El potencial de la automatización GenAI con grandes modelos lingüísticos (LLM) es inmenso, pero identificar el proyecto adecuado para su negocio puede ser un desafío. Estos proyectos deben ser ambiciosos pero factibles. Con capacidades como generación aumentada de recuperación (RAG), soporte multilingüe e integración de herramientas, los LLM ofrecen una gran cantidad de nuevas oportunidades de automatización.
Sin embargo, "el hecho de que algo pueda automatizarse no significa que deba serlo", afirma el profesor de Economía del MIT David Autor. Las empresas deben repensar los problemas y reimaginar el trabajo para encontrar casos de uso de IA que generen nuevo valor, lo que Ethan Mollick llama “experiencia latente”.
Comience por identificar sus automatizaciones de LLM sin arrepentimiento y luego adopte un enfoque experimental. El éxito, según Eric Roth de McKinsey, requiere voluntad de afrontar verdades duras y una aspiración compartida.
Para impulsar su viaje, revelamos las 10 principales automatizaciones de LLM que las empresas líderes ya están utilizando, junto con las guías para comenzar a desarrollarlas. No dude en comunicarse con cualquier pregunta.
Las 10 mejores automatizaciones de LLM
1. Análisis de datos e informes
Los LLM pueden analizar conjuntos de datos extensos, generar conocimientos y producir informes detallados, lo que ayuda a los procesos de toma de decisiones dentro de las empresas. Imagine poder examinar montañas de datos sin sudar, extrayendo información valiosa que impulse decisiones estratégicas.
→ Comience: cree una agente de inteligencia artificial analista de datos.
2. Análisis financiero avanzado
Las empresas pueden automatizar el análisis de datos financieros, operativos y tabulares. Los LLM pueden evaluar varios factores y generar informes. Equipe su LLM con una consola Python y comience a analizar hojas de cálculo y datos financieros. Imagine una IA que maneje sus datos financieros como un analista experimentado, brindando información y proyecciones a la velocidad del rayo.
→ Comience: cree una agente financiero de IA.
3. Procesamiento automatizado de documentos
Los LLM pueden automatizar la creación, revisión y aprobación de documentos como contratos y trámites de cumplimiento. Esto reduce el esfuerzo manual y acelera los flujos de trabajo de documentos. Pueden extraer información, revisar y generar informes. Piensa en ello como si tuvieras un asistente incansable al que nunca se le escapa ningún detalle.
→ Comience: use un método de varios pasos Extractor de PDF.
4. Soporte de TI mejorado
La integración de LLM en los sistemas de atención al cliente para manejar consultas complejas, proporcionar respuestas detalladas y escalar problemas mejora la eficiencia y la satisfacción del servicio al cliente. Por ejemplo, Atom AI para soporte de TI lanzado recientemente por Atomicwork funciona con modelos Cohere. Imagine un soporte de TI que responda preguntas incluso antes de que usted termine de hacerlas.
→ Comience: Construya un robot de preguntas y respuestas de la documentación técnica.
5. Atención al cliente automatizada
Los LLM pueden facilitar una comunicación fluida entre las API, mejorando la atención al cliente mediante la integración con las herramientas CRM existentes. Por ejemplo, mantenga actualizado su CRM analizando automáticamente las transcripciones de llamadas de ventas. Piense en un sistema de atención al cliente que anticipe las necesidades y resuelva los problemas rápidamente.
→ Comience: cree llamadas API sólidas para flujos de trabajo empresariales.
6. Programación automatizada de reuniones
Los LLM pueden coordinar horarios de reuniones, enviar invitaciones y gestionar calendarios, lo que reduce la carga administrativa de los empleados. Imagine una IA que haga malabarismos con calendarios y programe reuniones sin problemas, asegurándose de que el tiempo de todos esté optimizado.
→ Comience: cree un agente de IA de calendario.
7. Creación y resumen de contenido
Los LLM pueden generar resúmenes, materiales de marketing, comunicaciones internas y contenido de redes sociales, lo que ahorra tiempo y garantiza la coherencia. Otros usos incluyen resumir hilos de atención al cliente e informes técnicos. Imagine un asistente de redacción que produzca contenido de manera consistente y precisa, ya sea para marketing o comunicaciones internas.
→ Comience: Construya resumen capacidades.
8. Automatización de Recursos Humanos
Los equipos de recursos humanos pueden optimizar procesos como el reclutamiento, la incorporación y las revisiones de desempeño utilizando LLM para analizar currículums, generar informes de evaluación y brindar comentarios. Imagine un asistente de recursos humanos que nunca se canse y siempre encuentre a los mejores candidatos, haciendo que el proceso de contratación sea más fluido y eficiente.
→ Comience: cree un agente de inteligencia artificial de recursos humanos.
9. Automatización legal y de cumplimiento
Los equipos jurídicos pueden automatizar la investigación jurídica, el análisis de contratos y las comprobaciones de cumplimiento mediante LLM, lo que reduce su carga de trabajo. Cohere El cliente Borderless AI lanzó recientemente su agente legal, Alberni, para ayudar con el cumplimiento global y la incorporación de empleados. Piense en un asistente legal que siempre esté al tanto de las últimas regulaciones, garantizando que su empresa las cumpla sin complicaciones.
→ Comience: cree una canalización RAG agente para datos complejos.
10. Servicios multilingües mejorados
Los LLM pueden automatizar tareas de traducción para respaldar la comunicación multilingüe dentro de empresas globales. Imagínese romper las barreras del idioma sin esfuerzo y permitir una comunicación fluida entre diferentes regiones y culturas.
→ Comience: Construya búsqueda y generación multilingüe.
Experimentar con automatizaciones LLM
Experimentando con LLM Las automatizaciones y la colaboración con equipos diversos y multifuncionales pueden conducir a una innovación empresarial innovadora. No son necesarios grandes presupuestos para I+D. La fusión de ideas y la automatización GenAI, escalable para soportar cargas de trabajo de nivel empresarial, es fundamental para reinventar el trabajo.
Considere las posibilidades: un equipo de marketing que integre a la perfección información procedente de datos de ventas o un departamento de atención al cliente que responda instantáneamente en varios idiomas. La polinización cruzada de ideas, combinada con las capacidades de GenAI, puede transformar la forma en que opera su negocio.
Abrazando la revolución de la IA
Adoptar la automatización GenAI no se trata solo de mantenerse al día con la tecnología; se trata de transformar sus procesos de negocio y desbloquear nuevo valor. Empiece poco a poco, experimente y no tenga miedo de dar un giro. El futuro del trabajo está aquí y, con los LLM, es más brillante que nunca.
Imagine un mundo donde las tareas rutinarias estén automatizadas, liberando la creatividad humana y el pensamiento estratégico. Al integrar estos Herramientas impulsadas por IA, las empresas pueden centrarse en lo que realmente importa: innovación, satisfacción del cliente y crecimiento.
Aplicaciones prácticas y estudios de casos de GenAI
Análisis de datos e informes en acción
Considere una empresa minorista que implementó una herramienta de análisis de datos basada en LLM. Lograron descubrir patrones de compra de los clientes que antes pasaban desapercibidos. Esto llevó a una estrategia de marketing más específica, que impulsó significativamente las ventas.
Ejemplo de análisis financiero
Una empresa de servicios financieros utilizó un LLM para análisis financiero avanzado. La IA proporcionó información en tiempo real sobre las tendencias del mercado, lo que ayudó a la empresa a tomar decisiones de inversión más informadas. El resultado fue un marcado aumento en el rendimiento de la cartera.
Éxito en el procesamiento de documentos
Un bufete de abogados adoptó un LLM para el procesamiento de documentos. La IA revisó y señaló posibles problemas en los contratos, garantizando el cumplimiento y reduciendo el riesgo de disputas legales. Esto no sólo ahorró tiempo sino que también le proporcionó tranquilidad.
Avance en soporte de TI
Una empresa de tecnología integró un LLM en su sistema de soporte de TI. La IA manejó consultas de rutina y transmitió problemas complejos a técnicos humanos. Este enfoque híbrido mejoró los tiempos de respuesta y la satisfacción del cliente.
Transformación de la atención al cliente
Una plataforma de comercio electrónico utilizó un LLM para atención al cliente. La IA se integró perfectamente con su CRM, brindando respuestas personalizadas y actualizando los perfiles de los clientes en tiempo real. Esto condujo a resoluciones más rápidas y clientes más satisfechos.
Eficiencia en la programación de reuniones
Una corporación multinacional implementó un LLM para gestionar horarios de reuniones en diferentes zonas horarias. La IA aseguró que las reuniones se programaran en horarios convenientes para todos los participantes, lo que redujo los conflictos de programación y aumentó la productividad.
Creación de contenido a escala
Una empresa de medios utilizó un LLM para generar resúmenes de noticias y publicaciones en redes sociales. La IA mantuvo un tono y un estilo consistentes, asegurando la coherencia de la marca en todas las plataformas. Esto permitió a la empresa mantenerse al día con el vertiginoso ciclo de noticias sin abrumar a sus redactores.
Automatización de recursos humanos en la práctica
Una gran empresa implementó un LLM para agilizar su proceso de contratación. La IA analizó currículums, realizó evaluaciones iniciales e incluso programó entrevistas. Esto redujo significativamente el tiempo de contratación y ayudó a encontrar el mejor talento más rápidamente.
Automatización legal y de cumplimiento
Una corporación global utilizó un LLM para tareas legales y de cumplimiento. La IA llevó a cabo una investigación legal exhaustiva y se aseguró de que todos los documentos cumplieran con los estándares regulatorios. Esto redujo la carga de su equipo legal y minimizó los riesgos de cumplimiento.
Expansión de servicios multilingües
Un centro de atención al cliente adoptó un LLM para soporte multilingüe. La IA manejó las consultas de los clientes en varios idiomas, garantizando que los clientes que no hablaban inglés recibieran el mismo nivel de servicio. Esto amplió el alcance global de la empresa y mejoró la satisfacción del cliente.
Superando desafíos LLM Automatizaciones
Si bien los beneficios de las automatizaciones de LLM son claros, implementarlas puede resultar complicado. A continuación se ofrecen algunos consejos que le ayudarán a navegar este proceso:
- Empieza pequeño: Comience con un proyecto piloto. Esto le permite probar el terreno sin una inversión significativa.
- Involucrar a las partes interesadas: Asegúrese de que todos los departamentos relevantes estén a bordo. Esto promueve la aceptación y la colaboración.
- Centrarse en áreas de alto impacto: Identifique áreas donde la automatización puede ofrecer el mayor valor. Esto podría traducirse en ahorros de costos, mejoras de eficiencia o mayor satisfacción del cliente.
- Monitorear y ajustar: Revise periódicamente el rendimiento de las automatizaciones de su LLM. Esté preparado para hacer ajustes basados en comentarios y datos.
El elemento humano en la IA
A pesar de las ventajas de la IA, el elemento humano sigue siendo crucial. La IA puede manejar tareas rutinarias, pero la creatividad, la empatía y el pensamiento estratégico humanos son irremplazables. La clave es encontrar un equilibrio en el que la IA complemente los esfuerzos humanos, creando un entorno de trabajo armonioso y productivo.
Considere el ejemplo de atención al cliente. Si bien una IA puede proporcionar respuestas rápidas y gestionar consultas de rutina, los problemas complejos o delicados a menudo requieren un toque humano. Al aprovechar la IA para lo que mejor hace y permitir que los humanos se concentren en tareas de alto valor, las empresas pueden brindar un servicio excepcional e impulsar la innovación.
Mirando hacia el futuro de las automatizaciones GenAI
El panorama de la IA y la automatización está en constante evolución. Mantenerse a la vanguardia significa explorar continuamente nuevas posibilidades y adaptarse a los cambios. Aquí hay algunas tendencias emergentes a tener en cuenta:
- Integración de IA e IoT: La combinación de la IA con el Internet de las cosas (IoT) puede conducir a sistemas más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta. Por ejemplo, los dispositivos IoT impulsados por IA pueden optimizar el uso de energía en tiempo real, reduciendo los costos y el impacto ambiental.
- Experiencias de cliente personalizadas: La IA puede analizar los datos de los clientes para brindar experiencias altamente personalizadas. Esto puede conducir a una mayor lealtad del cliente y mayores ventas.
- Análisis predictivo: La IA puede pronosticar tendencias y comportamientos, ayudando a las empresas a tomar decisiones proactivas. Esto puede resultar especialmente útil en áreas como la gestión de inventarios, donde las predicciones precisas pueden evitar el exceso de existencias o el desabastecimiento.
- Seguridad mejorada: La IA puede ayudar a detectar y responder a las amenazas a la seguridad de forma más rápida y precisa. Esto puede proteger datos confidenciales y mantener la confianza del cliente.
Conclusión
La automatización GenAI ofrece una gran cantidad de oportunidades para que las empresas mejoren la eficiencia, mejoren la satisfacción del cliente e impulsen el crecimiento. Al seleccionar e implementar cuidadosamente las automatizaciones adecuadas, las empresas pueden desbloquear nuevos valores y mantenerse a la vanguardia en un panorama competitivo.
El camino hacia la integración de la IA está en marcha, pero los beneficios son claros. Comience con proyectos pequeños e impactantes, involucre a su equipo y esté abierto a la experimentación. Con GenAI, el futuro del trabajo no es sólo una posibilidad; está aquí y es transformador.
Preguntas frecuentes (FAQ)
P: ¿Qué es la IA generativa y por qué es esencial para las empresas?
R: La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que puede generar contenido nuevo, como texto, imágenes o incluso código, en función de los datos con los que ha sido entrenada. Para las empresas, es esencial porque puede automatizar tareas complejas, mejorar la creatividad y mejorar significativamente productividad en diversas funciones generando resultados que normalmente requerirían intervención humana.
P: ¿Cómo pueden las empresas aprovechar la automatización con la IA generativa?
R: Las empresas pueden aprovechar automatización con IA generativa implementándolo en diferentes flujos de trabajo de automatización como creación de contenido, servicio al cliente, análisis de datos y más. Al hacerlo, pueden automatizar tareas repetitivas, reducir errores y liberar recursos humanos para actividades más estratégicas.
P: ¿Cuáles son los principales casos de uso de automatización impulsada por IA generativa para 2024?
R: Algunos mejores Casos de uso de automatización generativa impulsada por IA para 2024 incluyen procesamiento inteligente de documentos, atención al cliente automatizada mediante chatbots de IA, generación de contenido de marketing personalizado y análisis predictivos para una mejor toma de decisiones. Estos casos de uso ayudan a mejorar la eficiencia y eficacia en diversos procesos comerciales.
P: ¿Cómo se beneficia el procesamiento inteligente de documentos de la IA generativa?
A: Procesamiento inteligente de documentos se beneficia de la IA generativa al permitir la automatización del análisis de documentos y la extracción de datos. Los modelos de IA pueden extraer datos a partir de documentos no estructurados, categorizarlos e integrarlos en los sistemas empresariales, ahorrando así tiempo y reduciendo errores manuales.
P: ¿Cuál es el papel de las plataformas de código bajo en la automatización de la IA generativa?
A: Código bajo Las plataformas desempeñan un papel crucial en la automatización de la IA generativa al permitir a las empresas desarrollar e implementar soluciones de automatización impulsadas por IA rápidamente y con una codificación mínima. Estas plataformas hacen desarrollo de automatización más accesible para usuarios no técnicos, lo que permite una implementación e iteración más rápidas de soluciones de IA.
P: ¿Cómo se puede integrar responsablemente la IA generativa en los procesos de negocio?
R: Para integrar IA generativa de forma responsable En los procesos de negocio, las empresas deben establecer barreras de seguridad como directrices éticas, medidas de transparencia y sistemas de seguimiento del desempeño. Este enfoque garantiza que la IA opere dentro de límites definidos y se alinee con los valores y objetivos de la organización.
P: ¿Cuáles son los beneficios de utilizar la automatización robótica de procesos (RPA) con IA generativa?
R: Combinando Automatización Robótica de Procesos (RPA) con IA generativa puede mejorar significativamente las operaciones comerciales. RPA puede manejar tareas y flujos de trabajo estructurados, mientras que la IA generativa puede gestionar datos no estructurados y procesos complejos de toma de decisiones. Juntos, proporcionan una completa automatización inteligente solución que aumenta la eficiencia y la productividad.
P: ¿Cómo contribuyen los modelos de lenguajes grandes (LLM) a las soluciones de IA generativa?
A: Modelos de lenguajes grandes (LLM) R: Los modelos de lenguaje grande (LLM) contribuyen a las soluciones de IA generativa al permitir la generación de texto de alta calidad basado en patrones aprendidos a partir de vastos conjuntos de datos. Estos modelos se pueden utilizar en diversas aplicaciones, como procesamiento de lenguaje natural, resumen de texto y creación de contenido, para mejorar las comunicaciones y operaciones comerciales.
P: ¿Qué papel desempeñan las herramientas de inteligencia artificial en la mejora de la productividad en las empresas?
A: herramientas de inteligencia artificial R: Las herramientas de inteligencia artificial mejoran la productividad en las empresas al automatizar tareas repetitivas, brindar información más profunda a través del análisis de datos y permitir interacciones personalizadas con los clientes. Agilizan los procesos y permiten a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y creativas, impulsando así la eficiencia organizacional general.
P: ¿Cómo pueden las empresas utilizar Azure OpenAI para sus necesidades de IA generativa?
R: Las empresas pueden utilizar Azure abierto AI para sus necesidades de IA generativa aprovechando su sólida infraestructura para desarrollar e implementar aplicaciones de IA. Azure proporciona servicios escalables en la nube, modelos de IA previamente entrenados y varias herramientas que ayudan a integrar la IA generativa en las operaciones comerciales, mejorando flujos de trabajo de automatización y productividad.
