AI-Showcase: Semplificare la comunicazione intelligente con il proprio modello di intelligenza artificiale

Questo spettacolo di intelligenza artificiale mostra le possibilità che offre un sistema di IA autonomo nelle aziende e negli enti pubblici. Si mostrano i modi in cui gli impiegati possono essere alleggeriti del loro carico di lavoro grazie all'IA. Ad esempio, si possono riconoscere e gestire in modo mirato le segnalazioni dei clienti, le richieste dei cittadini, i ticket di supporto, le email o le segnalazioni di danneggiamento. Caratteristiche: controllo totale dei dati, indipendenza totale, nessuna spesa aggiuntiva.

Introduzione

Nella precedente mostra di intelligenza artificiale è stato dimostrato come con poco sforzo e velocemente si possano generare impressionanti immagini su un laptop di intelligenza artificiale.

In questo showcase di intelligenza artificiale viene mostrato che con un quasi identico sforzo di programmazione e in pochi minuti può essere addestrato un classificatore intelligente per documenti. Con ciò si può semplificare notevolmente la comunicazione nelle aziende e negli enti pubblici.

Le richieste dei cittadini o clienti possono essere inviate direttamente al responsabile giusto o assegnate automaticamente a una categoria adatta. Sono anche possibili le raccomandazioni per la migliore risposta, basate su casi precedenti simili, tutto questo in modo automatico e basato sull'intelligenza artificiale. I processi di lavoro supportati dalla AI al posto di sostituirli. Infatti La affidabilità si basa su una condizione: La responsabilità. E questa può essere assunta solo da un essere umano.

Un classificatore intelligente può comprendere il significato di documenti o richieste. Le possibilità che ne derivano sono enormi. Il processo seguente, in punti, mostra cosa è possibile nel vostro azienda o in un'istituzione:

• Un cliente o cittadino scrive a Lei una Messaggio. Ciò può essere un reclamo per danni, una lamentela, una richiesta di appuntamento, una rinuncia, una domanda di informazioni o altro.
• Uno dei vostri dipendenti dovrà modificare la notizia modificare.
• Con il classificatore intelligente si può riconoscere come trattare la comunicazione del cliente o cittadino.
• Si ottengono così una serie di possibilità:
  • La notizia viene automaticamente inviata al dipendente giusto.
  • La notizia viene confrontata con precedenti notizie. Un dipendente riceve una Raccomandazione per la gestione, basata su un caso precedente molto simile.

Un sistema di biglietto per il supporto (assistenza al cliente, servizio civico, programmatori) è altrettanto possibile:

• Un nuovo caso arriva, ad esempio una segnalazione di problema o una lamentela o un errore del software.
• Con il classificatore intelligente questo caso può essere automaticamente inserito in una categoria adatta.
• Il dipendente giusto riceve il caso per la gestione.
• Il caso viene presentato come un esempio di come un caso simile sia stato trattato in passato.
• Il richiedente (cliente, cittadino, utente) riceve una risposta che si adatta alla sua preoccupazione: "Gentile cliente, grazie per la Sua comunicazione. La Sua comunicazione è stata classificata come messaggio di errore e viene trattato con alta priorità. Uno dei nostri dipendenti è già stato informato

Il Teatro dei Sogni

Lavora con un modello di intelligenza artificiale open-source che comprende bene la lingua tedesca. Mentre il resto del mondo parla altre lingue, almeno i modelli linguistici dell'intelligenza artificiale capiscono molto bene la nostra lingua.

L'obiettivo è riconoscere a cui appartiene un documento dato, ovvero a quale categoria appartiene. Un documento si può considerare come un pezzo di testo. Può quindi trattarsi anche di una e-mail, messaggio tramite un modulo di contatto, ricerca web o inserzione in un chatbot. Questa mostra funziona molto bene con testi che non superano le poche centinaia di parole. Per i testi più lunghi l'approccio utilizzato può essere perfezionato con metodi convenzionali.

Quali categorie ci sono, stabiliscile. Ad esempio se ci sono dipendenti che gestiscono reclami su un determinato tema, una categoria potrebbe essere "Reclamo sul tema X". Un'altra categoria potrebbe essere "Richiesta generale" o anche "Interesse di acquisto" o anche "Domanda a Persona".

A questi tipi di categorie, che avete stabilito, sono ora necessari esempi di documenti. Per ogni categoria spesso bastano pochi esempi.

Es esistono pochi esempi, allora possono essere moltiplicati con un processo di intelligenza artificiale. Si parla qui di dati sintetici. Ad esempio può essere creata una nuova versione di un documento esistente che ha la stessa categoria ma è linguisticamente diversa. In molti casi, tuttavia, già una programmazione convenzionale può moltiplicare gli esempi raccolti a mano dagli uomini.

Poiché i vostri documenti sono i vostri documenti, è spesso importante avere il controllo dei dati. Per questo motivo, il processo di intelligenza artificiale avviene localmente su hardware proprio. Per questo showcase è stato utilizzato un laptop con intelligenza artificiale sul quale anche questo testo è stato scritto. Le aziende utilizzerebbero un (proprio o noleggiato) server di intelligenza artificiale. Ciò che è possibile su un laptop, lo è ancora più su un contenitore quadrato chiamato server.

Quindi inizia la parte interessante, il training di un classificatore. Questo classificatore impara a quale categoria assegnare un documento. Come impara? Precisamente come se dovessi guardarti centinaia o migliaia di documenti e imparare a riconoscere la rispettiva categoria. La differenza è che tu non hai né il tempo, né l'umore, né la buona memoria, né sei abbastanza veloce.

Risultati

Il training è durato pochi minuti sul laptop di intelligenza artificiale menzionato:

train_runtime: 212.2422 seconds

Esempi di campioni per secondo durante l'allenamento: 155,671

train_steps_per_second: 9.729

Total optimization steps = 5443628

Una delle spese del processo di formazione dell'intelligenza artificiale

Questa uscita è stata ottenuta dopo un primo test. Una raffinazione del risultato ha richiesto qualcosa di più delle 212 secondi indicate, ovvero meno di 4 minuti di tempo di calcolo. In questo periodo sono stati eseguiti circa 5,5 milioni di passaggi di ottimizzazione. Su un laptop (il ventilatore è a volte un po' rumoroso).

In pochi secondi sono stati eseguiti circa diecimila passaggi di addestramento. Allo stesso modo, sono stati imbeccati nel cervello dell'intelligenza artificiale più di 155.000 esempi, in modo che imparasse a capire. L'immagine seguente mostra le statistiche di un altro addestramento dell'intelligenza artificiale. Sono belli da vedere i gradini che indicano il successo dell'addestramento. La tasso di apprendimento scende con il passare del tempo (qui in modo voluto), proprio come nel caso umano (che spesso non è voluto).

Il classificatore di intelligenza artificiale può ora classificare i documenti in categorie prestabilite. Ciò che riesce a fare anche piuttosto bene. Nella foto è indicato come "Loss" il valore 0,0001. Il "Loss" è la molto piccola lacuna rispetto alla perfezione. Il valore 0 è la perfezione. Un valore come 0,0001 va considerato perfetto. La bontà del sistema può essere migliorata solo con ulteriori dati di addestramento o validazione.

Se il classificatore viene addestrato per esempio per le domande degli utenti come quelle inserite nelle ricerche in motori di ricerca o nei assistenti virtuali (chatbot semplici) integrati in siti web, la AI sa quale tipo di domanda dell'utente è stata inserita.

Ecco alcuni esempi di domande degli utenti con le relative categorie riconosciute (gli errori di scrittura sono intenzionali):

• Hallo → Kategorie „Soziale Kommunikation“
• Che ti chiama o il tuo libero bot? → Categoria "Domanda personale
• Welcher Tag häude? → Kategorie „Frage nach Datums“
• Che cosa devo fare per ottenere informazioni su come richiedere un documento d'identità? → Categoria "Domande sui documenti di identità
• programmfehler termintoll → Categoria "Errore per il terzo livello di supporto
• Aiuto Chi può aiutarmi a compilare questa formula per l'omologazione di un veicolo? Grazie signore o signora → Categoria „Domanda sull'omologazione di un Pkw

Il classificatore di intelligenza artificiale tollera errori di scrittura, termini errati e domande formulate in modo approssimativo o colloquiale.

Altri esempi ancora più diversi sono non solo pensabili ma anche realizzabili. O con un proprio sistema di intelligenza artificiale, o attraverso le interfacce con i chatbot commerciali.

Benefici

Il classificatore intelligente può essere entro il minor tempo possibile configurato su specifiche condizioni (notizie o documenti e relative categorie) dopo la sua iniziale configurazione.

Una volta disponibile, il classificatore intelligente può svolgere ininterrottamente la sua attività e fornisce risposte rapide.

Se nel corso del tempo si manifesta il desiderio di avere nuove o altre categorie, il classificatore viene riaddestrato. Ciò richiede solo pochi minuti o anche alcune ore con molti esempi. Questo sforzo è un investimento una tantum.

Se tutto ciò viene fatto su un sistema di intelligenza artificiale proprio, il classificatore può essere migliorato in modo arbitrario. Ciò è importante perché ogni allenamento è soggetto a un processo casuale. È abbastanza simile a quando una persona scrive un testo sullo stesso tema in giorni diversi (ogni volta ne risulterebbe un altro, comparabile per contenuto).

Ulteriormente non scorrono dati e valide conoscenze a terzi, se non si vuole. Chi è già pronto ad utilizzare servizi di terze parti dovrebbe pensare non solo all'API di ChatGPT. Nel frattempo ci sono offerte da altri fornitori, anche dall'Europa, che soprattutto per testi tedeschi forniscono risultati migliori.

La sostenibilità economica di questa soluzione è davvero enorme. Il beneficio è ancora maggiore e il dispendio è basso.

Combinando questo approccio di intelligenza artificiale con metodi convenzionali comuni, la precisione dei risultati aumenta ulteriormente.

Conclusione

Sulla base di pochi esempi, un classificatore intelligente per documenti può essere creato in aziende e amministrazioni. La creazione avviene sotto forma di un addestramento mirato di un modello AI.

Le esigenze di hardware per questo corso sono contenute e possono essere soddisfatte anche con hardware di noleggio non particolarmente performante.

Il sforzo consiste principalmente nell'elaborare alcuni esempi. Gli esempi disponibili possono essere moltiplicati artificialmente. Il carico di lavoro per il meccanismo di programmazione è basso.

In un prossimo showcase di intelligenza artificiale verrà spiegato come i documenti non solo possano essere classificati, ma anche confrontati tra loro. Con questo si possono gestire ancora più processi nell'azienda in modo ancora più efficiente. Efficientemente significa qui che gli impiegati disponibili potranno svolgere meglio il proprio lavoro e grazie alla liberazione dalle stupide attività saranno probabilmente più soddisfatti. Il numero di posti di lavoro non sarà influenzato da questa facilitazione dell'intelligenza artificiale.

Una valutazione del vostro caso di utilizzo all'interno dell'organizzazione per quanto riguarda la realizzabilità con l'intelligenza artificiale è disponibile su richiesta. Basta scrivere.