AI&YOU #38 - Où se trouve le ROI pour la Gen AI : Connecter les données d'entreprise aux LLMs + Cas d'utilisation à haut ROI + notre Guide VC pour les startups d'agents

La statistique de la semaine : Près de 40% des entreprises prévoient de créer des modèles linguistiques d'entreprise personnalisés (source : expert.ai)

Dans l'édition de cette semaine, nous donnons le coup d'envoi de notre série intitulée "Connecter vos données d'entreprise à un LLM tel que ChatGPT".

Nous explorerons certains thèmes clés des articles que nous avons rédigés cette semaine, tels que

L'intérêt de connecter vos données d'entreprise à un LLM comme ChatGPT

Guide du capital-risque pour les startups d'agents : Startups d'intégration LLM

Préparer votre personnel à utiliser un LLM personnalisé intégré aux données de l'entreprise

Chez Skim AI, nous sommes conscients de l'important retour sur investissement (ROI) que représente la connexion de grands modèles de langage à vos données. Notre équipe est spécialisée dans le conseil et la mise en place de telles solutions pour les entreprises afin de réduire les coûts, d'augmenter l'échelle et d'apporter des informations aux décideurs.

Si vous souhaitez découvrir comment les LLM peuvent améliorer vos opérations commerciales, par exemple avec des agents personnalisables d'assistance à la clientèle et de FAQ, des agents de conversion du langage naturel en langage SQL (ou langage de base de données), des agents de marketing et des agents d'aide à la vente, n'hésitez pas à nous contacter pour une consultation gratuite.

N'hésitez pas à poser vos questions dans les commentaires !

AI&YOU #38 : L'intérêt de connecter les données de votre entreprise à un LLM comme ChatGPT

Dans le paysage actuel de l'IA, l'intégration de grands modèles de langage (LLM) dans les systèmes d'entreprise représente un changement significatif vers une prise de décision plus efficace et plus éclairée. Les LLM tels que ChatGPT transforment la manière dont les entreprises accèdent aux données et les utilisent. Ces modèles sophistiqués offrent un nouveau paradigme dans lequel les données deviennent plus accessibles et exploitables, non seulement pour les spécialistes de l'informatique, mais aussi pour l'ensemble de l'organisation.

Imaginez que vous posiez à un équivalent privé de ChatGPT vos questions sur les données de l'entreprise, cela semble attrayant, non ? Imaginez que vous n'ayez pas à attendre 1 à 3 jours pour que cette demande de données soit satisfaite par un ingénieur ou une personne maîtrisant un langage de programmation de base de données comme SQL ou un langage de manipulation de données comme R. Les données sont instantanément à la portée des décideurs dans les domaines de la finance, de l'analyse, du marketing, des ventes, de la gestion de projet et bien plus encore.

Accessibilité et efficacité

L'intégration des LLM dans les systèmes d'entreprise marque un changement significatif dans l'accessibilité des données et l'efficacité opérationnelle, en brisant les silos d'information traditionnels entre les différents départements. Cette avancée permet un accès et une interprétation rapides et efficaces des données, révolutionnant ainsi le fonctionnement des entreprises. Les équipes de vente peuvent désormais utiliser des données clients en temps réel et des informations sur le marché pour adapter rapidement leurs stratégies, tandis que les ressources humaines peuvent traiter plus efficacement de vastes données sur les employés, améliorant ainsi l'analyse des ressources humaines et la planification de la main-d'œuvre.

Cette intégration transparente des LLM augmente considérablement la productivité en réduisant le temps nécessaire à l'accès aux données et à leur analyse, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des tâches stratégiques plutôt que sur la gestion des données. L'augmentation de la productivité qui en résulte améliore considérablement l'ensemble des opérations commerciales, contribuant directement à l'avantage concurrentiel et au succès d'une entreprise dans le paysage commercial moderne.

Renforcer la prise de décision

Les intégrations de LLM dans les entreprises ont également révolutionné les processus de prise de décision, en particulier pour le personnel non technique et les responsables. Avec les LLM, ces personnes acquièrent la capacité d'interroger et d'interpréter de manière indépendante des ensembles de données complexes, une capacité auparavant réservée aux départements informatiques ou aux spécialistes des données.

Cette évolution démocratise l'accès aux données dans l'ensemble de l'organisation, favorisant ainsi une culture de prise de décision éclairée. Cette capacité réduit également la nécessité pour les entreprises d'embaucher des personnes possédant des compétences de codage spécifiques au langage informatique pour leur permettre d'extraire des données.

Les responsables, par exemple, peuvent désormais utiliser des requêtes en langage naturel pour comprendre rapidement les tendances en matière d'engagement des utilisateurs ou comparer les performances commerciales actuelles avec les données historiques. Cette capacité garantit que les décisions commerciales critiques sont basées sur des informations actualisées et complètes, ce qui conduit à des stratégies et des résultats plus efficaces.

Outre l'amélioration de la rapidité et de la qualité de la prise de décision, l'intégration du LLM dans l'entreprise favorise un environnement commercial plus souple. Les responsables et les chefs d'équipe peuvent répondre aux évolutions du marché et aux défis internes avec plus de rapidité et de précision, ce qui permet à l'organisation de rester compétitive et réactive.

Impact réel de la connexion des données d'entreprise aux LLM

L'intégration des données d'entreprise avec les LLM ouvre des possibilités de transformation dans divers secteurs d'activité :

Services financiers : Les LLM permettent aux institutions financières d'offrir un service à la clientèle personnalisé et d'effectuer des évaluations des risques. Permettez facilement aux clients d'interroger leurs données ou, en tant qu'entreprise, observez les tendances et interrogez vos propres données. Analysez les données des clients pour obtenir des conseils financiers personnalisés et détecter les fraudes, identifiez les comptes problématiques et les comptes lucratifs, tout en améliorant la qualité du service et la sécurité.

Marketing : L'intégration des données marketing avec les LLM révolutionne la création de contenu pour les médias sociaux et les blogs. Des textes qui respectent les lignes directrices de la marque et qui sont rédigés en tenant compte de la clientèle cible et du positionnement de l'entreprise. Les entreprises utilisent les LLM pour analyser les données clients et les tendances du marché, afin de produire un contenu hautement ciblé et attrayant.

Soins de santé Dans le domaine des soins de santé, l'intégration des dossiers des patients et de la recherche médicale à l'aide de LLM multimodaux peut conduire à des diagnostics et à des plans de traitement plus précis, améliorant ainsi considérablement les soins prodigués aux patients. Elle peut également contribuer à personnaliser la communication et à offrir aux patients un niveau de communication plus élevé et une meilleure expérience globale.

Éducation : Les établissements d'enseignement utilisent les LLM avec les données de performance des étudiants pour personnaliser les expériences d'apprentissage. Les institutions et les éditeurs universitaires, les créateurs de plans de cours et de contenus peuvent tous créer du matériel pédagogique personnalisé et des plans de cours à grande échelle.

Services juridiques : Les cabinets d'avocats intègrent les documents juridiques et les dossiers aux LLM afin d'accélérer l'analyse et la recherche de documents, de réduire le temps consacré aux mémoires juridiques et d'améliorer l'efficacité de la préparation des dossiers.

Lisez le reste des applications industrielles dans notre blog.

Préparer votre personnel à utiliser un LLM personnalisé intégré aux données de l'entreprise

La mise en œuvre d'un LLM personnalisé intégré aux données de votre entreprise peut s'avérer très efficace. une formation minimale pour votre personnel. Lorsqu'ils sont efficacement intégrés, ces modèles sont conçus pour être intuitifs et conviviaux, permettant aux employés d'interagir et d'extraire des informations précieuses à l'aide de la technologie de l'information et de la communication. langage naturel. Cette accessibilité signifie que l'ensemble de votre personnel, quelles que soient ses compétences techniques, peut tirer parti du LLM pour répondre à divers besoins commerciaux.

En général, le processus peut être aussi simple que l'intégration d'une API dans votre logiciel existant ou l'utilisation d'un tableau de bord Web. Nous avons construit et entretenu les deux pour des clients il y a quelques mois. Si vous souhaitez tester notre plateforme avec nos 4 cas d'utilisation initiaux 1) FAQ bots 2) Natural Language to SQL / autres bases de données 3) Marketing Workers tuned to our (or your brand), 4) sales enablement agents for outreach and follow up, envoyez-moi un message ou un email. Nous avons fait en sorte qu'il soit facile de définir des invites personnalisées, d'utiliser le modèle de votre choix, de télécharger des documents et de vectoriser facilement vos données pour les utiliser dans le modèle + apis pour les travailleurs / agents d'IA hébergés par les individus.

La formation pour l'utilisation personnalisée du LLM se concentre sur compréhension de base et bonnes pratiquesLes employés peuvent ainsi utiliser les LLM en toute confiance, y compris l'"ingénierie rapide" et l'interprétation critique des réponses des modèles. Cela garantit que les employés, quel que soit leur rôle, peuvent utiliser les LLM en toute confiance, en démocratisant l'accès aux données et en encourageant une culture de prise de décision fondée sur les données.

L'expérience pratique avec des LLM personnalisés, impliquant des scénarios d'entreprise du monde réel, cimente les connaissances théoriques et développe la compétence. Études de cas et démonstrations en direct présentent des applications pratiques, améliorant le confort et les compétences dans les tâches quotidiennes.

La formation à l'utilisation éthique et à la confidentialité des données est vitale, surtout lorsqu'il s'agit de traiter des informations sensibles. Les employés doivent comprendre les lois sur la confidentialité des données et l'importance de pratiques sûres en matière de donnéesLes services de la Commission européenne ont pour mission de veiller au respect de la législation et d'instaurer la confiance des clients.

Cultiver une culture qui valorise l'adaptabilité et l'autonomie. l'apprentissage continu est cruciale pour la réussite de l'intégration du LLM. Le soutien à la formation continue permet à la main-d'œuvre de rester capable et confiante dans l'utilisation de la technologie LLM en constante évolution.

Préparer votre personnel à l'intégration personnalisée du LLM, c'est accepter un changement dans l'utilisation de la technologie. En se concentrant sur l'adaptabilité, l'apprentissage continu et l'utilisation éthique des technologies, les entreprises peuvent maximiser le potentiel du LLM, en préparant le terrain pour une innovation continue et en positionnant leur main-d'œuvre à l'avant-garde de la révolution de l'IA.

A VC’s Guide to LLM Integration in Startups

Les investisseurs en capital-risque se sont tournés vers les startups spécialisées dans l'IA, en particulier celles qui s'appuient sur les LLM et les IA générative. Alors que l'énorme potentiel de l'IA générative se déploie, il est essentiel que les investisseurs en capital-risque saisissent les subtilités et les implications stratégiques de ces investissements.

Démystifier l'intégration du LLM dans les start-ups

Les LLM facilitent la résolution de problèmes et les approches innovantes dans la création de contenu, le service à la clientèle et l'analyse de données, en offrant des solutions pratiques par le biais d'une interprétation complexe du langage humain. Pour les startups, les LLM comme ChatGPT représentent un avantage concurrentiel, en automatisant des tâches complexes et en permettant de prendre des décisions éclairées et fondées sur des données, ce qui est crucial pour l'évaluation des investissements en capital-risque. Ceci étant dit, il y a quelques risques importants à prendre en compte.

Assessing LLM-Integrated Startups’ Potential

Les investisseurs en capital-risque doivent évaluer la profondeur et l'évolutivité des startups utilisant les LLM. Les considérations importantes comprennent le niveau d'intégration des LLM dans leurs offres, l'évolutivité des solutions basées sur l'IA et la différenciation unique du marché.

L'intégration efficace du LLM dans la résolution de problèmes spécifiques à l'industrie ou l'amélioration de l'expérience de l'utilisateur est synonyme d'impact durable. Les startups démontrant des applications d'IA novatrices ou des améliorations substantielles par rapport aux solutions existantes sont susceptibles de maintenir l'intérêt du marché et d'offrir des retours sur investissement significatifs.

Risques liés aux investissements dans l'IA pour les investisseurs en capital-risque

Les investisseurs en capital-risque sont confrontés à des risques uniques dans les investissements en IA et en LLM, ce qui peut être une arme à double tranchant. Cette même dépendance à l'égard d'un produit tiers qui est source de succès peut également avoir un impact sur les opérations d'une startup en cas de changements dans les services d'IA.

La confidentialité et la sécurité des données sont également essentielles, les startups qui traitent des données sensibles ayant besoin de solides mesures de protection des données. La viabilité des modèles d'entreprise axés sur l'IA, les voies vers la rentabilité et les stratégies de croissance à long terme sont essentielles pour évaluer la viabilité des investissements. Les sociétés de capital-risque doivent mettre en balance le potentiel d'innovation et ces risques afin d'investir dans des startups susceptibles d'avoir un impact durable sur l'industrie.

Stratégies d'investissement en matière de capital-risque et d'innovation

Les investisseurs en capital-risque dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage tout au long de la vie doivent trouver un équilibre entre l'enthousiasme et une évaluation approfondie. Comprendre les nuances de l'intégration du LLM, la durabilité des modèles d'entreprise et les risques inhérents est la clé d'un investissement éclairé.

L'étude des mécanismes d'intégration et de l'impact du LLM aide les investisseurs à faire la distinction entre le battage médiatique et la valeur réelle, en soutenant les entreprises qui exploitent efficacement le potentiel de l'IA et relèvent les défis qui se posent à elles. Cette approche stratégique est essentielle pour favoriser un avenir où la technologie et l'entreprise coévoluent avec succès.

Pour en savoir plus sur notre guide sur les sociétés de capital-risque, lisez le blog.

Merci d'avoir pris le temps de lire AI & YOU !

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