- Blog/
De 2 fundamentale arbejdsgange for ai-assisteret indhold
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.