AI&YOU #38 - Onde está o ROI para a IA Gen: Ligar os dados da empresa aos LLMs + Casos de utilização de elevado ROI + o nosso Guia VC para Startups de Agentes

Estatísticas da semana: Cerca de 40% das empresas planeiam criar modelos linguísticos empresariais personalizados (fonte: expert.ai)

Na edição desta semana, estamos a dar início à nossa série sobre "Ligar os dados da sua empresa a um LLM como o ChatGPT".

Iremos explorar alguns temas-chave dos artigos que escrevemos esta semana, tais como:

O valor de ligar os dados da sua empresa a um LLM como o ChatGPT

Guia do capital de risco para as empresas em fase de arranque de agentes: Startups de integração LLM

Preparar a sua força de trabalho para utilizar um LLM personalizado integrado com dados empresariais

Na Skim AI, reconhecemos o significativo retorno sobre o investimento (ROI) da conexão de modelos de linguagem grande aos seus dados. A nossa equipa é especializada em aconselhar e construir tais soluções para as empresas, de modo a reduzir custos, aumentar a escala e fornecer informações aos decisores.

Se estiver interessado em explorar a forma como os LLM podem melhorar as suas operações comerciais, por exemplo, com agentes personalizáveis de apoio ao cliente e de FAQ, agentes de Linguagem Natural para SQL (ou linguagem de base de dados), agentes de marketing e agentes de ativação de vendas, contacte-nos para uma consulta gratuita.

Não hesite em colocar quaisquer questões nos comentários!

AI&YOU #38: O valor de ligar os dados da sua empresa a um LLM como o ChatGPT

No atual panorama da IA, a integração de Modelos de Linguagem Ampla (LLMs) nos sistemas empresariais representa uma mudança significativa para uma tomada de decisões mais eficiente e informada. Os LLMs como o ChatGPT estão a transformar a forma como as empresas acedem e utilizam os dados. Estes modelos sofisticados oferecem um novo paradigma em que os dados se tornam mais acessíveis e accionáveis, não apenas para os especialistas de TI, mas em todo o espetro organizacional.

Imagine fazer as suas perguntas sobre os dados da empresa a um equivalente privado do ChatGPT. Imagine não ter de esperar 1 a 3 dias para que os pedidos de dados sejam satisfeitos por um engenheiro ou por alguém que domine uma linguagem de programação de bases de dados como o SQL ou uma linguagem de manipulação de dados como o R. Os dados estão instantaneamente ao alcance dos decisores nas áreas financeira, analítica, de marketing, de vendas, de gestão de projectos e outras.

Acessibilidade e eficiência

A integração dos LLMs nos sistemas empresariais marca uma mudança significativa na acessibilidade dos dados e na eficiência operacional, quebrando os tradicionais silos de informação entre vários departamentos. Este avanço permite um acesso e uma interpretação rápidos e eficazes dos dados, revolucionando a forma como as empresas funcionam. As equipas de vendas podem agora utilizar os dados dos clientes em tempo real e os conhecimentos do mercado para adaptar rapidamente as estratégias, enquanto os Recursos Humanos podem processar de forma mais eficiente os vastos dados dos empregados, melhorando a análise dos RH e o planeamento da força de trabalho.

Esta integração perfeita de LLMs aumenta significativamente a produtividade, reduzindo o tempo necessário para o acesso e análise de dados, libertando as equipas para se concentrarem em tarefas estratégicas e não na gestão de dados. O aumento de produtividade resultante melhora substancialmente as operações comerciais globais, contribuindo diretamente para a vantagem competitiva e o sucesso de uma empresa no panorama empresarial moderno.

Capacitação para a tomada de decisões

As integrações de LLMs empresariais também revolucionaram os processos de tomada de decisão, particularmente para o pessoal não técnico e para os gestores. Com os LLM, estes indivíduos ganham a capacidade de consultar e interpretar de forma independente conjuntos de dados complexos, uma capacidade anteriormente reservada aos departamentos de TI ou especialistas em dados.

Esta mudança democratiza o acesso aos dados em toda a organização, promovendo uma cultura de tomada de decisões informadas. Esta capacidade também reduz a necessidade de as empresas contratarem indivíduos com competências de codificação específicas da linguagem informática para permitir a recuperação de dados.

Os gestores, por exemplo, podem agora utilizar consultas em linguagem natural para compreender rapidamente as tendências de envolvimento dos utilizadores ou comparar o desempenho atual das vendas com dados históricos. Esta capacidade garante que as decisões comerciais críticas se baseiam em informações actualizadas e abrangentes, conduzindo a estratégias e resultados mais eficazes.

Para além de melhorar a velocidade e a qualidade da tomada de decisões, a integração do LLM empresarial promove um ambiente empresarial mais ágil. Os gestores e líderes de equipa podem responder às mudanças do mercado e aos desafios internos com maior rapidez e precisão, assegurando que a organização se mantém competitiva e recetiva.

Impacto no mundo real da ligação de dados empresariais aos LLMs

A integração de dados empresariais com LLMs abre oportunidades transformadoras em vários sectores:

Serviços financeiros: Os LLMs permitem que as instituições financeiras ofereçam um serviço personalizado ao cliente e efectuem avaliações de risco. Permita que os clientes consultem facilmente os seus dados ou, enquanto empresa, analise as tendências e consulte os seus próprios dados. Analise os dados dos clientes para aconselhamento financeiro personalizado e deteção de fraudes, identifique contas problemáticas e contas lucrativas, melhorando simultaneamente a qualidade do serviço e a segurança.

Marketing: A integração dos dados de marketing com os LLMs revoluciona a criação de conteúdos para as redes sociais e os blogues. Cópia e texto que seguem as directrizes da marca, escritos tendo em mente o seu cliente-alvo e o posicionamento da empresa. As empresas utilizam os LLMs para analisar os dados dos clientes e as tendências do mercado, para produzir conteúdos altamente direccionados e cativantes.

Cuidados de saúde: No domínio dos cuidados de saúde, a integração dos registos dos doentes e da investigação médica com os LLM multimodais pode conduzir a diagnósticos e planos de tratamento mais precisos, melhorando significativamente os cuidados prestados aos doentes. Pode também ajudar a personalizar a comunicação e proporcionar um nível mais elevado de comunicação aos doentes e uma melhor experiência em geral.

Formação académica: As instituições de ensino utilizam os LLMs com dados de desempenho dos alunos para personalizar as experiências de aprendizagem. As instituições e os editores académicos, os criadores de planos de aula e de conteúdos podem criar materiais educativos personalizados e planos de aula em grande escala.

Serviços jurídicos: Os escritórios de advogados integram documentos jurídicos e ficheiros de processos com LLMs para uma análise e pesquisa mais rápidas de documentos, reduzindo o tempo de elaboração de dossiers jurídicos e aumentando a eficiência da preparação de processos.

Leia o resto das aplicações do sector no nosso blogue.

Preparar a sua força de trabalho para utilizar um LLM personalizado integrado com dados empresariais

A implementação de um LLM personalizado integrado com os dados da sua empresa pode ser altamente eficiente, exigindo formação mínima para os seus trabalhadores. Quando integrados de forma eficaz, estes modelos são concebidos para serem intuitivos e fáceis de utilizar, permitindo aos funcionários interagir e extrair informações valiosas utilizando linguagem natural. Esta acessibilidade significa que toda a sua força de trabalho, independentemente da sua proficiência técnica, pode tirar partido do LLM para várias necessidades empresariais.

Normalmente, o processo pode ser tão fácil como a integração de uma API no seu software existente ou a utilização de um painel de controlo Web. Construímos e mantemos ambos para clientes desde há alguns meses. Se estiver interessado em testar a nossa plataforma com os nossos 4 casos de utilização iniciais: 1) bots de FAQ 2) Linguagem natural para SQL/outras bases de dados 3) Funcionários de marketing sintonizados com a nossa (ou a sua marca), 4) agentes de ativação de vendas para divulgação e acompanhamento, envie-me uma mensagem ou um e-mail. Facilitámos a definição de avisos personalizados, a utilização do modelo da sua escolha, o carregamento de documentos e a vectorização fácil dos seus dados para utilização no modelo + apis para trabalhadores/agentes de IA alojados individualmente.

A formação para a utilização do LLM personalizado centra-se em conhecimentos básicos e melhores práticasincluindo a "engenharia rápida" e a interpretação crítica das respostas do modelo. Isto garante que os funcionários de todas as funções possam utilizar com confiança os LLM, democratizando o acesso aos dados e promovendo uma cultura de tomada de decisões baseada em dados.

A experiência prática com LLMs personalizados, envolvendo cenários empresariais do mundo real, cimenta os conhecimentos teóricos e desenvolve a proficiência. Estudos de casos e demonstrações ao vivo apresentam aplicações práticas, aumentando o conforto e a competência nas tarefas diárias.

A formação em utilização ética e privacidade de dados é vital, especialmente no tratamento de informações sensíveis. Os funcionários devem compreender a legislação relativa à privacidade dos dados e a importância de práticas de segurança dos dadosA empresa é responsável por garantir a conformidade e a confiança dos clientes.

Cultivar uma cultura que valorize a adaptabilidade e a aprendizagem contínua é crucial para o sucesso da integração do LLM. O apoio à formação contínua garante que a força de trabalho se mantenha capaz e confiante na utilização da tecnologia LLM em evolução.

Preparar a sua força de trabalho para a integração do LLM personalizado é aceitar uma mudança na utilização da tecnologia. Ao concentrar-se em adaptabilidade, aprendizagem contínua e utilização ética da tecnologia, as empresas podem maximizar o potencial do LLM, preparando o terreno para a inovação contínua e posicionando a sua força de trabalho na vanguarda da revolução da IA.

Guia de um capital de risco para a integração do LLM em empresas em fase de arranque

Os investidores de capital de risco voltaram a sua atenção para as empresas em fase de arranque no domínio da IA, em especial as que tiram partido dos LLM e IA generativa. À medida que o enorme potencial da IA generativa se vai revelando, é crucial que os investidores em capital de risco compreendam as complexidades e as implicações estratégicas destes investimentos.

Desmistificar a integração do LLM nas empresas em fase de arranque

Os LLMs facilitam a resolução de problemas e abordagens inovadoras na criação de conteúdos, serviço ao cliente e análise de dados, oferecendo soluções práticas através de uma interpretação complexa da linguagem humana. Para as empresas em fase de arranque, os LLMs como o ChatGPT significam uma vantagem competitiva, automatizando tarefas complexas e permitindo decisões informadas e baseadas em dados, cruciais para a avaliação do investimento de capital de risco. Dito isto, há alguns riscos importantes a ter em conta.

Avaliar o potencial das empresas em fase de arranque integradas no LLM

Os investidores em capital de risco devem avaliar a profundidade e a escalabilidade das empresas em fase de arranque que utilizam LLM. As considerações importantes incluem o nível de integração dos LLM nas suas ofertas, a escalabilidade das soluções orientadas para a IA e a diferenciação única no mercado

A integração eficaz do LLM na resolução de problemas específicos da indústria ou na melhoria da experiência do utilizador significa um impacto sustentável. As empresas em fase de arranque que demonstrem novas aplicações de IA ou melhorias substanciais em relação às soluções existentes são susceptíveis de manter o interesse do mercado e oferecer retornos de investimento significativos.

Riscos dos investimentos em IA para os investidores em capital de risco

Os investidores de capital de risco enfrentam riscos únicos nos investimentos em IA e LLM, o que pode ser uma faca de dois gumes. Esta mesma dependência de um produto de terceiros que traz sucesso pode também afetar as operações de uma empresa em fase de arranque se houver alterações nos serviços de IA.

A privacidade e a segurança dos dados também são fundamentais, sendo que as empresas em fase de arranque que lidam com dados sensíveis necessitam de medidas robustas de proteção de dados. A sustentabilidade dos modelos de negócio orientados para a IA, as vias para a rentabilidade e as estratégias de crescimento a longo prazo são essenciais para avaliar a viabilidade do investimento. Os investidores em capital de risco devem equilibrar o potencial de inovação com estes riscos para investir em empresas em fase de arranque que tenham um impacto sustentável no sector.

Estratégias de investimento em VC-AI

Os investidores de capital de risco no domínio da IA e da LLM devem equilibrar o entusiasmo com uma avaliação exaustiva. Compreender as nuances da integração da LLM, a sustentabilidade dos modelos de negócio e os riscos inerentes é fundamental para investimentos informados.

Analisar os mecanismos de integração e o impacto do LLM ajuda os investidores a distinguir entre o exagero e o valor genuíno, apoiando empreendimentos que aproveitam efetivamente o potencial da IA e enfrentam os seus desafios. Esta abordagem estratégica é vital para promover um futuro em que a tecnologia e o negócio co-evoluem com sucesso.

Aprofunde-se no nosso guia de capital de risco lendo o blogue.


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