بازتصور فرآیندهای کسب و کار با موتورهای ارتباطی پیشرفته

ارتباط مصنوعی: بازتعریف تعامل‌های تجاری
ظهور فناوری‌های زبانی پیشرفته، که نمونه‌هایی از آن‌ها مثل مدل‌های ChatGPT، Gemini شرکت گوگل و Llama شرکت Meta می‌باشند، نشان‌دهنده دورانی تحولی در ارتباطات تجاری است. این مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در ایجاد تعاملات متن مانند انسان بسیار عالی هستند، که ماشین‌های پیش‌بینی کلمات را به حوزه‌ای تبدیل کرده است که قبلاً توسط هوش انسانی تسلط داشت.

هر چند انسان‌ها یکبار تنهایی منبع تعامل پیچیده بودند، اما اکنون LLMs این تعامل را شبیه‌سازی می‌کنند بدون اینکه سعی کنند هوش انسانی را تقلید کنند، بسیار شبیه به اینکه چگونه موتورها کار حیوانی را جایگزین کردند بدون اینکه حرکات پاهای آن‌ها را تقلید کنند. ما همچنان قدرت موتور را به اسب‌نیشانی اندازیم به عنوان یادگاری از گذشته، حتی اگر اسب واقعی در فرایند دخیل نباشد.

معاونت‌های مجازی: مرز جدید در خدمات مشتری
یکی از کاربردهای فوری آنچه می‌توانیم “ارتباط مصنوعی” را بخوانیم، در معاونت‌های مجازی خدمات مشتری است. آن‌ها به طور فزاینده‌ای رایج می‌شوند، نه تنها در خرده‌فروشی آنلاین بلکه در صنایع مختلف. این معاونت‌های مجازی خدمات 24 ساعته ارائه می‌دهند با کارایی و جذابیت به دلیل کمک‌های قابل اعتماد، کارآمد و اقتصادی آن‌ها.

LLMهای “همکار”: عوامل کمکی که جریان کاری تغییر می‌دهند
برای بهره مندی کامل از LLMها، نیاز به یک تغییر نوین در رویکرد وجود دارد. به جای دیدن ارتباط مصنوعی به عنوان محض اتوماسیون، باید آن را به عنوان یک عامل کمکی دید که توانایی کاربران را افزایش می‌دهد. این رویکرد نیازمند بازنگری کامل در فرایندهای تجاری است.

همراهی فرآیندها با ارتباط مصنوعی
فرآیندهایی که برای ادغام با این سیستم‌ها آماده شده‌اند، به یک دسته جدید فراتر از “کارهای دانش‌محور” تعلق دارند؛ آن‌ها شامل استفاده از واژه‌ها، تصاویر، اعداد و صداها (WINS) هستند؛ عنوانی مناسب برای محیط کاری دیجیتال مدرن است. کارگران WINS—توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، حرفه‌ایان بازاریابی و کارشناسان اداری—کسب‌وکارهایی هستند که از چنین فن آوری‌های یکپارچه‌کننده‌ای بهره‌مند می‌شوند.

مهم است که “قواعد مشارکت” بین سیستم و کاربر تعریف شود که بر نقاط تصمیم‌گیری، عوامل زمینه‌ای و تعیین دستورالعمل‌های واضح برای تعاملات سیستم-کاربر تمرکز داشته باشد. LLM به طور خلاصه نه تنها برنامه نویسی می‌شود بلکه با جموعه‌ای از سوالات زبانی برای مدیریت درست کاربرد‌های واقعی آموزش داده می‌شود.

تکامل پیوسته سیستم‌های ارتباطی
هنگامی که کاربران با این سیستم‌ها تعامل دارند، نیاز به تنظیمات پیوسته بر اساس الگوهای استفاده وجود دارد. این یک ترکیب شدت بیشتر از سیستم‌های سنتی IT است که از به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری به بهبودهای در پروفایل‌های کار و پروتکل‌های تعاملی منتقل شده است.

کاربردهای بی‌حد و دسترسی همچین
کاربردهای LLMها شامل یک طیف گسترده از صنایع می‌شود. کاربردهای بالقوه از جمله تولید حجم عظیمی از متن، جستجوی پرس‌وجوهای تعریف‌نشده یا حتی تحریک فرآیندهای خلاق، بسیار بزرگ هستند. ریسک‌ها به پیشرفت‌های فناوریی جهانی هستند، اما با استراتژی مناسب و فرآیندهای تجاری تجدیدنظرشده، شرکت‌ها می‌توانند ارزش واقعی سیستم‌های ارتباط مصنوعی را به کار گیرند.

بهبود ارتباط انسانی با LLMها:
گنجاندن LLMها مانند ChatGPT در فرآیندهای ارتباطی پیشرفت چشمگیری در توانایی فناوری را نشان می‌دهد، از نقش سنتی فناوری به جایگاه همراه در فرآیند ارتباط وارد می‌شود. کسب‌وکارها می‌توانند از LLMها برای بهبود کارایی و ارائه خدماتی که به دلیل محدودیت‌های انسانی قبلاً امکانپذیر نبودند، بهره ببرند.

سوالات، چالش‌ها و جدل‌ها:
یک سوال مهم این است که چگونه باید عناصر انسانی را با توانایی‌های LLMها در ارتباط تجاری توازن دهیم. چالش اصلی این است که مطمئن شویم LLMها به طور اخلاقی و مسئولانه استفاده می‌شوند تا از سوءاستفاده از فناوری جلوگیری شود. جدال‌ها اغلب در مورد جابه‌جایی شغلی ناشی از اتوماسیون و امکان انجام deepfake یا منتشر کردن اطلاعات غلط با استفاده از LLMها بوجود می‌آید.

درک مزایا:
LLMها تعداد زیادی مزایا ارائه می‌دهند:
– آن‌ها راهکارهای قابل مقیاس برای مدیریت حجم بزرگ پرسش‌های مشتری ارائه می‌دهند.
– LLMها می‌توانند تجربیات شخصی‌سازی شده ارائه دهند با تجزیه و تحلیل ورودی کاربر و تولید پاسخ‌های سفارشی.
– آن‌ها در کاهش هزینه‌های عملیاتی با اتوماتیک شدن وظایف روزانه و آزاد کردن کارمندان انسانی برای وظایف پیچیده کمک می‌کنند.

ملاحظات در مورد معایب:
با این حال، معایبی هم وجود دارد که باید در نظر گرفت:
– وابستگی بیش از حد به LLMها ممکن است منجر به از دست دادن لمس شخصی در خدمات مشتری شود.
– تصمیم‌گیری ممکن است بیش از حد به پیشنهادات الگوریتمی تبدیل شود.
– ریسک وجود دارد که توجه به جانبازی‌ها در خروجی LLM‌ها اگر داده‌های آموزشی تعصبات پیش‌فرض را داشته باشند.

پیوندها:
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره موتورهای ارتباطات پیشرفته، می‌توانید به وب‌گاه‌های زیر مراجعه کنید:
– اپن‌ای‌ای
– گوگل
– متا

لطفاً توجه داشته باشید که در حالتی که من تلاش می‌کنم برای اطمینان از اعتبار این URLها، منظر دیجیتال ممکن است تغییر کند و همیشه خوب است که پیوندها را به صورت مستقل تأیید کنید.

The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar