Том 1 № 1 (2024)

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/27897

Browse

Browsing Том 1 № 1 (2024) by Subject "chatbot"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Генеративні моделі штучного інтелекту як ефективний інструмент для оптимізації бізнес-процесів
    (2024) Іваненко, Аліна; Пічик, Катерина
    Нині багато галузей прагнуть автоматизувати певні види робіт за допомогою інтелектуальних машин, тому штучний інтелект широко використовують у різних сферах, включно з управлінням бізнесом. Чат-боти, зокрема створені на базі моделі GPT (Generative Pre-trained Transformer), набувають популярності як ефективний інструмент для спілкування з клієнтами та управління завданнями. У статті розглянуто сутність штучного інтелекту, зокрема поняття генеративної моделі штучного інтелекту. Окреслено роль штучного інтелекту як сучасного інструменту для розв’язання багатьох питань. Оскільки в процесі формування запитів – промптингу – виникають деякі проблеми, їх потрібно вирішити для досягнення максимальної продуктивності менеджерів. Дослідження й формування ефективного промптингу в чат-ботах (зокрема GPT) для управління бізнес-процесами стає одним із ключових завдань. Досягнення в галузі штучного інтелекту та машинного навчання дають змогу розширити можливості цього інструменту для підвищення продуктивності менеджерів усіх ланок управління. У статті проаналізовано основні принципи промптингу та проблеми, які можуть виникати. Авторки провели низку експериментів із різними методами промптингу й оцінили їхню ефективність у реальних умовах для вирішення різних управлінських завдань. Визначено основні елементи й типи промптингу для максимально ефективної взаємодії та оптимізації вирішення сучасних управлінських завдань. Ключовими чинниками для отримання найкращих результатів є гнучкість і адаптація промпту до конкретного завдання. Сформовано рекомендації щодо ефективного промпт-інжинірингу в генеративних моделях штучного інтелекту для оптимізації бізнес-процесів. На підставі проведеного дослідження запропоновано підходи до підвищення ефективності використання штучного інтелекту в управлінні бізнес-процесами компаній та організацій.