چگونه LLM ها می توانند به ساده سازی فرآیندهای کسب و کار کمک کنند

مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند با خودکار کردن بخش‌های قابل توجهی از وظایف پیچیده، فرآیندهای تجاری را تغییر شکل دهند. اما آنها به تنهایی نمی توانند این کار را انجام دهند.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای ایجاد واسط‌های زبان طبیعی ایده‌آل به نظر می‌رسند، اما ظهور ChatGPT و سایر ابزارهای مشابه باعث شده است سوال: آیا LLM ها برای بهینه سازی فرآیندهای تجاری مناسب هستند؟

به طور خلاصه، پاسخ یک “بله” قاطع است. البته، پاسخ طولانی تر از آن ظریف تر است. کاربرد مستقل یا مهارت یک LLM نسبتاً محدود است مگر اینکه با فناوری‌های دیگر جفت شود. تاثیر واقعی هوش مصنوعی در توانایی آن برای تسهیل سرعت بخشیدن به فرآیندهای تجاری از طریق اتوماسیون نهفته است.

جایی که هوش مصنوعی با فرآیندهای تجاری ملاقات می کند

ساده‌سازی فرآیند «فرصت سفارش» در یک کسب‌وکار را در نظر بگیرید. بدون در نظر گرفتن محصول یا راه‌حل پیاده‌سازی شده، سازمان‌ها مجبورند پیچیدگی این اتوماسیون را دنبال کنند و در نهایت از روش‌های دستی مانند رابط‌های کشیدن و رها کردن، راه‌حل‌های کم‌کد یا برنامه‌نویسی با کد بالا عقب‌نشینی کنند. p>

اکنون LLM ها را به معادله اضافه کنید. LLM ها مخازن گسترده ای هستند که دانش در مورد فرآیندهای رایج که برای اتوماسیون مناسب هستند را در خود جای می دهند. با استفاده از این اطلاعات، این مدل به عنوان یک کاتالیزور عمل می کند که شروعی را برای حل مسئله فراهم می کند. در نتیجه، کاربران نیازی به اختراع مجدد چرخ ندارند. آنها فقط باید راه‌حل‌های موجود را متناسب با نیازهای خاص خود سفارشی کنند و روند را به میزان قابل توجهی تسریع کنند.

در این مورد، تجربه کاربر نهایی ریشه در تعامل زبان طبیعی دارد. کاربران می‌توانند با استفاده از سکوی ادغام به عنوان یک سرویس (iPaaS). سپس این سیستم می‌تواند دارایی‌های مربوطه را برای اتصال و خودکارسازی فرآیند ایجاد کند و به کاربران این امکان را می‌دهد تا راه‌حل‌های سفارشی‌شده خود را به‌سرعت تنظیم کنند و به یک واقعیت عملیاتی تبدیل کنند.

در مثالی دیگر، یک تجارت الکترونیکی ممکن است از یک LLM برای ایجاد برنامه ای استفاده کند که سفارشات دریافتی را قبل از ادغام آنها در یک سیستم ERP بررسی می کند. به طور سنتی، ساختن چنین برنامه‌ای کار فشرده خواهد بود، چه آن را از ابتدا کدنویسی کرده باشید یا از یک پلتفرم با کد پایین استفاده کنید. LLM ها با توانایی تفسیر الزامات خاص و ایجاد یک برنامه بر اساس درخواست کاربر، این رویکرد را متحول کرده اند.

بسیاری در صنعت کشاورزی به دنبال بهینه سازی مشابه هستند. کشاورزی که در فناوری سرمایه‌گذاری کرده است، اما فاقد پیچیدگی فنی است، می‌تواند برنامه‌ای طراحی کند تا ردپای کربن خود را در فصول سال بررسی کند. در این مورد، LLM از درک خود از نیازهای ردیابی کربن و نمایش داده ها برای ایجاد یک برنامه کاربردی سفارشی استفاده می کند.

اینها تنها چند روش هستند که LLMها می توانند با خودکار کردن بخش های قابل توجهی از وظایف پیچیده، فرآیندها را تغییر شکل دهند. از آنجا که آنها قادر به درک کامل نیازهای پیچیده تجاری هستند، می توانند راه حل های تجاری سفارشی ایجاد کنند. موارد استفاده برای LLM بی پایان هستند و از مرزهای صنعت فراتر می روند.

مراحل شروع کار با LLM

تکامل و پذیرش سریع فناوری‌های هوش مصنوعی مولد نشان می‌دهد که کسب‌وکارها باید در نظر بگیرند که چگونه می‌توانند برای رقابتی ماندن در بازار خود از مزیت استفاده کنند. برای سازمان هایی که علاقه مند به شروع کار هستند، چند قدم اولیه وجود دارد که باید در نظر بگیرند:

1. خود را آموزش دهید. هنگام استفاده از هر فناوری جدید برای بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار، آماده سازی بسیار مهم است. این بدان معنی است که آموزش خود در مورد چشم انداز سریع LLM ها بسیار مهم است. OpenAI در این فضا پیشگام بوده و هوش مصنوعی مولد را با ChatGPT و مدل های مختلف GPT آن کالایی کرده است. اما بازیگران اصلی از جمله AWS، Google، Meta، و مایکروسافت – و حتی نهادهای نوظهور مانند Hugging Face – به سرعت نسخه‌های خود را برای گسترش طیف LLMهای قابل دسترس برای توسعه برنامه راه‌اندازی می‌کنند.
2. بازیگران اصلی را بشناسید. برای پیمایش در این زمینه گسترده، کسب‌وکارها باید با طیف متنوعی از فروشندگان آشنا شوند و LLM را که برای نیازهای خاص آنها مناسب‌تر است، شناسایی کنند. این شامل بررسی پیشنهادات ارائه دهندگان فوق الذکر و بسیاری دیگر برای انتخاب آگاهانه برای ادغام و توسعه برنامه بعدی می شود.
3. احتیاط کنید. با توجه به شتاب پیشرفت های هوش مصنوعی، احتیاط لازم است. کسب‌وکارها باید اقدامات مدل‌های هوش مصنوعی را با هوشیاری نظارت کنند تا از همسویی با عملکردها و ارزش‌های مورد نظرشان اطمینان حاصل کنند و اقدامات امنیتی قوی لازم را اجرا کنند.

در نهایت، تکامل سریع هوش مصنوعی بر نیاز کسب‌وکارها نه تنها به استفاده از این پیشرفت‌ها، بلکه به دقت انجام این کار و انتخاب ابزارهایی که به بهترین وجه با اهداف و الزامات امنیتی آنها همسو هستند، تأکید می‌کند. هیچ‌کس نمی‌خواهد در پذیرش فناوری جدید از ترس عقب ماندن از رقبا عقب بماند. اما ارزیابی ریسک‌ها و اجتناب از سرمایه‌گذاری در ابتکاراتی که در نهایت بی‌تفاوت می‌شوند یا عواقب ناخواسته‌ای ایجاد می‌کنند، به همان اندازه مهم است.

سازمان هایی که راهی برای ایجاد تعادل بین پذیرش زودهنگام و احتیاط اندازه گیری شده پیدا می کنند، خود را در بهترین موقعیت برای موفقیت بلندمدت قرار می دهند.

Manoj Chaudhary مدیر ارشد فناوری و معاون مهندسی در Jitterbit است.

—

Generative AI Insights مکانی را برای رهبران فناوری – از جمله فروشندگان و سایر مشارکت‌کنندگان خارجی – فراهم می‌کند تا چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی مولد را بررسی و بحث کنند. این انتخاب گسترده است، از غواصی عمیق فناوری گرفته تا مطالعات موردی گرفته تا نظرات متخصص، اما همچنین ذهنی است، بر اساس قضاوت ما در مورد اینکه کدام موضوعات و درمان ها به بهترین وجه به مخاطبان فنی پیشرفته InfoWorld خدمت می کنند. InfoWorld وثیقه بازاریابی را برای انتشار نمی پذیرد و حق ویرایش تمام محتوای ارائه شده را برای خود محفوظ می دارد. تماس با doug_dineley@foundryco.com.