- Pelaporan manual dapat diganti seluruhnya menggunakan Nvidia GB10 dan alur kerja AI terstruktur
- Otomatisasi mengurangi ketergantungan pada staf tambahan sekaligus menjaga keakuratan pelaporan yang konsisten
- Alur kerja berurutan menyederhanakan pengujian dan pemecahan masalah sebelum menskalakan otomatisasi tingkat perusahaan
Banyak organisasi mengandalkan karyawan untuk mengumpulkan, mengatur, dan melaporkan metrik kinerja secara manual dari berbagai platform digital.
Baru-baru ini Sajikan Rumah (STH) tinjauan menggantikan bagian dari proses pelaporan manual ini menggunakan sistem AI lokal yang dibangun Nvidia perangkat keras GB10.
Pekerjaan ini melibatkan permintaan berulang yang diterima melalui email yang panjang dan tidak terstruktur, sering kali menanyakan metrik di berbagai sumber dan rentang tanggal tertentu.
Mengurangi kebutuhan akan staf tambahan
Daripada mempekerjakan staf tambahan untuk mengelola volume yang terus meningkat ini, STH berfokus pada perancangan jalur pelaporan otomatis yang dapat menangani tugas-tugas ini dengan andal.
Otomatisasi mengikuti alur terstruktur untuk mengumpulkan dan menggabungkan data dari semua platform yang relevan.
Integrasi bawaan dalam n8n mengurangi waktu penyiapan dengan menghubungkan langsung ke sistem analitik tanpa memerlukan kode khusus.
Merencanakan setiap langkah memastikan batas waktu, filter, dan detail kueri diterapkan secara konsisten.
Meskipun alur kerja berjalan secara berurutan, pendekatan ini menyederhanakan pengujian dan pemecahan masalah selama penerapan awal, sehingga memungkinkan peninjau memverifikasi hasil sebelum melakukan penskalaan.
Untuk memvalidasi sistem, peninjauan menggunakan sekitar 1.000 permintaan historis dari tahun 2015 hingga 2025 dengan hasil yang diketahui.
Model AI yang berbeda dibandingkan, termasuk gpt-oss-20b FP8 dan gpt-oss-120b FP8, untuk menilai akurasi langkah.
Pengujian awal menunjukkan model yang lebih kecil berkinerja baik pada permintaan sederhana, namun kesalahan muncul seiring dengan meningkatnya kompleksitas.
Karena alur kerja memerlukan beberapa panggilan model per permintaan, bahkan ketidakakuratan kecil pun semakin bertambah, sehingga menurunkan keandalan secara keseluruhan.
Model yang lebih besar meningkatkan akurasi per langkah hingga lebih dari 99,9%, mengurangi kesalahan alur kerja dari kejadian mingguan hingga kejadian tahunan yang jarang terjadi.
Dua Dell Sistem Pro Max dengan unit GB10 menjalankan AI secara lokal, menyimpan semua data di lokasi.
Peninjau menghitung bahwa otomatisasi menggantikan kebutuhan akan peran pelaporan khusus, dengan biaya perangkat keras ditanggung dalam waktu dua belas bulan.
alat AI menangani permintaan pelaporan internal dan eksternal, termasuk penayangan artikel, keterlibatan video, dan metrik buletin, tanpa memerlukan campur tangan manusia.
Proses ini memungkinkan sistem untuk mengalihkan sumber daya ke fungsi lain, seperti mempekerjakan redaktur pelaksana, sambil menjaga kualitas pelaporan yang konsisten.
Mengotomatiskan pelaporan dengan sistem AI menunjukkan bagaimana pengambilan metrik manual dan tugas konsolidasi dapat dihilangkan dari alur kerja manusia.
Ini berarti peran yang terutama berfokus pada pengumpulan, pembersihan, dan ringkasan data kinerja menjadi sangat rentan setelah adanya otomatisasi yang andal.
Meskipun tinjauan ini menunjukkan peningkatan efisiensi yang jelas, keberhasilannya bergantung pada keakuratan model, desain alur kerja, dan pemeliharaan kontrol atas data sensitif.
Ikuti TechRadar di Google Berita Dan tambahkan kami sebagai sumber pilihan untuk mendapatkan berita, ulasan, dan opini pakar kami di feed Anda. Pastikan untuk mengklik tombol Ikuti!
Dan tentu saja Anda juga bisa Ikuti TechRadar di TikTok untuk berita, review, unboxing dalam bentuk video, dan dapatkan update rutin dari kami Ada apa juga.
