Die KI, der Mensch und die Loop-Automatisierung

Die KI, der Mensch und der Kreislauf: Die Zukunft der Automatisierung‍

Dieser Artikel wurde nicht von AI geschrieben.

Ja, ein Mensch hat diesen Artikel geschrieben, was angesichts der überschwänglichen Kommentare in den sozialen Medien und Büroecken zu den Funktionen von ChatGPT darauf hindeutet, dass ein Artikel, der keine KI ist, in naher Zukunft selten sein wird.

Die Wahrheit ist jedoch, dass wir wahrscheinlich schon länger von KI unterstützt werden, als uns bewusst ist. Kaum hatte ich angefangen, in Google Docs zu tippen, wurde ich aufgefordert, diesen generierten Text zu verwenden, um meinen Satz zu verschieben.

Wie Sie sehen können, war es nichts Besonderes, sondern ein Anstoß, um mir zu helfen, effizient zu schreiben.

Während KI Menschen seit einiger Zeit unterstützt, gibt es jetzt Geschäftsanwendungsfälle, in denen sich Menschen und Maschinen gegenseitig nutzen, Verantwortung teilen und eine leistungsstarke Hybridlösung entwickeln können, die mehr ist als die Summe ihrer Teile.

Das ist die Prämisse von Human-in-the-Loop maschinelles Lernen. Einfach ausgedrückt handelt es sich beim maschinellen Lernen von Menschen (HITL ML) um eine Methode, bei der Personen während des Entscheidungsprozesses eines Modells für maschinelles Lernen Input leisten und die Aufsicht übernehmen. Das ist die Magie, die die Automatisierung komplexer Prozesse wie ein Kinderspiel erscheinen lässt.

Ist es wirklich automatisiert, wenn Menschen daran beteiligt sind?

Inzwischen wissen Sie, dass beim maschinellen Lernen Modelle mit großen Datenmengen trainiert werden, die das Modell verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Die Genauigkeit der Modellvorhersagen kann jedoch durch die Qualität der Daten, mit denen das Modell trainiert wurde, eingeschränkt werden. Noch wichtiger ist, dass Unternehmen nicht immer Zugriff auf große Mengen an Trainingsdaten haben.

Hier wird menschlicher Input entscheidend.

Selbst bei großen Mengen an Trainingsdaten ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass Datenwissenschaft ein Werkzeug und kein Mittel zum Zweck ist. Maschinelle Vorhersagen gibt es nicht im Bereich des Absoluten, das ist das Tal der Wahrscheinlichkeiten. Manager und Entscheidungsträger werden sich dieser Tatsache bewusst sein müssen. Die gute Nachricht ist, dass wir mit unserer Anleitung und unserem Fachwissen Modelle für maschinelles Lernen so trainieren können, dass sie unsere Entscheidungsprozesse genauer nachahmen.

Wie funktioniert maschinelles Lernen mit Menschen in der Dokumentenverarbeitung?

‍

Stellen Sie sich vor, Sie sind Lehrer und haben einen neuen Schüler in Ihrer Klasse, der sehr gut in Mathe, aber nicht so gut in Rechtschreibung ist. Sie möchten dem Schüler helfen, sich in beiden Bereichen zu verbessern, also geben Sie ihm eine Matheaufgabe, die er lösen muss, und einen Rechtschreibtest, den er ablegen muss. Der Schüler beantwortet die meisten mathematischen Probleme richtig, macht aber viele Rechtschreibfehler.

Sie entscheiden sich dafür, das Teacher-in-the-Loop-Lernen zu nutzen, um dem Schüler zu helfen, sich zu verbessern. Sie überprüfen den Rechtschreibtest mit dem Schüler und weisen darauf hin, wo er Fehler gemacht hat. Dann lassen Sie sie den Test wiederholen, aber dieses Mal geben Sie ihnen einen Hinweis, wenn sie einen Fehler machen. Unter Ihrer Anleitung schneidet der Student beim zweiten Mal besser ab.

In ähnlicher Weise in intelligente Dokumentenverarbeitung, das ML-Modell ist der Student und die Dokumente sind die mathematischen Probleme und Rechtschreibtests. Das Modell ist zwar gut darin, Dokumente zu kategorisieren, aber nicht so gut darin, die Randfallinformationen aus ihnen zu verstehen. Mithilfe des maschinellen Lernens „Mensch in der Schleife“ können Menschen die Ergebnisse des Modells überprüfen und etwaige Fehler korrigieren. Dieses Feedback hilft dem ML-Modell, zu lernen und sich zu verbessern, genau wie der Schüler im Klassenzimmer.

Wie kombiniert Infrrd maschinelles Lernen mit menschlichem Lernprozess und Dokumentenverarbeitung?

Wir extrahieren zwar Daten mit einer sehr hohen Genauigkeit und bieten auch Verarbeitung ohne Berührung Für eine hundertprozentig genaue Verarbeitung gibt es Fälle, in denen ein Mensch auf dem Laufenden ist, einen phänomenalen ROI bieten kann.

Schauen wir uns an, wann dieser Human-in-the-Loop-Check sehr hilfreich sein kann:

• Unordentliche Dokumente: Dokumente, die von OCR-Engines nicht gelesen werden können, haben eine niedrige Scanqualität
  
• Sicherheitsnetz für finanzielle Entscheidungen: Wenn Sie Zahlungen auf der Grundlage dessen leisten müssen, was Sie auf Rechnungen gelesen haben, oder eine Hypothekenentscheidung auf der Grundlage eines Kreditantrags treffen müssen
  
• Komplexe Tabellen und Einzelposten: Verschachtelte Tabellen oder Tabellen mit komplexen Layouts werden immer knifflig
  
• Wenn falsche Daten einfach keine Option sind: Wenn es darum geht, wichtige Daten für einen Geschäftsprozess bereitzustellen, spielt es keine Rolle, ob dies etwas länger dauert, aber die extrahierten Daten müssen absolut korrekt sein.
  

Die meisten unserer Kunden verwenden zunächst unsere KI-Engine, um Dokumente über eine API zu verarbeiten. Da sie sehen, dass immer mehr Dokumente über No-Touch Processing verarbeitet werden, übergeben sie gerne die wenigen verbleibenden Dokumente an unser Datenüberprüfungsteam. Jedes Mal, wenn das Team eine Korrektur an dem Dokument vornimmt, lernt unsere Engine daraus und reduziert diese Fehler im Laufe der Zeit. Es bietet Ihnen alle Vorteile eines BPO, kostet aber viel weniger, da die Hauptarbeit bereits von unserer KI-Engine erledigt wird. Wenn Sie nach einer 100% genauen Datenextraktion suchen, Ruf uns an!

Das Problem mit traditionellen Automatisierungslösungen

Es ist klar, dass künstliche Intelligenz gerade einen Moment hat. Laut der AI-Indexbericht 2023, Arbeitgeber in den Vereinigten Staaten suchen zunehmend nach Arbeitnehmern mit KI-bezogenen Fähigkeiten. In allen Branchen der USA ist die Zahl der KI-bezogenen Stellenausschreibungen im Durchschnitt von 1,7% im Jahr 2021 auf 1,9% im Jahr 2022 gestiegen.

Angesichts der Tatsache, dass verschiedene Branchen Automatisierung implementieren, um ihre Prozesse zu rationalisieren und die Effizienz zu steigern, haben Unternehmen gelernt, dass herkömmliche Automatisierungslösungen oft auf vorprogrammierten Regeln und starren Algorithmen beruhen, die sich nicht an neue Situationen anpassen können. Dies führte zu kostspieligen Ungenauigkeiten, Fehlern und Ineffizienzen. Darüber hinaus fehlt es herkömmlichen Automatisierungslösungen an der Fähigkeit, im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern. Sie können nur die Aufgaben ausführen, für die sie programmiert wurden, was ihren Nutzen in dynamischen Umgebungen einschränkt.

Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel, das es Automatisierungslösungen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung zu verbessern. Aber selbst die fortschrittlichsten Algorithmen für maschinelles Lernen haben ihre Einschränkungen, und kann ohne menschliches Zutun nur so weit gehen.

Maschinelles Lernen mit Menschen ermöglicht es Menschen, Feedback und Anleitungen zu den Algorithmen für maschinelles Lernen zu geben und so sicherzustellen, dass sie korrekt und relevant sind. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Genauigkeit von Automatisierungslösungen, sondern ermöglicht es ihnen auch, sich an neue Situationen anzupassen und aus Feedback zu lernen. Dadurch sind sie reaktionsschneller, effizienter und effektiver. Durch die Nutzung der Stärken von Mensch und Maschine verändert das maschinelle Lernen vom Menschen die Art und Weise, wie wir an Automatisierungslösungen herangehen.

Die Vorteile des maschinellen Lernens von Menschen in der Dokumentenautomatisierung

Maschinelles Lernen mit Menschen in der Regelschleife bietet mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Automatisierungslösungen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

1. Verbesserte Genauigkeit und Effizienz

Durch die Einbeziehung menschlicher Aufsicht und Beiträge in intelligente Lösungen für die Dokumentenverarbeitung, HITL ML kann sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz verbessern. Algorithmen für maschinelles Lernen können den Großteil der Aufgaben der Dokumentenverarbeitung automatisieren, aber Menschen können bei Bedarf eingreifen, um Fehler zu korrigieren oder Urteile zu fällen, zu denen Maschinen möglicherweise nicht in der Lage sind. Dies kann dazu beitragen, Fehler zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Ausgabe von IDP-Lösungen ist zuverlässig und genau.

2. Verbesserte Flexibilität

Lösungen für die Dokumentenverarbeitung können auf bestimmte Branchen und Anwendungsfälle zugeschnitten werden, können aber in bestimmten Situationen auch unflexibel sein. Mit HITL ML können Menschen in Echtzeit Feedback geben und Anpassungen an den Algorithmen vornehmen, was eine größere Flexibilität und Anpassung ermöglicht. Dies kann besonders in Branchen mit komplexen und sich ändernden Vorschriften wichtig sein

3. Erhöhte Sicherheit und Datenschutz

Unternehmen haben Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes sensibler Informationen. Mit HITL ML können Menschen die Verarbeitung sensibler Dokumente überwachen und überwachen und so sicherstellen, dass diese sicher und vertraulich behandelt werden. Darüber hinaus können Menschen dabei helfen, potenzielle Sicherheitsrisiken zu erkennen und zu mindern, was dem Unternehmen eine zusätzliche Schutzebene bietet.

4. Verbessertes Benutzererlebnis

Intelligente Dokumentenverarbeitungslösungen können komplex und für technisch nicht versierte Benutzer schwierig zu verwenden sein. Mit HITL ML können menschliche Aufsicht und Eingaben dazu beitragen, das Benutzererlebnis zu verbessern, indem die Lösung intuitiver und benutzerfreundlicher gestaltet wird. Dies kann dazu beitragen, die Akzeptanzraten zu erhöhen und sicherzustellen, dass die IDP-Lösung im gesamten Unternehmen effektiv genutzt wird.

5. Verbesserter ROI

Schließlich können Unternehmen durch die Integration von HITL ML in IDP-Lösungen eine höhere Kapitalrendite erzielen. Die verbesserte Genauigkeit und Effizienz können dazu beitragen, die mit der manuellen Verarbeitung verbundenen Kosten zu senken, während die verbesserte Benutzererfahrung die Akzeptanzraten erhöhen und zu einer höheren Produktivität führen kann. Darüber hinaus können die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von HITL ML dazu beitragen, sicherzustellen, dass die IDP-Lösung für die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens optimiert ist und ihr Wert maximiert wird.

Der Einfluss des maschinellen Lernens von Menschen auf berufliche Rollen

Albert Einstein hat einmal gesagt: „Alles sollte so einfach wie möglich gemacht werden, aber nicht einfacher“. Da Automatisierungslösungen bei der Bewältigung sich wiederholender Aufgaben immer ausgefeilter werden, werden die Menschen in der Lage sein, ihre Aufmerksamkeit nur auf komplexe Probleme zu richten, die ihr Fachwissen erfordern. Dies führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen für Unternehmen sowie zu einer verbesserten Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter.

In einem optimistischen Ausblick von Harvard Business Review, da Computer immer besser in der Lage sind, sich wiederholende Aufgaben auszuführen, die üblicherweise Berufseinsteigern zugewiesen werden, werden an ihre Stelle mehr Rollen treten, die sich auf komplexe Aufgaben konzentrieren und wettbewerbsfähige Gehälter zahlen. Dies bedeutet, dass Berufseinsteigern ein breiteres Spektrum an interessanten und lohnenden Karrieremöglichkeiten zur Auswahl stehen.

In der Zukunft wird die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine immer wichtiger werden und ein Ökosystem schaffen, in dem die Sicherheit niemals zugunsten der Automatisierung geopfert wird — ein System, das von Menschen überwacht werden kann, um sicherzustellen, dass Sie immer Präzision auf menschlicher Ebene erhalten. Mit Human-in-the-Loop können Sie darauf vertrauen, dass Ihre Dokumente schnell und zuverlässig verarbeitet werden. So können Sie sich beruhigt auf andere wichtige Aufgaben konzentrieren.

Maschinelles Lernen mit Menschen ist ein wegweisender Faktor, der auch in Zukunft Bestand haben wird, und Unternehmen, die sich diese Technologie zu eigen machen, werden in den kommenden Jahren gut aufgestellt sein, um erfolgreich zu sein.