LLMエージェントはどのように職場を作り直していますか？

導入

大規模な言語モデル（LLM）エージェントは、職場のビジネス効率を高める最新のイノベーションです。彼らは、繰り返し活動を自動化し、コラボレーションを後押しし、部門間で有用な洞察を提供します。典型的なタスクオートメーションとは異なり、LLMエージェントは人間のようなテキストを解釈および生成することもできます。これにより、ソフトウェア開発、品質分析、人事、マーケティング、金融、顧客サポートなど、さまざまなドメインに適しています。この記事では、LLMエージェントまたはAIエージェントを使用して職場の生産性を向上させる方法を確認します。

概要

• LLMエージェントとは何か、ワークスペースで彼らが果たす役割を理解してください。
• 組織のさまざまな部門でAIエージェントを実装する方法を学び、効率を高めます。
• 実際の例を通じて、さまざまな企業がAIエージェントをより良い生産性のために適用した方法を探ります。
• 職場の効率を高めるために、特定のLLMツールとベストプラクティスについて学びます。

目次

• LLMエージェントはどのように機能しますか？
• 職場におけるLLMエージェントの役割
• LLMエージェントはさまざまな部門でどのように支援しますか？
  • 顧客サービス
  • ファイナンス
  • マーケティング
  • 人的資源
  • ソフトウェア開発
  • サプライチェーンマネジメント
• LLMエージェントを実装するためのベストプラクティス
• よくある質問

LLMエージェントはどのように機能しますか？

LLMエージェントがどのように機能するかを理解することから始めましょう。たとえば、LLMエージェントロボットヘルパーであるRoboを考えてみましょう。休日を手配するためにロボの助けが必要だとしましょう。 「エッフェルタワーを訪れるのに最適な時期は何ですか？」と促します。これに対応するために、Roboは最初に汎用LLMを採用して、必要な情報を取得するためにどのツールを呼び出す必要があるかを理解します。場所と天候に関するデータが必要であることを特定しています。正確な回答を提供するために、Roboは最初に場所を取得し、その場所の気象情報を取得するための専門的なツールを呼び出します。この生の情報は再びLLMに送られます。これは、天気が穏やかで群衆が小さくなる春または秋に訪問することを示唆しています。

Roboは、LLMとさまざまな特殊なツールを統合することにより、包括的に応答します。これがLLMエージェントの仕組みです。いくつかのツールとモデルを使用して、パーソナライズされた包括的なソリューションを提供します。

ペースの速いビジネス状況では、LLMエージェントはアクティビティを自動化し、コミュニケーションを増やし、有用な情報を提供できます。彼らは、企業が全体的な生産性を高め、ゲームで先を行くことを可能にします。

また読む：生産性を高めるためのトップ10 AIオートメーション

職場におけるLLMエージェントの役割

LLMエージェントは、人間のようなテキストを処理および生成できる高度な言語モデルに基づく人工知能システムです。これらのエージェントは、ドキュメントを作成し、素材を要約し、複雑な質問に答え、創造的なコンテンツを生成することさえできます。 LLMエージェントは、新しいことを学ぶにつれて時間の経過とともに賢くなり、ビジネスニーズの変化により柔軟になります。

LLMエージェントは手順を合理化することができ、チームは競争上の優位性を維持しながら、主要な活動に集中できるようにします。 LLMエージェントを企業に統合することの最大の部分は、特定の部門や機能に限定されないことです。したがって、企業全体の義務を支援するためにカスタマイズできます。さらに、それらの適応性により、職場での強力なツールになります。

LLMエージェントはさまざまな部門でどのように支援しますか？

LLMエージェントが何であるかを理解したので、これらのエージェントが組織内のさまざまな部門をどのように支援できるかを調査しましょう。

顧客サービス

LLMエージェントは、一般的な顧客の問題に対処し、質問に応答し、FAQに応答して迅速な支援を提供できます。応答時間と顧客満足度を高めるLLM駆動型のカスタマーサポート製品の2つの優れた例は、HaptikとIntercomの解像度ボットです。

実世界の実装

Haptikは、Whirlpool、NetMed、Starhubなどの企業がカスタマーサービスを強化するAIエージェントツールです。オムニチャネルのサポートにより、ネットプロモータースコア（NPS）が125％改善され、ワー​​ルプールのコールセンターチケットが36％減少しました。これらの結果は、顧客サポートと効率を改善する上でHaptikの有効性を示しています。

ファイナンス

LLMエージェントは、コンプライアンス監査、追跡、財務報告を支援できます。また、財務データの解釈と管理概要の作成を支援することもできます。 kore.aiのようなアプリケーションは、金融部門の生産性を向上させるプロセスを自動化するために広く使用されています。

実世界の実装

公共サービス信用組合の財務チームは、顧客サービスとマーケティングのためにkore.aiを実装しました。 AIは、クライアントからの最も繰り返しの質問に答え、新製品を提供し、クエリを合理化するように訓練されました。実装から1か月以内に、同社は、人間のエージェントにサービスされたコールが24％減少し、コール封じ込め率が増加し、顧客満足度が向上しました。

マーケティング

LLMエージェントは、ブログ、電子メールマーケティング、ソーシャルメディアプラットフォームのコンテンツを作成できます。また、消費者の入力と市場動向を分析することもできます。 Copy.aiやJasperなどの人気のあるLLMツールは、マーケティング組織を支援し、コンテンツをより迅速かつ効率的に制作します。

実世界の実装

LenovoはAIエージェントを使用してピッチブックを作成し、外部機関への依存を減らし、コストを削減します。この実装により、マーケティングプロセスが大幅に増加しています。さらに、Lenovoは、マーケティングチームがこのAIエージェントを効果的に使用することを導くためのトレーニング資料を開発し、マーケティング活動の生産性と効率をさらに向上させました。

また読む：マーケティングオートメーションとは何ですか、AIはどのように変革していますか？

人的資源

アメリアは、従業員により良いサービスを提供するのに役立つAIエージェントです。クエリがある場合、タイムリーな応答を得るためにこのツールを使用して一般的な質問をするだけです。これにより、新しい従業員に搭載されるのに必要な時間が短縮され、あらゆる組織の人事チームに利益があります。

また読む：AI＆MLがHRオートメーションにどのように役立つかを調べる

ソフトウェア開発

LLMエージェントは、ソフトウェア開発者がコードの作成、レビュー、最適化を支援します。 TabnineやGithub CopilotなどのAI搭載のコード完了、発行検出、および推奨ツールは、開発時間を削減し、コードの品質を向上させます。

実世界の実装

e-commerce CompanyのSwiscoは、AIを搭載したコード完了ツールであるTebnineを使用して、ソフトウェア開発者をより迅速にコードの作成をサポートしています。時間の節約とは別に、会社がコードベースを近代化し、コードを定期的にリファクタリングし、より多くの機能を追加するのに役立ちました。

サプライチェーンマネジメント

Ampcomeは、サプライチェーン管理のためにLLMエージェントを作成した会社です。データ分析、ルート最適化、在庫管理に役立ちます。

実世界の実装

Nvidiaは、生成AIの助けを借りてAIエージェントプランナーを作成しました。 Nvidia Inference Microservices（NIM）で開発されています。エージェントはLLM、Nemo Retriever、およびCuopt Nimを活用して、再計画時間を数時間からわずか数秒に短縮します。

LLMエージェントを実装するためのベストプラクティス

LLMエージェントの使用を最適化するために、特定のベストプラクティスを遵守することが不可欠です。

• 重要なタスクを決定する：開始するには、企業はどの部門がエージェントツールを最も必要とするかを特定する必要があります。その後、その部門でツールのパイロットプロジェクトを実行できます。彼らがそれが有益であると判断した場合、その後、ビジネス全体でそれを実装する必要があります。
• グループの教育：部門にツールまたはエージェントシステムを実装する前に、経営陣はチームメンバーの意識セッションを実施して、関連するプロセスとともにエージェントの仕組みの概要を提供する必要があります。チームメンバーはこのツールを使用するため、最初の実装段階では人間の監督が不可欠です。
• 安全性を保証する：エージェントツールを採用する場合、ビジネスのデータセキュリティとプライバシーを確​​保する必要があります。 LLMエージェントが確立されたルールに従い、使用中に機密データを保護することを確認することが重要です。
• 継続的な更新：エージェントに供給されたメモリをエージェントにタイムリーに更新することも重要です。最適なパフォーマンスを確保するには、最新のモデル、データ、およびアルゴリズムを使用してLLMエージェントを最新の状態に保ちます。

LLMエージェントの会社への統合が、これらのベストプラクティスを順守することにより、スムーズかつ成功裏に進むことを確認できます。

結論

LLMエージェントは、あらゆる組織のビジネス効率を高めるための効果的なツールになります。これらのAI搭載のボットは、単調なアクティビティを自動化し、コミュニケーションを促進し、データ駆動型の洞察を提供することにより、インパクトのある作業に集中するためにスタッフを解放します。カスタマーサービス、マーケティング、金融、または人事のいずれであっても、LLMエージェントは現代の企業プロセスにとってすぐに重要になりつつあります。適切なツールを選択し、ベストプラクティスを順守することにより、LLMエージェントがワークスペースに革命をもたらす可能性を完全に実現できます。

よくある質問

Q1。 AIエージェントとは何ですか？

A. AIエージェントは、自律システムの構築を支援します。データを分析し、意思決定を行う能力を使用することにより、人間の介入を簡単に排除し、仕事の効率を向上させることができます。

Q2。ビジネスにおけるエージェントの使用は何ですか？

A. LLMSは、マーケティングコンテンツを生成および計画し、人材活動を最適化できます。 AIエージェントは、ソフトウェア開発でコードを作成およびデバッグするためにも使用できます。さらに、カスタマーサポート活動を自動化およびパーソナライズすることができます。さまざまな業界やビジネス機能にわたってLLMエージェントの他の多くのユースケースがあります。

Q3。 LLMSのユースケースは何ですか？

A. LLMSまたはGPTシリーズやLlamaなどの大規模な言語モデルは、自然言語ベースのクエリを理解し、テキストを生成します。これらは、データと洞察の要約、翻訳、生成などのタスク用に設計されています。これらは、大量のコンテンツを分析して意味のある情報を取得するのにも役立ちます。さらに、選択したLLMSを搭載した検索拡張生成システム（RAG）およびAIエージェントを作成できます。

Q4。エージェントの人気のあるデザインタイプは何ですか？

A. 4つの一般的なデザインタイプのエージェントは、Reactエージェント、計画エージェント、マルチエージェント、および反射剤です。

以上がLLMエージェントはどのように職場を作り直していますか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。