From Words to Workflows: Automating Business Processes

要約

企業が業務を合理化するために自動化への依存を強めるにつれ、ロボット プロセス オートメーション (RPA) の限界、特に専門知識への依存と複雑な意思決定タスクを処理できないことが明らかになりました。
人工知能 (AI)、特に生成 AI (GenAI) と大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、RPA の欠点を克服するためにコグニティブ機能を統合するインテリジェント オートメーション (IA) への道が開かれました。
この文書では、自然言語のユーザー要求からワークフローを自動的に生成する新しいメソッドである Text2Workflow を紹介します。
従来の自動化アプローチとは異なり、Text2Workflow はあらゆるビジネス プロセスを自動化するための汎用ソリューションを提供し、ユーザー入力を JavaScript Object Notation (JSON) 形式で表される一連の実行可能なステップに変換します。
この方法は、LLM の意思決定機能と指示に従う機能を活用して、ユーザーが最小限の手動介入でワークフローを視覚化して実行できる、スケーラブルで適応性のあるフレームワークを提供します。
この調査では、Text2Workflow 方法論と、複雑なビジネス プロセスを自動化するためのその広範な影響について概説します。

要約(オリジナル)

As businesses increasingly rely on automation to streamline operations, the limitations of Robotic Process Automation (RPA) have become apparent, particularly its dependence on expert knowledge and inability to handle complex decision-making tasks. Recent advancements in Artificial Intelligence (AI), particularly Generative AI (GenAI) and Large Language Models (LLMs), have paved the way for Intelligent Automation (IA), which integrates cognitive capabilities to overcome the shortcomings of RPA. This paper introduces Text2Workflow, a novel method that automatically generates workflows from natural language user requests. Unlike traditional automation approaches, Text2Workflow offers a generalized solution for automating any business process, translating user inputs into a sequence of executable steps represented in JavaScript Object Notation (JSON) format. Leveraging the decision-making and instruction-following capabilities of LLMs, this method provides a scalable, adaptable framework that enables users to visualize and execute workflows with minimal manual intervention. This research outlines the Text2Workflow methodology and its broader implications for automating complex business processes.

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