Questi 4 casi d'uso di LLM aziendali hanno il miglior ritorno sull'investimento (ROI) - AI&YOU #39
Statistica della settimana: Gli LLM possono aiutare le aziende a ridurre i costi fino a 20%. (fonte: Gartner)
Nell'edizione di questa settimana, continuiamo la nostra serie su "Collegare il vostro Dati aziendali a un LLM Come ChatGPT".
Esploreremo alcuni temi chiave, come ad esempio:
4 casi d'uso di LLM aziendali con il miglior ROI
10 fonti di dati aziendali per adattare i LLM alla voce del vostro marchio
5 motivi per cui la vostra azienda dovrebbe utilizzare un LLM
A Scrematura 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 in linguaggio naturale per SQL, agenti di marketing e agenti di abilitazione alle vendite, contattateci per una consulenza.
- AI&YOU #39: questi 4 casi d'uso di LLM aziendali hanno il miglior ROI
- 1. FAQ Lavoratori/agenti AI per l'assistenza clienti
- 2. Da linguaggio naturale a SQL per una migliore analisi dei dati
- 3. Assistenza ai blog e ai contenuti dei social media guidata dall'intelligenza artificiale
- 4. Lavoratori AI per l'abilitazione alle vendite e l'abbinamento dei contatti
- Sfruttare le innovazioni delle imprese basate sui corsi di laurea in LLM
- 10 fonti di dati aziendali per adattare i LLM alla voce del vostro marchio
- 5 motivi più convincenti per cui la vostra azienda dovrebbe ricorrere a un master in LLM
- Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI & YOU!
AI&YOU #39: Questi 4 casi d'uso di LLM aziendali hanno il miglior ROI
Nel panorama dinamico del business moderno, l'integrazione dei Large Language Models (LLM) con imprese dati non è solo un'innovazione: è una rivoluzione strategica. La fusione di una tecnologia AI avanzata, esemplificata da modelli come ChatGPT, con i ricchi ecosistemi di dati delle aziende, sta ridefinendo i confini dell'utilità e dell'accessibilità dei dati.
L'impatto della connessione dei dati aziendali agli LLM è trasformativo. Abbatte i tradizionali silos di dati, consentendo a reparti come il marketing, la finanza e le risorse umane di accedere ai dati e interpretarli con una velocità e un'efficienza senza precedenti. Questa rivoluzione nella gestione dei dati consente ai team di agire sulla base di intuizioni in tempo reale, favorisce la pianificazione strategica della forza lavoro e accelera la produttività aziendale complessiva.
1. FAQ Lavoratori/agenti AI per l'assistenza clienti
L'integrazione di Lavoratori AI o agenti, dotati di LLM, nei sistemi di assistenza clienti segna un passo significativo nell'evoluzione del servizio clienti. Questi agenti dotati di intelligenza artificiale sono in grado di rispondere automaticamente e con precisione alle domande più frequenti (FAQ), trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti.'
I lavoratori FAQ AI offrono un livello di efficienza e precisione che i sistemi di assistenza tradizionali faticano ad eguagliare. Sono in grado di setacciare grandi quantità di dati aziendali per fornire risposte istantanee e accurate alle domande dei clienti. Questo porta a una significativa riduzione dei tempi di risposta e a un aumento della soddisfazione dei clienti. Anche i risparmi sui costi sono notevoli: automatizzando le risposte alle domande più comuni, le aziende possono ridurre il carico di lavoro del personale di assistenza, riducendo così i costi di manodopera e riassegnando le risorse a problemi di assistenza clienti più complessi.
2. Da linguaggio naturale a SQL per una migliore analisi dei dati
L'utilizzo degli LLM per facilitare l'elaborazione del linguaggio naturale nelle query SQL è un'innovazione nel campo dell'analisi dei dati aziendali. Questo approccio innovativo sta trasformando il tradizionale processo di interrogazione e analisi dei dati, rendendolo più accessibile e intuitivo, soprattutto per il personale non tecnico. Si tratta di un passaggio significativo dalle complesse query SQL a un approccio più semplice, basato sul linguaggio naturale, che democratizza l'analisi dei dati tra i vari reparti di un'azienda.
L'applicazione di LLM per la conversione del linguaggio naturale in SQL nei sistemi di dati aziendali consente a una gamma più ampia di dipendenti di confrontarsi direttamente con l'analisi dei dati. Questo cambiamento è fondamentale per abbattere le barriere di accesso ai dati che spesso si incontrano nelle aziende. Semplificando il processo di interrogazione, i dipendenti di diversi reparti possono ora eseguire analisi dei dati senza la necessità di avere conoscenze approfondite di SQL o di affidarsi costantemente al reparto IT. Questa maggiore accessibilità porta a processi decisionali più rapidi e informati, migliorando significativamente la produttività e l'efficienza delle operazioni aziendali.
3. Assistenza ai blog e ai contenuti dei social media guidata dall'intelligenza artificiale
L'integrazione delle LLM nella creazione di contenuti per blog e social media sta rivoluzionando il panorama del marketing. Sfruttando i dati aziendali, questi strumenti basati sull'intelligenza artificiale offrono un'assistenza senza precedenti per la generazione di contenuti coinvolgenti, pertinenti e basati sugli insight. Questa innovazione è fondamentale per i dipartimenti di marketing, in quanto consente loro di creare contenuti di alta qualità in modo più efficiente, in grado di suscitare l'interesse del pubblico di riferimento, con un notevole risparmio di tempo e risorse.
L'uso di LLM per la creazione di contenuti per blog e social media consente ai team di marketing di attingere a vaste riserve di dati aziendali, trasformandoli in narrazioni avvincenti e in post ricchi di spunti. Questo processo va al di là della semplice generazione di contenuti; comporta l'analisi delle interazioni con i clienti, delle tendenze di mercato e dei dati storici per produrre contenuti non solo coinvolgenti, ma anche strategicamente allineati agli obiettivi aziendali. Il risultato è un approccio di marketing più efficace, con contenuti che parlano direttamente agli interessi e alle esigenze del pubblico.
4. Lavoratori AI per l'abilitazione alle vendite e l'abbinamento dei contatti
L'integrazione degli LLM nei processi di abilitazione alle vendite segna un progresso significativo nel modo in cui i team di vendita operano e strategizzano. Analizzando i dati aziendali, gli LLM possono migliorare significativamente la generazione di lead e la corrispondenza dei contatti, portando a strategie di vendita più precise ed efficaci. Questa integrazione non è solo un salto tecnologico, ma un cambiamento strategico che contribuisce direttamente ad aumentare i tassi di conversione e a rendere le vendite più mirate.
L'applicazione dei LLM nelle vendite ruota attorno alla loro capacità di vagliare e analizzare i dati aziendali, identificando i potenziali clienti e abbinandoli ai prodotti o ai servizi più adatti. Questo processo non si limita alla semplice analisi dei dati di base, ma comprende la comprensione dei comportamenti, delle preferenze e delle interazioni storiche dei clienti, per creare un profilo completo da utilizzare in modo mirato.
Sfruttare le innovazioni delle imprese basate sui corsi di laurea in LLM
Ogni caso d'uso, dagli operatori AI che gestiscono le domande frequenti all'assistenza ai blog e ai contenuti dei social network alimentati da LLM, sottolinea la versatilità e l'impatto di Integrazione LLM nelle aziende. Non si tratta semplicemente di adottare una nuova tecnologia, ma di abbracciare un cambiamento di paradigma nel modo in cui i dati vengono utilizzati e le decisioni vengono prese. I vantaggi vanno oltre il miglioramento dell'efficienza e la riduzione dei costi, favorendo una cultura dell'innovazione e una strategia basata sui dati.
10 fonti di dati aziendali per adattare i LLM alla voce del vostro marchio
Questa settimana esploriamo anche 10 tipi cruciali di dati e documenti aziendali da utilizzare per formare la voce del marchio LLM. Queste risorse sono preziose per assicurarsi che il vostro LLM non solo comprenda le complessità del vostro marchio, ma comunichi efficacemente con il vostro pubblico di riferimento, allineandosi alle vostre strategie di marketing complessive.
Contenuto del sito web aziendale: Pagine del sito web che racchiudono l'etica e i valori del marchio.
Messaggi sui social media: Contenuti coinvolgenti e conversazionali e interazioni con il pubblico dalle piattaforme sociali.
Feedback e recensioni dei clienti: Approfondimenti sulla percezione dei clienti e sull'impatto del marchio.
Comunicazioni sulla leadership e materiali sulla leadership di pensiero: Comunicazione strategica e visionaria da parte dei dirigenti aziendali.
Materiali e campagne di marketing: Documenti che illustrano strategie di comunicazione e coinvolgimento del pubblico di successo.
Comunicazione interna: Newsletter interne, promemoria ed e-mail che riflettono l'identità interna del marchio.
Script di vendita e assistenza clienti: Dialoghi e interazioni per un coinvolgimento efficace dei clienti.
Descrizioni dei prodotti e manuali d'uso: Spiegazioni dettagliate di prodotti e servizi.
Trascrizioni di contenuti video e audio: Trascrizioni che catturano la comunicazione conversazionale e dinamica del marchio.
Guide per l'utente e FAQ: Documenti che rispondono alle domande e ai problemi più comuni dei clienti.
5 motivi più convincenti per cui la vostra azienda dovrebbe ricorrere a un master in LLM
Questa settimana analizziamo anche cinque motivi per cui gli LLM e i IA generativa stanno diventando indispensabili in ambito aziendale. Dalla trasformazione del servizio clienti con interazioni più personalizzate alla rivoluzione dell'analisi dei dati per il processo decisionale strategico, gli LLM si stanno rivelando strumenti fondamentali nelle moderne applicazioni aziendali.
La loro capacità di elaborare e comprendere insiemi di dati vasti e diversificati non è solo un'innovazione tecnologica, ma una risorsa strategica, che consente alle aziende di sbloccare nuove opportunità e ottenere un vantaggio competitivo in un mondo sempre più guidato dai dati.
🌐 Miglioramento dell'accessibilità e dell'interpretazione dei dati: Gli LLM democratizzano l'accesso ai dati all'interno delle organizzazioni, consentendo a diversi reparti di interpretare facilmente grandi quantità di dati, facilitando così processi decisionali collaborativi e informati.
🗣️ Interazioni e servizi al cliente semplificati: I LLM migliorano in modo significativo i servizi ai clienti, elaborando in modo efficiente le richieste e fornendo risposte personalizzate, aumentando la soddisfazione e la fedeltà dei clienti in un mercato competitivo.
💡 Innovazione e creatività accelerate: Grazie alle loro capacità avanzate, gli LLM stimolano l'innovazione e la creatività, contribuendo allo sviluppo dei prodotti, alle strategie di marketing e alla creazione di contenuti, promuovendo al contempo una cultura di apprendimento continuo.
📝 Creazione e gestione efficiente dei contenuti: Le LLM semplificano la creazione e la gestione di diversi tipi di contenuti, automatizzando i processi e garantendo la pertinenza dei contenuti, fondamentale per il content marketing e la gestione dei social media.
🚀 Promuovere l'innovazione e l'agilità aziendale: L'integrazione degli LLM favorisce l'agilità e l'innovazione aziendale, consentendo alle imprese di adattarsi ai cambiamenti del mercato in modo proattivo e di esplorare nuovi modelli di business nei settori in trasformazione digitale.
Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI & YOU!
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