Wie wirkt sich LLM von „Mensch + RPA“ bis „Mensch + generative KI + RPA“ auf die RPA-Mensch-Computer-Interaktion aus?

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Artikel |. Wang Jiwei

Von „Mensch + RPA“ zu „Mensch + generative KI + RPA“, wie wirkt sich LLM auf die RPA-Mensch-Computer-Interaktion aus?

Wie wirkt sich LLM aus einer anderen Perspektive auf RPA aus der Perspektive der Mensch-Computer-Interaktion aus?

RPA, das die Mensch-Computer-Interaktion in der Programmentwicklung und Prozessautomatisierung betrifft, wird nun auch durch LLM verändert?

Wie wirkt sich LLM auf die Mensch-Computer-Interaktion aus? Wie verändert generative KI die RPA-Mensch-Computer-Interaktion? Ein Artikel zum Verständnis:

• Die Ära der großen Modelle steht vor der Tür und generative KI auf Basis von LLM verändert die RPA-Mensch-Computer-Interaktion
• Generative KI definiert die Mensch-Computer-Interaktion neu und LLM beeinflusst die Veränderungen in der RPA-Softwarearchitektur.

Wenn Sie fragen, welchen Beitrag RPA zur Programmentwicklung und -automatisierung leistet, lautet eine der Antworten, dass es die Mensch-Computer-Interaktion (HCI) verändert hat.

In herkömmlichen Workflow-Automatisierungstools müssen Softwareentwickler eine Liste von Aktionen erstellen, Aufgaben automatisieren und über interne Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) oder spezielle Skriptsprachen mit Back-End-Systemen kommunizieren.

RPA-Systeme entwickeln Aktionslisten, indem sie Benutzer bei der Ausführung dieser Aufgabe in der grafischen Benutzeroberfläche (GUI) beobachten und dann eine Automatisierung durchführen, indem sie diese Aufgaben direkt in der GUI wiederholen, und können sie über mehrere Anwendungen hinweg verarbeiten.

Diese scheinbar einfache Form, bekannt als „Plug-in“, reduziert effektiv die Hürden für den Einsatz von Automatisierung in Produkten und ermöglicht darüber hinaus eine End-to-End-Automatisierung für mehr Unternehmen.

Als Technologie zur Geschäftsprozessautomatisierung, die die Arbeitsweise digitaler Mitarbeiter verändert, befreit sie seit mehr als 20 Jahren nicht nur die Humanressourcen von einfacher und sich wiederholender Arbeit, sondern erleichtert auch die Programmentwicklung. Gleichzeitig wird ein „Mensch + RPA“-Interaktionsmodell zwischen Mensch und Computer geschaffen, das es Unternehmen ermöglicht, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer einfacher zu erreichen.

Insbesondere nach dem Aufkommen ausreichend ausgereifter, flexibler, skalierbarer und zuverlässiger RPA-Plattformen in den letzten Jahren können viele große Organisationen RPA nutzen, um ihre Geschäftsprozesse und Entwicklungsmodelle zu verbessern und zu optimieren, um eine höhere Effizienz und geringere Kosten zu erreichen.

Das oben Genannte wird realisiert, weil RPA die Automatisierung von Geschäftsprozessen und die Mensch-Computer-Interaktion in der Programmentwicklung kontinuierlich verbessert und optimiert.

Ja, RPA, das von vielen Technologien unterstützt wird, dringt kontinuierlich in weitere Branchen vor und verändert auch weiterhin die Mensch-Computer-Interaktion in verschiedenen Geschäftsszenarien in verschiedenen Bereichen.

Vor allem in den letzten Jahren ist RPA gerade deshalb wieder populär geworden, weil es die KI-Technologie tief integriert. Die Sammlung von Hyperautomatisierungstechnologien mit RPA als Kern umfasst alle automatisierungsbezogenen Technologien, sodass die durchgängig automatisierte Mensch-Computer-Interaktion weiter verbessert und somit von mehr Unternehmen bevorzugt wird.

Jetzt ist die Ära großer KI-Modelle angebrochen und die sich weiterentwickelnde RPA integriert auch generative KI-Technologie. Das aktuelle RPA, das LLM (Large Language Model, großes Sprachmodell) integriert, kann als großer Fortschritt in der Mensch-Computer-Interaktion und sogar als Subversion des vorherigen RPA-Modells bezeichnet werden.

Da wir über die Auswirkungen von LLM auf die RPA-Mensch-Computer-Interaktion sprechen wollen, müssen wir natürlich mit der Mensch-Computer-Interaktion beginnen. Welchen Einfluss hat LLM auf die Mensch-Computer-Interaktion? Wie verbessert RPA die Mensch-Computer-Interaktion? Welchen Einfluss hat LLM auf RPA?

In diesem Artikel wird der Kanal Wang Jiwei mit Ihnen darüber sprechen.

Beginnen Sie mit der Mensch-Computer-Interaktion

In den 1970er Jahren nutzten die meisten Büros noch Metallakten, Schreibmaschinen und große Mengen Papier, um ihre Geschäfte zu führen. Und sperrige Computer können nur in Kühlräumen gelagert werden, die nur von wenigen Menschen bedient werden können.

Um diese Probleme zu lösen, begannen einige Unternehmen mit der Entwicklung von Personalcomputern. Xerox entwickelte den Xerox Alto im Jahr 1973. Obwohl das Produkt aufgrund hoher Kosten und anderer Probleme nie auf den Markt kam, wurde es zum ersten Entwurf einer grafischen Benutzeroberfläche und zur Inspirationsquelle für Macintosh und Windows.

Beeinflusst von einer Reihe von Forschungen und entsprechenden Forschungs- und Entwicklungsarbeiten sowie der damals starken Marktnachfrage nach Kleincomputern als Mittel zur Untersuchung, wie und warum Computer benutzerfreundlicher gestaltet werden können, dem Konzept der Mensch-Computer-Interaktion und a Ende der 1980er und Anfang der 1980er Jahre entstand in den 1970er Jahren eine neue Disziplin.

Seitdem hat sich das Gebiet der HCI weiterentwickelt, hauptsächlich um menschliches Verhalten zu analysieren, um die komplexesten Probleme der Gesellschaft zu lösen, um zu untersuchen, wie Menschen mit Computern interagieren und inwieweit Benutzer in der Lage sind, mit Computern zu interagieren, mit dem Ziel, ein … zu schaffen Beziehung zwischen Computern und Benutzern Haben Sie erfolgreiche Interaktionen und erkunden Sie, welche Bereiche relevantere Entwicklung erfordern.

Aufgrund seiner Fähigkeit, die damals akuten Widersprüche in der gesellschaftlichen Produktivität zu lösen, weitete sich das Forschungsfeld HCI in kurzer Zeit auf alle IT-Bereiche aus.

Gleichzeitig erkannten die Forscher, dass sie die Interaktion mit Computern auf alle Menschen ausweiten mussten, nicht nur auf IT-Experten. Infolgedessen weitete sich HCI innerhalb weniger Jahre schnell aus und umfasste nahezu alle Änderungen im Design der Informationstechnologie.

Mit den Bemühungen von Steve Jobs und anderen brachte Apple 1984 den Macintosh-Personalcomputer auf den Markt, der die Form der Mensch-Computer-Interaktion völlig veränderte. Dadurch wurde die Computernutzung und die Kommunikation einfacher, und tastatur-, maus- und symbolbasierte Benutzeroberflächen wurden populär.

Später wurde Apple zum Pionier der Personal-PCs und Microsoft brachte das Windows-System auf den Markt. Diese Produkte und Software veränderten und unterwanderten globale Geschäftsprozesse und Formen der Mensch-Computer-Interaktion im Büro.

Jeder kennt diese, daher ist es nicht nötig, sie hier vorzustellen.

Bis heute ist das IoT zur Grundlage der Netzwerkkonnektivität geworden, künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig geworden und die Mensch-Computer-Interaktion steht immer noch im Mittelpunkt verschiedener Technologien, Produkte und Lösungen.

Durch die bisherige Entwicklungsgeschichte glaube ich, dass jeder bereits ein allgemeines Verständnis für die Mensch-Computer-Interaktion haben sollte. Was genau ist Mensch-Computer-Interaktion? Schauen wir uns den nächsten Abschnitt an.

Vier Elemente, sechs Ziele und sieben Prinzipien der Mensch-Computer-Interaktion

Die allgemeine Definition besagt, dass sich Mensch-Computer-Interaktionstechniken (Mensch-Computer-Interaktionstechniken) auf Technologien beziehen, die den Dialog zwischen Mensch und Computer auf effektive Weise über Computer-Eingabe- und Ausgabegeräte ermöglichen.

Zur Mensch-Computer-Interaktionstechnologie gehören Maschinen, die über Ausgabe- oder Anzeigegeräte eine große Menge relevanter Informationen und Aufforderungen zu Anweisungen bereitstellen, und Menschen geben relevante Informationen über Eingabegeräte in die Maschine ein, beantworten Fragen und fordern zu Anweisungen usw. auf. Daher ist die Mensch-Computer-Interaktionstechnologie einer der wichtigen Inhalte im Design von Computer-Benutzeroberflächen.

Akademisch gesehen ist die Mensch-Computer-Interaktion eine Disziplin, die sich mit dem Entwurf, der Bewertung und der Implementierung interaktiver Computersysteme für den menschlichen Gebrauch sowie der Untersuchung der sie umgebenden Hauptphänomene befasst.

Mensch-Computer-Interaktion konzentriert sich auf die Schnittstelle (Interaktionsschnittstelle) zwischen Menschen (Benutzern) und Computern sowie auf die Gestaltung und Nutzung von Computertechnologie. Die Mensch-Computer-Interaktion umfasst viele Disziplinen, darunter Informatik, Psychologie, Soziologie, Grafikdesign, Industriedesign usw. Es handelt sich um eine sehr umfassende moderne Wissenschaft.

Wikipedia ist davon überzeugt, dass die Schnittstelle zwischen Mensch und Computer für die Erleichterung dieser Interaktion unerlässlich ist. Desktop-Anwendungen, Internetbrowser, Handheld-Computer und mehr nutzen die heute beliebten GUIs. Spracherkennungs- und -synthesesysteme nutzen Voice User Interfaces (VUI).

Neue multimodale und grafische Benutzeroberflächen ermöglichen es Menschen, mit bestimmten Charakteren und Agenten auf eine Weise zu interagieren, die andere Schnittstellen nicht können.

Die Entwicklung des Bereichs der Mensch-Computer-Interaktion hat also zu einer Verbesserung der Qualität der Interaktion und zu vielen neuen Forschungsbereichen geführt. Anstatt konventionelle Schnittstellen zu entwerfen, konzentrieren sich verschiedene Forschungszweige auf das Konzept der Multimodalität statt Unimodalität, intelligenter adaptiver Schnittstellen statt befehls-/operationsbasierter Schnittstellen und aktiver Schnittstellen statt passiver Schnittstellen.

Aus dem Namen der Mensch-Computer-Interaktion können wir ableiten, dass sie aus drei Teilen besteht, nämlich dem Benutzer, dem Computer selbst und der Art und Weise, wie sie zusammenarbeiten.

Später wurden diese drei Teile zu vier Grundelementen erweitert, nämlich Benutzer, Aufgabe, Tool/Schnittstelle und Hintergrund.

• Benutzer, also Einzelpersonen oder Gruppen von Personen, die gemeinsam an einem Projekt arbeiten, werden Benutzerkomponenten genannt. HCI untersucht die Bedürfnisse, Ziele und Interaktionsstile der Benutzer.
• Aufgabe, also zielorientierte Aufgabe, bei der Nutzung des Computers hat der Benutzer immer einen Zweck oder ein Ziel. Um dies zu erreichen, präsentieren Computer digitale Darstellungen von Dingen.
• Schnittstelle, also das grundlegende HCI-Element, das die Qualität der Benutzerinteraktion verbessern kann, ist die Schnittstelle. Es sind viele schnittstellenbezogene Faktoren zu berücksichtigen, darunter die Art der Interaktion, die Bildschirmauflösung, die Anzeigegröße und sogar der Farbkontrast.
• Hintergrund geht es bei HCI nicht nur darum, eine bessere Kommunikation zwischen Benutzern und Computern zu ermöglichen, sondern auch darum, den Kontext und die Umgebung zu berücksichtigen, in der auf das System zugegriffen wird.

Gleichzeitig hat HCI sechs Ziele: effiziente Nutzung (Effizienz), sichere Nutzung (Sicherheit), guter Nutzen (Praktikabilität), einfache Erlernbarkeit (Learnability) und leicht zu merkende Nutzung (Memorability).

Auf dieser Grundlage leiten sich auch die 7 Designprinzipien von HCI ab, wie folgt:

Grundsatz 1: Faire Nutzung;

Prinzip 2: Flexible Nutzung;

Prinzip 3: Einfach und intuitiv zu bedienen;

Prinzip 4: Wahrnehmbare Informationen

Prinzip 5: Fehlertoleranz

Grundsatz 6: Geringe körperliche Arbeit

Prinzip 7: Größe und Raum angehen und nutzen.

In bestimmten Anwendungen sind das Internet der Dinge, Eye-Tracking-Technologie, Spracherkennungstechnologie, der Einsatz von AR/VR und Cloud Computing allesamt sehr typische Fälle der Mensch-Computer-Interaktion.

Die Geschichte der HCI-Entwicklung und eine Vielzahl von Meinungen und Fällen beweisen, dass Technologie HCI deutlich verbessern kann.

Mit den Durchbrüchen und der Entwicklung der Kommunikations- und Informationstechnologie bringen sie weiterhin erhebliche Auswirkungen und Verbesserungen für HCI. Beispielsweise hat RPA, das in den letzten Jahren mit Hilfe der KI-Technologie florierte, große Verbesserungen bei der Mensch-Computer-Interaktion und -Erfahrung bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen und Bürogeschäftsszenarien mit sich gebracht.

Mensch-Computer-Interaktion und RPA

Wir haben bereits erwähnt, dass das Ziel der Mensch-Computer-Interaktion darin besteht, Computer in die Lage zu versetzen, sich besser an menschliche Bedürfnisse anzupassen und benutzerfreundlichere, intelligentere und natürlichere Interaktionsmethoden wie Spracherkennung, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Gestensteuerung usw. bereitzustellen . .

RPA ist eine Technologie, die Softwareroboter verwendet, um menschliche Abläufe zu simulieren. Sie kann über Benutzeroberflächen mit Unternehmensanwendungssystemen interagieren und erwartete Aufgaben ausführen.

Modernes RPA umfasst auch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um eine intelligente Prozessautomatisierung (IPA) zu erreichen und komplexere Anwendungsfälle wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision (CV) und Datenanalyse zu bewältigen.

RPA kann sich wiederholende, regelbasierte Arbeitsabläufe automatisieren, die Arbeitseffizienz, Genauigkeit und Compliance verbessern, Arbeitskosten senken, Fehlerraten reduzieren, Kosten und Zeit sparen und eignet sich für verschiedene sich wiederholende und standardisierte Geschäftsszenarien, wie z. B. Finanzen, Personalwesen, Lieferkette, Informationstechnologie usw.

Wang Jiwei Channel sagte einmal in dem Artikel „Im Zeitalter der digitalen Transformation ist RPA+KI der beste Weg, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu öffnen“ in modernen Unternehmensmanagement-Softwaresystemen und verschiedenen Automatisierungstools aus der Perspektive der Betriebsschwierigkeiten , Bereitstellungszyklus, Investitionskosten Aus anderen Perspektiven kann RPA als die beste Möglichkeit für Unternehmen angesehen werden, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine anzuwenden.

Unter diesen besteht der größte Vorteil von RPA darin, dass es die Schwierigkeit der Programmentwicklung verringert und es Geschäftsmitarbeitern an vorderster Front ermöglicht, an der Entwicklung einfacher Anwendungen teilzunehmen, wodurch die nationale Entwicklung zu einer weiteren Realität wird.

RPA kann dies tun, weil es das Mensch-Computer-Interaktionsmodell der Programmentwicklung verändert. Dadurch können normale Mitarbeiter, die nicht programmieren können, RPA-Tools verwenden, um wie Programmierer die Automatisierungsprogramme oder Softwareroboter zu entwickeln, die sie benötigen.

Einerseits erleichtert RPA die Entwicklung von Programmen, vom Schreiben von Code bis zum „Drag-and-Drop“ verschiedener Funktionskomponenten, andererseits können dadurch mehr Geschäftsprozesse automatisiert werden, sodass keine manuelle Ausführung mehr erforderlich ist. Man kann sagen, dass RPA gleichzeitig die Mensch-Computer-Interaktion bei der Programmentwicklung und der Geschäftsausführung verändert hat.

RPA ist also eng mit der Mensch-Computer-Interaktion verbunden. Da es sich bei RPA im Wesentlichen um ein kollaboratives Arbeitsmodell zwischen Mensch und Maschine handelt, müssen Menschen Regeln definieren, die Ausführung überwachen, optimieren und verbessern, während Maschinen für die Ausführung von Regeln, die Bereitstellung von Feedback sowie das Lernen und Verbessern verantwortlich sind.

RPA kann nicht nur menschliche Vorgänge simulieren, sondern auch KI-Technologie kombinieren, um menschliches Verständnis und Entscheidungsfindung zu erreichen. Beispielsweise wird die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) verwendet, um Text in Bildern zu identifizieren, NLP-Technologie wird verwendet, um die Absicht in der Sprache zu verstehen, und intelligente Entscheidungstechnologie wird verwendet, um optimale Lösungen zu formulieren.

RPA, das KI und andere Technologien integriert, bietet folgende Vorteile:

1. Reduzieren Sie effektiv die Arbeitsbelastung, befreien Sie die Mitarbeiter von mühsamen Hintergrundaufgaben und konzentrieren Sie sich auf wertvollere Innovationen und strategische Arbeit

2. Verbessern Sie die Geschwindigkeit und Qualität der Mensch-Computer-Interaktion, unabhängig von Zeit, Ort und Emotionen, und machen Sie keine Fehler oder Auslassungen

3. Erweitern Sie den Umfang und die Tiefe der Mensch-Computer-Interaktion. Softwareroboter können auf mehrere unabhängige Softwaresysteme zugreifen und diese integrieren, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten verarbeiten und die Fähigkeiten von KI und ML zum Lernen und Optimieren nutzen.

Damit ist RPA eine effektive und typische Technologie zur Optimierung der Mensch-Computer-Interaktion. Es kann Prozessautomatisierung, Intelligenz und Optimierung realisieren und so Effizienz, Qualität und Wert für Unternehmen steigern.

Der Einfluss von LLM auf die Mensch-Computer-Interaktion

LLM ist ein Sprachmodell, das neuronale Netze verwendet, um selbstüberwachtes Lernen oder halbüberwachtes Lernen an einer großen Menge unbeschrifteten Textes durchzuführen. LLM verfügt über eine enorme Anzahl von Parametern (normalerweise Milliarden oder mehr) und kann bei einer Vielzahl von Aufgaben eine hervorragende Leistung erbringen.

Aus aktuellen Anwendungen in verschiedenen Bereichen zu urteilen, hat das Aufkommen generativer KI-Technologie auf Basis von LLM disruptive Veränderungen in der Mensch-Computer-Interaktion mit sich gebracht.

Das direkteste Gefühl, das die generative KI den Menschen vermittelt, ist, dass viele verschiedene Softwareoperationen und softwareübergreifende Operationen im ursprünglichen Workflow jetzt mit nur wenigen Dialogrunden mit generativer KI abgeschlossen werden können.

Wenn Sie beispielsweise Midjourney zum Generieren von Bildern oder ChatGPT Plus zum Generieren von Softwareanwendungscodes verwenden, ist es überhaupt nicht erforderlich, Zeichensoftware und Programmiersoftware zu verwenden. Darüber hinaus verbessert sich das Plug-in-Ökosystem von ChatGPT rasant. In Zukunft wird es immer mehr Geschäftsvorgänge in Anwendungsszenarien geben, die nur durch Dialoge abgeschlossen werden können.

Dies ist eine Änderung in der Art der Interaktion. Sie wandelt die ursprüngliche Mensch-Computer-Interaktion mit verschiedenen Software-Benutzeroberflächen direkt in die Interaktion mit einem Chat-Fenster um, was ein beispielloses interaktives Erlebnis darstellt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLM oder generative KI folgende Auswirkungen auf die Mensch-Computer-Interaktion hat:

Zuallererst verbessert es die Effizienz, Qualität und den Komfort der Mensch-Computer-Interaktion. Durch generative KI können Benutzer schnell die gewünschten Informationen oder Dienste erhalten, ohne viel Zeit und Energie aufzuwenden. Gleichzeitig kann LLM auf der Grundlage von Benutzereingaben und Kontext geeignete Antworten generieren, wodurch die Belastung durch Benutzereingaben verringert und die Interaktionsflüssigkeit und Natürlichkeit verbessert wird. Darüber hinaus kann generative KI ihre Ausgabe basierend auf Benutzerfeedback und -präferenzen dynamisch anpassen, um bessere interaktive Effekte zu erzielen.

ChatGPT kann Benutzern beispielsweise dabei helfen, komplexe Aufgaben wie Schreiben, Design und Programmieren zu erledigen, oder Benutzern personalisierte Empfehlungen, Beratung, Unterhaltung und andere Inhalte bereitstellen.

Zweitens: Steigerung der Vielfalt und Kreativität der Mensch-Computer-Interaktion. LLM kann basierend auf den Bedürfnissen und Vorlieben der Benutzer verschiedene Stile von Text, Audio, Video und anderen Inhalten generieren, um den personalisierten und vielfältigen Bedürfnissen der Benutzer gerecht zu werden. Durch generative KI können Benutzer auf mehr Inhalte zugreifen und diese auswählen und so ihren Horizont und ihr Denken erweitern. Natürlich kann generative KI auch tiefergehende und flexiblere Gespräche mit Benutzern führen, um ihren unterschiedlichen emotionalen und emotionalen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Zum Beispiel kann generative KI Benutzern Texte, Bilder, Musik usw. in verschiedenen Stilen und Themen bereitstellen oder neuartige und interessante Inhalte für Benutzer generieren, wie Gedichte, Geschichten, Witze usw.

Drittens: Ändern Sie die Beziehung und Bedeutung der Mensch-Computer-Interaktion. Durch generative KI können Benutzer eine engere und vertrauensvolle Verbindung mit künstlicher Intelligenz herstellen und sogar ein Gefühl der Co-Kreation und Zusammenarbeit erzeugen.

LLM-basierter Chatbot kann Benutzern mehr Feedback und Vorschläge geben oder ihre Gedanken und Gefühle mit Benutzern teilen. Generative KI kann den Benutzern auch die Stärken und Grenzen ihrer eigenen und der künstlichen Intelligenz bewusster machen und ihnen zeigen, wie sie diese besser nutzen und weiterentwickeln können.

Viertens: Erweitern Sie die Felder und Szenarien der Mensch-Computer-Interaktion. ChatGPT und andere generative KI-Anwendungen weisen eine starke Anpassungsfähigkeit und Generalisierung auf und können auf verschiedene Bereiche und Szenarien angewendet werden, z. B. Bildung, Unterhaltung, medizinische Versorgung, Wirtschaft usw. Unabhängig davon, ob Benutzer lernen, spielen, sich beraten, einkaufen usw. möchten, können sie ihre Ziele durch die Kommunikation mit Anwendungen wie ChatGPT erreichen.

Fünftens: Erhöhen Sie den Spaß und die Intimität der Mensch-Computer-Interaktion. Auf LLM basierende generative KI-Anwendungen verfügen über umfangreiches Wissen und Persönlichkeit. Sie können ihren Sprachstil und ihre Themen an die Interessen und Emotionen des Benutzers anpassen und sogar Humor, Gedichte, Geschichten und andere kreative Inhalte generieren, um Benutzer zu unterhalten.

Auf diese Weise werden Benutzer nicht das Gefühl haben, dass die Kommunikation mit dem Roboter langweilig ist, sondern dass die Kommunikation mit dem Roboter eine interessante und warme Sache ist.

LLM hat einen wichtigen und komplexen Einfluss auf die Mensch-Computer-Interaktion, was ihm großes Entwicklungspotenzial und Industrieanwendungswert in verschiedenen Bereichen verleiht. Organisationen sollten LLM und generative KI aktiv erforschen und nutzen, um das Niveau und die Erfahrung der Mensch-Computer-Interaktion zu verbessern, die Effizienz und Qualität der Mensch-Computer-Interaktion zu verbessern, die Interaktionsbeziehungen zwischen Mensch und Computer zu verbessern und die Bereiche und Szenarien der Mensch-Computer-Interaktion zu erweitern Interaktion.

Natürlich sollten wir auch auf die Risiken und Herausforderungen achten, die es mit sich bringt, und darauf, wie man es sinnvoll nutzt und überwacht.

Es ist zu beachten, dass die generative KI, die auf großen Sprachmodellen basiert, sich schnell in RPA integriert und einen qualitativen Sprung in die Mensch-Computer-Interaktion von RPA bringen wird.

LLM verändert die RPA-Mensch-Computer-Interaktion

RPA kann sich wiederholende, regelmäßige und geringwertige Geschäftsprozesse automatisieren, was die Effizienz verbessern, Kosten senken und Fehler reduzieren kann. Es gibt jedoch auch einige Herausforderungen und Einschränkungen, wie z. B. Schwierigkeiten bei der Handhabung komplexer, veränderlicher und hochwertiger Geschäftsszenarien, Schwierigkeiten bei der Anpassung an Änderungen in Geschäftsprozessen, die Notwendigkeit ständiger Wartung und Aktualisierungen sowie Schwierigkeiten bei der Handhabung komplexer, unstrukturierter und komplexer Geschäftsszenarien Aufgaben, die Kreativität oder Urteilsvermögen usw. erfordern.

Obwohl die hyperautomatische Architektur den Betrieb von RPA ausreichend stabil gemacht hat, birgt der stabile Betrieb für komplexe Prozesse auch versteckte Gefahren.

In der Vergangenheit versuchten die Hersteller verschiedene Wege, diese Probleme zu lösen, sie konnten diese Probleme jedoch nicht grundsätzlich beseitigen. Bis zum Aufkommen der generativen KI auf LLM-Basis löste sie plötzlich die zahlreichen Probleme, mit denen RPA zuvor konfrontiert war.

Wie sich LLM auf RPA auswirkt, hat Wang Jiwei Channel (ID: jiwei1122) bereits im Artikel „Große KI-Modelle wie GPT kommen, und auf RPA basierende Superautomatisierung ist immer noch der beste Implementierungsträger“ ausführlich vorgestellt. .

Lassen Sie uns hier kurz darüber sprechen, wie LLM die Mensch-Computer-Interaktion von RPA verändert.

LLM kann RPA mit leistungsstärkeren Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, leistungsstärkeren Fähigkeiten zur Wissenserfassung und Argumentation sowie leistungsstärkeren Generierungs- und Erstellungsfunktionen ausstatten.

Konkret kann sich der Einfluss von LLM auf die RPA-Mensch-Computer-Interaktion in den folgenden Aspekten widerspiegeln:

Verbessern Sie den Intelligenzgrad von RPA. Durch die Anwendung von LLM können die natürlichen Spracheingaben des Benutzers besser identifiziert und verstanden und natürliche Sprache generiert werden, um den Bedürfnissen und Absichten des Benutzers besser gerecht zu werden. Es kann auch geeignete Betriebsschritte basierend auf Kontext und Zielen generieren, mehrere Dialog- und Argumentationsrunden durchführen, komplexere und vielfältigere Geschäftsszenarien bewältigen und eine komplexere und flexiblere Geschäftsprozessautomatisierung erreichen.

Benutzer können per Sprache oder Text mit RPA kommunizieren und ihm mitteilen, welche Aufgaben ausgeführt werden sollen, ohne Prozesse durch komplexe Programmierung oder Drag-and-Drop-Komponenten entwerfen zu müssen.

Darüber hinaus kann LLM RPA auch dabei unterstützen, Wissen zu extrahieren und zu argumentieren, wodurch wertvollere Informationen und Vorschläge bereitgestellt werden.

Erweitern Sie den Anwendungsbereich von RPA. LLM kann den Anwendungsbereich von RPA effektiv erweitern und es Softwarerobotern ermöglichen, mehr Aufgaben mit natürlicher Sprache zu bewältigen, wie z. B. Textklassifizierung, Textzusammenfassung, Textgenerierung, maschinelle Übersetzung, Frage- und Antwortsysteme usw. Es kann auch mit Daten in anderen Modalitäten wie Bildern, Audio, Video usw. interagieren, um umfassendere und mehrdimensionale Geschäftsprozesse zu erreichen.

LLM ermöglicht Softwarerobotern auch die Integration und Zusammenarbeit mit anderen KI-Technologien wie OCR, NLP, Low Code, Process Mining, Chatbot usw., um eine Superautomatisierung zu erreichen.

Durch den Einsatz von LLM kann RPA sprachliche und kulturelle Barrieren überwinden und ein breiteres und vielfältigeres Spektrum an Kunden und Märkten bedienen.

Erhöhen Sie das Innovationspotenzial von RPA. LLM kann die Kreativität und Flexibilität von RPA steigern und es ihr ermöglichen, auf der Grundlage verschiedener Szenarien und Daten geeignete Texte wie Berichte, Zusammenfassungen, Empfehlungen usw. zu generieren. RPA kann beispielsweise automatisch einen Blog-Artikel basierend auf den vom Benutzer bereitgestellten Schlüsselwörtern oder Themen generieren und relevante Bilder, Videos, Links usw. in den Artikel einfügen.

Durch den Einsatz von LLM kann RPA flexibleres und anpassungsfähigeres Lernen und Generieren durchführen und so neuartigere und interessantere Inhalte und Lösungen produzieren. LLM kann auch effektiver und freundlicher mit Menschen zusammenarbeiten und kommunizieren, was zu mehr Kreativität und Inspiration führt.

Verbessern Sie die Effizienz der RPA-Entwicklung. Generative KI ermöglicht es Benutzern, Geschäftsprozesse durch einfache Sprachbeschreibungen zu definieren und zu ändern, ohne komplexe Codes schreiben oder grafische Oberflächen verwenden zu müssen. Und kann Geschäftsprozesse basierend auf Benutzerfeedback und Datenanalysen optimieren und anpassen, um eine kontinuierliche Verbesserung zu erreichen.

Optimieren Sie das RPA-Interaktionserlebnis und die Benutzerzufriedenheit. Mit LLM integriertes RPA kann natürlichere, freundlichere und interessantere Gespräche mit Benutzern führen und so das Vertrauen und die Beteiligung der Benutzer erhöhen. RPA kann den Ton und Stil an die Emotionen und Interessen des Benutzers anpassen und sogar etwas Humor erzählen oder einige berühmte Zitate zitieren, um die Atmosphäre anzupassen.

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Natürlich liegt der Einfluss von LLM auf die RPA-Mensch-Computer-Interaktion nicht nur auf der Ebene von Intelligenz, Effizienz und Innovation, sondern wirkt sich auch direkt auf die Änderungen in der RPA-Softwarearchitektur aus.

Postscript: RPA-Architektur verändert sich unter dem Einfluss von LLM

Vor LLM hatte RPA die Mensch-Computer-Interaktion in der Programmentwicklung und Prozessautomatisierung erheblich verbessert. Darüber hinaus haben viele Hersteller bereits das Konzept „RPA für jedermann verfügbar“ auf den Markt gebracht. Hinter diesem Konzept steht die zunehmende Benutzerfreundlichkeit von RPA, die es einfacher macht, Programme zu entwickeln und Prozessautomatisierungen damit umzusetzen.

Im Hinblick auf die Benutzerfreundlichkeit haben die Hersteller viele Untersuchungen und Versuche unternommen, vom Lebenslauf über die Bildschirmaufnahme bis hin zu KI-Modellen. Im RPA-Programmentwicklungsprozess, der auf KI, 0-Code und anderen Technologien basiert, löst sich RPA nach und nach von der ursprünglichen „Drag-and-Drop“-Form und geht zu einer „Click-to-Use“- und dialogorientierten (einschließlich sprachgesteuerten) Prozesserstellung über Methoden.

In Bezug auf die Mensch-Computer-Interaktion kann man sagen, dass die Erstellung von Dialogprozessen der ultimative Stand von RPA und sogar der Hyperautomatisierung ist. In Zukunft werden wir Hyperautomation verwenden. Wir können verschiedene Softwareroboter oder automatisierte Programme erstellen, indem wir ein paar Zeilen eingeben oder einen Satz in das System eingeben.

Aber die bisherige Konversationserstellung eignet sich nur für einfache voreingestellte Prozesse. Ein etwas komplexerer Prozess ist ineffektiv oder erfordert mehr Prozessschritte, um mehr Prozesse auszulösen und zu mobilisieren. Die Robustheit des Prozesses ist schwer zu testen und Benutzer müssen mit der entsprechenden Syntax und Anweisungen vertraut sein, um ihn verwenden zu können.

Bezüglich der Anwendungserfahrung gibt es noch einige Defizite bzw. Verbesserungspotenzial.

Nach dem Aufkommen von LLM können Benutzer bei RPA-Produkten, die generative KI integrieren, natürliche Sprache verwenden, um RPA zur Erstellung von Prozessen anzutreiben.

Und generative KI gleicht die Mängel von RPA bei der Emotionserkennung, der unstrukturierten Datenverarbeitung usw. in Form von generierten Inhalten aus und ermöglicht es jedem, die RPA-Entwicklung einfacher, schneller und effizienter voranzutreiben, ohne viel zu lernen macht RPA wirklich für jedermann verfügbar.

In der Vergangenheit haben Menschen bei der Verwendung von RPA RPA direkt bedient, um verschiedene Programme durch Ziehen und Ziehen von Bausteinen zu erstellen. Jetzt kommunizieren Menschen mit generativer KI wie GPT über natürliche Sprache. Nach dem Verständnis menschlicher Betriebsabsichten treibt multimodale KI RPA weiter dazu, Unternehmensverwaltungssoftware zu verbinden, um verschiedene Geschäftsprozesse zu automatisieren.

GPT und andere große KI-Modelle verbinden Menschen weiter mit Systemen wie RPA, indem sie Menschen mit ihren Absichten nach oben verbinden und RPA-Roboter nach unten befehlen, wodurch sie zu einer Verbindung zwischen Menschen und Automatisierungssystemen wie RPA werden und Programmentwicklung und Automatisierungsprozesse ermöglichen Die Bedienung ist einfacher.

GPT verbindet Menschen und RPA-basierte Hyperautomatisierung, was einen enormen Fortschritt in der Interaktion zwischen Mensch und Computer darstellt.

Laut Wang Jiweis Kanal hat die Einführung von LLM und integrierter generativer KI die RPA-Produkte von der Vergangenheit „Menschen + RPA“ bis zur aktuellen „Menschen + generative KI + RPA“ oberflächlich erheblich verbessert Interaktion ist im Wesentlichen LLM, das die architektonischen Änderungen von RPA beeinflusst.

Mittlerweile forschen fast alle Hersteller intensiv an der umfassenden Integration von LLM, RPA und Hyperautomation, und RPA hat der Produktarchitektur eine Modellebene hinzugefügt.

Das bedeutet, dass RPA zu einer Standardanwendung auf der Modellebene geworden ist, unabhängig davon, ob es sich um den Aufruf eines Drittanbietermodells oder eines selbst entwickelten Modells handelt.

Es ist absehbar, dass LLM, wenn es zur Standardkonfiguration von RPA wird, auch RPA im Zeitalter großer Modelle umfassend revolutionieren wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wirkt sich LLM von „Mensch + RPA“ bis „Mensch + generative KI + RPA“ auf die RPA-Mensch-Computer-Interaktion aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!