Los 4 principales casos de uso del LLM empresarial con el mejor retorno de la inversión

En el dinámico panorama de la empresa moderna, la integración de los modelos de grandes dimensiones del lenguaje (LLM) con los datos empresariales no es sólo una innovación, sino una revolución estratégica. Esta fusión de tecnología avanzada de IA, ejemplificada por modelos como ChatGPT, con los ricos ecosistemas de datos de las empresas, está redefiniendo los límites de la utilidad y accesibilidad de los datos.

En Skim AI, reconocemos el profundo retorno de la inversión (ROI) que ofrece esta integración, especializándonos en la creación de soluciones personalizadas que agilizan las operaciones, mejoran la toma de decisiones y desbloquean nuevos potenciales de crecimiento.

El impacto de conectar los datos de la empresa a los LLM es transformador. Rompe los silos de datos tradicionales, permitiendo a departamentos como marketing, finanzas y recursos humanos acceder a los datos e interpretarlos con una rapidez y eficacia sin precedentes. Esta revolución en la gestión de datos permite a los equipos actuar en tiempo real, fomenta la planificación estratégica del personal y acelera la productividad general de la empresa.

En este blog, nos adentramos en los cuatro principales casos de uso de ROI para integrar datos empresariales con LLM, explorando cómo este movimiento estratégico puede remodelar su panorama empresarial. Examinaremos el potencial transformador de FAQ AI trabajadores/agentesla eficacia de Del lenguaje natural al SQL para mejorar el análisis de datos, el poder creativo de la Blog y contenidos para redes sociales basados en IA asistencia, y la ventaja competitiva que ofrece Trabajadores de AI en ventas habilitación y emparejamiento de contactos.

1. FAQ AI Workers/Agents para la atención al cliente

La integración de Trabajadores de IA o agentes, equipados con LLM, en los sistemas de atención al cliente marca un paso importante en la evolución del servicio de atención al cliente. Estos agentes dotados de IA pueden responder automáticamente y con precisión a las preguntas más frecuentes (FAQ), transformando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes.'

Los trabajadores de FAQ AI aportan un nivel de eficiencia y precisión que los sistemas de asistencia tradicionales tienen dificultades para igualar. Son capaces de examinar grandes cantidades de datos empresariales para proporcionar respuestas instantáneas y precisas a las consultas de los clientes. Esto se traduce en una reducción significativa de los tiempos de respuesta y un aumento de la satisfacción del cliente. El ahorro de costes también es notable: al automatizar las respuestas a las preguntas más habituales, las empresas pueden reducir la carga de trabajo del personal de asistencia, con lo que se reducen los costes de mano de obra y se reasignan los recursos a cuestiones de atención al cliente más complejas.

Caso práctico real: Un escenario empresarial global

Imagine una empresa global de comercio electrónico que recibe miles de consultas diarias de clientes sobre disponibilidad de productos, políticas de envío y seguimiento de pedidos. Integrando en su sistema de atención al cliente un trabajador de IA de preguntas frecuentes impulsado por LLM, podrían automatizar el proceso de respuesta a estas consultas rutinarias.

Por ejemplo, cuando un cliente pregunta: "¿Cuánto tarda el envío a Canadá?", el trabajador de IA, conectado a la base de datos de logística de la empresa, analiza rápidamente los plazos de envío más recientes y responde con una respuesta precisa como: "Su pedido se entregará en un plazo de 5 a 7 días laborables en Canadá." Esta respuesta no solo es inmediata, sino que también se adapta a la consulta específica del cliente, mejorando su experiencia.

Además, el trabajador de IA podría gestionar consultas más complejas accediendo a datos empresariales detallados e interpretándolos. Por ejemplo, si un cliente pregunta: "Pedí un jersey azul la semana pasada, ¿por qué no me lo han enviado todavía?", el trabajador de IA puede consultar el historial de pedidos, comprobar el estado del inventario e informar al cliente: "El jersey azul está pendiente de entrega, pero esperamos que se envíe a finales de esta semana."

Esta gestión personalizada y eficiente de las consultas de los clientes no solo mejora la experiencia de estos, sino que libera a los agentes humanos para que puedan centrarse en cuestiones que requieren empatía y una comprensión matizada. Esta combinación de IA e inteligencia humana en el servicio de atención al cliente representa un importante retorno de la inversión para la empresa, tanto en términos de eficiencia operativa como de mejora de las relaciones con los clientes.

2. Del lenguaje natural al SQL para mejorar el análisis de datos

El uso de LLM para facilitar el procesamiento del lenguaje natural en las consultas SQL supone un cambio radical en el ámbito del análisis de datos empresariales. Este enfoque innovador está transformando el proceso tradicional de consulta y análisis de datos, haciéndolo más accesible e intuitivo, especialmente para el personal no técnico. Supone un cambio significativo, ya que se pasa de las complejas consultas SQL a un enfoque más sencillo, basado en el lenguaje natural, que democratiza el análisis de datos en los distintos departamentos de una empresa.

La aplicación de LLM para la conversión de lenguaje natural a SQL en sistemas de datos empresariales permite a un mayor número de empleados participar directamente en el análisis de datos. Este cambio es crucial para derribar las barreras de acceso a los datos que a menudo se encuentran en las empresas. Al simplificar el proceso de consulta, los empleados de distintos departamentos pueden ahora realizar análisis de datos sin necesidad de conocimientos profundos de SQL ni de depender constantemente del departamento informático. Esta mayor accesibilidad conduce a procesos de toma de decisiones más rápidos e informados, mejorando significativamente la productividad y la eficiencia de las operaciones empresariales.

Caso práctico real: mejorar la estrategia de marketing con información basada en datos

Imaginemos una situación en una gran empresa en la que el equipo de marketing necesita información inmediata sobre el comportamiento de los clientes para desarrollar la estrategia de una próxima campaña. Tradicionalmente, la obtención de esta información requeriría que los analistas de datos formularan y ejecutaran complejas consultas SQL, un proceso que podría llevar mucho tiempo. Sin embargo, con un LLM personalizado integrado en su sistema de datos empresarial, el equipo de marketing puede simplemente enviar una consulta en lenguaje natural del tipo: "Muéstrame los patrones de compra de los clientes de 25 a 35 años en el último trimestre".

El LLM traduce sin problemas esta consulta a SQL, recupera los datos relevantes de la base de datos de la empresa y los presenta en un formato fácilmente interpretable. El equipo de marketing puede identificar rápidamente las tendencias y tomar decisiones basadas en datos sobre la orientación y el diseño de campañas, lo que conduce a iniciativas de marketing más eficaces. Esta capacidad no sólo agiliza el proceso de toma de decisiones, sino que también garantiza que las estrategias de marketing se basen en datos precisos y en tiempo real.

Esta aplicación de LLM para la conversión de lenguaje natural a SQL representa una importante ganancia de productividad para la empresa. Permite a los equipos aprovechar el poder de sus datos empresariales en la toma de decisiones estratégicas, fomentando una cultura de innovación y agilidad basada en los datos dentro de la organización.

Al integrar los LLM para el procesamiento del lenguaje natural en SQL, las empresas no sólo mejoran la calidad de sus decisiones empresariales, sino que también fomentan una cultura de innovación y agilidad basada en los datos.

3. Blog impulsado por IA y asistencia para contenidos en redes sociales

La integración de las LLM en la creación de contenidos para blogs y redes sociales está revolucionando el panorama del marketing. Al aprovechar los datos de la empresa, estas herramientas basadas en IA ofrecen una ayuda sin precedentes para generar contenidos atractivos, relevantes y basados en la información. Esta innovación es fundamental para los departamentos de marketing, ya que les permite crear contenidos de alta calidad de manera más eficiente, que resuenan con su público objetivo, al tiempo que ahorran tiempo y recursos significativos.

El uso de LLM para la creación de contenidos de blogs y redes sociales permite a los equipos de marketing aprovechar las vastas reservas de datos de la empresa, transformándolos en narraciones convincentes y publicaciones perspicaces. Este proceso va más allá de la mera generación de contenidos; implica analizar las interacciones de los clientes, las tendencias del mercado y los datos históricos para producir contenidos que no sólo sean atractivos, sino que también estén estratégicamente alineados con los objetivos empresariales. El resultado es un enfoque de marketing más eficaz, con contenidos que responden directamente a los intereses y necesidades de la audiencia.

Caso práctico real: racionalización de la estrategia de medios sociales

Imaginemos que el equipo de marketing de una empresa planifica una campaña en las redes sociales para aumentar la participación e impulsar las ventas. Tradicionalmente, esta tarea implicaba una investigación exhaustiva para comprender a la audiencia, una lluvia de ideas sobre los contenidos y, a continuación, la elaboración manual de las publicaciones, un proceso que requiere mucho tiempo.

Sin embargo, con un LLM integrado en el sistema de datos de la empresa, el equipo puede introducir una sencilla consulta en lenguaje natural del tipo: "Crear publicaciones en redes sociales que destaquen nuestros productos más populares entre los millennials esta temporada". El LLM, utilizando los datos de ventas e interacción con el cliente de la empresa, genera una serie de publicaciones que no solo presentan los productos más populares, sino que también incluyen narrativas atractivas adaptadas a la audiencia millennial. El contenido está basado en datos, lo que garantiza su relevancia y atractivo para el público objetivo.

Este enfoque basado en la IA agiliza el proceso de creación de contenidos, lo que permite al equipo de marketing centrarse en la estrategia y la ejecución en lugar de estancarse en las fases iniciales del desarrollo de contenidos. La capacidad de producir rápidamente contenidos específicos basados en datos se traduce en una presencia más dinámica y receptiva en las redes sociales, lo que en última instancia se traduce en un aumento de la participación y las ventas.

La integración de los LLM en la creación de contenidos para blogs y redes sociales representa un salto significativo en la eficiencia y la eficacia del marketing. Permite a las empresas aprovechar sus datos de formas nuevas e innovadoras, transformando la forma en que se relacionan con su público y ejecutan sus estrategias de marketing.

4. Trabajadores de IA para la habilitación de ventas y el emparejamiento de contactos

La incorporación de los LLM a los procesos de capacitación de ventas supone un avance significativo en la forma de trabajar y elaborar estrategias de los equipos de ventas. Al analizar los datos de la empresa, los LLM pueden mejorar significativamente la generación de prospectos y el emparejamiento de contactos, lo que conduce a estrategias de ventas más precisas y eficaces. Esta integración no es sólo un salto tecnológico; es un cambio estratégico que contribuye directamente a aumentar las tasas de conversión y a orientar mejor el alcance de las ventas.

La aplicación de los LLM a las ventas gira en torno a su capacidad para cribar y analizar una gran cantidad de datos empresariales, identificar posibles clientes y ponerlos en contacto con los productos o servicios más adecuados. Este proceso no se limita al análisis de datos básicos, sino que incluye la comprensión de los comportamientos, las preferencias y las interacciones históricas de los clientes para crear un perfil completo que permita llegar a ellos de forma selectiva.

Al aprovechar los LLM, los equipos de ventas pueden ir más allá de los métodos tradicionales de generación de clientes potenciales. Están equipados con trabajadores de IA que proporcionan información derivada de un análisis profundo de los datos de los clientes, lo que les permite adaptar sus argumentos y estrategias de ventas de forma más eficaz. Este enfoque personalizado no solo aumenta la probabilidad de conversiones, sino que también mejora la satisfacción del cliente al ofrecerle soluciones que realmente se ajustan a sus necesidades.

Caso práctico real: mejorar la eficacia y la orientación de las ventas

Pensemos en una empresa de software que quiere ampliar su base de clientes. Normalmente, su equipo de ventas dedicaría un tiempo considerable a investigar posibles clientes potenciales, intentando adaptar manualmente sus soluciones de software a las necesidades de diversas empresas. Sin embargo, con un LLM integrado en su proceso de ventas, esta tarea se vuelve mucho más eficiente y específica.

Por ejemplo, el equipo de ventas podría utilizar el LLM para analizar los datos de la empresa, incluidas las interacciones anteriores con los clientes, las preferencias de productos y las tendencias del mercado, para identificar posibles clientes potenciales. Podrían introducir una consulta del tipo: "Identificar empresas del sector sanitario que hayan mostrado interés en soluciones basadas en la nube en los últimos seis meses". El LLM, basándose en los datos completos de la empresa, proporcionaría entonces una lista de posibles clientes potenciales que se ajusten a este criterio específico, junto con información sobre sus necesidades y preferencias particulares.

Con esta información, el equipo de ventas puede elaborar propuestas personalizadas, centrándose en cómo sus soluciones de software pueden abordar los retos y requisitos específicos de estos clientes potenciales. Este enfoque específico no solo ahorra tiempo, sino que también mejora significativamente las posibilidades de conversión, ya que el contacto se basa en datos.

De este modo, los LLM redefinen la capacitación de ventas, convirtiéndola en un proceso más estratégico, eficiente y basado en datos. El impacto en las estrategias de ventas y el ROI es claro: los equipos de ventas pueden lograr mayores tasas de conversión y un alcance más eficaz, impulsando en última instancia el crecimiento del negocio y los ingresos.

Aprovechar las innovaciones impulsadas por los LLM en las empresas

La integración de los LLM con los datos empresariales se erige como una fuerza transformadora en el mundo de los negocios. Esta serie ha explorado varios casos de uso de alto ROI, demostrando cómo los LLM pueden revolucionar el servicio al cliente, mejorar el análisis de datos, agilizar la creación de contenidos y potenciar las estrategias de ventas. Aprovechando el potencial de los LLM, las empresas pueden acceder a una gran cantidad de información basada en datos, elevando la eficiencia operativa y los procesos de toma de decisiones.

Cada caso de uso -desde los trabajadores de IA que gestionan las preguntas frecuentes hasta la asistencia de contenidos de blogs y redes sociales con LLM- subraya la versatilidad y el impacto de la integración de LLM en las empresas. No se trata simplemente de adoptar una nueva tecnología; se trata de abrazar un cambio de paradigma en la forma en que se utilizan los datos y se toman las decisiones. Los beneficios van más allá de la mejora de la eficiencia y el ahorro de costes, ya que fomentan una cultura de innovación y una estrategia basada en los datos.

De cara al futuro, el papel de los LLM en el panorama empresarial seguirá evolucionando y ampliándose. Las empresas que aprovechen eficazmente estas herramientas de IA se encontrarán a la vanguardia de sus respectivos sectores, equipadas con los conocimientos y la agilidad necesarios para prosperar en un mundo cada vez más competitivo y centrado en los datos.