique, Alberni, pour aider à la conformité mondiale et à l'intégration des employés. Il s'agit d'un assistant juridique qui est toujours au fait des dernières réglementations et qui veille à ce que votre entreprise reste conforme sans avoir à se préoccuper de quoi que ce soit.

→ Commencez : Construire un pipeline RAG agentique pour des données complexes.

10. Services multilingues améliorés

Les LLM peuvent automatiser les tâches de traduction afin de favoriser la communication multilingue au sein des entreprises internationales. Imaginez que vous puissiez faire tomber les barrières linguistiques sans effort, en permettant une communication fluide entre différentes régions et cultures.

→ Commencez : Construire recherche et génération multilingues.

Expérimenter les automatismes du LLM

Expérimenter l'apprentissage tout au long de la vie L'automatisation et la collaboration avec des équipes diverses et interfonctionnelles peuvent déboucher sur des innovations révolutionnaires pour l'entreprise. Les gros budgets de R&D ne sont pas nécessaires. La fusion des idées et de l'automatisation GenAI, évolutive pour prendre en charge des charges de travail de niveau entreprise, est essentielle pour réinventer le travail.

Imaginez les possibilités : une équipe de marketing qui intègre de manière transparente des informations provenant des données de vente, ou un service clientèle qui répond instantanément dans plusieurs langues. La pollinisation croisée des idées, combinée aux capacités de la GenAI, peut transformer le fonctionnement de votre entreprise.

Adopter la révolution de l'IA

Adopter l'automatisation de la GenAI, ce n'est pas seulement rester à la pointe de la technologie, c'est aussi transformer vos processus d'entreprise et dégager une nouvelle valeur. Commencez à petite échelle, expérimentez et n'ayez pas peur de pivoter. L'avenir du travail est là, et avec les LLM, il est plus brillant que jamais.

Imaginez un monde où les tâches routinières sont automatisées, libérant ainsi la créativité humaine et la réflexion stratégique. En intégrant ces Outils alimentés par l'IALes entreprises peuvent ainsi se concentrer sur ce qui compte vraiment : l'innovation, la satisfaction des clients et la croissance.

Applications pratiques et études de cas de la GenAI

Modèles Ai d'UbercreateÉpingle
Source : Ubercreate Genai

L'analyse des données et l'établissement de rapports en action

Prenons l'exemple d'une entreprise de vente au détail qui a mis en œuvre un outil d'analyse de données basé sur le LLM. Elle a réussi à découvrir des habitudes d'achat des clients qui passaient auparavant inaperçues. Cela a conduit à une stratégie de marketing plus ciblée, ce qui a considérablement augmenté les ventes.

Exemple d'analyse financière

Une société de services financiers a utilisé un LLM pour une analyse financière avancée. L'IA a fourni des informations en temps réel sur les tendances du marché, aidant l'entreprise à prendre des décisions d'investissement plus éclairées. Il en a résulté une nette augmentation de la performance du portefeuille.

Succès du traitement des documents

Un cabinet d'avocats a adopté un LLM pour le traitement des documents. L'IA a examiné et signalé les problèmes potentiels dans les contrats, garantissant la conformité et réduisant le risque de litiges juridiques. Cela a non seulement permis de gagner du temps, mais aussi d'avoir l'esprit tranquille.

Percée de l'assistance informatique

Une entreprise technologique a intégré un LLM dans son système d'assistance informatique. L'IA a traité les questions de routine et a transmis les problèmes complexes à des techniciens humains. Cette approche hybride a permis d'améliorer les temps de réponse et la satisfaction des clients.

Transformation du support client

Une plateforme de commerce électronique a utilisé un LLM pour l'assistance à la clientèle. L'IA s'est intégrée de manière transparente à leur CRM, fournissant des réponses personnalisées et mettant à jour les profils des clients en temps réel. Cela a permis de résoudre plus rapidement les problèmes et de satisfaire les clients.

Efficacité de la programmation des réunions

Une multinationale a mis en œuvre un LLM pour gérer les calendriers de réunions sur différents fuseaux horaires. L'IA a veillé à ce que les réunions soient programmées à des heures qui conviennent à tous les participants, ce qui a permis de réduire les conflits d'horaires et d'accroître la productivité.

Création de contenu à grande échelle

Une société de médias a utilisé un LLM pour générer des résumés d'actualités et des messages sur les médias sociaux. L'IA a conservé un ton et un style cohérents, assurant la cohérence de la marque sur toutes les plateformes. Cela a permis à l'entreprise de suivre le rythme rapide des actualités sans submerger ses rédacteurs.

L'automatisation des RH en pratique

Une grande entreprise a déployé un LLM pour rationaliser son processus de recrutement. L'IA a analysé les CV, effectué des présélections initiales et même planifié des entretiens. Cela a permis de réduire considérablement le délai d'embauche et de trouver plus rapidement les meilleurs talents.

Automatisation des procédures juridiques et de conformité

Une entreprise internationale a fait appel à un LLM pour des tâches juridiques et de conformité. L'IA a effectué des recherches juridiques approfondies et a veillé à ce que tous les documents soient conformes aux normes réglementaires. Cela a permis de réduire la charge de travail de l'équipe juridique et de minimiser les risques liés à la conformité.

Expansion des services multilingues

Un centre de service à la clientèle a adopté un LLM pour l'assistance multilingue. L'IA a traité les demandes des clients dans différentes langues, en veillant à ce que les clients non anglophones reçoivent le même niveau de service. Cela a permis d'étendre la portée mondiale de l'entreprise et d'améliorer la satisfaction des clients.

Surmonter les défis LLM Automations





Si les avantages de l'automatisation de la gestion du cycle de vie sont évidents, sa mise en œuvre peut s'avérer délicate. Voici quelques conseils pour vous aider à naviguer dans ce processus :

  1. Commencer petit: Commencez par un projet pilote. Cela vous permet de tâter le terrain sans investissement important.
  2. Impliquer les parties prenantes: Veiller à ce que tous les services concernés soient impliqués. Cela favorise l'adhésion et la collaboration.
  3. Se concentrer sur les domaines à fort impact: Identifier les domaines dans lesquels l'automatisation peut apporter le plus de valeur. Il peut s'agir d'économies de coûts, d'améliorations de l'efficacité ou d'une plus grande satisfaction des clients.
  4. Contrôler et ajuster: Examinez régulièrement les performances de vos automatismes de gestion du cycle de vie des produits. Soyez prêt à faire des ajustements en fonction du retour d'information et des données.

L'élément humain dans l'IA

Malgré les avantages de l'IA, l'élément humain reste crucial. L'IA peut prendre en charge les tâches routinières, mais la créativité, l'empathie et la réflexion stratégique de l'homme sont irremplaçables. La clé est de trouver un équilibre où l'IA complète les efforts humains, créant ainsi un environnement de travail harmonieux et productif.

Prenons l'exemple de l'assistance à la clientèle. Alors qu'une IA peut fournir des réponses rapides et traiter les demandes de routine, les questions complexes ou sensibles nécessitent souvent une touche humaine. En exploitant l'IA pour ce qu'elle fait de mieux et en permettant aux humains de se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée, les entreprises peuvent fournir un service exceptionnel et stimuler l'innovation.

L'anticipation des automatismes de la GenAI

Le paysage de l'IA et de l'automatisation est en constante évolution. Pour garder une longueur d'avance, il faut sans cesse explorer de nouvelles possibilités et s'adapter aux changements. Voici quelques tendances émergentes à surveiller :

  1. Intégration de l'IA et de l'IoT: La combinaison de l'IA et de l'internet des objets (IdO) peut conduire à des systèmes plus intelligents et plus réactifs. Par exemple, les dispositifs IoT alimentés par l'IA peuvent optimiser l'utilisation de l'énergie en temps réel, réduisant ainsi les coûts et l'impact sur l'environnement.
  2. Expériences client personnalisées: L'IA peut analyser les données des clients pour leur offrir des expériences hautement personnalisées. Cela peut conduire à une plus grande fidélisation des clients et à une augmentation des ventes.
  3. Analyse prédictive: L'IA peut prévoir les tendances et les comportements, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions proactives. Cela peut être particulièrement utile dans des domaines tels que la gestion des stocks, où des prévisions précises permettent d'éviter les surstocks ou les ruptures de stock.
  4. Sécurité renforcée: L'IA peut aider à détecter et à répondre aux menaces de sécurité plus rapidement et avec plus de précision. Cela peut protéger les données sensibles et maintenir la confiance des clients.

Conclusion

L'automatisation de la GenAI offre aux entreprises une multitude d'opportunités pour améliorer l'efficacité, la satisfaction des clients et la croissance. En sélectionnant et en mettant en œuvre avec soin les bons automatismes, les entreprises peuvent dégager une nouvelle valeur et garder une longueur d'avance dans un paysage concurrentiel.

Le chemin vers l'intégration de l'IA est en cours, mais les avantages sont évidents. Commencez par de petits projets ayant un impact, impliquez votre équipe et soyez ouvert à l'expérimentation. Avec la GenAI, l'avenir du travail n'est pas seulement une possibilité ; il est là, et il est transformateur.

Foire aux questions (FAQ)

Q : Qu'est-ce que l'IA générative et pourquoi est-elle essentielle pour les entreprises ?

R : L'IA générative est un type d'intelligence artificielle capable de générer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou même du code, sur la base des données sur lesquelles elle a été formée. Pour les entreprises, elle est essentielle car elle permet d'automatiser des tâches complexes, d'accroître la créativité et d'améliorer considérablement la qualité de l'information. la productivité dans l'ensemble diverses fonctions en générant des résultats qui nécessiteraient normalement une intervention humaine.

R : Les entreprises peuvent tirer parti l'automatisation avec l'IA générative en le mettant en œuvre dans différents l'automatisation des flux de travail comme la création de contenu, le service client, l'analyse de données, etc. Elles peuvent ainsi automatiser les tâches répétitives, réduire les erreurs et libérer des ressources humaines pour des activités plus stratégiques.

A : Certains hauts cas d'utilisation de l'automatisation générative alimentée par l'IA pour 2024 comprennent le traitement intelligent des documents, le support client automatisé à l'aide de chatbots d'IA, la génération de contenu marketing personnalisé et l'analyse prédictive pour une meilleure prise de décision. Ces cas d'utilisation permettent d'améliorer l'efficacité et l'efficience de divers processus commerciaux.

UN: Traitement intelligent des documents bénéficie de l'IA générative en permettant l'automatisation de l'analyse des documents et de l'extraction des données. Les modèles d'IA peuvent extraire des données à partir de documents non structurés, de les classer par catégories et de les intégrer dans les systèmes d'entreprise, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs manuelles.

UN: Code bas jouent un rôle crucial dans l'automatisation de l'IA générative en permettant aux entreprises de développer et de déployer des solutions d'automatisation basées sur l'IA rapidement et avec un minimum de codage. Ces plateformes rendent développement de l'automatisation plus accessible aux utilisateurs non techniques, ce qui permet d'accélérer la mise en œuvre et l'itération des solutions d'IA.

R : Intégrer L'IA générative de manière responsable Pour intégrer l'IA dans les processus opérationnels, les entreprises devraient établir des garde-fous tels que des lignes directrices éthiques, des mesures de transparence et des systèmes de contrôle des performances. Cette approche permet de s'assurer que l'IA opère dans des limites définies et s'aligne sur les valeurs et les objectifs de l'organisation.

A : Combinaison Automatisation des processus robotisés (RPA) avec l'IA générative peut améliorer de manière significative les opérations commerciales. La RPA peut gérer des tâches et des flux de travail structurés, tandis que l'IA générative peut gérer des données non structurées et des processus décisionnels complexes. Ensemble, ils fournissent une solution complète de automatisation intelligente qui augmente l'efficacité et la productivité.

UN: Grands modèles linguistiques (LLM) R : Les grands modèles de langage (LLM) contribuent aux solutions d'IA générative en permettant la génération de textes de haute qualité basés sur des modèles appris à partir de vastes ensembles de données. Ces modèles peuvent être utilisés dans diverses applications, telles que le traitement du langage naturel, le résumé de texte et la création de contenu, afin d'améliorer les communications et les opérations des entreprises.

UN: Outils d'IA R : Les outils d'IA améliorent la productivité des entreprises en automatisant les tâches répétitives, en fournissant des informations plus approfondies grâce à l'analyse des données et en permettant des interactions personnalisées avec les clients. Ils rationalisent les processus et permettent aux employés de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et créatives, stimulant ainsi l'efficacité globale de l'organisation.

R : Les entreprises peuvent utiliser Azure OpenAI pour répondre à leurs besoins en matière d'IA générative en tirant parti de son infrastructure robuste pour développer et déployer des applications d'IA. Azure fournit des services cloud évolutifs, des modèles d'IA pré-entraînés et divers outils qui aident à intégrer l'IA générative dans les opérations de l'entreprise, améliorant ainsi la performance de l'entreprise. l'automatisation des flux de travail et la productivité.

Image de Anson Antony
Anson Antoine
Anson est un auteur collaborateur et le fondateur de www.askeygeek.com. Sa passion pour l'apprentissage de nouvelles choses l'a conduit à créer askeygeek.com, qui se concentre sur la technologie et les affaires. Avec plus d'une décennie d'expérience dans l'externalisation des processus d'entreprise, la finance et la comptabilité, les technologies de l'information, l'excellence opérationnelle et l'intelligence économique, Anson a travaillé pour des entreprises telles que Genpact, Hewlett Packard, M*Modal et Capgemini, où il a occupé différents postes. En dehors de ses activités professionnelles, il est un cinéphile qui aime passer des heures à regarder et à étudier le cinéma, et il est également cinéaste.

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