AI&YOU #38 - Dove si trova il ROI per la Gen AI: connessione dei dati aziendali ai LLM + casi d'uso ad alto ROI + la nostra guida VC alle startup agenti

Statistica della settimana: Quasi il 40% delle imprese prevede di costruire modelli linguistici aziendali personalizzati (fonte: esperto.ai)

Nell'edizione di questa settimana, diamo il via alla serie "Collegare i dati aziendali a un LLM come ChatGPT".

Esploreremo alcuni temi chiave degli articoli che abbiamo scritto questa settimana, come ad esempio:

Il valore di collegare i dati aziendali a un LLM come ChatGPT

Guida di un VC alle startup di agenti: Startup di integrazione LLM

Preparare la forza lavoro all'uso di un LLM personalizzato integrato con i dati aziendali

Noi di Skim AI riconosciamo il significativo ritorno sull'investimento (ROI) derivante dalla connessione di modelli linguistici di grandi dimensioni ai vostri dati. Il nostro team è specializzato nella consulenza e nella realizzazione di soluzioni di questo tipo per le aziende, al fine di ridurre i costi, aumentare la scala e fornire approfondimenti ai responsabili delle decisioni.

Se siete interessati a scoprire come gli LLM possono migliorare le vostre operazioni aziendali, ad esempio con agenti personalizzabili per l'assistenza clienti e le FAQ, agenti da linguaggio naturale a SQL (o linguaggio di database), agenti di marketing e agenti di abilitazione alle vendite, contattateci per una consulenza gratuita.

Sentitevi liberi di fare qualsiasi domanda nei commenti!

AI&YOU #38: Il valore di collegare i dati della vostra azienda a un LLM come ChatGPT

Nell'attuale panorama dell'intelligenza artificiale, l'integrazione dei Large Language Models (LLM) nei sistemi aziendali rappresenta un cambiamento significativo verso un processo decisionale più efficiente e informato. Gli LLM come ChatGPT stanno trasformando il modo in cui le aziende accedono e utilizzano i dati. Questi modelli sofisticati offrono un nuovo paradigma in cui i dati diventano più accessibili e fruibili, non solo per gli specialisti IT ma per l'intero spettro organizzativo.

Immaginate di porre a un equivalente privato di ChatGPT le vostre domande sui dati aziendali, sembra allettante vero? Immaginate di non dover aspettare 1-3 giorni prima che le richieste di dati vengano soddisfatte da un ingegnere o da qualcuno che conosca un linguaggio di programmazione di database come SQL o un linguaggio di manipolazione dei dati come R. I dati sono immediatamente a portata di mano dei responsabili delle decisioni in ambito finanziario, analitico, marketing, vendite, project management e altro ancora.

Accessibilità ed efficienza

L'integrazione degli LLM nei sistemi aziendali segna un cambiamento significativo nell'accessibilità ai dati e nell'efficienza operativa, abbattendo i tradizionali silos informativi tra i vari reparti. Questo progresso consente un accesso e un'interpretazione dei dati rapidi ed efficaci, rivoluzionando il funzionamento delle aziende. I team di vendita possono ora utilizzare i dati dei clienti in tempo reale e le informazioni di mercato per adattare rapidamente le strategie, mentre le risorse umane possono elaborare in modo più efficiente i dati dei dipendenti, migliorando l'analisi delle risorse umane e la pianificazione della forza lavoro.

Questa perfetta integrazione degli LLM aumenta in modo significativo la produttività, riducendo il tempo necessario per l'accesso e l'analisi dei dati, liberando i team che possono concentrarsi su attività strategiche piuttosto che sulla gestione dei dati. L'aumento di produttività che ne deriva migliora in modo sostanziale le operazioni aziendali complessive, contribuendo direttamente al vantaggio competitivo e al successo di un'azienda nel panorama commerciale moderno.

Responsabilizzazione del processo decisionale

Le integrazioni di LLM aziendali hanno anche rivoluzionato i processi decisionali, in particolare per il personale non tecnico e i manager. Con gli LLM, queste persone acquisiscono la capacità di interrogare e interpretare in modo indipendente set di dati complessi, una capacità precedentemente riservata ai reparti IT o agli specialisti dei dati.

Questo cambiamento democratizza l'accesso ai dati in tutta l'organizzazione, favorendo una cultura del processo decisionale informato. Questa capacità riduce anche la necessità per le aziende di assumere persone con competenze specifiche di codifica del linguaggio informatico per consentire alle aziende di recuperare i dati.

I manager, ad esempio, possono ora utilizzare query in linguaggio naturale per comprendere rapidamente le tendenze di coinvolgimento degli utenti o confrontare le prestazioni di vendita attuali con i dati storici. Questa capacità garantisce che le decisioni aziendali critiche si basino su informazioni aggiornate e complete, portando a strategie e risultati più efficaci.

Oltre a migliorare la velocità e la qualità del processo decisionale, l'integrazione del LLM aziendale favorisce un ambiente aziendale più agile. I manager e i team leader possono rispondere ai cambiamenti del mercato e alle sfide interne con maggiore velocità e precisione, assicurando che l'organizzazione rimanga competitiva e reattiva.

Impatto del mondo reale della connessione dei dati aziendali agli LLM

L'integrazione dei dati aziendali con gli LLM apre opportunità di trasformazione in diversi settori:

Servizi finanziari: Gli LLM consentono agli istituti finanziari di offrire un servizio clienti personalizzato e di effettuare valutazioni del rischio. Consentono ai clienti di interrogare facilmente i propri dati o, come azienda, di osservare le tendenze e interrogare i propri dati. Analizzare i dati dei clienti per una consulenza finanziaria personalizzata e per il rilevamento delle frodi, identificare i conti problematici e quelli redditizi, migliorando la qualità del servizio e la sicurezza.

Marketing: L'integrazione dei dati di marketing con gli LLM rivoluziona la creazione di contenuti per i social media e i blog. Copie e testi che seguono le linee guida del marchio, scritti tenendo conto del cliente target e del posizionamento dell'azienda. Le aziende utilizzano gli LLM per analizzare i dati dei clienti e le tendenze del mercato, per produrre contenuti altamente mirati e coinvolgenti.

Assistenza sanitaria: Nel settore sanitario, l'integrazione delle cartelle cliniche e della ricerca medica con gli LLM multimodali può portare a diagnosi e piani di trattamento più accurati, migliorando notevolmente l'assistenza ai pazienti. Può anche aiutare a personalizzare la comunicazione e a fornire un livello di comunicazione più elevato ai pazienti e un'esperienza complessivamente migliore.

Istruzione: Le istituzioni scolastiche utilizzano i LLM con i dati sulle prestazioni degli studenti per personalizzare le esperienze di apprendimento. Le istituzioni e gli editori accademici, i creatori di piani di lezione e di contenuti possono creare materiali didattici e piani di lezione personalizzati su scala.

Servizi legali: Gli studi legali integrano i documenti legali e i fascicoli dei casi con gli LLM per velocizzare l'analisi e la ricerca dei documenti, riducendo i tempi delle memorie legali e migliorando l'efficienza della preparazione dei casi.

Leggete il resto delle applicazioni del settore nel nostro blog.

Preparare la forza lavoro all'uso di un LLM personalizzato integrato con i dati aziendali

L'implementazione di un LLM personalizzato integrato con i dati aziendali può essere altamente efficiente, richiedendo formazione minima per la vostra forza lavoro. Quando sono efficacemente integrati, questi modelli sono progettati per essere intuitivi e facili da usare, consentendo ai dipendenti di interagire e di estrarre informazioni preziose usando linguaggio naturale. Questa accessibilità significa che l'intero personale, indipendentemente dalle competenze tecniche, può sfruttare l'LLM per le varie esigenze aziendali.

Di solito il processo può essere semplice come l'integrazione di un'API nel software esistente o l'utilizzo di un cruscotto web. Da qualche mese abbiamo realizzato e mantenuto entrambe le soluzioni per i nostri clienti. Se siete interessati a testare la nostra piattaforma con i nostri 4 casi d'uso iniziali 1) bot per le domande frequenti 2) linguaggio naturale per SQL / altri database 3) operatori di marketing sintonizzati sul nostro (o sul vostro marchio), 4) agenti di abilitazione alle vendite per la ricerca e il follow-up, inviatemi un messaggio o un'e-mail. Abbiamo semplificato l'impostazione di prompt personalizzati, l'utilizzo del modello di vostra scelta, il caricamento di documenti e la facile vettorializzazione dei vostri dati per l'utilizzo nel modello + API per i lavoratori AI/agenti ospitati.

La formazione per l'utilizzo di LLM personalizzati si concentra su comprensione di base e migliori pratichecompreso il "prompt engineering" e l'interpretazione critica delle risposte dei modelli. Ciò garantisce che i dipendenti di tutti i ruoli possano utilizzare con fiducia gli LLM, democratizzando l'accesso ai dati e promuovendo una cultura decisionale basata sui dati.

L'esperienza pratica con LLM personalizzati, che coinvolgono scenari aziendali reali, rafforza le conoscenze teoriche e la competenza. Casi di studio e dimostrazioni dal vivo mostrare applicazioni pratiche, migliorando il comfort e l'abilità nelle attività quotidiane.

La formazione sull'uso etico e sulla privacy dei dati è fondamentale, soprattutto nella gestione delle informazioni sensibili. I dipendenti devono comprendere le leggi sulla privacy dei dati e l'importanza delle pratiche di sicurezza dei datigarantendo la conformità e costruendo la fiducia dei clienti.

Coltivare una cultura che valorizzi l'adattabilità e il apprendimento continuo è fondamentale per il successo dell'integrazione di LLM. Il sostegno alla formazione continua garantisce che la forza lavoro sia in grado di utilizzare con sicurezza la tecnologia LLM in continua evoluzione.

Preparare la propria forza lavoro a un'integrazione LLM personalizzata significa abbracciare un cambiamento nell'uso della tecnologia. Concentrandosi su adattabilità, apprendimento continuo e uso etico della tecnologia, Le aziende possono massimizzare il potenziale dell'LLM, ponendo le basi per un'innovazione continua e posizionando la propria forza lavoro in prima linea nella rivoluzione dell'IA.

Guida di un VC all'integrazione di un master in LLM nelle startup

I venture capitalist hanno rivolto la loro attenzione alle startup che operano nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare a quelle che sfruttano i corsi di laurea e le IA generativa. Mentre si dispiega l'enorme potenziale dell'IA generativa, è fondamentale che i venture capitalist comprendano le complessità e le implicazioni strategiche di questi investimenti.

Demistificare l'integrazione degli LLM nelle startup

Gli LLM facilitano la risoluzione dei problemi e gli approcci innovativi nella creazione di contenuti, nel servizio clienti e nell'analisi dei dati, offrendo soluzioni pratiche attraverso la complessa interpretazione del linguaggio umano. Per le startup, gli LLM come ChatGPT rappresentano un vantaggio competitivo, in quanto automatizzano compiti complessi e consentono di prendere decisioni informate e basate sui dati, fondamentali per la valutazione degli investimenti in capitale di rischio. Detto questo, ci sono alcuni rischi importanti a cui prestare attenzione.

Valutare il potenziale delle startup integrate in un LLM

I venture capitalist devono valutare la profondità e la scalabilità delle startup che utilizzano gli LLM. Tra le considerazioni importanti vi sono il livello di integrazione delle LLM all'interno delle loro offerte, la scalabilità delle soluzioni basate sull'IA e la differenziazione unica del mercato.

Un'efficace integrazione di LLM che risolve problemi specifici del settore o migliora l'esperienza dell'utente indica un impatto sostenibile. Le startup che dimostrano nuove applicazioni dell'IA o miglioramenti sostanziali rispetto alle soluzioni esistenti sono suscettibili di sostenere l'interesse del mercato e di offrire significativi ritorni sugli investimenti.

Rischi degli investimenti in IA per i Venture Capitalist

I venture capitalist devono affrontare rischi unici negli investimenti in IA e LLM, il che può essere un'arma a doppio taglio. La stessa fiducia in un prodotto di terzi che porta al successo può anche avere un impatto sulle operazioni di una startup in caso di cambiamenti nei servizi di IA.

Anche la privacy e la sicurezza dei dati sono fondamentali: le startup che gestiscono dati sensibili devono adottare solide misure di protezione dei dati. La sostenibilità dei modelli di business guidati dall'IA, i percorsi verso la redditività e le strategie di crescita a lungo termine sono essenziali per valutare la redditività degli investimenti. I VC devono bilanciare il potenziale innovativo con questi rischi per investire in startup destinate ad avere un impatto sostenibile sul settore.

Strategie di investimento VC-AI

I venture capitalist nel settore dell'IA e delle LLM devono bilanciare l'entusiasmo con una valutazione approfondita. Comprendere le sfumature dell'integrazione LLM, la sostenibilità dei modelli di business e i rischi intrinseci è la chiave per investimenti consapevoli.

L'approfondimento dei meccanismi di integrazione e dell'impatto dell'IA aiuta gli investitori a distinguere tra il clamore e il valore reale, sostenendo le imprese che sfruttano efficacemente il potenziale dell'IA e ne affrontano le sfide. Questo approccio strategico è fondamentale per promuovere un futuro in cui la tecnologia e le imprese si evolvono con successo.

Approfondite la nostra guida VC leggendo il blog.


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