O Impacto dos Grandes Modelos de Linguagem na Gestão de Processos de Negócio

Modelos de Linguagem Grande (LLMs) são programas de computador avançados que conseguem entender e gerar texto parecido com o humano. Recentemente, eles mostraram habilidades impressionantes em raciocínio e resolução de problemas em várias áreas. Uma dessas áreas é a Gestão de Processos de Negócio (BPM), que foca em melhorar como as organizações realizam seu trabalho.

As organizações costumam depender de uma mistura de dados estruturados, como planilhas, e dados não estruturados, como e-mails e relatórios, para gerenciar seus processos. Extrair informações úteis de texto não estruturado pode ser desafiador. Tradicionalmente, pesquisadores e profissionais usaram várias abordagens, principalmente baseadas em regras, para lidar com diferentes tarefas relacionadas ao BPM. No entanto, esses métodos normalmente servem a funções específicas e não são flexíveis o suficiente para outras tarefas.

Com os desenvolvimentos recentes nos LLMs, agora há potencial para uma solução mais adaptável que pode abordar vários problemas relacionados ao BPM. Este artigo explora como os LLMs podem ajudar em três tarefas essenciais na Gestão de Processos de Negócios que envolvem texto.

#Visão Geral do BPM

A Gestão de Processos de Negócio tem como objetivo garantir que as tarefas dentro de uma organização sejam executadas de maneira eficiente e tragam resultados consistentes. Para isso, os profissionais de BPM precisam reunir informações de várias fontes, o que pode ser complexo. Compreender como os processos funcionam e encontrar maneiras de melhorá-los geralmente requer analisar uma grande quantidade de material escrito.

Muitas tarefas de BPM incluem coletar informações de texto para criar modelos ou identificar possíveis tarefas de automação. Tarefas comuns de BPM envolvem usar descrições escritas de processos para criar modelos de como os processos funcionam ou para identificar quais tarefas podem ser automatizadas para reduzir o esforço manual.

Tradicionalmente, o BPM se apoiou em métodos que extraem informações de textos usando regras e, às vezes, aprendizado de máquina. Embora essas abordagens tenham seus méritos, elas podem ser limitadas em escopo e exigir um esforço significativo para serem criadas.

#O Papel dos LLMs no BPM

O surgimento dos LLMs tem o potencial de transformar a forma como lidamos com várias tarefas de BPM que envolvem texto. Esses modelos podem processar linguagem natural, permitindo que extraiam informações diretamente de descrições escritas de processos. Ao aproveitar suas capacidades de raciocínio, os LLMs podem ser usados para enfrentar tarefas complexas sem precisar de personalização extensa.

Este artigo destaca três tarefas específicas de BPM onde os LLMs podem ser aplicados de forma eficaz:

1. Mineração de modelos de processo imperativos a partir de descrições escritas.
2. Mineração de modelos de processo declarativos a partir de descrições escritas.
3. Avaliação de quais tarefas são adequadas para Automação de Processos Robóticos (RPA) com base em descrições textuais.

#Mineração de Modelos de Processo Imperativos

Modelos de processo imperativos fornecem instruções claras sobre como as tarefas devem ser realizadas em um ambiente de negócios. Os LLMs podem ler descrições escritas de processos e gerar esses modelos imperativos, que servem como guias para a execução das tarefas.

Usar LLMs para extrair esses modelos pode economizar tempo e reduzir erros, especialmente porque as pessoas que entendem os processos podem não ser sempre habilidosas em criar modelos formais. Ao transformar requisitos escritos em modelos estruturados, as organizações podem atualizar facilmente seus procedimentos conforme necessário.

Na nossa abordagem, os LLMs recebem uma descrição do texto e retornam um modelo que lista as tarefas e sua sequência. Avaliamos como os LLMs se saem nessa tarefa comparando sua saída com métodos existentes. Os resultados mostram que os LLMs podem gerar modelos comparáveis às abordagens tradicionais, demonstrando sua capacidade de entender e processar conteúdo escrito de forma eficaz.

#Mineração de Modelos de Processo Declarativos

Nem todos os processos podem ser descritos facilmente com passos claros. Alguns processos, especialmente aqueles que envolvem muita tomada de decisão, se beneficiam de uma abordagem de modelagem diferente chamada modelos declarativos. Esses modelos definem as regras ou restrições em torno de um processo em vez de listar passos explícitos.

Os LLMs também podem ser usados para criar esses modelos declarativos a partir de texto escrito. Ao interpretar as descrições em linguagem natural, eles podem produzir restrições formais que definem como as tarefas devem se relacionar e quais condições devem ser atendidas.

Usar LLMs para essa tarefa permite que as organizações criem modelos de processo mais flexíveis. Em vez de se prender a direções rígidas, esses modelos podem acomodar melhor as complexidades dos processos intensivos em conhecimento. Quando avaliados em relação a métodos estabelecidos, os LLMs mostraram um bom desempenho na geração desses modelos, às vezes até superando as abordagens tradicionais.

#Avaliando a Adequação para RPA

A Automação de Processos Robóticos (RPA) é um método utilizado para automatizar tarefas rotineiras que costumam ser repetitivas. Identificar quais tarefas são adequadas para RPA pode melhorar drasticamente a eficiência em uma organização.

Os LLMs podem classificar tarefas mencionadas em descrições escritas como manuais, automatizadas ou tarefas do usuário. Essa classificação ajuda a identificar quais tarefas podem ser automatizadas de forma eficaz. Por exemplo, tarefas que exigem interação humana com sistemas eletrônicos podem frequentemente ser automatizadas por RPA, levando a um ganho significativo de produtividade.

A avaliação dos LLMs para esse propósito mostrou que eles podem classificar tarefas com a mesma precisão que métodos especializados, tornando-os ferramentas eficazes para empresas que buscam implementar RPA. Ao analisar o texto, os LLMs ajudam as organizações a identificar tarefas que podem ser automatizadas, otimizando fluxos de trabalho e reduzindo a carga sobre os funcionários.

#Melhores Práticas para Usar LLMs no BPM

Ao utilizar LLMs para tarefas de BPM, existem várias práticas que podem melhorar sua eficácia:

1. Fornecer Prompts Claros: Declare claramente a tarefa que você quer que o LLM realize e o formato da saída esperada. Isso ajuda o modelo a entender o que você precisa dele.

2. Incluir Exemplos: Exemplos podem melhorar muito o desempenho dos LLMs em certas tarefas. Fornecer entradas de exemplo e saídas correspondentes pode guiar o modelo a entregar resultados melhores e mais consistentes.

3. Testar Diferentes Entradas: Como os LLMs podem produzir resultados diferentes com pequenas mudanças na entrada, pode ser benéfico testar várias maneiras de formular a mesma instrução.

4. Avaliar Consistência: Verifique como o LLM se sai em várias tentativas. Isso garante que ele pode produzir resultados de qualidade similar, o que é importante para aplicações práticas.

5. Aproveitar Formatizações de Saída: Use um formato estruturado para a saída, o que pode facilitar o processamento posterior dos resultados. Isso é particularmente importante para tarefas que envolvem a conversão da saída gerada em documentos formais.

6. Ter Consciência das Limitações: Entenda que as saídas dos LLMs podem ser variáveis. Isso significa que, embora possam produzir bons resultados, alguns resultados ainda podem exigir ajustes manuais para se adequar a padrões organizacionais específicos.

#Conclusão

Em resumo, os Modelos de Linguagem Grande oferecem possibilidades empolgantes para melhorar a Gestão de Processos de Negócio ao processar e gerar texto de forma eficaz. Eles podem agilizar a extração de modelos de processo e avaliar tarefas para automação, melhorando, em última análise, a eficiência nas organizações. Seguindo as melhores práticas ao trabalhar com LLMs, as empresas podem aproveitar essas ferramentas poderosas para otimizar seus processos e se adaptar mais facilmente às necessidades em mudança. Pesquisas futuras podem expandir ainda mais as aplicações potenciais dos LLMs no BPM, abrindo novas portas para a excelência operacional.