O potencial da automação da GenAI com grandes modelos de linguagem (LLMs) é imensa, mas identificar o projeto certo para sua empresa pode ser um desafio. Esses projetos precisam ser ambiciosos, mas viáveis. Com recursos como geração aumentada por recuperação (RAG), suporte multilíngue e integração de ferramentas, os LLMs oferecem uma infinidade de novas oportunidades de automação.
No entanto, "só porque algo pode ser automatizado, não significa que deva ser", diz David Autor, professor de economia do MIT. As empresas devem repensar os problemas e reimaginar o trabalho para encontrar casos de uso de IA que desbloqueiem um novo valor - o que Ethan Mollick chama de "expertise latente".
Comece identificando suas automações de LLM sem arrependimentos e, em seguida, adote uma abordagem experimental. O sucesso, de acordo com Eric Roth, da McKinsey, requer disposição para enfrentar verdades difíceis e uma aspiração compartilhada.
Para dar início à sua jornada, estamos revelando as 10 principais automações de LLM que as empresas líderes já estão usando, juntamente com os guias para começar a criá-las. Fique à vontade para entrar em contato em caso de dúvidas.
As 10 principais automações do LLM
1. Análise de dados e relatórios
Os LLMs podem analisar conjuntos de dados extensos, gerar percepções e produzir relatórios detalhados, auxiliando os processos de tomada de decisão nas empresas. Imagine ser capaz de examinar montanhas de dados sem esforço, extraindo insights valiosos que orientam as decisões estratégicas.
→ Comece a usar: Crie um analista de dados agente de IA.
2. Análise financeira avançada
As empresas podem automatizar a análise de dados financeiros, operacionais e tabulares. Os LLMs podem avaliar vários fatores e gerar relatórios. Equipe seu LLM com um console Python e comece a analisar planilhas e dados financeiros. Imagine uma IA que lida com seus dados financeiros como um analista experiente, fornecendo insights e projeções na velocidade da luz.
→ Comece a usar: Crie um agente financeiro de IA.
3. Processamento automatizado de documentos
Os LLMs podem automatizar a criação, a revisão e a aprovação de documentos, como contratos e documentação de conformidade. Isso reduz o esforço manual e acelera os fluxos de trabalho de documentos. Eles podem extrair informações, revisar e gerar relatórios. Pense nisso como ter um assistente incansável que nunca perde um detalhe.
→ Comece: Usar um sistema de várias etapas Extrator de PDF.
4. Suporte aprimorado de TI
A integração de LLMs aos sistemas de suporte ao cliente para lidar com consultas complexas, fornecer respostas detalhadas e escalonar problemas melhora a eficiência e a satisfação do atendimento ao cliente. Por exemplo, o Atom AI para suporte de TI, lançado recentemente pela Atomicwork, é alimentado por modelos Cohere. Imagine um suporte de TI que responde às perguntas antes mesmo de você terminar de fazê-las.
→ Comece a usar: Criar um bot de perguntas e respostas da documentação técnica.
5. Suporte automatizado ao cliente
Os LLMs podem facilitar a comunicação perfeita entre APIs, aprimorando o suporte ao cliente por meio da integração com as ferramentas de CRM existentes. Por exemplo, mantenha seu CRM atualizado analisando automaticamente as transcrições das chamadas de vendas. Pense em um sistema de atendimento ao cliente que antecipe as necessidades e resolva os problemas rapidamente.
→ Comece a usar: Crie chamadas de API robustas para fluxos de trabalho corporativos.
6. Agendamento automatizado de reuniões
Os LLMs podem coordenar os horários das reuniões, enviar convites e gerenciar calendários, reduzindo a carga administrativa dos funcionários. Imagine uma IA que faz malabarismos com calendários e agenda reuniões sem problemas, garantindo que o tempo de todos seja otimizado.
→ Comece a usar: Crie um agente de IA de calendário.
7. Criação e resumo de conteúdo
Os LLMs podem gerar resumos, materiais de marketing, comunicações internas e conteúdo de mídia social, economizando tempo e garantindo a consistência. Outros usos incluem resumir tópicos de suporte ao cliente e relatórios técnicos. Imagine um assistente de redação que produza conteúdo de forma consistente e precisa, seja para marketing ou comunicações internas.
→ Comece a usar: Construir compactação capacidades.
8. Automação de recursos humanos
As equipes de RH podem simplificar processos como recrutamento, integração e avaliações de desempenho usando LLMs para analisar currículos, gerar relatórios de avaliação e fornecer feedback. Imagine um assistente de RH que nunca se cansa e sempre encontra os melhores candidatos, tornando o processo de contratação mais suave e eficiente.
→ Comece a usar: Crie um agente de IA de RH.
9. Automação jurídica e de conformidade
As equipes jurídicas podem automatizar a pesquisa jurídica, a análise de contratos e as verificações de conformidade usando LLMs, reduzindo sua carga de trabalho. Coesão O cliente Borderless AI lançou recentemente seu agente jurídico, Alberni, para ajudar na conformidade global e na integração de funcionários. Pense em um assistente jurídico que está sempre a par das regulamentações mais recentes, garantindo que sua empresa permaneça em conformidade sem complicações.
→ Comece a usar: Crie um pipeline RAG autêntico para dados complexos.
10. Serviços multilíngues aprimorados
Os LLMs podem automatizar tarefas de tradução para dar suporte à comunicação multilíngue em empresas globais. Imagine quebrar barreiras linguísticas sem esforço, permitindo uma comunicação tranquila entre diferentes regiões e culturas.
→ Comece a usar: Construir pesquisa e geração multilíngue.
Experimentando as automações do LLM
Experimentando o LLM automações e a colaboração com equipes diversas e multifuncionais podem levar a inovações empresariais revolucionárias. Não são necessários grandes orçamentos de P&D. A fusão de ideias e a automação da GenAI, dimensionável para suportar cargas de trabalho de nível empresarial, é fundamental para reinventar o trabalho.
Considere as possibilidades: uma equipe de marketing que integra perfeitamente insights de dados de vendas ou um departamento de atendimento ao cliente que responde instantaneamente em vários idiomas. A polinização cruzada de ideias, combinada com os recursos da GenAI, pode transformar a forma como sua empresa opera.
Abraçando a revolução da IA
Adotar a automação da GenAI não se trata apenas de acompanhar a tecnologia; trata-se de transformar seus processos de negócios e desbloquear novos valores. Comece aos poucos, faça experimentos e não tenha medo de mudar. O futuro do trabalho está aqui e, com os LLMs, ele está mais brilhante do que nunca.
Imagine um mundo onde as tarefas rotineiras são automatizadas, liberando a criatividade humana e o pensamento estratégico. Ao integrar esses Ferramentas com tecnologia de IACom isso, as empresas podem se concentrar no que realmente importa: inovação, satisfação do cliente e crescimento.
Aplicativos práticos e estudos de caso da GenAI
Análise de dados e relatórios em ação
Considere uma empresa de varejo que implementou uma ferramenta de análise de dados baseada em LLM. Ela conseguiu descobrir padrões de compra de clientes que antes não eram notados. Isso levou a uma estratégia de marketing mais direcionada, aumentando significativamente as vendas.
Exemplo de análise financeira
Uma empresa de serviços financeiros usou um LLM para análise financeira avançada. A IA forneceu percepções em tempo real sobre as tendências do mercado, ajudando a empresa a tomar decisões de investimento mais informadas. O resultado foi um aumento significativo no desempenho do portfólio.
Sucesso no processamento de documentos
Um escritório de advocacia adotou um LLM para o processamento de documentos. A IA analisou e sinalizou possíveis problemas em contratos, garantindo a conformidade e reduzindo o risco de disputas legais. Isso não apenas economizou tempo, mas também proporcionou tranquilidade.
Avanço do suporte de TI
Uma empresa de tecnologia integrou um LLM em seu sistema de suporte de TI. A IA lidou com consultas de rotina e encaminhou problemas complexos para técnicos humanos. Essa abordagem híbrida melhorou os tempos de resposta e a satisfação do cliente.
Transformação do suporte ao cliente
Uma plataforma de comércio eletrônico utilizou um LLM para suporte ao cliente. A IA se integrou perfeitamente ao seu CRM, fornecendo respostas personalizadas e atualizando os perfis dos clientes em tempo real. Isso levou a resoluções mais rápidas e a clientes mais satisfeitos.
Eficiência no agendamento de reuniões
Uma empresa multinacional implementou um LLM para gerenciar as agendas de reuniões em diferentes fusos horários. A IA garantiu que as reuniões fossem agendadas em horários convenientes para todos os participantes, reduzindo os conflitos de agendamento e aumentando a produtividade.
Criação de conteúdo em escala
Uma empresa de mídia usou um LLM para gerar resumos de notícias e publicações em mídias sociais. A IA manteve um tom e um estilo consistentes, garantindo a coerência da marca em todas as plataformas. Isso permitiu que a empresa acompanhasse o ritmo acelerado do ciclo de notícias sem sobrecarregar seus redatores.
Automação de RH na prática
Uma grande empresa implantou um LLM para simplificar seu processo de recrutamento. A IA analisou currículos, realizou triagens iniciais e até agendou entrevistas. Isso reduziu significativamente o tempo de contratação e ajudou a encontrar os melhores talentos mais rapidamente.
Automação jurídica e de conformidade
Uma corporação global usou um LLM para tarefas jurídicas e de conformidade. A IA realizou uma pesquisa jurídica completa e garantiu que todos os documentos atendessem aos padrões regulatórios. Isso reduziu a carga da equipe jurídica e minimizou os riscos de conformidade.
Expansão dos serviços multilíngues
Uma central de atendimento ao cliente adotou um LLM para suporte multilíngue. A IA lidou com as consultas dos clientes em vários idiomas, garantindo que os clientes que não falavam inglês recebessem o mesmo nível de serviço. Isso expandiu o alcance global da empresa e melhorou a satisfação do cliente.
Superando desafios Automatizações LLM
Embora os benefícios das automações do LLM sejam claros, implementá-las pode ser complicado. Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a navegar nesse processo:
- Comece pequeno: Comece com um projeto piloto. Isso permite que você teste as águas sem um investimento significativo.
- Envolver as partes interessadas: Certifique-se de que todos os departamentos relevantes estejam participando. Isso promove a adesão e a colaboração.
- Foco em áreas de alto impacto: Identifique as áreas em que a automação pode agregar mais valor. Isso pode ser em termos de economia de custos, melhorias de eficiência ou maior satisfação do cliente.
- Monitorar e ajustar: Analise regularmente o desempenho de suas automações de LLM. Esteja preparado para fazer ajustes com base em feedback e dados.
O elemento humano na IA
Apesar das vantagens da IA, o elemento humano continua sendo crucial. A IA pode lidar com tarefas rotineiras, mas a criatividade humana, a empatia e o pensamento estratégico são insubstituíveis. A chave é encontrar um equilíbrio em que a IA complemente os esforços humanos, criando um ambiente de trabalho harmonioso e produtivo.
Considere o exemplo do suporte ao cliente. Embora uma IA possa fornecer respostas rápidas e lidar com consultas de rotina, questões complexas ou delicadas geralmente exigem um toque humano. Ao aproveitar a IA para o que ela faz de melhor e permitir que os humanos se concentrem em tarefas de alto valor, as empresas podem oferecer um serviço excepcional e impulsionar a inovação.
Olhando para o futuro das automações da GenAI
O cenário da IA e da automação está em constante evolução. Manter-se à frente significa explorar continuamente novas possibilidades e adaptar-se às mudanças. Aqui estão algumas tendências emergentes a serem observadas:
- Integração de IA e IoT: A combinação de IA com a Internet das Coisas (IoT) pode levar a sistemas mais inteligentes e responsivos. Por exemplo, os dispositivos de IoT com tecnologia de IA podem otimizar o uso de energia em tempo real, reduzindo os custos e o impacto ambiental.
- Experiências personalizadas do cliente: A IA pode analisar os dados dos clientes para oferecer experiências altamente personalizadas. Isso pode levar a uma maior fidelidade do cliente e a vendas mais altas.
- Análise preditiva: A IA pode prever tendências e comportamentos, ajudando as empresas a tomar decisões proativas. Isso pode ser particularmente útil em áreas como o gerenciamento de estoque, em que previsões precisas podem evitar excesso de estoque ou falta de estoque.
- Segurança aprimorada: A IA pode ajudar a detectar e responder a ameaças à segurança com mais rapidez e precisão. Isso pode proteger dados confidenciais e manter a confiança do cliente.
Conclusão
A automação GenAI oferece uma grande variedade de oportunidades para as empresas aumentarem a eficiência, melhorarem a satisfação do cliente e impulsionarem o crescimento. Selecionando e implementando cuidadosamente as automações corretas, as empresas podem desbloquear novos valores e permanecer à frente em um cenário competitivo.
A jornada rumo à integração da IA é contínua, mas os benefícios são claros. Comece com projetos pequenos e impactantes, envolva sua equipe e esteja aberto à experimentação. Com a GenAI, o futuro do trabalho não é apenas uma possibilidade; ele já chegou e é transformador.
Perguntas frequentes (FAQ)
P: O que é IA generativa e por que ela é essencial para as empresas?
R: A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que pode gerar novo conteúdo, como texto, imagens ou até mesmo código, com base nos dados em que foi treinada. Para as empresas, ela é essencial porque pode automatizar tarefas complexas, aumentar a criatividade e melhorar significativamente produtividade em várias funções, gerando resultados que normalmente exigiriam intervenção humana.
P: Como as empresas podem aproveitar a automação com a IA generativa?
R: As empresas podem aproveitar automação com IA generativa implementando-o em diferentes fluxos de trabalho de automação como criação de conteúdo, atendimento ao cliente, análise de dados e muito mais. Com isso, eles podem automatizar tarefas repetitivas, reduzir erros e liberar recursos humanos para atividades mais estratégicas.
P: Quais são os principais casos de uso de automação com base em IA generativa para 2024?
R: Alguns dos melhores Casos de uso de automação geradora com base em IA para 2024 incluem processamento inteligente de documentos, suporte automatizado ao cliente usando chatbots com IA, geração de conteúdo de marketing personalizado e análise preditiva para uma melhor tomada de decisões. Esses casos de uso ajudam a melhorar a eficiência e a eficácia em vários processos de negócios.
P: Como o processamento inteligente de documentos se beneficia da IA generativa?
A: Processamento inteligente de documentos se beneficia da IA generativa ao permitir a automação da análise de documentos e da extração de dados. Os modelos de IA podem extrair dados de documentos não estruturados, categorizá-los e integrá-los aos sistemas de negócios, economizando tempo e reduzindo erros manuais.
P: Qual é a função das plataformas com pouco código na automação da IA generativa?
A: Baixo código desempenham um papel crucial na automação de IA generativa, permitindo que as empresas desenvolvam e implantem soluções de automação baseadas em IA rapidamente e com o mínimo de codificação. Essas plataformas tornam desenvolvimento de automação mais acessíveis a usuários não técnicos, permitindo a implementação e a iteração mais rápidas de soluções de IA.
P: Como a IA generativa pode ser integrada de forma responsável nos processos de negócios?
R: Para integrar IA generativa com responsabilidade Nos processos de negócios, as empresas devem estabelecer barreiras de proteção, como diretrizes éticas, medidas de transparência e sistemas de monitoramento de desempenho. Essa abordagem garante que a IA opere dentro de limites definidos e se alinhe aos valores e objetivos da organização.
P: Quais são os benefícios de usar a automação de processos robóticos (RPA) com IA generativa?
R: Combinando Automação Robótica de Processos (RPA) com a IA geradora pode melhorar significativamente as operações de negócios. A RPA pode lidar com tarefas e fluxos de trabalho estruturados, enquanto a IA geradora pode gerenciar dados não estruturados e processos complexos de tomada de decisão. Juntas, elas fornecem uma solução abrangente automação inteligente solução que aumenta a eficiência e a produtividade.
P: Como os modelos de linguagem grandes (LLMs) contribuem para as soluções de IA generativa?
A: Modelos de linguagem grandes (LLMs) R: Os modelos de linguagem grande (LLMs) contribuem para as soluções de IA generativa, permitindo a geração de texto de alta qualidade com base em padrões aprendidos de vastos conjuntos de dados. Esses modelos podem ser usados em vários aplicativos, como processamento de linguagem natural, resumo de texto e criação de conteúdo, para aprimorar as comunicações e as operações comerciais.
P: Qual é o papel das ferramentas de IA no aumento da produtividade das empresas?
A: Ferramentas de IA R: As ferramentas de IA aumentam a produtividade das empresas automatizando tarefas repetitivas, fornecendo insights mais profundos por meio da análise de dados e permitindo interações personalizadas com os clientes. Elas simplificam os processos e permitem que os funcionários se concentrem em tarefas mais estratégicas e criativas, aumentando assim a eficiência organizacional geral.
P: Como as empresas podem usar o Azure OpenAI para suas necessidades de IA generativa?
R: As empresas podem usar Azure OpenAI para suas necessidades de IA generativa, aproveitando sua infraestrutura robusta para desenvolver e implantar aplicativos de IA. O Azure fornece serviços de nuvem escaláveis, modelos de IA pré-treinados e várias ferramentas que ajudam a integrar a IA generativa às operações de negócios, aprimorando fluxos de trabalho de automação e produtividade.
