Ascensiunea inteligenței artificiale (IA) a transformat modul în care operează afacerile. Valorificarea unor tehnologii precum Generative AI (GenAI) și Hyperautomation a condus la progrese semnificative în lumea businessului. Aceste concepte au fost pe larg tratate în articolele anterioare TSM. În articolul de față, ne concentrăm pe un alt subiect, cu referire la următorul salt în automatizare: Modelele de Acțiune Mari - Large Action Models (LAMs).
În timp ce GenAI și Hyperautomation au pregătit terenul, LAM-urile sunt pregătite să redefinească capacitățile IA, permițând mașinilor nu doar să înțeleagă și să genereze limbaj, ci și să efectueze acțiuni complexe în mod autonom.
Acest articol explorează evoluția automatizării de la Hyperautomation tradițională la un stadiu mai avansat folosind Large Action Models. Vom începe cu o prezentare generală a GenAI și Hyperautomation pentru a asigura o înțelegere clară a terminologiei, ulterior ne vom concentra pe LAM-uri ca instrument puternic pentru extinderea capacităților automatizării.
GenAI include sisteme de inteligență artificială care pot produce conținut nou, cum ar fi text, imagini sau muzică, prin învățarea modelelor din datele existente. Printre cele mai cunoscute aplicații ale GenAI se numără Large Language Models (LLMs), care sunt concepute pentru a înțelege și genera text care seamănă îndeaproape cu limbajul uman. Aspecte cheie ale GenAI:
Bazat pe rețele neuronale: GenAI este construit pe rețele neuronale avansate, în special pe modele de tip transformer, care îi permit să genereze conținut coerent și relevant din punct de vedere contextual.
Deși GenAI a revoluționat crearea de conținut și interacțiunea prin stăpânirea generării limbajului, influența sa rămâne în principal în domeniul limbajului. Acest lucru ne conduce la conceptul de Hyperautomation.
Hyperautomation duce conceptul de automatizare cu un pas mai departe prin integrarea instrumentelor bazate pe inteligență artificială pentru a automatiza procese complexe. Spre deosebire de automatizarea tradițională, care se concentrează pe sarcini specifice, Hyperautomation își propune să automatizeze fluxuri de lucru întregi, utilizând IA pentru a gestiona sarcini care necesită înțelegere și luare de decizii.
Aspecte cheie ale Hyperautomation:
Automatizare cuprinzătoare: Extinde automatizarea dincolo de sarcinile repetitive, acoperind procese întregi.
Decizii îmbunătățite: Modelele AI, inclusiv LLM-urile, permit luarea de decizii mai informate și mai rapide.
În timp ce Hyperautomation îmbunătățește semnificativ operațiunile, depinde în mare măsură de procesele predefinite și datele structurate. Următoarea frontieră este să trecem dincolo de automatizarea sarcinilor la automatizarea acțiunilor - aici intervin LAMs.
Large Action Models reprezintă următoarea evoluție în IA, concepute pentru a depăși înțelegerea limbajului și pentru a intra în domeniul acțiunii. LAM-urile sunt construite pe principiile fundamentale ale LLM-urilor, dar sunt îmbunătățite cu capacități care le permit să efectueze acțiuni complexe, conștiente de context, în mod autonom.
Large Action Models sunt sisteme IA care nu doar interpretează și generează limbaj, ci și execută sarcini complexe bazate pe acea înțelegere. Ele pot opera în medii dinamice, lua decizii și pot efectua acțiuni adecvate contextual, toate fără intervenție umană.
Caracteristici cheie ale LAM-urilor:
Inteligență acționabilă: LAM-urile pot transforma înțelegerea limbajului în acțiuni reale. De exemplu, la Accesa, LAM-ul nostru, chiar și la scară mică, poate primi o instrucțiune, o poate înțelege și ulterior poate rezerva un birou în soluția noastră Access-A-Seat.
Conștientizare a contextului: Spre deosebire de automatizarea tradițională, LAM-urile iau în considerare un context mai larg — factori de mediu, date istorice, preferințele utilizatorilor — atunci când execută sarcini. Acest lucru face ca acțiunile lor să fie mai precise și relevante.
Large Action Models duc automatizarea la un nivel cu totul nou, depășind capacitățile tradiționale de Hyperautomation prin introducerea unor caracteristici avansate care îmbunătățesc semnificativ optimizarea proceselor, luarea deciziilor și execuția sarcinilor. Spre deosebire de sistemele convenționale, LAM-urile pot analiza procesele în timp real, monitorizând constant și identificând zonele care necesită îmbunătățiri. Această abordare dinamică permite ajustări imediate, asigurând că operațiunile rămân eficiente și optimizate în condiții variabile.
Pe lângă optimizarea proceselor, LAM-urile excelează în luarea deciziilor inteligente. Valorificând cantități mari de date, LAM-urile iau decizii informate, bazate pe date, care se adaptează la circumstanțele în schimbare, permițând afacerilor să răspundă mai eficient la provocările și oportunitățile neprevăzute. Această adaptabilitate face ca LAM-urile să fie de neprețuit în medii unde luarea rapidă și precisă a deciziilor este esențială.
Poate cea mai transformatoare capacitate a LAM-urilor este abilitatea lor de a executa autonom sarcini care anterior erau considerate prea complexe sau variabile pentru automatizare. Prin integrarea înțelegerii contextuale și a datelor în timp real, LAM-urile pot gestiona sarcini complexe fără intervenție umană, împingând limitele a ceea ce poate realiza automatizarea.
Această execuție autonomă a sarcinilor nu doar îmbunătățește eficiența, ci deschide noi posibilități pentru automatizarea proceselor care odată erau considerate inaccesibile. Avantajele față de Hyperautomation sunt:
Dincolo de procesele predefinite: În timp ce Hyperautomation automatizează procesele cunoscute, LAM-urile pot gestiona sarcini nestructurate, adaptându-se la situații noi fără a necesita reprogramare.
Adaptabilitate dinamică: LAM-urile învață din acțiunile lor și se adaptează continuu, îmbunătățindu-se în timp și devenind mai eficiente în gestionarea sarcinilor complexe.
Aplicațiile potențiale ale LAM-urilor sunt vaste și se extind în diverse industrii, aducând promisiunea Hyperautomationului la un nou nivel. Iată câteva domenii cheie în care se așteaptă ca LAM-urile să aibă un impact semnificativ:
Automatizarea industrială: LAM-urile pot fi implementate în fabrici pentru a ajusta autonom liniile de producție pe baza datelor în timp real, optimizând producția și reducând timpul de nefuncționare fără intervenție umană.
Orașe inteligente: În mediile urbane, LAM-urile ar putea gestiona fluxul de trafic, distribuția energiei și răspunsurile de urgență, luând decizii în timp real care îmbunătățesc siguranța și eficiența.
În cadrul ediției din acest an a Hackathonului intern Accesa, o tradiție care continuă să încurajeze inovația, am văzut mai multe concepte remarcabile care demonstrează cum Generative AI ar putea fi integrată în soluțiile noastre.
Printre aceste idei inovatoare, trei s-au remarcat prin utilizarea impresionantă a Generative AI în moduri diferite: raportare dinamică, soluții IA pentru locul de muncă și un asistent pentru rezervarea locurilor. În acest articol, ne vom concentra pe asistentul pentru rezervarea locurilor, deoarece reprezintă un prim pas către implementarea Large Action Models.
În mediul de lucru hibrid de astăzi, unde flexibilitatea și eficiența sunt esențiale, asistentul pentru rezervarea locurilor demonstrează cum LAM-urile pot îmbunătăți semnificativ colaborarea și productivitatea echipelor. Prin crearea unui LAM specializat, integrat în platforma larg utilizată, Microsoft Teams, asistentul consolidează toate instrumentele și informațiile necesare într-o singură aplicație pe care angajații deja o folosesc. Mai mult, soluția a optimizat utilizarea birourilor prin promovarea colaborării în birou între echipe și simplificarea rezervării birourilor prin cereri în limbaj natural, îmbunătățind astfel gestionarea spațiului fizic și încurajând un mediu de lucru mai dinamic.
Asistentul este conceput pentru a fi conversațional, sigur și modular, cu capacități precum găsirea și rezervarea locurilor disponibile, activarea cardurilor pentru ocazii speciale și păstrarea unui istoric al conversațiilor pentru a optimiza interacțiunile.
Soluția în sine integrează mai multe sisteme—cum ar fi ServiceNow, Access-A-Seat, UiPath și aplicațiile legacy folosite pentru gestionarea accesului fizic în birourile noastre —în Teams, formând un mediu de lucru mai eficient și mai bine organizat, unde echipele pot colabora mai bine, sporind productivitatea și satisfacția la birou.
În ansamblu, asistentul pentru rezervarea locurilor reprezintă un pas semnificativ către integrarea IA și automatizării la locul de muncă pentru a îmbunătăți eficiența și satisfacția utilizatorilor.
Pe măsură ce trecem de la Generative AI și Hyperautomation la era Large Action Models, posibilitățile pentru automatizarea autonomă și conștientă de context se extind dramatic. LAM-urile reprezintă următoarea frontieră în IA, unde accentul se mută de la simpla înțelegere și generare a limbajului la realizarea de acțiuni semnificative și autonome bazate pe această înțelegere.
Companiile care adoptă LAM-urile vor fi în fruntea inovației, conducând la eficiențe care anterior erau de neimaginat și creând noi oportunități într-o gamă largă de industrii. Viitorul automatizării nu se referă doar la procesarea sarcinilor—este vorba despre luarea de decizii inteligente și executarea de acțiuni care generează rezultate reale.
Evoluția de la GenAI la LAM-uri marchează o schimbare transformatoare în peisajul IA, pregătind scena pentru o nouă eră a sistemelor inteligente și autonome, capabile să remodeleze industriile și să îmbunătățească capacitățile umane ca niciodată până acum.
de Ovidiu Mățan
de Timea Fodor
de Rareș Coantă
.png)