Comment les agents LLM remodèlent le lieu de travail?

Introduction

Les agents de modèle de grande langue (LLM) sont les dernières innovations stimulant l'efficacité commerciale en milieu de travail. Ils automatisent les activités répétitives, stimulent la collaboration et fournissent des informations utiles entre les départements. Contrairement à l'automatisation des tâches typique, les agents LLM peuvent également interpréter et générer du texte de type humain. Cela les rend adaptés à divers domaines, notamment le développement de logiciels, l'analyse de la qualité, les ressources humaines, le marketing, la finance et le support client. Dans cet article, nous découvrirons comment les agents LLM ou les agents de l'IA peuvent être utilisés pour augmenter la productivité du lieu de travail.

Aperçu

• Comprenez ce que sont les agents LLM et le rôle qu'ils jouent dans l'espace de travail.
• Découvrez comment les agents de l'IA peuvent être mis en œuvre dans différents départements d'une organisation pour accroître l'efficacité.
• Explorez comment diverses entreprises ont appliqué des agents d'IA pour une meilleure productivité grâce à des exemples du monde réel.
• Découvrez les outils LLM spécifiques et les meilleures pratiques à suivre pour améliorer l'efficacité du lieu de travail.

Table des matières

• Comment fonctionnent les agents LLM?
• Rôle des agents LLM sur le lieu de travail
• Comment les agents LLM aident dans différents départements?
  • Service client
  • Finance
  • Commercialisation
  • Ressources humaines
  • Développement de logiciels
  • Gestion de la chaîne d'approvisionnement
• Meilleures pratiques pour la mise en œuvre d'agents LLM
• Questions fréquemment posées

Comment fonctionnent les agents LLM?

Commençons par comprendre comment fonctionnent les agents LLM. Pour un exemple, considérons Robo - un Agent Robot Helper LLM. Disons que vous avez besoin de l'aide de Robo pour organiser des vacances. Vous invitez donc: «Quel est le meilleur moment pour visiter la tour Eiffel?» Pour répondre à cela, Robo utilise d'abord un LLM à usage général pour comprendre quels outils doivent être appelés pour obtenir les informations nécessaires. Il identifie qu'il a besoin de données sur l'emplacement et la météo. Pour fournir une réponse précise, Robo appelle des outils spécialisés pour d'abord récupérer l'emplacement, puis chercher des informations météorologiques pour cet emplacement. Ces informations brutes sont à nouveau envoyées au LLM, ce qui suggère de visiter au printemps ou à l'automne lorsque le temps est plus doux et que la foule est plus petite.

Robo répond de manière approfondie en intégrant les LLM et divers outils spécialisés. C'est ainsi que fonctionnent les agents LLM - en utilisant plusieurs outils et modèles pour donner des solutions personnalisées et complètes.

Dans les situations commerciales en évolution rapide, les agents LLM peuvent automatiser les activités, augmenter la communication et fournir des informations utiles. Ils permettent aux entreprises d'augmenter la productivité globale et de rester en avance dans leur jeu.

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Rôle des agents LLM sur le lieu de travail

Les agents LLM sont des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des modèles de langage avancés qui peuvent traiter et générer du texte comme les humains. Ces agents peuvent créer des documents, résumer du matériel, répondre à des questions complexes et même générer du contenu créatif. Les agents LLM deviennent plus intelligents au fil du temps car ils apprennent de nouvelles choses, ce qui les rend plus flexibles pour l'évolution des besoins commerciaux.

Les agents LLM peuvent rationaliser les procédures, permettant aux équipes de se concentrer sur les activités clés tout en maintenant un avantage concurrentiel. La meilleure partie de l'intégration d'agents LLM dans une entreprise est qu'ils ne sont pas limités à un département ou une fonction spécifique. Par conséquent, ils peuvent être personnalisés pour aider aux tâches de l'entreprise. De plus, leur adaptabilité en fait des outils puissants sur le lieu de travail.

Comment les agents LLM aident dans différents départements?

Maintenant que vous comprenez ce que sont les agents LLM, explorons comment ces agents peuvent aider les différents départements d'une organisation.

Service client

Les agents LLM peuvent résoudre les problèmes courants des clients, répondre aux questions et répondre aux FAQ pour offrir une assistance rapide. Deux excellents exemples de produits de support client axés sur LLM qui améliorent les temps de réponse et la satisfaction du client sont Haptik et le bot de résolution d'Intercom.

Implémentation du monde réel

Haptik est un outil d'agent d'IA utilisé par des entreprises comme Whirlpool, Netmed et StarHub pour améliorer le service client. Avec le soutien omnicanal, il a entraîné une amélioration de 125% du score de promoteur net (NPS) et une réduction de 36% des billets du centre d'appels pour Whirlpool. Ces résultats démontrent l'efficacité de Haptik dans l'amélioration du support client et de l'efficacité.

Finance

Les agents LLM peuvent aider à les audits de conformité, aux dépenses de suivi et aux rapports financiers. Ils peuvent également aider à l'interprétation des données financières et à la création de résumés de gestion. Des applications comme Kore.ai sont largement utilisées pour automatiser les processus pour accroître la productivité des services financiers.

Implémentation du monde réel

L'équipe financière de la Union de crédit de service public a mis en œuvre Kore.ai pour le service client et le marketing. L'IA a été formée pour répondre aux questions les plus répétitives des clients, leur offrir de nouveaux produits et rationaliser les questions. Dans un mois suivant la mise en œuvre, la société a vu les appels du service des agents humains réduire de 24%, avec une augmentation du taux de confinement des appels et une plus grande satisfaction du client.

Commercialisation

Les agents LLM peuvent créer du contenu pour les blogs, le marketing par e-mail et les plateformes de médias sociaux. Ils sont également capables d'analyser les contributions des consommateurs et les tendances du marché. Des outils LLM populaires comme Copy.ai et Jasper aident les organisations de marketing à produire du contenu plus rapidement et plus efficacement.

Implémentation du monde réel

Lenovo utilise un agent d'IA pour créer des livres de pitch, réduisant la dépendance à l'égard des agences externes et réduisant les coûts. Cette implémentation a considérablement accéléré son processus de marketing. De plus, Lenovo a développé du matériel de formation pour guider son équipe marketing sur efficacement cet agent d'IA, améliorant davantage la productivité et l'efficacité de leurs efforts de marketing.

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Ressources humaines

Amelia est un agent d'IA qui aide à fournir un meilleur service aux employés. S'ils ont des questions, ils n'ont qu'à poser des questions courantes en utilisant cet outil pour obtenir des réponses opportunes. Il réduit le temps nécessaire pour intégrer de nouveaux employés, ce qui profite à l'équipe RH de toute organisation.

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Développement de logiciels

Les agents LLM aident les développeurs de logiciels à écrire, examiner et optimiser le code. L'achèvement du code AI, la détection des problèmes et les outils de recommandation, tels que Tabnine et Github Copilot, réduisent le temps de développement et améliorent la qualité du code.

Implémentation du monde réel

La société de commerce électronique Swisco utilise Tebnine, un outil d'achèvement de code alimenté en AI, pour soutenir ses développeurs de logiciels dans la production de code plus rapidement. En plus de gagner du temps, il a aidé l'entreprise à moderniser sa base de code, à refacter régulièrement le code et à ajouter plus de fonctionnalités.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Ampcome est une entreprise qui a créé un agent LLM pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Il aide à l'analyse des données, à l'optimisation des itinéraires et à la gestion des stocks.

Implémentation du monde réel

Nvidia a créé un planificateur d'agent AI à l'aide d'une IA générative. Il est développé sur les microservices d'inférence NVIDIA (NIM). L'agent exploite LLM, NEMO Retriever et Cuopt Nim pour réduire le temps de recul des heures à quelques secondes.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre d'agents LLM

Il est impératif d'adhérer à certaines meilleures pratiques pour optimiser l'utilisation des agents LLM:

• Décidez des tâches importantes : pour commencer, les entreprises doivent identifier le département qui nécessite le plus l'outil d'agent. Ils peuvent ensuite gérer un projet pilote de l'outil dans ce département. S'ils le trouvent bénéfique, ils ne le mettent en œuvre à travers l'entreprise.
• Éduquer votre groupe : Avant de mettre en œuvre des outils ou des systèmes d'agent dans un département, la direction doit effectuer une session de sensibilisation pour que les membres de l'équipe fournissent un aperçu du fonctionnement des agents ainsi que les processus impliqués. Étant donné que les membres de l'équipe utiliseront l'outil, la supervision humaine est essentielle pendant la phase de mise en œuvre initiale.
• Assurer la sécurité : lors de l'adoption d'outils d'agent, nous devons assurer la sécurité des données et la confidentialité de l'entreprise. Il est crucial de vérifier que les agents LLM suivent les règles établies et sauvegardent les données confidentielles lors de leur utilisation.
• Mises à jour continues : la mise à jour en temps opportun de la mémoire alimentée dans l'agent est également importante lors de l'implémentation d'un agent. Pour assurer des performances optimales, gardez vos agents LLM à jour avec les derniers modèles, données et algorithmes.

Vous pouvez vous assurer que l'intégration des agents LLM dans votre entreprise se déroule bien et avec succès en adhérant à ces meilleures pratiques.

Conclusion

Les agents LLM peuvent être un outil efficace pour accroître l'efficacité des entreprises dans toute organisation. Ces robots alimentés par AI libèrent des membres du personnel pour se concentrer sur les travaux à fort impact en automatisant les activités monotones, en facilitant la communication et en offrant des informations basées sur les données. Que ce soit dans le service client, le marketing, la finance ou les ressources humaines, les agents LLM deviennent rapidement cruciaux pour les processus d'entreprise contemporains. Vous pouvez réaliser pleinement le potentiel des agents LLM pour révolutionner votre espace de travail en sélectionnant les outils appropriés et en adhérant aux meilleures pratiques.

Questions fréquemment posées

Q1. Que sont les agents de l'IA?

A. Les agents de l'IA aident à construire un système autonome. En utilisant leurs capacités pour analyser les données et prendre des décisions, nous pouvons facilement éliminer l'intervention humaine et améliorer l'efficacité de notre travail.

Q2. Quel est l'utilisation des agents dans les affaires?

A. Les LLM peuvent générer et planifier du contenu marketing et optimiser l'activité des ressources humaines. Les agents de l'IA peuvent également être utilisés dans le développement de logiciels pour créer et déboguer les codes. De plus, ils peuvent automatiser et personnaliser les activités de support client. Il existe de nombreux autres cas d'utilisation d'agents LLM dans diverses industries et fonctions commerciales.

Q3. Quels sont les cas d'utilisation pour les LLM?

A. LLMS ou des modèles de grands langues comme GPT Series ou LLAMA comprennent les requêtes basées sur le langage naturel et génèrent du texte. Ils sont conçus pour des tâches telles que le résumé, la traduction et la génération de données et d'informations. Ceux-ci peuvent également aider à analyser de grandes quantités de contenu pour obtenir des informations significatives. De plus, vous pouvez créer un système de génération augmenté de récupération (RAG) et des agents AI alimentés par les LLM de votre choix.

Q4. Quels sont les types d'agents de conception populaires?

A. Les quatre types d'agents de conception populaires sont des agents React, des agents de planification, des multi-agents et des agents réfléchissants.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!