Потенциал автоматизации GenAI с большие языковые модели (LLM) огромна, но выбрать подходящий проект для вашего бизнеса может быть непросто. Эти проекты должны быть амбициозными и в то же время осуществимыми. Благодаря таким возможностям, как генерация с расширенным поиском (RAG), многоязыковая поддержка и интеграция инструментов, LLM открывают множество новых возможностей для автоматизации.
Однако "если что-то можно автоматизировать, это еще не значит, что это нужно делать", - говорит профессор экономики Массачусетского технологического института Дэвид Аутор. Предприятия должны переосмыслить проблемы и переосмыслить работу, чтобы найти варианты использования ИИ, которые откроют новую ценность - то, что Итан Моллик называет "скрытым опытом".
Начните с определения не вызывающих у вас сомнений средств автоматизации LLM, а затем примите экспериментальный подход. Для достижения успеха, по мнению Эрика Рота из McKinsey, необходимы готовность смотреть правде в глаза и общее стремление.
Чтобы дать старт вашему путешествию, мы раскрываем 10 лучших LLM-автоматов, которые уже используют ведущие компании, а также руководства по их созданию. Не стесняйтесь обращаться к нам с любыми вопросами.
10 лучших автоматизаций в сфере LLM
1. Анализ данных и отчетность
LLM могут анализировать обширные массивы данных, генерировать выводы и составлять подробные отчеты, способствующие процессу принятия решений на предприятиях. Представьте себе, что вы можете, не покладая рук, просеивать горы данных, извлекая ценные сведения, которые определяют стратегические решения.
→ Начните: Постройте аналитик данных Агент искусственного интеллекта.
2. Продвинутый финансовый анализ
Предприятия могут автоматизировать анализ финансовых, операционных и табличных данных. LLM могут оценивать различные факторы и генерировать отчеты. Оснастите свой LLM консолью Python и начните анализировать электронные таблицы и финансовые данные. Представьте себе ИИ, который работает с вашими финансовыми данными, как опытный аналитик, молниеносно предоставляя выводы и прогнозы.
→ Начните: Постройте финансовый агент искусственного интеллекта.
3. Автоматизированная обработка документов
LLM могут автоматизировать создание, проверку и утверждение таких документов, как контракты и документы, отвечающие нормативным требованиям. Это сокращает ручную работу и ускоряет документооборот. Они могут извлекать информацию, просматривать и генерировать отчеты. Подумайте об этом, как о неутомимом помощнике, который никогда не упустит ни одной детали.
→ Начните: Используйте многоступенчатый Экстрактор PDF.
4. Расширенная ИТ-поддержка
Интеграция LLM в системы поддержки клиентов для обработки сложных запросов, предоставления подробных ответов и эскалации проблем повышает эффективность обслуживания и удовлетворенность клиентов. Например, недавно запущенная компанией Atomicwork система Atom AI для ИТ-поддержки работает на основе моделей Cohere. Представьте себе ИТ-поддержку, которая отвечает на вопросы еще до того, как вы их зададите.
→ Начните: Создайте бота для вопросов и ответов из технической документации.
5. Автоматизированная поддержка клиентов
LLM могут обеспечить бесперебойную связь между API, улучшая поддержку клиентов за счет интеграции с существующими инструментами CRM. Например, поддерживайте CRM в актуальном состоянии, автоматически анализируя стенограммы звонков продавцов. Представьте себе систему обслуживания клиентов, которая предугадывает потребности и быстро решает проблемы.
→ Приступайте к работе: Создавайте надежные вызовы API для корпоративных рабочих процессов.
6. Автоматизированное планирование встреч
LLM могут согласовывать время встреч, рассылать приглашения и управлять календарями, снижая административную нагрузку на сотрудников. Представьте себе искусственный интеллект, который без проблем жонглирует календарями и планирует встречи, обеспечивая оптимальное использование времени каждого.
→ Начните: Создайте ИИ-агент для календаря.
7. Создание и обобщение контента
LLM могут создавать резюме, маркетинговые материалы, внутренние коммуникации и контент для социальных сетей, экономя время и обеспечивая согласованность. В числе других вариантов использования - резюмирование потоков сообщений службы поддержки клиентов и отчетов технических специалистов. Представьте себе помощника по написанию текстов, который последовательно и точно готовит контент для маркетинга или внутренних коммуникаций.
→ Начните: Построить подведение итогов возможности.
8. Автоматизация управления персоналом
HR-команды могут оптимизировать такие процессы, как подбор персонала, введение в должность и оценка эффективности, используя LLM для анализа резюме, создания отчетов об оценке и предоставления обратной связи. Представьте себе HR-ассистента, который никогда не устает и всегда находит лучших кандидатов, делая процесс найма более плавным и эффективным.
→ Начните: Создайте агента HR AI.
9. Автоматизация юридических и нормативных требований
Команды юристов могут автоматизировать юридические исследования, анализ договоров и проверки на соответствие требованиям с помощью LLM, что снижает их рабочую нагрузку. Cohere Клиент Borderless AI недавно запустил своего юридического агента, Альберни, чтобы помочь с соблюдением глобальных норм и приемом сотрудников на работу. Подумайте о юридическом помощнике, который всегда в курсе последних нормативных актов, обеспечивая соответствие вашего бизнеса нормативным требованиям без лишних хлопот.
→ Начните: Постройте агентурный конвейер RAG для сложных данных.
10. Расширенные многоязычные услуги
LLM могут автоматизировать задачи перевода для поддержки многоязычного общения на глобальных предприятиях. Представьте себе, как легко и просто преодолеваются языковые барьеры, обеспечивая беспрепятственное общение в разных регионах и культурах.
→ Начните: Построить многоязычный поиск и генерация.
Эксперименты с автоматизацией LLM
Эксперименты с LLM Автоматизация и сотрудничество с различными межфункциональными командами могут привести к революционным инновациям. Большие бюджеты на исследования и разработки не нужны. Объединение идей и автоматизации GenAI, масштабируемой для поддержки рабочих нагрузок корпоративного уровня, является ключевым фактором для переосмысления работы.
Подумайте о возможностях: команда маркетологов, которая легко интегрирует данные о продажах, или отдел обслуживания клиентов, который мгновенно отвечает на вопросы на нескольких языках. Обмен идеями в сочетании с возможностями GenAI может изменить работу вашего бизнеса.
Принятие революции искусственного интеллекта
Автоматизация с помощью GenAI - это не только стремление идти в ногу с технологиями, но и преобразование бизнес-процессов и создание новых ценностей. Начните с малого, экспериментируйте и не бойтесь меняться. Будущее работы уже наступило, и благодаря LLM оно станет ярче, чем когда-либо.
Представьте себе мир, в котором рутинные задачи автоматизированы, что позволяет высвободить творческий потенциал и стратегическое мышление человека. Благодаря интеграции этих Инструменты с искусственным интеллектомВ этом случае компании могут сосредоточиться на том, что действительно важно: инновациях, удовлетворении потребностей клиентов и росте.
Практические применения и примеры GenAI
Анализ данных и отчетность в действии
Рассмотрим компанию розничной торговли, которая внедрила инструмент анализа данных на основе LLM. Им удалось выявить модели покупок клиентов, которые раньше оставались незамеченными. Это позволило разработать более целенаправленную маркетинговую стратегию, значительно повысив продажи.
Пример финансового анализа
Компания, предоставляющая финансовые услуги, использовала LLM для проведения расширенного финансового анализа. ИИ в режиме реального времени позволил понять рыночные тенденции, что помогло компании принимать более обоснованные инвестиционные решения. Результатом стало заметное повышение эффективности портфеля.
Успех обработки документов
Одна юридическая фирма использовала LLM для обработки документов. ИИ проверял и отмечал потенциальные проблемы в договорах, обеспечивая соответствие требованиям и снижая риск судебных споров. Это не только сэкономило время, но и обеспечило душевное спокойствие.
Прорыв в области ИТ-поддержки
Технологическая компания интегрировала LLM в свою систему ИТ-поддержки. ИИ обрабатывал рутинные запросы и передавал сложные вопросы специалистам. Такой гибридный подход позволил увеличить время отклика и повысить удовлетворенность клиентов.
Трансформация службы поддержки клиентов
Платформа электронной коммерции использовала LLM для поддержки клиентов. ИИ легко интегрировался с CRM, предоставляя персонализированные ответы и обновляя профили клиентов в режиме реального времени. Это привело к более быстрому решению проблем и повышению удовлетворенности клиентов.
Эффективность планирования встреч
Многонациональная корпорация внедрила LLM для управления расписанием встреч в разных часовых поясах. ИИ обеспечил планирование встреч в удобное для всех участников время, что позволило сократить количество конфликтов при составлении расписания и повысить производительность труда.
Создание контента в масштабе
Медиакомпания использовала LLM для создания сводок новостей и постов в социальных сетях. ИИ поддерживал единый тон и стиль, обеспечивая согласованность бренда на всех платформах. Это позволило компании идти в ногу с быстро меняющимся циклом новостей, не перегружая своих авторов.
Автоматизация управления персоналом на практике
Крупное предприятие развернуло LLM для оптимизации процесса найма персонала. ИИ анализировал резюме, проводил первичный отбор и даже назначал собеседования. Это значительно сократило время найма и помогло быстрее найти лучших специалистов.
Автоматизация юридических и нормативных требований
Глобальная корпорация использовала LLM для решения юридических и нормативных задач. ИИ проводил тщательные юридические исследования и следил за тем, чтобы все документы соответствовали нормативным стандартам. Это позволило снизить нагрузку на команду юристов и минимизировать риски, связанные с соблюдением нормативных требований.
Расширение многоязычных услуг
В одном из центров обслуживания клиентов был внедрен ИИ для многоязычной поддержки. ИИ обрабатывал запросы клиентов на разных языках, гарантируя, что неанглоязычные клиенты получат одинаковый уровень обслуживания. Это позволило расширить глобальный охват компании и повысить уровень удовлетворенности клиентов.
Преодоление трудностей Автоматизация LLM
Хотя преимущества автоматизации LLM очевидны, ее внедрение может оказаться непростой задачей. Вот несколько советов, которые помогут вам сориентироваться в этом процессе:
- Начните с малого: Начните с пилотного проекта. Это позволит вам испытать воду без значительных инвестиций.
- Привлечение заинтересованных сторон: Убедитесь в том, что все соответствующие отделы принимают участие в работе. Это способствует заинтересованности и сотрудничеству.
- Сосредоточьтесь на областях с высокой степенью воздействия: Определите области, в которых автоматизация может принести наибольшую пользу. Это может быть экономия затрат, повышение эффективности или повышение удовлетворенности клиентов.
- Контроль и регулировка: Регулярно проверяйте эффективность работы автоматических систем LLM. Будьте готовы вносить коррективы на основе отзывов и данных.
Человеческий элемент в искусственном интеллекте
Несмотря на преимущества искусственного интеллекта, человеческий фактор по-прежнему имеет решающее значение. ИИ может справиться с рутинными задачами, но человеческая креативность, эмпатия и стратегическое мышление незаменимы. Главное - найти баланс, при котором ИИ дополняет усилия человека, создавая гармоничную и продуктивную рабочую среду.
Рассмотрим пример поддержки клиентов. Хотя ИИ может быстро давать ответы и решать обычные вопросы, сложные или деликатные проблемы часто требуют человеческого вмешательства. Используя ИИ для того, что он умеет делать лучше всего, и позволяя людям сосредоточиться на важных задачах, компании могут обеспечить исключительное обслуживание и стимулировать инновации.
Заглядывая в будущее автоматизации GenAI
Сфера искусственного интеллекта и автоматизации постоянно развивается. Быть впереди - значит постоянно исследовать новые возможности и адаптироваться к изменениям. Вот несколько новых тенденций, за которыми стоит следить:
- Интеграция искусственного интеллекта и IoT: Сочетание искусственного интеллекта с Интернетом вещей (IoT) может привести к созданию более умных и отзывчивых систем. Например, IoT-устройства на базе ИИ могут оптимизировать использование энергии в режиме реального времени, снижая затраты и воздействие на окружающую среду.
- Персонализированный клиентский опыт: ИИ может анализировать данные о клиентах, чтобы обеспечить максимально персонализированный опыт. Это может привести к повышению лояльности клиентов и росту продаж.
- Предиктивная аналитика: ИИ может прогнозировать тенденции и поведение, помогая компаниям принимать упреждающие решения. Это может быть особенно полезно в таких областях, как управление запасами, где точные прогнозы могут предотвратить затоваривание или дефицит товара.
- Повышенная безопасность: ИИ может помочь быстрее и точнее обнаруживать угрозы безопасности и реагировать на них. Это позволяет защитить конфиденциальные данные и сохранить доверие клиентов.
Заключение
Автоматизация GenAI открывает перед предприятиями широкие возможности для повышения эффективности, улучшения удовлетворенности клиентов и стимулирования роста. Тщательно выбирая и внедряя правильные автоматизированные системы, предприятия могут получить новую ценность и остаться впереди в условиях конкуренции.
Путь к интеграции ИИ продолжается, но преимущества очевидны. Начните с небольших проектов, вовлекайте свою команду и будьте открыты для экспериментов. С GenAI будущее работы не просто возможно, оно уже наступило, и оно преобразующее.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В: Что такое генеративный ИИ и почему он так важен для бизнеса?
О: Генеративный ИИ - это тип искусственного интеллекта, который может генерировать новый контент, например текст, изображения или даже код, на основе данных, которым он обучен. Для бизнеса он крайне важен, поскольку позволяет автоматизировать сложные задачи, повысить творческий потенциал и значительно улучшить производительность по всем направлениям Различные функции, генерируя выходные данные, которые обычно требуют вмешательства человека.
Вопрос: Как предприятия могут использовать автоматизацию с помощью генеративного ИИ?
О: Предприятия могут использовать автоматизация с помощью генеративного искусственного интеллекта реализуя его в различных автоматизация рабочих процессов таких как создание контента, обслуживание клиентов, анализ данных и многое другое. Это позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, сократить количество ошибок и высвободить человеческие ресурсы для более стратегически важных видов деятельности.
Вопрос: Каковы основные сценарии автоматизации на основе генеративного ИИ в 2024 году?
О: Некоторые верхние примеры использования генеративного ИИ для автоматизации В 2024 году к ним относятся интеллектуальная обработка документов, автоматизированная поддержка клиентов с помощью чат-ботов с искусственным интеллектом, создание персонализированного маркетингового контента и предиктивная аналитика для принятия более эффективных решений. Эти варианты использования помогают повысить эффективность и результативность различных бизнес-процессов.
Вопрос: Как интеллектуальная обработка документов выигрывает от генеративного ИИ?
А: Интеллектуальная обработка документов Генеративный ИИ позволяет автоматизировать анализ документов и извлечение данных. Модели искусственного интеллекта могут извлечение данных из неструктурированных документов, классифицировать их и интегрировать в бизнес-системы, тем самым экономя время и сокращая количество ручных ошибок.
Вопрос: Какова роль низкокодовых платформ в автоматизации генеративного ИИ?
А: Low-code Платформы играют решающую роль в автоматизации генеративного ИИ, позволяя компаниям быстро и с минимальным количеством кода разрабатывать и внедрять решения по автоматизации на базе ИИ. Эти платформы делают разработка средств автоматизации более доступными для нетехнических пользователей, что позволяет быстрее внедрять и итерационные решения в области ИИ.
Вопрос: Как можно ответственно интегрировать генеративный ИИ в бизнес-процессы?
О: Чтобы интегрировать Генеративный ИИ с ответственностью в бизнес-процессы, компаниям следует установить ограждения, такие как этические принципы, меры прозрачности и системы мониторинга эффективности. Такой подход гарантирует, что ИИ действует в определенных границах и соответствует ценностям и целям организации.
Вопрос: Каковы преимущества использования роботизированной автоматизации процессов (RPA) с генеративным искусственным интеллектом?
О: Комбинирование Роботизированная автоматизация процессов (RPA) с генеративным искусственным интеллектом может значительно улучшить бизнес-операции. RPA может выполнять структурированные задачи и рабочие процессы, а генеративный ИИ - управлять неструктурированными данными и сложными процессами принятия решений. Вместе они обеспечивают комплексное интеллектуальная автоматизация Решение, которое повышает эффективность и производительность.
Вопрос: Какой вклад вносят большие языковые модели (БЯМ) в решения генеративного ИИ?
А: Большие языковые модели (БЯМ) О: Большие языковые модели (БЯМ) вносят свой вклад в решения генеративного ИИ, позволяя генерировать высококачественный текст на основе изученных шаблонов из обширных наборов данных. Эти модели могут использоваться в различных приложениях, таких как обработка естественного языка, обобщение текста и создание контента, для улучшения бизнес-коммуникаций и операций.
Вопрос: Какую роль играют инструменты ai в повышении производительности труда на предприятиях?
А: Инструменты искусственного интеллекта О: Инструменты искусственного интеллекта повышают производительность бизнеса, автоматизируя повторяющиеся задачи, предоставляя более глубокие знания благодаря анализу данных и обеспечивая персонализированное взаимодействие с клиентами. Они оптимизируют процессы и позволяют сотрудникам сосредоточиться на более стратегических и творческих задачах, повышая тем самым общую эффективность организации.
Вопрос: Как предприятия могут использовать Azure OpenAI для решения задач генеративного ИИ?
О: Предприятия могут использовать Azure OpenAI для своих потребностей в генеративном искусственном интеллекте, используя его надежную инфраструктуру для разработки и развертывания приложений ИИ. Azure предоставляет масштабируемые облачные сервисы, предварительно обученные модели ИИ и различные инструменты, которые помогают интегрировать генеративный ИИ в бизнес-операции, улучшая автоматизация рабочих процессов и производительность.
