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# Informática # Inteligência Artificial

Revolucionando a Gestão de Fluxo de Trabalho com o Opus

Opus facilita os fluxos de trabalho das empresas, aumentando a eficiência e reduzindo custos em vários setores.

Théo Fagnoni, Bellinda Mesbah, Mahsun Altin, Phillip Kingston

― 6 min ler


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Índice

Opus é um sistema novo que ajuda empresas a criar e aprimorar fluxos de trabalho. Pense nele como um assistente inteligente que ajuda organizações a gerenciar suas tarefas melhor, especialmente em situações complexas como a terceirização de processos de negócios (BPO). BPO é quando as empresas contratam outras para lidar com tarefas ou processos, geralmente para economizar grana e melhorar a qualidade. O principal objetivo do Opus é tornar esse processo mais barato e eficiente, sem deixar de seguir as regras e etapas necessárias.

Como o Opus Funciona?

O funcionamento do Opus pode ser dividido em algumas partes principais:

  1. Entendendo as Intenções: O sistema primeiro analisa o que o cliente quer (a entrada) e o que ele espera receber (a saída). Também leva em conta o contexto, ajudando a criar um fluxo de trabalho relevante. Isso é chamado de "Intenção de Fluxo de Trabalho".

  2. Criando Fluxos de Trabalho: O Opus pega as intenções do cliente e gera um fluxo de trabalho. Esse fluxo é uma série de tarefas representadas como um Grafo Acyclic Direcionado (DAG). Em termos mais simples, é um fluxograma onde cada tarefa leva à próxima sem laços.

  3. Otimizando Fluxos de Trabalho: Depois que os fluxos iniciais são criados, o Opus os otimiza. Isso significa que ele busca maneiras de tornar esses fluxos mais eficientes, reduzindo tempo e custos enquanto garante que a qualidade não seja comprometida.

  4. Executando Fluxos de Trabalho: Por fim, os fluxos de trabalho podem ser colocados em ação, embora essa parte não seja detalhada.

Por que o Opus é Importante?

Em indústrias como BPO, onde várias tarefas precisam ser completadas para transformar a entrada do cliente nas saídas desejadas, gerenciar fluxos de trabalho pode ser bem complicado. O Opus ajuda nisso fornecendo fluxos de trabalho precisos e estruturados que seguem os padrões da indústria. Isso elimina suposições e acelera o processo, o que pode muitas vezes levar a erros.

O que Torna o Opus Especial?

O Opus tem alguns truques na manga que o diferenciam de outros sistemas:

  • Grafo de Conhecimento de Trabalho (WKG): Isso é como uma grande biblioteca cheia de informações sobre várias tarefas e como elas se relacionam. Ao criar fluxos de trabalho, o Opus pode acessar essa biblioteca para garantir que tem as ferramentas e procedimentos certos à disposição.

  • Modelo de Trabalho Grande (LWM): Isso é o cérebro da operação, afinado para criar fluxos de trabalho com base nas informações do WKG e nas intenções do cliente.

  • Abordagem em Duas Fases: O Opus tem duas fases principais. Primeiro, ele gera os fluxos de trabalho e depois os otimiza. Essa abordagem sistemática permite que o sistema seja minucioso e eficiente.

Os Detalhes Técnicos

Embora as partes técnicas de como o Opus funciona possam parecer complexas, elas podem ser simplificadas. Aqui está o que acontece nos bastidores:

  1. Codificação de Intenções: Quando um cliente traz uma entrada, o Opus codifica essa informação para entender o que é necessário. Isso é um pouco como montar uma receita antes de cozinhar.

  2. Geração de Fluxos de Trabalho: Usando as intenções codificadas, o Opus pesquisa em seu WKG por informações relevantes e então gera fluxos de trabalho que se encaixam nas necessidades do cliente.

  3. Otimização: Depois de gerar um fluxo de trabalho, o Opus procura maneiras de cortar etapas desnecessárias e agilizar todo o processo. É como tirar a gordura de um bife para torná-lo mais saboroso e saudável.

Os Desafios

Criar fluxos de trabalho não é só flores e borboletas. Existem vários desafios que entram em cena:

  • Sistemas Fechados: Às vezes, as organizações mantêm seus dados de fluxo de trabalho trancados, o que dificulta a definição das tarefas e fluxos perfeitos.

  • Instruções Complexas: Em muitos campos, especialmente nos médicos ou técnicos, as instruções necessárias podem ser complicadas. O Opus precisa garantir que consiga lidar com esses requisitos de forma eficaz.

  • Dependência de Dados: A capacidade do Opus de gerar fluxos de trabalho depende fortemente dos dados que possui. Se faltar dados relevantes, pode ser difícil criar algo preciso.

Aplicação na Vida Real: Codificação Médica

Uma área onde o Opus se destaca é na codificação médica, especificamente no processo de determinar os códigos adequados para serviços médicos. A codificação médica é, na verdade, traduzir serviços de saúde em códigos que podem ser usados para faturamento e relatórios. É uma tarefa crucial que garante que os prestadores de saúde sejam pagos pelos seus serviços.

Como Funciona

A codificação médica exige um fluxo de trabalho que leve em conta muitas variáveis, incluindo registros médicos, visitas de pacientes e documentação. O Opus pode gerar um fluxo de trabalho para guiar os codificadores médicos por esse processo complexo.

O sistema ajuda os codificadores organizando tarefas, fornecendo as informações necessárias do seu grafo de conhecimento e garantindo que tudo siga as diretrizes de codificação apropriadas.

Os Resultados

Quando o Opus foi testado em cenários reais de codificação médica, ele superou outros sistemas de forma significativa. A relação de cobertura, que analisa quão bem os fluxos de trabalho gerados correspondiam às tarefas esperadas, mostrou que o Opus era muito superior a muitos outros modelos líderes.

O Futuro dos Fluxos de Trabalho com Opus

À medida que mais empresas buscam otimizar seus fluxos de trabalho, sistemas como o Opus terão um papel vital. Eles podem simplificar processos complicados, reduzir custos e melhorar a qualidade. As empresas continuarão a confiar na automação e em sistemas inteligentes para agilizar operações e lidar com tarefas intrincadas.

Em Resumo

O Opus é um sistema inovador projetado para criar, otimizar e gerenciar fluxos de trabalho em ambientes de negócios complexos. Com seu uso inteligente de dados e processos estruturados, ajuda organizações a economizar tempo e recursos enquanto entrega resultados melhores. Seja na codificação médica ou em outro campo, o Opus está pronto para mudar a forma como os fluxos de trabalho são gerenciados no cenário empresarial moderno, tornando cada tarefa um pouco mais fácil e muito mais eficiente. E, claro, é sempre bom ter um assistente robô amigável—quem não gostaria disso?

Fonte original

Título: Opus: A Large Work Model for Complex Workflow Generation

Resumo: This paper introduces Opus, a novel framework for generating and optimizing Workflows tailored to complex Business Process Outsourcing (BPO) use cases, focusing on cost reduction and quality enhancement while adhering to established industry processes and operational constraints. Our approach generates executable Workflows from Intention, defined as the alignment of Client Input, Client Output, and Process Context. These Workflows are represented as Directed Acyclic Graphs (DAGs), with nodes as Tasks consisting of sequences of executable Instructions, including tools and human expert reviews. We adopt a two-phase methodology: Workflow Generation and Workflow Optimization. In the Generation phase, Workflows are generated using a Large Work Model (LWM) informed by a Work Knowledge Graph (WKG) that encodes domain-specific procedural and operational knowledge. In the Optimization phase, Workflows are transformed into Workflow Graphs (WFGs), where optimal Workflows are determined through path optimization. Our experiments demonstrate that state-of-the-art Large Language Models (LLMs) face challenges in reliably retrieving detailed process data as well as generating industry-compliant workflows. The key contributions of this paper include integrating a Work Knowledge Graph (WKG) into a Large Work Model (LWM) to enable the generation of context-aware, semantically aligned, structured and auditable Workflows. It further introduces a two-phase approach that combines Workflow Generation from Intention with graph-based Workflow Optimization. Finally, we present Opus Alpha 1 Large and Opus Alpha 1 Small that outperform state-of-the-art LLMs by 38% and 29% respectively in Workflow Generation for a Medical Coding use case.

Autores: Théo Fagnoni, Bellinda Mesbah, Mahsun Altin, Phillip Kingston

Última atualização: 2024-12-06 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.00573

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.00573

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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