AI&YOU #38 - Dónde está el ROI para Gen AI: Conectando datos empresariales a LLMs + Casos de uso de alto ROI + nuestra Guía VC para Startups de Agentes

La estadística de la semana: Casi 40% de las empresas tienen previsto crear modelos lingüísticos empresariales personalizados (fuente: experto.ai)

En la edición de esta semana, iniciamos nuestra serie sobre "Conexión de los datos de su empresa a un LLM". ChatGPT.”

Exploraremos algunos temas clave de los artículos que hemos escrito esta semana, como:

El valor de conectar los datos de su empresa a un LLM como ChatGPT

Guía para agentes de empresas: Integración LLM Startups

Prepare a su personal para utilizar un LLM personalizado integrado con los datos de la empresa

En Desnatada AI, reconocemos el importante retorno de la inversión que supone conectar grandes modelos lingüísticos a sus datos. Nuestro equipo está especializado en el asesoramiento y la creación de este tipo de soluciones para que las empresas reduzcan costes, aumenten su escala y aporten información a los responsables de la toma de decisiones.

Si está interesado en explorar cómo los LLM pueden mejorar las operaciones de su empresa, por ejemplo con agentes personalizables de atención al cliente y preguntas frecuentes, agentes de lenguaje natural a SQL (o lenguaje de base de datos), agentes de marketing y agentes de capacitación de ventas, póngase en contacto con nosotros para una consulta gratuita.

No dude en hacernos cualquier pregunta en los comentarios.

AI&YOU #38: El valor de conectar los datos de su empresa a un LLM como ChatGPT

En el panorama actual de la IA, la integración de grandes modelos lingüísticos (LLM) en los sistemas empresariales representa un cambio significativo hacia una toma de decisiones más eficiente e informada. Los LLM como ChatGPT están transformando la forma en que las empresas acceden a los datos y los utilizan. Estos sofisticados modelos ofrecen un nuevo paradigma en el que los datos son más accesibles y procesables, no sólo para los especialistas en TI, sino para todo el espectro organizativo.

Imagina preguntar a un equivalente privado de ChatGPT tus dudas sobre los datos de la empresa, suena atractivo ¿verdad? Imagina no tener que esperar entre 1 y 3 días para que un ingeniero o alguien que domine un lenguaje de programación de bases de datos como SQL o un lenguaje de manipulación de datos como R responda a tu solicitud de datos. Los datos están al alcance de los responsables de finanzas, análisis, marketing, ventas, gestión de proyectos y mucho más.

Accesibilidad y eficacia

La integración de los LLM en los sistemas empresariales supone un cambio significativo en la accesibilidad a los datos y la eficiencia operativa, ya que rompe los tradicionales silos de información entre los distintos departamentos. Este avance permite un acceso y una interpretación rápidos y eficaces de los datos, revolucionando el funcionamiento de las empresas. Ahora, los equipos de ventas pueden utilizar datos de clientes en tiempo real y perspectivas de mercado para adaptar rápidamente sus estrategias, mientras que Recursos Humanos puede procesar con mayor eficacia una gran cantidad de datos de empleados, mejorando los análisis de RRHH y la planificación de la plantilla.

Esta perfecta integración de los LLM aumenta significativamente la productividad al reducir el tiempo necesario para acceder a los datos y analizarlos, liberando a los equipos para que se concentren en tareas estratégicas en lugar de en la gestión de datos. El consiguiente aumento de la productividad mejora sustancialmente las operaciones empresariales en general, lo que contribuye directamente a la ventaja competitiva de una empresa y a su éxito en el panorama empresarial moderno.

Potenciar la toma de decisiones

LLM en Empresa también han revolucionado los procesos de toma de decisiones, sobre todo para el personal no técnico y los directivos. Con los LLM, estas personas adquieren la capacidad de consultar e interpretar de forma independiente conjuntos de datos complejos, una capacidad antes reservada a los departamentos informáticos o a los especialistas en datos.

Este cambio democratiza el acceso a los datos en toda la organización, fomentando una cultura de toma de decisiones informada. Esta capacidad también reduce la necesidad de que las empresas contraten a personas con conocimientos específicos de codificación en lenguaje informático para permitir a las empresas recuperar datos.

Los directivos, por ejemplo, pueden ahora utilizar consultas en lenguaje natural para comprender rápidamente las tendencias de participación de los usuarios o comparar el rendimiento actual de las ventas con los datos históricos. Esta capacidad garantiza que las decisiones empresariales críticas se basen en información actualizada y completa, lo que conduce a estrategias y resultados más eficaces.

Además de mejorar la velocidad y la calidad de la toma de decisiones, la integración del LLM empresarial fomenta un entorno empresarial más ágil. Los directivos y jefes de equipo pueden responder a los cambios del mercado y a los retos internos con mayor rapidez y precisión, garantizando que la organización siga siendo competitiva y receptiva.

Repercusiones reales de la conexión de los datos empresariales a los LLM

La integración de los datos empresariales con los LLM abre oportunidades de transformación en diversos sectores:

Servicios financieros: Los LLM permiten a las entidades financieras ofrecer un servicio de atención al cliente personalizado y realizar evaluaciones de riesgos. Permita fácilmente a los clientes consultar sus datos o, como empresa, observe las tendencias y consulte sus propios datos. Analice los datos de los clientes para obtener asesoramiento financiero personalizado y detectar fraudes, identifique las cuentas problemáticas y las lucrativas, al tiempo que mejora tanto la calidad del servicio como la seguridad.

Marketing: La integración de los datos de marketing con los LLM revoluciona la creación de contenidos para redes sociales y blogs. Copias y textos que siguen las directrices de la marca, redactados teniendo en cuenta al cliente objetivo y el posicionamiento de la empresa. Las empresas utilizan los LLM para analizar los datos de los clientes y las tendencias del mercado, con el fin de producir contenidos muy específicos y atractivos.

Sanidad: En la atención sanitaria, la integración de los historiales de los pacientes y la investigación médica con LLM multimodales puede conducir a diagnósticos y planes de tratamiento más precisos, mejorando significativamente la atención al paciente. También puede ayudar a personalizar la comunicación y proporcionar un mayor nivel de comunicación a los pacientes y una mejor experiencia en general.

Educación: Las instituciones educativas utilizan los LLM con los datos de rendimiento de los alumnos para personalizar las experiencias de aprendizaje. Tanto las instituciones como las editoriales académicas y los creadores de planes de lecciones y contenidos pueden crear materiales educativos y planes de lecciones personalizados a escala.

Servicios jurídicos: Los bufetes de abogados integran los documentos jurídicos y los expedientes de los casos con los LLM para agilizar el análisis y la investigación de documentos, reducir el tiempo dedicado a los informes jurídicos y mejorar la eficacia en la preparación de los casos.

Lea el resto de aplicaciones del sector en nuestro blog.

Prepare a su personal para utilizar un LLM personalizado integrado con los datos de la empresa

La implantación de un LLM personalizado integrado con los datos de su empresa puede ser muy eficaz, ya que requiere formación mínima para sus trabajadores. Cuando se integran eficazmente, estos modelos están diseñados para ser intuitivos y fáciles de usar, lo que permite a los empleados interactuar y extraer información valiosa utilizando lenguaje natural. Esta accesibilidad significa que toda su plantilla, independientemente de sus conocimientos técnicos, puede aprovechar el LLM para diversas necesidades empresariales.

Por lo general, el proceso puede ser tan sencillo como integrar una API en el software existente o aprovechar un panel de control web. Hemos construido y mantenemos ambos para clientes desde hace unos meses. Si está interesado en probar nuestra plataforma con nuestros 4 casos de uso iniciales 1) bots de preguntas frecuentes 2) lenguaje natural a SQL / otras bases de datos 3) trabajadores de marketing sintonizados con nuestra (o su marca), 4) agentes de habilitación de ventas para alcance y seguimiento, envíeme un mensaje o correo electrónico. Hemos hecho que sea fácil de configurar mensajes personalizados, utilizar el modelo de su elección, cargar documentos y vectorizar fácilmente sus datos para su uso en el modelo + apis para los individuos alojados AI trabajadores / Agentes.

La formación para el uso personalizado del LLM se centra en conocimientos básicos y mejores prácticasincluyendo 'ingeniería rápidae interpretación crítica de las respuestas de los modelos. Esto garantiza que los empleados de todas las funciones puedan utilizar con confianza los LLM, democratizando el acceso a los datos y fomentando una cultura de toma de decisiones basada en datos.

La experiencia práctica con los LLM personalizados, en escenarios empresariales reales, consolida los conocimientos teóricos y aumenta la competencia. Casos prácticos y demostraciones en directo escaparate aplicaciones prácticas, mejorando la comodidad y la destreza en las tareas cotidianas.

La formación en el uso ético y la privacidad de los datos es vital, especialmente en el manejo de información sensible. Los empleados deben comprender la legislación sobre protección de datos y la importancia de las prácticas seguras en este ámbitoGarantizar el cumplimiento y generar confianza entre los clientes.

Cultivar una cultura que valore la adaptabilidad y la aprendizaje continuo es crucial para el éxito de la integración del LLM. Apoyar la formación continua garantiza que los trabajadores sigan siendo capaces de utilizar la tecnología LLM en constante evolución y confíen en ella.

Preparar a su plantilla para la integración de un LLM personalizado consiste en adoptar un cambio en el uso de la tecnología. Al centrarse en adaptabilidad, aprendizaje continuo y uso ético de la tecnología, las empresas pueden maximizar el potencial del LLM, preparando el terreno para la innovación continua y situando a su plantilla a la vanguardia de la revolución de la IA.

Guía del capital riesgo para la integración de LLM en startups

Los inversores de capital riesgo han centrado su atención en las nuevas empresas de IA, sobre todo en las que aprovechan los LLM y los programas de formación de posgrado. IA generativa. A medida que se despliega el enorme potencial de la IA generativa, es crucial que los inversores de capital riesgo comprendan los entresijos y las implicaciones estratégicas de estas inversiones.

Desmitificar la integración del LLM en las nuevas empresas

Los LLM facilitan la resolución de problemas y los enfoques innovadores en la creación de contenidos, la atención al cliente y el análisis de datos, ofreciendo soluciones prácticas a través de la compleja interpretación del lenguaje humano. Para las nuevas empresas, los LLM como ChatGPT suponen una ventaja competitiva, ya que automatizan tareas complejas y permiten tomar decisiones informadas y basadas en datos, algo crucial para la evaluación de las inversiones de capital riesgo. Dicho esto, hay que tener en cuenta algunos riesgos importantes.

Evaluar el potencial de las empresas emergentes integradas en un LLM

Los inversores de capital riesgo deben evaluar la profundidad y escalabilidad de las empresas emergentes que utilizan LLM. Algunas consideraciones importantes son el nivel de integración de los LLM en sus ofertas, la escalabilidad de las soluciones basadas en IA y la diferenciación única en el mercado.

La integración efectiva de la IA para resolver problemas específicos del sector o mejorar la experiencia del usuario significa un impacto sostenible. Es probable que las empresas emergentes que demuestren aplicaciones novedosas de IA o mejoras sustanciales de las soluciones existentes mantengan el interés del mercado y ofrezcan importantes rendimientos de la inversión.

Riesgos de las inversiones en IA para los inversores de capital riesgo

Los inversores de capital riesgo se enfrentan a riesgos únicos en las inversiones en IA y LLM, lo que puede ser un arma de doble filo. Esta misma dependencia de un producto de terceros que trae el éxito también puede afectar a las operaciones de una startup si se producen cambios en los servicios de IA.

La privacidad y la seguridad de los datos también son fundamentales, y las empresas emergentes que manejan datos sensibles necesitan medidas sólidas de protección de datos. La sostenibilidad de los modelos de negocio impulsados por la IA, las vías de rentabilidad y las estrategias de crecimiento a largo plazo son esenciales para evaluar la viabilidad de la inversión. Las sociedades de capital riesgo deben sopesar el potencial innovador frente a estos riesgos para invertir en empresas emergentes con un impacto sostenible en la industria.

Estrategias de inversión en capital riesgo e inteligencia artificial

Los inversores de capital riesgo en el ámbito de la IA y los LLM deben equilibrar el entusiasmo con una evaluación exhaustiva. Comprender los matices de la integración LLM, la sostenibilidad de los modelos de negocio y los riesgos inherentes es clave para invertir con conocimiento de causa.

Profundizar en los mecanismos de integración y el impacto de la IA ayuda a los inversores a distinguir entre el bombo publicitario y el valor genuino, apoyando a las empresas que aprovechan eficazmente el potencial de la IA y sortean sus retos. Este enfoque estratégico es vital para fomentar un futuro en el que la tecnología y la empresa evolucionen conjuntamente con éxito.

Profundice en nuestra guía sobre capital riesgo leyendo el blog.

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