Skip to main content
  1. Blog/

De 2 fundamentale arbejdsgange for ai-assisteret indhold

·460 ord·3 minutter
Indholdsfortegnelse

De to grundlæggende typer af arbejdsgange for indholdsskabelse, når man arbejder med LLM’er, er disse:

Semi-automatisk

LLM -> redaktør -> publikation

Fuldstændig automatisk

LLM -> publikation

Der kan selvfølgelig være forskellige trin før, mellem og efter behandlingen med kode i begge.

Men her fokuserer jeg på, om et menneske er involveret i workflowet for indholdsskabelse eller ej.

Lad os først se på fordelene ved begge tilgange:

Fordele #

Fuldautomatisk arbejdsgang Halvautomatisk arbejdsgang
Hastighed - Processer kan gennemføres hurtigt uden menneskelig indgriben. Kvalitetskontrol - Menneskelige redaktører kan sikre højere nøjagtighed og kvalitet ved at gribe ind, når det er nødvendigt.
Konsistens - Outputtet er ensartet uden subjektiv variation. Fleksibilitet - Tilpasninger kan foretages on-the-fly baseret på redaktørens indsigt eller ekstern feedback.
Skalerbarhed - Let at skalere operationer til at håndtere store mængder opgaver uden yderligere omkostninger til menneskelige ressourcer. Fejlkorrektion - Menneskelig indsigt giver mulighed for øjeblikkelig identifikation og korrektion af fejl, som måske ville blive overset af automatiserede systemer.
Omkostningseffektivitet - Reducerer lønomkostningerne forbundet med manuelle opgaver over lange perioder. Kritisk tænkning - Mennesker kan anvende nuanceret dømmekraft, som er vanskelig for automatiserede systemer at replikere, især i komplekse scenarier.
24/7 tilgængelighed - Kan fungere kontinuerligt uden pauser eller nedetid, som mennesker har brug for. Procesforbedring - Menneskelig indgriben sikrer øjeblikkelig feedback på workflow-resultater, hvilket forbedrer processerne over tid.

Og hvad er så ulemperne?

Ulemper #

Fuldautomatisk arbejdsgang Halvautomatisk arbejdsgang
Mangel på fleksibilitet - Kæmper med at håndtere undtagelser eller uventede situationer, der ikke er forprogrammerede. Langsommere processer - Inddragelse af menneskelige redaktører kan gøre workflowet langsommere sammenlignet med fuldautomatiske systemer.
Begrænset forståelse - Fortolker måske ikke komplekse eller nuancerede oplysninger lige så effektivt som et menneske. Højere omkostninger - Kræver løbende investering i menneskelige ressourcer, hvilket kan være dyrere end fuldautomatiske løsninger.
Afhængighed af datakvalitet - Ydeevnen er stærkt afhængig af kvaliteten og bredden af inputdataene. Uoverensstemmelse - Menneskelig indgriben kan medføre variationer i outputkvaliteten afhængigt af den enkelte redaktørs færdigheder og vurderinger.
Ingen personlig kontakt - Kan ikke levere de menneskelignende interaktioner eller beslutninger, der kan være nødvendige inden for nogle områder som f.eks. kundeservice. Skalerbarhedsproblemer - Opskalering indebærer yderligere uddannelse og ansættelse, hvilket kan være dyrt og tidskrævende.
Overdreven afhængighed af teknologi - Kan føre til reducerede færdigheder blandt personalet og en overdreven afhængighed af automatiserede systemer. Træthed og fejl - Menneskelige redaktører kan begå fejl, især når de håndterer gentagne opgaver eller arbejder under pres.

Som altid kan man ikke få det hele. Der er ulemper ved begge teknikker.

I virkeligheden er det godt at skifte frem og tilbage mellem de to workflowtyper, især i udviklingsfasen, for at høste fordelene og indsigterne fra begge.

Det siger sig selv, at nogle opgaver med at skabe indhold er mere velegnede til fuld automatisering, mens andre kræver menneskeligt tilsyn.