تتوقع شركة Forrester أن حالات استخدام الدعم التشغيلي لـ نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) سوف تتطور بسرعة.
يؤدي تكامل LLM مع مكونات العمل إلى إنشاء مساعدين مستقلين تمامًا في مكان العمل (AWAs) يصبحون زملاء عمل ذوي قيمة لعمليات الدعم مثل المالية والمحاسبة أو إعداد العملاء أو تنفيذ الخدمة الميدانية، وتعتمد الصعوبة على درجة تشكيل المدخلات والمخرجات.
تعتمد الأطر الزمنية للاعتماد على أربعة معايير: في الإنتاج، وقرب الإنتاج، والتحقق من صحتها من قبل شركة المستخدم النهائي، ودعمها بنشاط من قبل المورد.
تحسين كفاءة المراجعة
أحد الأمثلة على الاستخدام العملي لـ LLMs موجود في المالية والمحاسبة لتخفيض رسوم التدقيق الخارجي. يريد كل مدير مالي (CFO) تقليل ساعات عمل المدقق الخارجي. يمكن لـ LLMs الإجابة على أسئلة المدقق وتقليل الساعات والموظفين الداخليين المطلوبين لجمع المعلومات.
يعتقد إسحاق هيلر، الرئيس التنفيذي لشركة Trullion، أن المجالات الملموسة مثل التدقيق ستكون أول ما يطرحه حاملو شهادة LLM. ويستشهد بأحد عملاء Trullion الذي أخذ بيانات إيجار العميل من المستندات الداخلية واستخدم البيانات العامة من LLM لحساب أسعار الفائدة المعقدة والتزامات الإيجار الخاصة بهم. سمح لها هذا الدمج بتقدير قيمة الأصول المؤجرة لإعداد تقارير هيئة الأوراق المالية والبورصات والإفصاحات المالية.
على المدى الطويل، سيكون حاملو LLM قادرين على إنشاء سيناريوهات مالية وتخطيطية وإحداث فرق استراتيجي. على سبيل المثال، يمكن أن يُطلب من ماجستير إدارة الأعمال تقدير تأثير نقل 10 موظفين بدوام كامل (FTE) من التسويق إلى التصنيع في بيان الدخل للربع الرابع.
الخدمة الذاتية للموظف
هناك استخدام تشغيلي محتمل آخر لـ LLMs وهو سياسات الموارد البشرية (HR) التي تدفع الخدمة الذاتية للموظفين. موظف اليوم روبوتات الدردشة ذاتية الخدمة تعتمد على عمليات البحث المعلبة، والتي تؤدي إلى ارتفاع معدل الاستعلامات غير الناجحة. سوف تستبدل LLMs هذه الأسئلة وتجيب على أسئلة مثل عدد أيام الإجازة المدفوعة الأجر (PTO) المتبقية للإجازة الوالدية.
يخطط مقدمو الخدمات لاستخدام LLMs متعددة، وقد تم تخفيض بعضها معدلات الهلوسة إلى أقل من 3%. سيقوم AWAs بتنسيق واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وأنماط العمل للأنظمة الأساسية مع بيانات الموظفين. على سبيل المثال، يمكن لـ LLM مع دعم النموذج الضيق للتحقق استيعاب سياسة الموارد البشرية الخاصة بك.
يمكن أن تطلب المطالبة بحالة الموظف وتاريخه من الأنظمة الداخلية المساعدة في نقل العامل من العمل بدوام جزئي إلى العمل بدوام كامل. يتم ترك إجراءات ما بعد المعالجة لـ AWA لاقتراح قائمة من الإجراءات التي تنظم روبوتات أتمتة العمليات الآلية (RPA) أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للأنظمة الأخرى.
مساعدة للفنيين
في الخدمة الميدانية، يمكن لـ LLM توجيه حالات استخدام الإصلاح الميداني المختلفة. يمكن لـ LLMs إنشاء إرشادات إصلاح للفنيين على مستوى المهارة المناسب، وهي موهبة مهمة تقلل من تكاليف التدريب. بالنسبة للعديد من سيناريوهات الإصلاح، يمكن للفني مطالبة LLM بالصور أو البيانات التشخيصية وطلب إجابة مناسبة لفني خبير أو مبتدئ.
يقول جيم فيش، نائب رئيس Opus IVS: “اليوم، نستخدم العديد من شهادات LLM في عملية متعددة الخطوات. نقوم بتغذية النتائج بشكل مركب من خلال عملية أخرى متعددة الخطوات لتحسين الإجابة النهائية.
لدى Opus 21000 ميكانيكي ميداني يستخدمون LLM في الإصدار التجريبي، مما يوفر مجموعة من التعليقات. لقد رأوا بعض الهلوسة، لكنها في الغالب مدخلات إيجابية.
اتصالات أكثر تركيزًا مع العملاء
يمكن لـ LLMs أيضًا مراجعة قوائم العملاء المحتملين، أو رفع تجربة العملاء (CX) مع سياق أفضل للعملاء، أو إنتاج اتصالات أكثر وضوحًا وأكثر شخصية مع العملاء. تحتوي قوائم العملاء المحتملين دائمًا على عملاء متوقعين غير مؤهلين. يمكن لـ LLM التخلص منها قبل إطلاق جهد مبيعات قيم.
على سبيل المثال، قامت شركة ناشئة تسمى Neto بإنشاء AWA مملوءة بـ LLM تسمى Ani، والتي تستخدمها شركة الطاقة الشمسية للتخلص من الطرق المسدودة الواضحة. كما أن المناطق الجغرافية المشجرة أو المستأجرين أو درجات الائتمان الضعيفة تؤدي أيضًا إلى إخراج العملاء المحتملين الضعيفين من الطاولة. إنه مثال جيد للمكونات المدمجة اللازمة لـ AWA. يجمع حل نيتو تويليو للتعامل مع الاتصالات، و اميليا، منصة محادثة للذكاء الاصطناعي، لإدارة تنفيذ العمليات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والخدمات اللوجستية.
وفقاً لأخيل تولاني، كبير مسؤولي التكنولوجيا والمؤسس المشارك في شركة Neto، فإن LLMs وحدها لن تكون آمنة بما يكفي للأعمال التجارية. “ستختار الإحصائيات ثاني أفضل كلمة لاستخدامها، ولكنها لا تستطيع حساب درجة الثقة الإجمالية. ولذلك فإن التناقض والهلوسة ممكنة دائمًا.
– نسخ مكالمات خدمة العملاء
حالة استخدام أخرى لـ LLMs هي تلخيص تحويلات العملاء للتخلص من تدوين الملاحظات بعد المكالمة. على سبيل المثال، العاملين في خدمة العملاء توقف موظفو مركز اتصال AT&T مؤخرًا عن تدوين الملاحظات الخاصة بهم أثناء مكالمات العملاء. وبدلاً من ذلك، أنشأ الذكاء الاصطناعي نصًا – يمكن لمديريهم مراجعته – واقترح ما يجب على المشغلين إخباره للعملاء.
يقول بريت ويغل، نائب الرئيس الأول والمدير العام للتحليلات الرقمية والذكاء الاصطناعي وتحليلات الرحلات في شركة Genesys، وهي شركة تقدم تكنولوجيا تجربة العملاء كخدمة: “نحن نرى إمكانات حاملي شهادة LLM، وعندما أصبح من العملي القيام بذلك ، استخدمناها لتلخيص المكالمات بين العميل والوكيل. في معظم الحالات، يكون الملخص حوالي ستة أسطر من النص، وعدم قيام الوكيل بإدخال تلك الملاحظات يوفر عائد الاستثمار [return on investment]”.
تحسين وضوح الوثيقة
يمكن أيضًا نشر LLMs لتحسين الوضوح والنبرة والفهم لاتصالات العملاء. على سبيل المثال، يمكن أن تستفيد مطالبات التأمين والشكاوى وتأهيل العملاء من الكتابة الواضحة بالأسلوب المناسب ومستوى القراءة الصحيح. غالبًا ما يكون لمطالبات الوفاة التأمينية نفس نغمة “ثني الحاجز” الروتيني. العديد من الموردين يتطلعون إلى معالجة هذا الأمر.
يدعم التأليف المساعد لـMessagepoint المطالبات التي تم تكوينها من خلال رابط إلى LLM. يتم إرجاع عمليات إعادة الكتابة أو التلخيص المقترحة. لا يتم إرسال أي بيانات خاصة بالعميل إلى LLM، وتحمي التعليمات من تعلم LLM من محتوى الشركة ومعلوماتها والإضرار بها.
يقول باتريك كيهو، نائب الرئيس التنفيذي لإدارة المنتجات في شركة “Messagepoint”: “إن خطوة “الإنسان في الحلقة” ضرورية بالنظر إلى الوضع الذي يوجد فيه حاملو شهادة الماجستير في القانون اليوم. وسوف نقوم باختبار هذا النهج لمعرفة ما إذا كان قد تم تقديم الكثير من التأخير. تريد المبادرات الأوروبية، مثل هيئة مراقبة السلوك المالي في المملكة المتحدة، تواصلًا أكثر شفافية ووضوحًا مع العملاء. وهذا يمكن أن يساعد.”
المخاطر والمكافآت
سيكون لـ AWAs التي تستفيد من LLMs مخاطر فنية. عند تقييم هذه الأمور، توصي شركة Forrester بأن يتجنب صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات الضغط لاستخدام شهادات LLM في كل شيء وأن يبحثوا عن موفري النماذج الضيقة للحصول على مساعدة متقدمة.
تخاطر الشركات بدفع حاملي شهادة الماجستير في القانون إلى أماكن لا ينتمون إليها. قد يكون النموذج الضيق المصمم خصيصًا لوثيقة مشتركة ذات حجم كبير كافيًا. على سبيل المثال، بالنسبة لمعالجة الفواتير، لماذا نستخدم شهادة LLM لاستخراج المعلومات عندما يكون نموذج الاستخراج أبسط ويتطلب طاقة حاسوبية ورسوم ترخيص أقل؟ لا تصطاد الفئران بمسدس الفيل. توصي شركة Forrester بأن يستخدم صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات ما لديهم أو نموذجًا أبسط إذا كان بإمكانهم القيام بذلك.
عند النظر إلى حاملي شهادات LLM، لا يوجد نقص في مقدمي الخدمات، لكن Forrester تشير إلى أن الدعم القوي يمكن أن يأتي من الموردين الذين يقومون ببناء نماذج مخصصة لسنوات. تلعب النماذج العامة دورًا مهمًا، لكن النماذج التجارية التي تدعمها AWAs مع أتمتة العمليات الرقمية (DPA) أو RPA ستتعامل مع مهام تشكيل المدخلات والمخرجات المهمة.
وفقًا لتقرير فوريستر لشهر يوليو 2023 مسح نبض الذكاء الاصطناعي، يقول 16% من صانعي القرار في مجال الذكاء الاصطناعي الذين تمتلك مؤسساتهم استراتيجية ذكاء اصطناعي توليدية (GenAI) إن مؤسساتهم تستفيد من شهادات LLM الحالية مفتوحة المصدر، في حين أن 42% يستفيدون من شهادات LLM التأسيسية التجارية الحالية من الموردين. Amelia، على سبيل المثال، منصة الذكاء الاصطناعي للمحادثة مع تنفيذ العمليات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، ستستضيف LLM عامة لك كحل سحابي خاص، وتدعم الصيانة والتدريب المطلوبين، وتساعد في المعالجة المسبقة.
توصي شركة Forrester باستخدام موردي AWA الحاليين لتجربة DPA. يقوم موردو تقنية RPA وتطبيقات المؤسسات بدمج شهادات LLM. على سبيل المثال، يريد موردو تقنية RPA أن يكون لدى جميع العاملين مساعد رقمي، مما يؤدي إلى توسيع نطاق أتمتة المهام التي أسست السوق. قد تكون LLMs هي الدفعة التي يحتاجونها.
تستند هذه المقالة إلى تقرير Forrester، “ستكون العمليات التشغيلية هي النقطة المثالية في LLM على المدى القريب”، بواسطة كريج لو كلير، وهو محلل رئيسي نائب الرئيس في شركة Forrester.
