Ինչպես ավտոմատացնել առաջադրանքները արհեստական ​​բանականության միջոցով

Կարճ պատասխան. Արհեստական ​​բանականության միջոցով առաջադրանքները ավտոմատացնելու համար սկսեք ցածր ռիսկային, կրկնվող աշխատանքային հոսքերից, ինչպիսիք են էլփոստի տեսակավորումը կամ հանդիպումների ամփոփումները, այնուհետև ավելացրեք հստակ մուտքային տվյալներ, խիստ ելքային տվյալներ և մարդկային վերանայում, երբ խաղադրույքները բարձր են: Արհեստական ​​բանականությանը վերաբերվեք որպես արագ, բայց սխալական օգնականի, և դուք կկառուցեք համակարգեր, որոնք կմնան հուսալի, այլ ոչ թե լուռ կխափանվեն:

Հիմնական եզրակացություններ՝

Սկսեք փոքրից. Ավտոմատացրեք մեկ ցածր ռիսկային աշխատանքային հոսք՝ նախքան բարդությունը մասշտաբավորելը:

Մարդկային վերահսկողություն. Ավելացրեք հաստատման քայլեր, երբ գործողությունները ազդում են հաճախորդների կամ գումարի վրա:

Կառուցվածքային հուշումներ. օգտագործեք խիստ կատեգորիաներ և հետևողական ելքային ձևաչափեր՝ սխալները նվազեցնելու համար։

Պահեստային ուղիներ. անորոշ դեպքերը ուղղորդեք ձեռքով վերանայման՝ գուշակության փոխարեն:

Աուդիտի գրանցում. Պահպանեք մուտքային տվյալները, որոշումները և արդյունքները, որպեսզի կարողանաք անվտանգ կերպով վրիպազերծել և կատարելագործել դրանք։

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո

🔗 Ինչպես չափել արհեստական ​​բանականության արդյունավետությունը
Հիմնական չափանիշներ և թեստեր՝ մոդելների և համակարգերի համեմատական ​​​​գնահատման համար։.

🔗 Ինչպես խոսել արհեստական ​​բանականության հետ
Հուշումներ և զրույցի մարտավարություն՝ ավելի պարզ և անվտանգ արհեստական ​​բանականության պատասխանների համար։.

🔗 Ինչպես սովորել արհեստական ​​բանականությունը
Գործնական ճանապարհային քարտեզ՝ արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ հիմնարար գիտելիքներ արագ ձևավորելու համար։.

🔗 Ինչպես գնահատել արհեստական ​​բանականության մոդելները
Մոդելների համեմատման մեթոդներ՝ ճշգրտություն, արժեք, լատենտություն, կայունություն։.

---

1) Ի՞նչ է նշանակում «արհեստական ​​բանականության միջոցով առաջադրանքների ավտոմատացումը» գործնականում (և ի՞նչ՝ ոչ) 🧠⚙️

Դասական ավտոմատացումը հետևյալն է. «եթե սա, ապա դա» (IFTTT):
Արհեստական ​​բանականության ավտոմատացումը հետևյալն է. «եթե սա… ապա նախ պարզիր, թե սա ինչ է, ապա արա ճիշտը»:

Այդ տարբերությունը կարևոր է։.

Արհեստական ​​բանականությունը կարող է օգնել հետևյալի հետ

• Խճճված մուտքագրման մեթոդների (էլ. փոստ, չաթի հաղորդագրություններ, PDF ֆայլեր, ձևաթղթեր) հասկացում

• ստեղծում (պատասխաններ, ամփոփագրեր, ձևանմուշներ, առաջարկներ)

• որոշում (առաջնահերթություն, կատեգորիա, հաջորդ քայլ)

• արդյունահանում (անուններ, ամսաթվեր, հաշիվ-ապրանքագրերի ընդհանուր գումարներ, մտադրություն)

Արհեստական ​​բանականությունը կախարդանք չէ հետևյալ դեպքերում

• Կատարյալ ճշգրտություն ամեն անգամ (ոչ) (OpenAI. ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ առաջացնում)

• Անվերահսկելի կարևոր որոշումներ (վտանգավոր գոտի 🚧) (NIST AI RMF)

• «Կարդացեք իմ մտքերը» աշխատանքային հոսքեր (ձեզ դեռ անհրաժեշտ է կառուցվածք)

Եթե ​​դուք արհեստական ​​բանականությանը վերաբերվեք որպես արագ, բայց երբեմն վստահ և սխալվող պրակտիկանտի, դուք կկառուցեք ավելի լավ համակարգեր: (OpenAI: ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ առաջացնում): Եթե դուք դրան վերաբերվեք որպես ամենագետ ռոբոտի, այն ձեզ կխոնարհեցնի: Արագ:

---

2) Ի՞նչն է արհեստական ​​բանականության առաջադրանքների ավտոմատացման լավ տարբերակը դարձնում ✅

Լավ կառուցվածքը ամենաշքեղը չէ։ Այն այն է, որը շարունակում է աշխատել, երբ դուք զբաղված եք, հոգնած և թեթևակի նյարդայնացած։.

«Լավ տարբերակը» սովորաբար ունի

• Մաքուր մուտքագրումներ
  Օրինակ՝ «Բոլոր հաճախորդների էլ. նամակները գնում են այս էլ. փոստարկղ», այլ ոչ թե «եթերի ինչ-որ տեղ»։

• Պարզ հաջողության չափանիշներ՝
  «Ստեղծել աջակցության տոմս կատեգորիա + առաջնահերթություն»-ը գերազանցում է «լիովին լուծել հաճախորդների աջակցության հարցը»։

• Մարդկային անցակետեր, որտեղ ռիսկը բարձր է
  ։ Ավտոմատ նախագիծը հիանալի է։ Ավտոմատ ուղարկումը կարող է սարսափելի լինել 😬 (Մեծ Բրիտանիայի կառավարություն. մարդկային հսկողության համակարգ)

• Պահեստային վարքագիծ։
  Եթե արհեստական ​​բանականությունը չի կարողանում դասակարգել հարցումը, ուղղորդել այն «Վերանայման կարիք ունի» բաժին։

• Մոնիթորինգ։
  Ամենօրյա ամփոփում այն ​​ամենի մասին, ինչ արվել է։ Որովհետև լուռ խափանումները չարիքի հատուկ տեսակ են։ (Microsoft Power Automate-ի մոնիթորինգ)

• Փոքր, կոմպոզիցիոն քայլեր։
  Արհեստական ​​բանականությունը պետք է միաժամանակ մեկ կտոր պատրաստի։ Օրինակ… եկեք չխնդրենք նրան յոթ ուտեստից բաղկացած ճաշ պատրաստել մեկ հուշումով։

Եթե ​​միայն մեկ բան հիշեք. ավտոմատացումը սիրում է հուսալի կառուցվածք։ Արհեստական ​​բանականությունը այն ճկուն է դարձնում, բայց լավագույն համակարգերը ներքևից մաքուր են մնում։

---

3) Առաջին հերթին ավտոմատացնելու լավագույն առաջադրանքները (հեշտ հաղթանակներ) 🏁🙂

Եթե ​​դուք նորեկ եք «Ինչպես ավտոմատացնել առաջադրանքները արհեստական ​​բանականության միջոցով» բաժնում, սկսեք «նյարդայնացնող և կրկնվող» բառերով, այլ ոչ թե «կարևորագույն» բառերով։

Հիանալի մեկնարկային ավտոմատացումներ

• Էլ․փոստի տեսակավորում՝ պիտակ, ուղղություն, պատասխանների նախագծեր

• Հանդիպման նշումներ՝ ամփոփել և ուղարկել գործողությունների կետեր

• Հաճախորդների ընդունում. դաշտեր հանել ձևերից, հարստացնել, ստեղծել CRM գրառումներ

• Բովանդակության վերաօգտագործում. երկար փաստաթուղթը վերածեք կետերի, հաճախակի տրվող հարցերի, սոցիալական նախագծերի

• Հաճախորդների աջակցության թեգեր՝ թեմայի, հրատապության, տրամադրության հայտնաբերում

• Հաշիվ-ապրանքագրի մշակում՝ մատակարարի, ընդհանուր գումարի, վճարման ժամկետի, պատվերի համարի արդյունահանում

• Շաբաթական հաշվետվություն. ամփոփել չափանիշները և ընդգծել անոմալիաները

Ինչից խուսափել սկզբում

• Ամեն ինչ, որը կապված է դրամական շարժի հետ

• Ամեն ինչ, որը կապված է իրավական պարտավորությունների հետ

• Ամեն ինչ, որտեղ մեկ սխալը մեծ խառնաշփոթ է ստեղծում

• Ամեն ինչ, որը դուք հեշտությամբ չեք կարող «չեղարկել»

Այսինքն՝ ավտոմատացրեք դրանք ավելի ուշ, եթե անհրաժեշտ լինի։ Բայց սկզբում ձեզ անհրաժեշտ է վստահություն, այլ ոչ թե սարսափելի պատմություն։.

---

4) «Արհեստական ​​բանականության ավտոմատացման կույտ»՝ մասեր, որոնք դուք հավանաբար կօգտագործեք 🧩🔧

Արհեստական ​​բանականության առօրյա ավտոմատացման մեծ մասը բաղադրիչների մի ամբողջություն է։ Դրանցից բոլորը ձեզ պետք չեն, բայց դուք կճանաչեք օրինաչափությունը։.

Հաճախակի օգտագործվող շինարարական բլոկներ՝

• Տրիգեր՝ ստացված էլ. փոստ, ներկայացված ձև, նոր ֆայլի բեռնում, Slack հաղորդագրության տեղադրում (մտածեք՝ IFTTT-ի)

• Ռոուտեր. որոշեք, թե ինչ տեսակի հարցում է դա

• Արհեստական ​​բանականության քայլ՝ ամփոփել, դասակարգել, դաշտեր արդյունահանել, պատասխանի նախագիծ կազմել

• Գործողության քայլ՝ ստեղծել տոմս, թարմացնել CRM-ը, ուղարկել հաղորդագրություն, գրել տվյալների բազայում

• Մարդու կողմից հաստատում (ըստ ցանկության). հաստատել նախագիծը, հաստատել փոփոխությունը (Մեծ Բրիտանիայի կառավարություն. մարդկային հսկողության համակարգ)

• Գրանցամատյան. պահպանեք տեղի ունեցածը և պատճառը (NIST AI RMF)

Եվ դուք հաճախ կավելացնեք

• Գիտելիքների աղբյուր՝ Հաճախակի տրվող հարցեր, քաղաքականության փաստաթղթեր, ապրանքի նշումներ

• Հիշողության նման պահեստավորում. նախորդ հաճախորդների, վերջին գործողությունների, նախընտրությունների աղյուսակ

• Պաշտպանիչ ցանկապատեր. կանոններ, ինչպիսիք են՝ «Երբեք մի ուղարկեք արտաքինից առանց վերանայման» (NIST AI RMF):

Ահա թե ինչու «գործակալի» խոսքը կարող է մոլորեցնել։ Հաղթող մոտեցումը սովորաբար… մոդուլային սանտեխնիկան է։ Ոչ մի մեգաուղեղ։ (Գործնականում մեգաուղեղները շեղվում են։)

---

5) Համեմատական ​​աղյուսակ - արհեստական ​​բանականության միջոցով առաջադրանքների ավտոմատացման լավագույն տարբերակները 🧾🤝

Ստորև բերված է գործնական (մի փոքր անկատար) համեմատություն։ Գները միտումնավոր ընդհանուր են, քանի որ պլանները փոխվում են, և դա կախված է նրանից, թե որքանով եք հենվում դրանց վրա։.

Գործիք / Հարթակ	Լավագույնը (հանդիսատեսի համար)	Գնային միջակայք	Ինչու է այն աշխատում (և մի փոքր առանձնահատկություն)
Զապիեր	Ոչ տեխնիկական թիմեր, արագ հաղթանակներ	Անվճար՝ մինչև $$	Հսկայական հավելվածների գրադարան, արագ տեղադրում, արհեստական ​​բանականության քայլերը հիանալի կերպով միանում են՝ կարող են թանկ լինել, եթե խելագարվեք (Zapier արհեստական ​​բանականություն + հավելվածների միացումներ)
Պատրաստել	Շինարարներ, ովքեր սիրում են տեսողական հոսքի քարտեզներ	$-ից $$	Հիանալի կառավարում, ճկուն սցենարներ, աշխատանքային հոսքերի համար LEGO-ի տպավորություն է թողնում 🙂
n8n	Թինքերներ, մշակողների թիմեր, ինքնուրույն հյուրընկալող երկրպագուներ	Անվճար մինչև $$	Հզոր, հարմարեցվող, տվյալների հետ աշխատող - տեղադրումը կարող է լինել հանգստյան օրերի աշխատանք…
Power Automate	Microsoft-ի ծանրակշիռ կազմակերպություններ	$ ձեռնարկությանը	M365-ին հարմար է ձեռնոցի պես, ունի ամուր կառավարում - UI-ը կարող է թվալ «կորպորատիվ ծանր» (Power Platform կառավարում)
IFTTT	Պարզ անձնական ավտոմատացումներ	Անվճար մինչև $	Հեշտ, թեթև ակտիվացուցիչներ՝ սահմանափակ խորություն բարդ արհեստական ​​բանականության հոսքերի համար
Airtable ավտոմատացումներ	Airtable-ում բնակվող օպերատիվ խմբեր	$-ից $$	Տվյալներ + ավտոմատացում միասին, հիանալի է հաստատումների համար - արհեստական ​​բանականության արդյունքները պահանջում են կոկիկ դաշտային ձևաչափեր
Նոտացիայի ավտոմատացումներ	Թիմերը Notion-ում փաստաթղթեր և առաջադրանքներ են գործարկում	$	Լավ է փաստաթղթերի, առաջադրանքների, ամփոփագրերի շուրջ աշխատանքային հոսքերի համար՝ ինտեգրացիաները տարբեր են
Apps Script (Google)	Աղյուսակների սիրահարներ, կոպիտ կառուցողներ	Ազատի նման	Հիանալի է Google Workspace-ի ավտոմատացման համար. վրիպազերծումը կարող է… կերպարներ ձևավորել 😅
UiPath / RPA գործիքներ	Ձեռնարկության գործընթացների ավտոմատացում	$$$	Հզոր է հնացած հավելվածների + UI ավտոմատացման համար՝ ավելի ծանր բեռնատար, բայց լուրջ հզորություն
Սեղանի մակրոներ (AutoHotkey և այլն)	Անձնական կրկնվող սեղմումներ	Ազատի նման	Արագ «Ես սա օրական 30 անգամ եմ անում»-ի համար՝ փխրուն, եթե էկրանները փոխվեն

Եթե ​​​​խրված եք, լռելյայնորեն հետևեք այս կանոնին

• Անհրաժեշտ է արագություն և պարզություն - Zapier / IFTTT

• Անհրաժեշտ են ճկուն, բարդ աշխատանքային հոսքեր - Make / n8n

• Անհրաժեշտ են ձեռնարկության կառավարման միջոցներ - Power Automate / RPA

• Անհրաժեշտ են տվյալների բազայի ոճով գործողություններ - Airtable ավտոմատացումներ

---

6) Պարզ նախագիծ. Ինչպես ավտոմատացնել առաջադրանքները արհեստական ​​բանականության միջոցով 7 քայլով 🗺️✅

Ահա կրկնվող նախագիծը, որը ես կօգտագործեի, եթե սա տեղադրեի որևէ թիմում: (Ոչ թե հմայիչ, բայց հուսալի):

1. Ընտրեք մեկ աշխատանքային ուղի

• Օրինակ՝ «Աջակցության էլ.փոստ՝ տոմսին + նախագծի պատասխանին»։

2. Մուտքային + ելքային սահմանում

• Մուտքագրում՝ էլ. փոստի մարմին, ուղարկող, թեմա

• Արդյունք՝ տոմսի կատեգորիա, առաջնահերթություն, ամփոփում, պատասխանի նախագիծ

3. Թվարկեք այն որոշումները, որոնք արհեստական ​​բանականությունը պետք է կայացնի

• Կատեգորիաների ցանկ՝ հաշիվ-ապրանքագրեր, սխալ, գործառույթի հարցում, հաշվի մուտք

• Առաջնահերթություն՝ անհետաձգելի, նորմալ, ցածր

• Տոն՝ պրոֆեսիոնալ, բարեկամական, կարճ

4. Ստեղծեք փոքրիկ ռուբրիկա

• «Շտապ = հաշիվը փակ է, վճարումը ձախողվել է, արտադրությունը դադարեցված է»։
  Ռուբրիկները թերագնահատված են։ Դրանք, ըստ էության, վիտամիններ են արհեստական ​​բանականության համար։

5. Կառուցեք ավտոմատացման կմախքը

• Գործարկիչ -> Արհեստական ​​բանականության դասակարգում -> ստեղծել տոմս -> Արհեստական ​​բանականության նախագծի պատասխան -> մարդու կողմից հաստատում -> ուղարկել

6. Ավելացնել պաշտպանիչ ցանկապատեր

• Եթե ​​վստահությունը ցածր է -> ուղղություն դեպի ձեռքով վերանայում

• Երբեք ավտոմատ կերպով չուղարկել VIP հաճախորդներին առանց հաստատման (Մեծ Բրիտանիայի կառավարություն. մարդկային հսկողության համակարգ)

• Պահպանել արհեստական ​​բանականության արդյունքը + սկզբնական մուտքագրումը (աուդիտների + վրիպազերծման համար) (NIST AI RMF)

7. Փորձարկում խճճված իրական օրինակներով

• Ոչ թե մաքուրները։ Խճճվածները։ «Ի՞նչ է սա էլ.փոստը» ոճովները։.

Ահա թե ինչպես ավտոմատացնել առաջադրանքները արհեստական ​​բանականության միջոցով ՝ առանց ձևացնելու, որ կհաջողվի առաջին փորձից։ Դուք չեք հաջողի, և դա նորմալ է։

---

7) Հուշումներ, որոնք չեն փլուզվում (մեծ մասամբ) 📝🤖

Հուշումը, ըստ էության, ձեր աշխատանքային հոսքի սպեցիֆիկացիան է։ Եթե այն անորոշ է, արդյունքը տարօրինակ է դառնում։ Եթե այն հստակ է, արդյունքը կայուն և ճիշտ է դառնում… ինչը երազանք է։ (Եվ դուք դեռ պլանավորում եք երբեմն վստահ սխալներ։) (OpenAI. ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ ունենում)

Հուսալի օրինաչափություն

• Դերը՝ «Դուք աջակցության տեսակավորման օգնական եք»։

• Առաջադրանք՝ «Դասակարգեք էլ. նամակը մեկ կատեգորիայի մեջ»։

• Սահմանափակումներ՝ «Ընտրեք միայն այս ցանկից»։

• Արդյունքի ձևաչափ՝ JSON, խիստ ստեղներ

• Ռուբրիկա՝ հրատապության և տոնի արագ կանոններ

• Օրինակներ՝ 2-3 իրատեսականները շատ են օգնում

Փոքրիկ օրինակ (կոնցեպտուալ, ոչ թե կոդային):

• Կատեգորիան պետք է լինի հետևյալներից մեկը՝ Հաշիվ, Սխալ, Մուտք, Հնարավորություն, Այլ

• Առաջնահերթությունը պետք է լինի՝ Շտապ, Նորմալ, Ցածր

• Վերադարձ՝ {կատեգորիա, առաջնահերթություն, ամփոփում, պատասխանի_նախագիծ}

Նաև, մի՛ խնդրեք միաժամանակ 14 բան։ Դա նույնն է, ինչ հեծանիվ քշելիս բարդ սուրճ պատվիրելը։ Հնարավոր է, բայց տհաճ։ Ավելի լավ է անել

• Քայլ 1. դասակարգել

• Քայլ 2. դաշտերի արդյունահանում

• Քայլ 3. պատասխանի նախագիծ

Ավելի շատ քայլեր, ավելի քիչ առեղծվածներ։.

---

8) Իրական աշխատանքային հոսքեր, որոնք խաբեության են նման (լավ իմաստով) 😈✨

Ահա մի քանի գործնական ավտոմատացումներ, որոնք մարդիկ պահպանում են երկարաժամկետ, քանի որ դրանք խնայում են իրական ժամանակ։.

Ա) Ուղարկել էլ. փոստով՝ «ուղարկելու պատրաստ» պատասխանի նախագծին 📥

• Գործողություն. նոր էլ. նամակ համօգտագործվող մուտքի արկղում

• Արհեստական ​​բանականություն. ամփոփել + հայտնաբերել մտադրությունը + նախագծել պատասխանը՝ օգտագործելով քաղաքականության հատվածներ

• Գործողություն՝ ստեղծել տոմս + նշանակել սեփականատիրոջը

• Մարդկային. հաստատում և ուղարկում (Մեծ Բրիտանիայի կառավարություն. մարդկային-ցիկլի վերահսկողություն)

Սա արհեստական ​​բանականության լավագույն կիրառումներից մեկն է, քանի որ այն սարսափը վերածում է արագ վերանայման։.

Բ) Հանդիպման նշումներ, որոնք չեն անհետանում դատարկության մեջ 🎙️

• Ձգան. հանդիպումն ավարտվում է

• Արհեստական ​​բանականություն՝ ամփոփում + որոշումներ + գործողություններ

• Գործողություն՝ հրապարակել Slack-ում + ստեղծել առաջադրանքներ ձեր հետևորդում

• Բոնուս՝ «բաց գործողությունների» շաբաթական ամփոփում

Հանդիպումների կեսը պարզապես ապագայի խառնաշփոթ է, եթե դուք որոշումներ չեք կայացնում։.

Գ) Հաճախորդների ներգրավում CRM-ում՝ հարստացման միջոցով 🧲

• Ձևաթղթի ներկայացում

• Արհեստական ​​բանականություն. ընկերության անվան, դերի, մտադրության նորմալացում

• Գործողություն՝ ստեղծել CRM գրառում, նշանակել SDR, ուղարկել անհատականացված հետագա նախագծի ձևաթուղթ

Դ) «Փաստաթղթային քաոսը» վերածել կառուցվածքային գիտելիքի 📚

• Գործողություն. նոր փաստաթուղթ ավելացվել է թղթապանակին

• Արհեստական ​​բանականություն. արդյունահանել հիմնական կետերը, ստեղծել հաճախակի տրվող հարցեր, պիտակավորել թեմաները

• Գործողություն՝ ավելացնել ներքին գիտելիքների բազային

Այն կատարյալ չէ, բայց ավելի լավ է, քան «NEW FINAL v8 REALLY FINAL» անունով թղթապանակը։

---

9) Պաշտպանիչ ցանկապատեր, գաղտնիություն և այն բաները, որոնց համար մարդիկ հետո զղջում են 🔒😬

Այս բաժինը զվարճալի չէ, բայց կարևոր է։.

Լավ պաշտպանիչ ցանկապատեր

• մարդկային ստուգում (մինչև դուք վստահեք համակարգին) (Մեծ Բրիտանիայի կառավարություն. մարդկային հսկողության համակարգ)

• Խմբագրում. հնարավորության դեպքում հեռացնել զգայուն դաշտերը՝ նախքան արհեստական ​​բանականության փուլ ուղարկելը (ICO: տվյալների նվազագույնի հասցնելը):

• Նվազագույն արտոնություն. ավտոմատացման հաշիվները պետք է ունենան նվազագույն մուտք (NIST: նվազագույն արտոնություն)

• Գրանցամատյան. գրանցեք, թե ինչ է փոխվել, երբ և ինչու (NIST AI RMF)

• Տվյալների պահպանման կանոններ. մի՛ պահեք ավելին, քան ձեզ անհրաժեշտ է (ICO: տվյալների նվազագույնի հասցնելը)

Նաև առանձնացրեք «նախագծումը» «դերասանական գործողություններից»։

• Նախագծում = ցածր ռիսկ, շրջելի

• Գործողությունը = բարձր ռիսկ, երբեմն՝ անդառնալի

Արհեստական ​​բանականությունը հիանալի է գծագրության մեջ։ Թող այն հիանալի լինի, նախքան մեքենայի բանալիները տալը։ Որովհետև այո… այն կարող է լիճ մտնել։ Ոչ միտումնավոր։ Պարզապես… վստահորեն։ (OpenAI. ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ առաջացնում)

---

10) Խնդիրների լուծում. ինչու է ձեր արհեստական ​​բանականության ավտոմատացումը թերի թվում 🧯🛠️

Եթե ​​ձեր ավտոմատացումը անհամապատասխան է, դա սովորաբար հետևյալներից մեկն է

• Մուտքագրված տվյալները չափազանց տարբեր են

  • Լուծում. նախ նորմալացնել մուտքագրումները (հեռացնել ստորագրությունները, հեռացնել մեջբերված թելերը)

• Հարցումը չափազանց բաց է

  • Ուղղում՝ ավելացնել խիստ կատեգորիաներ, խիստ ելքային ձևաչափ, ազատության ավելի քիչ աստիճաններ

• Պահեստային ուղի չկա

  • Լուծում. «Եթե անորոշ եք, վերանայման ուղին» փրկարար է

• Չափազանց շատ քայլեր՝ առանց տեսանելիության

  • Լուծում. յուրաքանչյուր քայլին ավելացնել գրանցամատյանի գրառում՝ բանալիի ելքով (NIST AI RMF):

• Դուք չեք փորձարկել եզրային դեպքերը

  • Լուծում. հավաքեք 20 անհեթեթ իրական օրինակներ և փորձարկեք դրանք։ (Այո, դա նյարդայնացնող է։ Այո, այն աշխատում է։)

Մի հնարք, որը կօգնի. ստեղծեք «վրիպազերծման ալիք», որտեղ ավտոմատացումը կհրապարակի

• մուտքագրման ամփոփում

• դասակարգման որոշումը

• հաջորդ ձեռնարկված գործողությունը

Դա նման է ավտոմատացմանը մի փոքրիկ օրագիր տալուն։ Մի փոքր ամոթալի օրագիր, բայց օգտակար։.

---

11) Արագ մեկնարկային պլան, որը կարող եք պատճենել այս շաբաթ 📅🙂

Եթե ​​​​ցանկանում եք պարզ ծրագիր՝ իրականացնելու համար, թե ինչպես ավտոմատացնել առաջադրանքները արհեստական ​​​​ինտելեկտի միջոցով ՝ առանց մոլորվելու.

Օր 1:

• Ընտրեք մեկ աշխատանքային ուղի

• Հաջողության սահմանում (ինչպիսի՞ն է «ավարտվածը»)

2-րդ օր։

• Կառուցեք ձգան + գործողության կմախք (առանց արհեստական ​​բանականության)

• Հաստատեք, որ այն հուսալիորեն աշխատում է

Օր 3:

• Ավելացնել մեկ արհեստական ​​բանականության քայլ (դասակարգում կամ ամփոփում)

• Պարտադրել խիստ ելքային ձևաչափ

4-րդ օր։

• Ավելացնել մարդկային վերանայման քայլ (Մեծ Բրիտանիայի կառավարություն. մարդկային վերահսկողության ցիկլ)

• Ավելացնել գրանցում (NIST AI RMF)

5-րդ օր։

• Փորձարկում խճճված մուտքային տվյալներով

• Կարգավորել ռուբրիկը + կատեգորիաները

Եվ հետո… թող այն անպարկեշտ լինի։ Անպարկեշտությունը կայունություն է։ Կայունությունը ազատություն է 😄

---

Ամփոփում 🧠✅✨

Արհեստական ​​բանականության միջոցով առաջադրանքների ավտոմատացումը պակաս «արհեստական ​​բանականության կախարդանքի» մասին է, այլ ավելի շատ՝ կոկիկ խողովակաշար կառուցելու մասին, որտեղ արհեստական ​​բանականությունը կարգավորում է մարդկային լեզվի խառնաշփոթ մասերը։.

Հակիրճ ամփոփում

• Սկսե՛ք փոքրից՝ մեկ աշխատանքային հոսք, մեկ հաղթանակ 🏁

• Օգտագործեք արհեստական ​​բանականությունը դասակարգման, արդյունահանման և նախագծման համար (ամենահարմար կետը) ✍️

• Ավելացրեք պաշտպանիչ ցանկապատեր և պահեստային տարբերակներ, որպեսզի սխալները չվերածվեն աղետների 🚧 (NIST AI RMF)

• Գրանցեք ամեն ինչ, որպեսզի կարողանաք վրիպազերծել առանց լաց լինելու (կամ գոնե ավելի քիչ լաց լինել) 😅 (NIST AI RMF)

• Ընտրեք գործիքներ՝ հիմնվելով ձեր հարմարավետության վրա. արագ տեղադրում vs խորը վերահսկողություն vs ձեռնարկության կառավարում

Եվ այո, «Ինչպես ավտոմատացնել առաջադրանքները արհեստական ​​բանականության միջոցով» կարող է անկասկած ժամեր խնայել։ Բայց իրական հաղթանակը մտավոր տարածքն է՝ ավելի քիչ մանր կրկնվող որոշումներ, որոնք կխժռեն ձեր օրը։

Իրական աշխարհի օրինակ՝ աջակցության արկղի արհեստական ​​բանականության օգնականի կառուցում

Սցենար

Պատկերացրեք մի փոքր SaaS թիմ՝ մեկ ընդհանուր աջակցության արկղով և օրական մոտավորապես 40 հաճախորդի էլեկտրոնային նամակով։.

Թիմը չի փորձում փոխարինել օժանդակ անձնակազմին։ Նպատակն ավելի պարզ է՝ կրճատել յուրաքանչյուր հաղորդագրությունը զրոյից կարդալու, որոշելու, թե որտեղ է այն գնալու, և պատասխանի առաջին տարբերակը գրելու վրա ծախսվող ժամանակը։.

Սա լավ մեկնարկային ավտոմատացում է, քանի որ արհեստական ​​բանականությունը կարող է հաղթահարել անկանոն լեզուն, մինչդեռ մարդը դեռևս ստուգում է հաճախորդի հետ կապված ցանկացած բան, նախքան բիզնեսը լքելը։.

Ինչ է պետք օգնականին

Աշխատանքային հոսքը հուսալի դարձնելու համար օգնականին տվեք

• Համօգտագործվող աջակցության արկղը որպես ակտիվացուցիչ

• Կայուն կատեգորիաների ցանկ՝ Հաշիվ-ապրանքագիր, Սխալ, Մուտք, Հնարավորությունների հարցում, Չեղարկում, Այլ

• Կայուն առաջնահերթությունների ցանկ՝ Շտապ, Նորմալ, Ցածր

• Վերադարձի, գաղտնաբառի վերակայման, անջատումների և հաշվի մուտքի վերաբերյալ կարճ քաղաքականության հատվածներ

• Կանոն, որի համաձայն՝ պատասխան չի ուղարկվում առանց մարդու հաստատման

• Գրանցման թերթիկ կամ տոմսի դաշտ, որը պահպանում է սկզբնական էլ.փոստը, արհեստական ​​բանականության կատեգորիան, առաջնահերթությունը, ամփոփումը, նախագծի պատասխանը և վերանայողի որոշումը։

Կարևորը կատեգորիաների ֆիքսված ցանկն է։ Եթե թույլ տաք արհեստական ​​ինտելեկտին հորինել կատեգորիաներ, շուտով կունենաք «Մուտքի խնդիր», «Մուտքի խնդիր», «Չեմ կարողանում մուտք գործել» և «Հաշվի խնդիր», որոնք բոլորը նույն բանն են նշանակում։ Զվարճալի չէ ոչ մեկի համար։.

Օրինակային հրահանգ

Դուք SaaS ընկերության աջակցության տեսակավորման օգնական եք։.

Կարդացեք հաճախորդի էլ. նամակը և դասակարգեք այն միայն մեկ կատեգորիայի՝ Հաշիվ, Սխալ, Մուտք, Հնարավորության հարցում, Չեղարկում կամ Այլ։.

Սահմանեք առաջնահերթությունը որպես Շտապ, Նորմալ կամ Ցածր։.

Շտապ նշանակում է, որ հաճախորդը չի կարող մուտք գործել վճարովի հաշվի, վճարումը ձախողվել է, արտադրական աշխատանքը արգելափակված է, կամ տուժել են մի քանի օգտատերեր։.

Գրեք կարճ ամփոփում մեկ նախադասությամբ։.

Կազմեք բարեկամական պատասխան՝ օգտագործելով միայն տրամադրված քաղաքականության նշումները: Եթե քաղաքականությունը չի լուծում հաճախորդի խնդիրը, խնդրեք թիմի անդամին վերանայել այն:.

Մի՛ խոստացեք վերադարձներ, փոխհատուցում, տեխնիկական նորոգումներ կամ ժամկետներ, եթե դրանք նշված չեն քաղաքականության նշումներում։.

Վերադարձրեք արդյունքը՝ օգտագործելով այս դաշտերը՝

Կատեգորիա՝
Առաջնահերթություն՝
Ամփոփում՝
Սևագրի պատասխան՝
Պահանջվում է մարդկային վերանայում՝ Այո կամ Ոչ
Վերանայման պատճառը՝

Ինչպես փորձարկել այն

Նախքան սա հաճախորդներին կապելը, փորձարկեք այն ձեր սեփական էլ. փոստից ստացված 20 նախնական էլ. նամակների հետ։.

Ներառեք օրինակներ, ինչպիսիք են՝

• Վերադարձի հարցում, որը թաքնված է երկար բողոքի մեջ

• Հաճախորդ, որն ասում է. «Ձեր հավելվածը կոտրված է», բայց պարզապես մոռացել է իր գաղտնաբառը

• VIP հաճախորդը խնդրում է գոյություն չունեցող գործառույթ

• Վճարման ձախողում՝ զայրացած լեզվով

• Սխալի մասին հաղորդում՝ առանց սարքի, դիտարկիչի կամ էկրանի էկրանի

• Չեղարկման էլ. նամակ, որը նաև պահանջում է վերադարձ

Այնուհետև ստուգեք չորս բան

• Արդյո՞ք այն ճիշտ կատեգորիա է ընտրել։

• Արդյո՞ք դա սահմանեց խելամիտ առաջնահերթություն։

• Արդյո՞ք պատասխանի նախագիծը համապատասխանում էր քաղաքականությանը։

• Արդյո՞ք անորոշ դեպքերը վերանայման ենթարկվեցին՝ փոխարենը ձևացնելու, թե գիտեն։

Պարզ «անցիր/չանցիր» աղյուսակը բավարար է։ Ձեզ առաջին իսկ օրվանից թանկարժեք գնահատման ծրագիր պետք չէ։.

Արդյունք

Նկարազարդ արդյունք՝ հիմնված այս աշխատանքային հոսքի օգտագործումից առաջ և հետո ուղարկված 20 նմուշային աջակցության նամակների ժամանակագրության վրա։.

Ավտոմատացումից առաջ տեսակավորման և առաջին նախագծի պատասխանները տևում էին մոտ 4 րոպե մեկ էլ. նամակի համար։ Ավտոմատացումից հետո՝ մարդկային վերանայումը տևում էր մոտ 90 վայրկյան մեկ էլ. նամակի համար։.

Դա 20 էլ. նամակի տևողությունը մոտավորապես 80 րոպեից կրճատում է մինչև 30 րոպե, խնայելով մոտ 50 րոպե մեկ խմբաքանակի համար։.

Նույն փորձարկման ժամանակ օգնականը 20 էլեկտրոնային նամակներից 17-ը ճիշտ դասակարգեց։ 3 սխալ դեպքերը բոլորն էլ ուղղորդվեցին մարդկային վերանայման, քանի որ հարցումը պահանջում էր վերանայում, երբ քաղաքականությունը անհասկանալի էր։ Դա աշխատանքային հոսքին տվեց 0 ավտոմատ ուղարկման սխալի մակարդակ, քանի որ հաճախորդի ոչ մի հաղորդագրություն չի ուղարկվել առանց հաստատման։.

Դուք կարող եք դա ինքներդ ստուգել՝ ժամանակագրելով մեկ սովորական աջակցության խմբաքանակ, այնուհետև նույն խմբաքանակը կրկնելով արհեստական ​​բանականության աշխատանքային հոսքով և հաշվելով

• Մեկ էլփոստի համար ծախսված րոպեները

• Ճիշտ դասակարգումներ

• Նախագծերն ընդունված են առանց խմբագրումների

• Թեթև խմբագրման կարիք ունեցող նախագծեր

• Նախագծերը լիովին մերժվեցին

• Գործերը ուղարկվել են վերանայման

Ի՞նչը կարող է սխալ ընթանալ

Ամենամեծ սխալը օգնականին շատ շուտ գործելու թույլ տալն է։.

Վատ կարգավորում. «Կարդացեք այս հաճախորդի էլ. նամակը և պատասխանեք»։

Ավելի լավ կարգավորում. «Դասակարգել, ամփոփել, նախագծել և սպասել հաստատմանը»:

Այլ տարածված խնդիրներ՝

• Արհեստական ​​բանականությունը օգտագործում է հնացած քաղաքականության նշումներ

• Կատեգորիաների ցանկը չափազանց անորոշ է

• Երկար էլփոստային թեմաները ներառում են հին տեղեկատվություն, որը շփոթեցնում է մոդելը

• Օգնականը խոստանում է մի բան, որը բիզնեսը չի կարող կատարել

• Հաճախորդների զգայուն տվյալները գործիքներին են ուղարկվում առանց գաղտնիության կանոնները ստուգելու

• Ոչ ոք չի վերանայում գրանցամատյանները, ուստի սխալները կրկնվում են աննկատ

Անվտանգության լավ կանոնը պարզ է. եթե օգնականը անորոշ է, նյարդայնացած է հաճախորդի տոնից, բացակայում է քաղաքականության մասին տեղեկատվությունը կամ զբաղվում է հաշիվ-ապրանքագրերի կարգավորմամբ, ապա այն պետք է գործը ուղղորդի մարդուն։.

Գործնական ուսուցողական նյութ

Սա ամենահարմար կետն է արհեստական ​​բանականության միջոցով առաջադրանքներն ավտոմատացնել սովորելու համար. թող համակարգը կատարի կրկնվող առաջին անցումը, բայց մարդկանց վրա թողեք դատողությունները, խոստումները և հաճախորդների վստահությունը։ Հաղթանակը «լիովին ավտոմատացված աջակցությունը» չէ։ Հաղթանակը դատարկ պատասխանի վանդակը վերանայված սևագրի վերածելն է երկու րոպեից էլ պակաս ժամանակում։.

Հաճախակի տրվող հարցեր

Ինչպե՞ս իմանամ, թե որ առաջադրանքներն են անվտանգ ավտոմատացնել արհեստական ​​բանականության միջոցով նախ։

Սկսեք կրկնվող, ցածր ռիսկի աշխատանքային հոսքերից, որտեղ սխալները հեշտ է վերացնել: Էլ. փոստի տեսակավորումը, հանդիպումների ամփոփումները, պիտակավորումը և նախագծերի ստեղծումը լավ նախնական թեկնածուներ են: Խուսափեք դրամական տեղաշարժերից, իրավական պարտավորություններից կամ այն ​​ամենից, ինչը դժվար է վերացնել: Շատ թիմերում արհեստական ​​բանականության միջոցով առաջադրանքներն ավտոմատացնելու նախագծումն ու դասակարգումն է, այլ ոչ թե ինքնուրույն որոշումների կայացումը:

Ո՞ր գործիքներն են լավագույնը արհեստական ​​բանականության միջոցով առաջադրանքներ ավտոմատացնող սկսնակների համար։

Եթե ​​ցանկանում եք արագություն նվազագույն կարգավորումներով, Zapier-ի կամ IFTTT-ի նման գործիքները սովորաբար ամենահեշտ տեղն են սկսելու համար: Ավելի լավ տեսողական վերահսկողության և ավելի հարուստ ճյուղավորման համար Make-ը կամ n8n-ը հաճախ ավելի հարմար են: Microsoft-ի վրա հիմնված թիմերը սովորաբար հակված են Power Automate-ին: Ընտրեք՝ հիմնվելով տեխնիկական կարգավորումների հետ ձեր հարմարավետության և ձեր աշխատանքային հոսքերի բարդության վրա:.

Որքանո՞վ է ճշգրիտ արհեստական ​​բանականության ավտոմատացումը, և ինչպե՞ս կանխել թանկարժեք սխալները։

Արհեստական ​​բանականությունը հզոր է, բայց այն լիովին ճշգրիտ չէ: Տարածված մոտեցում է արտաքին հաղորդագրությունների կամ բարձր ազդեցություն ունեցող գործողությունների համար մարդու կողմից հաստատման ավելացումը: Խիստ ելքային ձևաչափերը, կատեգորիաների սահմանափակ ընտրությունը և պահեստային երթուղայնացումը («ուղարկել վերանայման, եթե անորոշ եք») զգալիորեն նվազեցնում են ռիսկը: Յուրաքանչյուր քայլի գրանցումը նաև օգնում է ձեզ հայտնաբերել լուռ ձախողումները, նախքան դրանք ձնագնդի պես կաճեն:.

Ինչպիսի՞ն է գործնականում արհեստական ​​բանականության ավտոմատացման պարզ աշխատանքային հոսքը։

Արհեստական ​​բանականության ավտոմատացման մեծ մասը հետևում է հետևյալ օրինաչափությանը. ակտիվացում → Արհեստական ​​բանականությունը դասակարգում կամ ամփոփում → գործողություններ ձեռնարկում → ըստ ցանկության մարդկային հաստատում → արդյունքների գրանցում: Օրինակ, աջակցության էլ. նամակը ակտիվացնում է դասակարգումը, ստեղծում է տոմս, կազմում է պատասխան և սպասում է հաստատման՝ նախքան ուղարկելը: Այն փոքր, մոդուլային քայլերի բաժանելը խնդիրների լուծումը շատ ավելի հեշտացնում է:.

Ինչո՞ւ է իմ արհեստական ​​բանականության ավտոմատացումը թվում անհամապատասխան կամ անկայուն։

Անհամապատասխան արդյունքները սովորաբար առաջանում են աղմկոտ մուտքագրումներից կամ անորոշ հուշումներից: Նորմալացրեք էլ. նամակները՝ դրանք արհեստական ​​ինտելեկտին ուղարկելուց առաջ ստորագրությունները և մեջբերված թեմաները հեռացնելով: Ավելացրեք խիստ կատեգորիաներ և կառուցվածքային ելքեր, ինչպիսին է JSON-ը: Շատ դեպքերում, երբ արհեստական ​​ինտելեկտով առաջադրանքներն ավտոմատացվում են , ռուբրիկայի խստացումը ավելի շատ է բարելավում հուսալիությունը, քան մոդելը փոխելը:

Ինձ «արհեստական ​​բանականության գործակալներ» պե՞տք են, թե՞ մոդուլային աշխատանքային հոսքն ավելի լավ է։

Թիմերի մեծ մասի համար մոդուլային աշխատանքային հոսքերը գերազանցում են բարդ ինքնավար գործակալներին: Փոքր, կանխատեսելի քայլերի մի ամբողջություն՝ դասակարգում, արդյունահանում, նախագծում, հակված է ավելի կայուն լինել, քան մեկ «մեգա-ուղեղային» հուշում: Գործնականում մոդուլային ջրամատակարարումն ավելի հեշտ է վրիպազերծել, վերահսկել և կառավարել, քան ինքնավար գործակալական ոճի համակարգերը:.

Ինչպե՞ս գրեմ հուշումներ, որոնք չեն փլուզվի արտադրության ընթացքում։

Հուշումներին վերաբերվեք որպես աշխատանքային հոսքի սպեցիֆիկացիաների: Սահմանեք հստակ դեր, խիստ առաջադրանք, թույլատրելի կատեգորիաներ և պահանջվող արդյունքի ձևաչափ: Տրամադրեք կարճ անվանակարգ և 2-3 իրատեսական օրինակ: Փոխանակ մոդելից ամեն ինչ միանգամից անելու խնդրանք ներկայացնելու, այն բաժանեք փուլերի՝ առաջինը դասակարգեք, երկրորդը՝ դաշտերը հանեք, երրորդը՝ նախագծեք՝ ավելի կայուն արդյունքների համար:.

Ի՞նչ պաշտպանիչ ցանկապատեր պետք է տեղադրեմ արհեստական ​​ինտելեկտի ավտոմատացման մասշտաբային կիրառումից առաջ։

Ավելացրեք մարդկային վերանայում արտաքին հաղորդակցության համար, մինչև կատարողականը կայունանա: Նվազագույնի հասցրեք արհեստական ​​բանականության քայլերին ուղարկված զգայուն տվյալները և հետևեք ավտոմատացման հաշիվների համար ամենաքիչ արտոնություններով մուտքագրմանը: Պահպանեք մուտքագրման, ելքագրման և որոշումների գրանցամատյանները աուդիտների և վրիպազերծման համար: Կայուն « Ինչպես ավտոմատացնել առաջադրանքները արհեստական ​​բանականության միջոցով» սկզբունքը ավելի շատ կախված է պաշտպանիչ պատնեշներից և մոնիթորինգից, քան խելացի հուշումներից:

Հղումներ

1. OpenAI - Ինչու են լեզվական մոդելները հալյուցինացիաներ առաջացնում - openai.com

2. Ստանդարտների և տեխնոլոգիաների ազգային ինստիտուտ (NIST) - NIST AI RMF (NIST.AI.600-1.pdf) - nist.gov

3. Մեծ Բրիտանիայի կառավարություն - Արհեստական ​​բանականության թաքնված ռիսկերի մեղմացման գործիքակազմ (մարդկային վերահսկողություն) - gov.uk

4. Տեղեկատվության հանձնակատարի գրասենյակ (ICO) - Տվյալների նվազագույնի հասցնելը - ico.org.uk

5. NIST համակարգչային անվտանգության ռեսուրսների կենտրոն (CSRC) - Նվազագույն արտոնություններ (բառարան) - nist.gov

6. Microsoft - Power Automate - microsoft.com

7. Microsoft Learn - Power Platform-ի կառավարման նկատառումներ - microsoft.com

8. Zapier - Zapier AI - zapier.com

9. Zapier - Zapier AI + հավելվածի միացումներ - zapier.com

10. Արտադրող - Արտադրող (Արտադրանքի էջ) - make.com

11. n8n - n8n-ի հոսթինգ - n8n.io

12. IFTTT - Ի՞նչ է IFTTT-ը: - ifttt.com

13. Airtable - Airtable ավտոմատացումներ - airtable.com

14. Notion - Տվյալների բազայի ավտոմատացում - notion.com

15. Google Developers - Apps Script-ի ակնարկ - google.com

16. UiPath - Ռոբոտացված գործընթացների ավտոմատացում (RPA) - uipath.com

17. AutoHotkey - (Գլխավոր էջ) - autohotkey.com

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին