AI&YOU #39 : Ces 4 cas d'utilisation LLM en entreprise ont le meilleur retour sur investissement (ROI)
La statistique de la semaine : Les LLM peuvent aider les entreprises à réduire leurs coûts jusqu'à 20%. (source : Gartner)
Dans l'édition de cette semaine, nous poursuivons notre série sur "Connecter vos données d'entreprise à un LLM comme ChatGPT".
Nous explorerons certains thèmes clés, tels que
- 4 cas d'utilisation du LLM en entreprise avec le meilleur retour sur investissement
10 sources de données d'entreprise pour adapter les LLM à la voix de votre marque
5 raisons pour lesquelles votre entreprise devrait faire appel à un LLM
Chez Skim AI, nous reconnaissons le retour sur investissement significatif qu'offre la connexion de grands modèles de langage à vos données. Notre équipe est spécialisée dans le conseil et la construction 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 explorer la manière dont les LLM peuvent améliorer vos opérations commerciales, par exemple avec des agents personnalisables de support client et de FAQ, des agents de langage naturel à SQL, des agents de marketing et des agents d'aide à la vente, contactez-nous pour une consultation.
AI&YOU #39 : Ces 4 cas d'utilisation de la LLM en entreprise ont le meilleur retour sur investissement
Dans le paysage dynamique de l'entreprise moderne, l'intégration des grands modèles de langage (LLM) aux données de l'entreprise n'est pas seulement une innovation, c'est une révolution stratégique. Cette fusion d'une technologie d'IA avancée, illustrée par des modèles tels que ChatGPT, avec les riches écosystèmes de données des entreprises, redéfinit les limites de l'utilité et de l'accessibilité des données. L'impact de la connexion des données d'entreprise aux LLM est transformateur. Elle brise les silos de données traditionnels, permettant aux départements tels que le marketing, les finances et les ressources humaines d'accéder aux données et de les interpréter avec une rapidité et une efficacité sans précédent. Cette révolution dans la gestion des données permet aux équipes d'agir en temps réel, favorise la planification stratégique de la main-d'œuvre et accélère la productivité globale de l'entreprise.1. Travailleurs/agents de l'IA de la FAQ pour l'assistance à la clientèle
L'intégration de Travailleurs de l'IA L'intégration d'agents d'intelligence artificielle, équipés de LLM, dans les systèmes d'assistance à la clientèle marque une étape importante dans l'évolution du service à la clientèle. Ces agents dotés d'IA peuvent répondre automatiquement et avec précision aux questions fréquemment posées (FAQ), transformant ainsi la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients". Les travailleurs de l'IA FAQ apportent un niveau d'efficacité et de précision que les systèmes d'assistance traditionnels peinent à égaler. Ils sont capables de passer au crible de vastes quantités de données d'entreprise pour fournir des réponses instantanées et précises aux questions des clients. Il en résulte une réduction significative des temps de réponse et une augmentation de la satisfaction des clients. En automatisant les réponses aux questions les plus courantes, les entreprises peuvent réduire la charge de travail du personnel d'assistance, ce qui permet de réduire les coûts de main-d'œuvre et de réaffecter les ressources à des problèmes de service à la clientèle plus complexes.
2. Du langage naturel au langage SQL pour une meilleure analyse des données
L'utilisation des LLM pour faciliter le traitement du langage naturel dans les requêtes SQL change la donne dans le domaine de l'analyse des données d'entreprise. Cette approche innovante transforme le processus traditionnel d'interrogation et d'analyse des données, en le rendant plus accessible et plus intuitif, en particulier pour le personnel non technique. Elle marque un passage significatif des requêtes SQL complexes à une approche plus simple, en langage naturel, démocratisant l'analyse des données dans les différents départements d'une entreprise. L'application des LLM pour la conversion du langage naturel en SQL dans les systèmes de données d'entreprise permet à un plus grand nombre d'employés de participer directement à l'analyse des données. Cette évolution est cruciale pour éliminer les obstacles à l'accès aux données, souvent rencontrés dans les entreprises. En simplifiant le processus d'interrogation, les employés de différents services peuvent désormais effectuer des analyses de données sans avoir besoin de connaissances approfondies en SQL ou de dépendre constamment du service informatique. Cette accessibilité accrue se traduit par des processus décisionnels plus rapides et mieux informés, ce qui améliore considérablement la productivité et l'efficacité des activités de l'entreprise.
3. Assistance au blog et au contenu des médias sociaux pilotés par l'IA
L'intégration des LLM dans la création de contenu pour les blogs et les médias sociaux révolutionne le paysage marketing. En exploitant les données de l'entreprise, ces outils pilotés par l'IA offrent une aide sans précédent pour générer du contenu engageant, pertinent et axé sur les connaissances. Cette innovation est essentielle pour les services marketing, car elle leur permet de créer plus efficacement des contenus de haute qualité, qui trouvent un écho auprès de leur public cible, tout en économisant beaucoup de temps et de ressources. L'utilisation de LLM pour la création de blogs et de contenus pour les médias sociaux permet aux équipes marketing de puiser dans les vastes réserves de données de l'entreprise et de les transformer en récits convaincants et en posts perspicaces. Ce processus va au-delà de la simple génération de contenu ; il implique l'analyse des interactions avec les clients, des tendances du marché et des données historiques afin de produire un contenu non seulement attrayant, mais aussi stratégiquement aligné sur les objectifs de l'entreprise. Il en résulte une approche marketing plus efficace, avec un contenu qui répond directement aux intérêts et aux besoins de l'audience.
4. Travailleurs de l'IA pour l'aide à la vente et l'appariement des contacts
L'intégration des LLM dans les processus d'aide à la vente marque une avancée significative dans la manière dont les équipes de vente fonctionnent et élaborent leurs stratégies. En analysant les données de l'entreprise, les LLM peuvent améliorer de manière significative la génération de leads et l'adéquation des contacts, ce qui conduit à des stratégies de vente plus précises et plus efficaces. Cette intégration n'est pas seulement un saut technologique, c'est un changement de stratégie qui contribue directement à l'augmentation des taux de conversion et à une approche commerciale plus ciblée. L'application des LLM à la vente tourne autour de leur capacité à passer au crible et à analyser de vastes données d'entreprise, à identifier des prospects potentiels et à les mettre en relation avec les produits ou services les plus appropriés. Ce processus va au-delà d'une simple analyse de données de base ; il comprend la compréhension des comportements des clients, de leurs préférences et de leurs interactions historiques afin de créer un profil complet en vue d'une approche ciblée.
Capitaliser sur les innovations induites par le LLM dans les entreprises
Chaque cas d'utilisation - des travailleurs de l'IA qui traitent les FAQ aux blogs alimentés par LLM et à l'assistance au contenu des médias sociaux - souligne la polyvalence et l'impact de l'intégration de LLM dans les entreprises. Il ne s'agit pas simplement d'adopter une nouvelle technologie ; il s'agit d'adopter un changement de paradigme dans la façon dont les données sont utilisées et les décisions prises. Les avantages vont au-delà de l'amélioration de l'efficacité et de la réduction des coûts, en favorisant une culture de l'innovation et une stratégie axée sur les données.10 sources de données d'entreprise pour adapter les LLM à la voix de votre marque
Cette semaine, nous explorons également 10 types cruciaux de données et de documents d'entreprise que vous devriez utiliser pour former une voix de marque LLM. Ces ressources sont inestimables pour s'assurer que votre LLM comprend non seulement les subtilités de votre marque, mais qu'il communique efficacement avec votre public cible, en s'alignant sur vos stratégies de marketing globales.- Contenu du site web de l'entreprise: Pages du site web qui résument l'éthique et les valeurs de la marque.
Messages sur les médias sociaux: Contenu engageant et conversationnel et interactions avec le public à partir des plateformes sociales.
Rétroaction et commentaires des clients: Aperçu des perceptions des clients et de l'impact de la marque.
Communication sur le leadership et documents de réflexion: Communication stratégique et visionnaire des dirigeants d'entreprise.
Matériels et campagnes de marketing: Documents illustrant des stratégies de communication réussies et l'engagement du public.
Communication interne: Lettres d'information internes, mémos et courriels reflétant l'identité interne de la marque.
Scripts de vente et d'assistance à la clientèle: Dialogues et interactions pour un engagement efficace des clients.
Descriptions des produits et manuels d'utilisation: Explications détaillées des produits et services.
Transcriptions de contenus vidéo et audio: Transcriptions de la communication conversationnelle et dynamique de la marque.
Guides de l'utilisateur et FAQ: Documents répondant aux questions et problèmes courants des clients.
5 raisons supplémentaires pour lesquelles votre entreprise devrait faire appel à un LLM
Cette semaine, nous examinons également cinq raisons pour lesquelles les LLM et les IA générative deviennent indispensables dans le monde de l'entreprise. Qu'il s'agisse de transformer le service à la clientèle par des interactions plus personnalisées ou de révolutionner l'analyse des données pour la prise de décisions stratégiques, les LLM s'avèrent être des outils fondamentaux dans les applications d'entreprise modernes. Leur capacité à traiter et à comprendre des ensembles de données vastes et diversifiés n'est pas seulement une avancée technologique, mais une ressource stratégique qui permet aux entreprises de saisir de nouvelles opportunités et d'acquérir un avantage concurrentiel dans un monde de plus en plus axé sur les données. Amélioration de l'accessibilité et de l'interprétation des données : Les LLM démocratisent l'accès aux données au sein des organisations, permettant aux différents départements d'interpréter facilement de grandes quantités de données, ce qui facilite les processus de prise de décision collaboratifs et éclairés. Rationalisation des interactions avec les clients et des services : Les LLM améliorent considérablement les services à la clientèle en traitant efficacement les demandes et en apportant des réponses personnalisées, ce qui renforce la satisfaction et la fidélité des clients sur un marché concurrentiel. Accélération de l'innovation et de la créativité : Grâce à leurs capacités avancées, les gestionnaires du savoir encouragent l'innovation et la créativité, en contribuant au développement de produits, aux stratégies de marketing et à la création de contenu, tout en promouvant une culture de l'apprentissage continu. Création et gestion efficaces du contenu : Les LLM rationalisent la création et la gestion de divers types de contenu, en automatisant les processus et en garantissant la pertinence du contenu, ce qui est essentiel pour le marketing de contenu et la gestion des médias sociaux. Faire progresser l'innovation et l'agilité des entreprises : L'intégration des LLM favorise l'agilité et l'innovation, permettant aux entreprises de s'adapter de manière proactive aux évolutions du marché et d'explorer de nouveaux modèles d'entreprise dans des secteurs en pleine transformation numérique.
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