Mejorando los conocimientos empresariales con modelos de lenguaje

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son herramientas que ayudan a generar texto que se parece a la escritura humana. Se están usando en muchas empresas para automatizar diferentes tareas. Estos modelos pueden ayudar a entender mejor los procesos de negocio, lo cual es importante para mejorar cómo operan las compañías.

#¿Qué Son los Modelos de Lenguaje Grande?

Los Modelos de Lenguaje Grande son programas de computadora avanzados entrenados con enormes cantidades de texto. Aprenden a generar texto coherente basado en la entrada que reciben. Estos modelos no solo son buenos para escribir, sino también para responder preguntas, resumir textos y traducir idiomas. A medida que las empresas dependen cada vez más de la automatización y la inteligencia artificial (IA), los LLMs se están volviendo cruciales para gestionar eficazmente los procesos empresariales.

#La Importancia de las Explicaciones en los Procesos de Negocio

Cuando las empresas adoptan IA en sus procesos, es esencial que los usuarios entiendan cómo se toman las decisiones. Este entendimiento ayuda a los usuarios a confiar en los sistemas de IA. Proporcionar explicaciones claras sobre por qué se tomó una decisión es vital para asegurar confianza en los sistemas de IA.

Las explicaciones ayudan a los usuarios a responder correctamente a diversas situaciones que surgen durante las operaciones comerciales. Necesitan ofrecer información sobre lo que pasó, por qué pasó y qué se puede hacer a continuación. Buenas explicaciones pueden llevar a una mejor toma de decisiones y a mejoras continuas en los procesos.

#Explicabilidad Consciente de la Situación (SAX)

SAX es un sistema diseñado para proporcionar explicaciones claras y comprensibles basadas en el contexto de un proceso empresarial. Este enfoque busca generar explicaciones que no solo sean precisas, sino también fáciles de entender para los usuarios. SAX toma en cuenta las condiciones específicas bajo las cuales se está ejecutando un proceso de negocio, asegurando que las explicaciones sean relevantes y prácticas.

#Presentando el Marco SAX4BPM

El marco SAX4BPM es un conjunto de herramientas que ayudan a crear estas explicaciones claras. Incluye un repositorio central de conocimientos y servicios que recopilan la información necesaria para generar explicaciones. Este sistema se integra con LLMs para producir explicaciones que combinan diversas entradas, mejorando su calidad.

#El Rol de las Relaciones Causales

Una parte clave para crear explicaciones efectivas implica entender las relaciones causales entre acciones en un proceso de negocio. Al identificar estas relaciones, podemos explicar por qué ocurrieron ciertos resultados. Esta visión causal es crucial para mejorar la calidad de las explicaciones proporcionadas por los LLMs.

#Abordando Preocupaciones con los LLMs

A pesar de sus impresionantes capacidades, los LLMs también tienen limitaciones. Pueden generar información que podría no ser factual, conocido como "alucinación." Esto plantea preocupaciones sobre su fiabilidad en situaciones prácticas. Por lo tanto, es importante evaluar la calidad de las explicaciones producidas por los LLMs, asegurando que sean precisas y confiables.

#Evaluación Metodológica

Desarrollamos una forma sistemática de evaluar la calidad de las explicaciones generadas por los LLMs. Este proceso de evaluación implicó pedir a los usuarios que calificaran las explicaciones según su claridad y precisión. La retroalimentación nos dio una idea de qué tan bien podían los LLMs cumplir con las expectativas de proporcionar explicaciones útiles en contextos de negocio.

#Entendiendo el Estudio de Usuario

Para evaluar cómo se desempeñaron las explicaciones generadas por LLM, realizamos un estudio de usuario. Los participantes recibieron diferentes tipos de explicaciones basadas en entradas variadas al LLM. Al analizar sus respuestas, buscamos determinar cómo las diferentes entradas afectaron la calidad percibida de las explicaciones.

#Hallazgos Clave

Nuestros hallazgos mostraron que la forma en que presentamos la información al LLM importa. Cuando se le proporcionó más contexto sobre el proceso de negocio, los usuarios encontraron las explicaciones más precisas. Sin embargo, también hubo una compensación; mientras que las explicaciones se volvían más confiables, a veces se volvían más difíciles de entender.

#Visión General de la Gestión de Procesos Empresariales

Gestionar procesos empresariales implica asegurarse de que una compañía opere sin problemas hacia sus objetivos. Incluye planificar, ejecutar y monitorear diferentes tareas de manera efectiva. A medida que las empresas buscan mejorar estos procesos, están recurriendo cada vez más a la IA para obtener asistencia.

#La Necesidad de Mejorar las Explicaciones

Las explicaciones efectivas son esenciales para impulsar las mejoras en los procesos empresariales. Los procesos comerciales generan muchos datos, y entender estos datos es crítico para tomar decisiones informadas. Muchos métodos existentes para generar explicaciones no capturan completamente las complejidades de los procesos de negocio, lo que lleva a resultados insatisfactorios.

#Presentando Explicaciones SAX

Las explicaciones SAX están diseñadas para proporcionar información que tenga en cuenta el contexto empresarial. Esbozan por qué ocurrieron ciertos resultados, vinculándolos de nuevo a las acciones específicas tomadas durante el proceso. Este enfoque asegura que las explicaciones sigan siendo prácticas y aplicables para los usuarios, mejorando así su relevancia.

#Explorando la Biblioteca SAX4BPM

La biblioteca SAX4BPM está diseñada para automatizar la generación de explicaciones SAX. Consiste en servicios que recopilan la información necesaria de fuentes de datos para crear narrativas coherentes. Estos servicios trabajan juntos para asegurar que el resultado sea informativo y esté alineado con el contexto empresarial.

#Usando Gráficas de Conocimiento

Una gráfica de conocimiento es una forma de organizar y almacenar información. En la biblioteca SAX4BPM, usamos gráficas de conocimiento para representar las relaciones entre varios puntos de datos. Esta organización permite una recuperación y síntesis más fácil de la información al generar explicaciones.

#Pasos en el Proceso de Explicación

El proceso de generar explicaciones SAX implica múltiples pasos. Primero, recopilamos los datos necesarios de los procesos empresariales. Luego, analizamos estos datos para identificar las relaciones clave y características que impactan en los resultados. Finalmente, sintetizamos esta información en una narrativa clara que explica las condiciones del proceso de negocio.

#Minando Conocimiento del Proceso

Uno de los servicios en la biblioteca SAX4BPM se centra en minar conocimiento de los registros de eventos. Esto implica analizar datos históricos para construir un modelo del proceso de negocio. Al entender cómo se relacionan los eventos pasados, podemos explicar mejor los resultados actuales.

#Descubriendo Relaciones Causales

Otro servicio extrae relaciones causales de los datos. Este servicio ayuda a identificar cómo diferentes actividades se influyen entre sí dentro del proceso de negocio, proporcionando información que puede guiar futuras decisiones.

#Enriqueciendo el Conocimiento Contextual

El contexto es crucial para generar explicaciones precisas. Al enriquecer el registro de eventos con información contextual adicional, podemos mejorar la calidad de las explicaciones. Los mecanismos de servicio mejoran las explicaciones al incorporar datos relevantes que afectan los resultados del proceso.

#Análisis de Importancia de Características

La biblioteca SAX4BPM también identifica cuáles factores son más significativos durante los procesos empresariales. Al centrarse en las características relevantes, podemos proporcionar una imagen más clara de lo que influye en los resultados, ayudando aún más en el proceso de explicación.

#Sintetizando Conocimiento para la Entrada del LLM

Las entradas proporcionadas a los LLMs se elaboran sintetizando varios elementos de conocimiento recogidos en pasos anteriores. Esta composición de entrada actúa como una base para generar la explicación que aborda las preguntas del usuario sobre condiciones específicas en el proceso de negocio.

#Ejemplo Ilustrativo: Multas de Estacionamiento

Para demostrar las capacidades del sistema SAX4BPM, examinamos el proceso de emisión de multas de estacionamiento. Se generaron datos para reflejar los pasos involucrados cuando un vehículo se estaciona en un área prohibida. La tarea era entender por qué el procesamiento de estas multas tomó más tiempo de lo esperado.

#Descubrimiento del Modelo de Proceso

El primer paso implicó usar el servicio de Minería para construir un modelo del proceso de multas de estacionamiento. Este modelo representa visualmente la secuencia de actividades involucradas en el manejo de violaciones de estacionamiento, permitiéndonos ver dónde pueden ocurrir retrasos.

#Descubriendo Dependencias Causales

A continuación, utilizamos el servicio Causal para explorar las relaciones entre las acciones tomadas durante el proceso de multas de estacionamiento. Esto nos ayudó a entender qué actividades estaban vinculadas y cómo su temporización influía en el tiempo total de procesamiento.

#Enriquecimiento Contextual

Luego enriquecimos el registro de eventos con información adicional, como datos del conductor y circunstancias que rodean el incidente de estacionamiento. Este contexto proporcionó una comprensión más profunda de cómo factores externos influyeron en el procesamiento de multas.

#Análisis de Importancia de Características

Se analizó la importancia de las características para identificar los factores que afectaron más significativamente los tiempos de procesamiento. Entender cuáles elementos jugaron un papel dio información sobre áreas potenciales de mejora.

#Generando la Explicación

Finalmente, sintetizamos toda la información recopilada en una explicación que abordaba la pregunta de por qué las multas tardaron más en procesarse. La narrativa producida destacó factores clave, proporcionando una comprensión clara de la situación.

#Estudio de Usuario y Preguntas de Investigación

Queríamos explorar cómo diferentes entradas afectaban la calidad percibida de las explicaciones generadas por los LLMs. Nuestra investigación se centró en entender la relación entre el conocimiento del proceso, la información causal y las percepciones de los usuarios sobre la calidad de las explicaciones.

#Diseño de Encuesta y Demografía de Participantes

Se realizó una encuesta con participantes de diversos ámbitos que proporcionaron retroalimentación sobre las explicaciones. Recopilamos información demográfica para asegurar una representación diversa de opiniones sobre las narrativas generadas.

#Desarrollo de Escala para Medir la Calidad de las Explicaciones

Se desarrolló una escala para evaluar la calidad de las explicaciones basándose en factores como claridad y precisión. Al utilizar esta escala, pudimos analizar cuantitativamente la retroalimentación recibida de los participantes.

#Constructos Clave: Fidelidad e Interpretabilidad

Se evaluaron dos constructos principales: fidelidad, que se refiere a qué tan precisamente una explicación representa el modelo subyacente, e interpretabilidad, que mide cuán comprensibles son las explicaciones para los usuarios.

#Resultados de la Retroalimentación de Usuarios

El análisis de la retroalimentación de los usuarios proporcionó información interesante. Los participantes generalmente preferían explicaciones que combinaran múltiples tipos de conocimiento, aunque a veces luchaban con la claridad cuando se introducía más contexto.

#La Necesidad de Explicaciones Equilibradas

Una conclusión importante del estudio de usuario fue la necesidad de equilibrar el detalle proporcionado en las explicaciones con la claridad. Si bien información adicional mejoraba la fidelidad, podía complicar la interpretabilidad de las explicaciones.

#Limitaciones y Direcciones Futuras

Nuestra investigación destacó el potencial prometedor de las explicaciones SAX, pero también reveló áreas que necesitan más exploración. Trabajos futuros podrían incluir más manipulaciones de tipos de conocimiento y refinar aún más el equilibrio entre detalle y claridad.

#Conclusión

La integración de LLMs en la gestión de procesos empresariales tiene el potencial de revolucionar cómo operan las organizaciones. Al automatizar la generación de explicaciones, las empresas pueden mejorar la comprensión y la confianza en los sistemas de IA. Es vital, sin embargo, asegurar que estas explicaciones sigan siendo claras y aplicables para los usuarios. La investigación futura continuará refinando estos sistemas, asegurando que proporcionen información efectiva y confiable sobre las operaciones comerciales.