AI&YOU #38 - Де рентабельність інвестицій для покоління AI: підключення корпоративних даних до LLM + кейси використання з високою рентабельністю інвестицій + наш путівник по стартапам-агентам для венчурних фондів
Статистика тижня: Майже 40% підприємств планують створити індивідуальні моделі корпоративної мови (джерело: expert.ai)
Цього тижня ми розпочинаємо нашу серію статей "Підключення корпоративних даних до LLM на кшталт ChatGPT.”
Ми розглянемо деякі ключові теми зі статей, які ми написали цього тижня, а саме
Цінність підключення ваших корпоративних даних до LLM, таких як ChatGPT
Посібник для венчурних інвесторів про агентські стартапи: Інтеграція LLM Стартапи
підготовка персоналу до використання індивідуального llm, інтегрованого з корпоративними даними
За адресою Знежирені AI, ми усвідомлюємо, що підключення великих мовних моделей до ваших даних може принести значну віддачу від інвестицій. Наша команда спеціалізується на консультуванні та створенні таких рішень для підприємств, щоб зменшити витрати, збільшити масштаби та надати інсайти особам, які приймають рішення.
Якщо ви зацікавлені в тому, щоб дізнатися, як LLMs можуть покращити ваші бізнес-операції, наприклад, за допомогою агентів з підтримки клієнтів і поширених запитань, агентів з перекладу з природної мови на SQL (або мову баз даних), агентів з маркетингу та агентів зі стимулювання збуту, зв'яжіться з нами для отримання безкоштовної консультації.
Не соромтеся задавати будь-які питання в коментарях!
- AI&YOU #38: Цінність підключення даних вашого підприємства до LLM, таких як ChatGPT
- Доступність та ефективність
- Розширення можливостей для прийняття рішень
- Реальний вплив підключення корпоративних даних до LLM
- підготовка персоналу до використання індивідуального llm, інтегрованого з корпоративними даними
- Посібник для венчурних інвесторів щодо інтеграції LLM у стартапи
- Демістифікація інтеграції LLM у стартапи
- Оцінка потенціалу стартапів, інтегрованих з LLM
- Ризики в АІ-інвестиціях для венчурних інвесторів
- Стратегування інвестиційних підходів VC-AI
AI&YOU #38: Цінність підключення даних вашого підприємства до таких LLM, як ChatGPT
У сучасному ландшафті штучного інтелекту інтеграція великих мовних моделей (ВММ) у корпоративні системи є значним кроком до більш ефективного та обґрунтованого прийняття рішень. LLM, такі як ChatGPT, трансформують те, як компанії отримують доступ до даних і використовують їх. Ці складні моделі пропонують нову парадигму, в якій дані стають більш доступними і придатними для використання не лише для ІТ-спеціалістів, але й для всього організаційного спектру.
Уявіть, що ви можете задати приватному чат-еквіваленту ChatGPT свої запитання про дані компанії, звучить привабливо, чи не так? Уявіть, що вам не доведеться чекати 1-3 дні, поки ці запити даних будуть виконані інженером або кимось, хто володіє мовою програмування баз даних, такою як SQL, або мовою маніпулювання даними, такою як R. Дані миттєво на кінчиках пальців осіб, які приймають рішення у сфері фінансів, аналітики, маркетингу, продажів, управління проектами та інших галузях.
Доступність та ефективність
Інтеграція LLM в корпоративні системи знаменує собою значний зсув у доступності даних та операційній ефективності, руйнуючи традиційну інформаційну ізоляцію між різними відділами. Цей прогрес уможливлює швидкий та ефективний доступ до даних та їхню інтерпретацію, революціонізуючи функціонування підприємств. Відділи продажів тепер можуть використовувати дані про клієнтів у режимі реального часу та ринкову інформацію для швидкої адаптації стратегій, тоді як відділ кадрів може ефективніше обробляти величезні масиви даних про співробітників, покращуючи кадрову аналітику та планування робочої сили.
Така безшовна інтеграція LLM значно підвищує продуктивність за рахунок скорочення часу, необхідного для доступу до даних та їх аналізу, що дозволяє командам зосередитися на стратегічних завданнях, а не на управлінні даними. Підвищення продуктивності суттєво покращує загальну ефективність бізнес-операцій, що безпосередньо сприяє підвищенню конкурентоспроможності компанії та її успіху в сучасному бізнес-середовищі.
Розширення можливостей для прийняття рішень
Enterprise LLM Інтеграція також революціонізувала процеси прийняття рішень, особливо для нетехнічного персоналу та менеджерів. З отриманням ступеня LLM ці люди отримують можливість самостійно запитувати та інтерпретувати складні набори даних, що раніше було зарезервовано для ІТ-відділів або спеціалістів з обробки даних.
Цей зсув демократизує доступ до даних в організації, сприяючи розвитку культури прийняття обґрунтованих рішень. Ця можливість також зменшує потребу компаній наймати людей, які володіють навичками кодування комп'ютерної мови, щоб дозволити компаніям отримувати дані.
Наприклад, менеджери тепер можуть використовувати запити природною мовою, щоб швидко зрозуміти тенденції залучення користувачів або порівняти поточні показники продажів з історичними даними. Ця можливість гарантує, що важливі бізнес-рішення ґрунтуються на актуальній, всебічній інформації, що призводить до більш ефективних стратегій і результатів.
На додаток до підвищення швидкості та якості прийняття рішень, інтеграція корпоративного LLM сприяє створенню більш гнучкого бізнес-середовища. Менеджери та керівники команд можуть реагувати на ринкові зміни та внутрішні виклики з більшою швидкістю та точністю, гарантуючи, що організація залишається конкурентоспроможною та оперативно реагує.
Реальний вплив підключення корпоративних даних до LLM
Інтеграція корпоративних даних з LLM відкриває трансформаційні можливості в різних галузях:
Фінансові послуги: Магістри права дозволяють фінансовим установам пропонувати персоналізоване обслуговування клієнтів і проводити оцінку ризиків. Легко надавайте клієнтам можливість запитувати свої дані або як компанія відстежуйте тенденції та запитуйте свої власні дані. Аналізуйте дані клієнтів для надання індивідуальних фінансових порад і виявлення шахрайства, виявляйте проблемні та прибуткові рахунки, підвищуючи при цьому якість обслуговування та безпеку.
Маркетинг: Інтеграція маркетингових даних з LLM революціонізує створення контенту для соціальних мереж і блогів. Копії та тексти, що відповідають рекомендаціям бренду, написані з урахуванням позиціонування вашої цільової аудиторії та компанії. Компанії використовують LLM для аналізу даних про клієнтів і ринкових тенденцій, щоб створювати високоцільовий і цікавий контент.
Охорона здоров'я: У сфері охорони здоров'я інтеграція записів пацієнтів і медичних досліджень з мультимодальними LLM може призвести до більш точних діагнозів і планів лікування, значно покращуючи догляд за пацієнтами. Це також може допомогти персоналізувати спілкування і забезпечити вищий рівень комунікації для пацієнтів і кращий досвід в цілому.
Освіта: Навчальні заклади використовують LLM з даними про успішність студентів, щоб адаптувати навчальний процес. Навчальні заклади та академічні видавництва, розробники планів уроків і контенту можуть створювати індивідуальні навчальні матеріали та плани уроків у великих масштабах.
Юридичні послуги: Юридичні фірми інтегрують юридичні документи та матеріали справ з LLM для швидкого аналізу та дослідження документів, скорочення часу на підготовку юридичних брифів та підвищення ефективності підготовки справ.
Решту галузевих додатків читайте в нашому блозі.
підготовка персоналу до використання індивідуального llm, інтегрованого з корпоративними даними
Впровадження індивідуального LLM, інтегрованого з корпоративними даними, може бути високоефективним, що вимагає мінімальне навчання для вашої робочої сили. За умови ефективної інтеграції ці моделі стають інтуїтивно зрозумілими та зручними для користувачів, дозволяючи співробітникам взаємодіяти та отримувати цінну інформацію, використовуючи природна мова. Ця доступність означає, що всі ваші співробітники, незалежно від їхньої технічної кваліфікації, можуть використовувати LLM для різних бізнес-потреб.
Зазвичай цей процес може бути таким же простим, як інтеграція API у ваше існуюче програмне забезпечення або використання веб-панелі управління. Кілька місяців тому ми створили і підтримуємо обидва варіанти для наших клієнтів. Якщо ви зацікавлені в тестуванні нашої платформи з нашими початковими 4 варіантами використання: 1) FAQ-боти; 2) природна мова до SQL / інших баз даних; 3) маркетологи, налаштовані на наш (або ваш бренд); 4) агенти зі стимулювання продажів для охоплення та подальшого супроводу, надішліть мені повідомлення або електронного листа. Ми спростили налаштування кастомних підказок, використання моделі за вашим вибором, завантаження документів і легке векторизування ваших даних для використання в моделі + apis для індивідуальних працівників / агентів ШІ.
Навчання для індивідуального використання LLM фокусується на базове розуміння та найкращі практикив тому числіоперативний інжинірингта критичну інтерпретацію модельних відповідей. Це гарантує, що працівники всіх ролей можуть впевнено використовувати LLM, демократизуючи доступ до даних і сприяючи розвитку культури прийняття рішень на основі даних.
Практичний досвід роботи з індивідуальними магістерськими програмами, що включають реальні бізнес-сценарії, закріплює теоретичні знання та підвищує кваліфікацію. Тематичні дослідження та живі демонстрації вітрина практичне застосуванняпідвищуючи комфорт і майстерність у виконанні повсякденних завдань.
Навчання етичному використанню та конфіденційності даних є життєво важливим, особливо при роботі з конфіденційною інформацією. Працівники повинні розуміти закони про конфіденційність даних та важливість безпечних практик роботи з данимизабезпечення комплаєнсу та зміцнення довіри клієнтів.
Культивування культури, яка цінує адаптивність та безперервне навчання має вирішальне значення для успіху інтеграції LLM. Підтримка безперервної освіти гарантує, що робоча сила залишається здатною і впевненою у використанні технологій, що розвиваються в галузі LLM.
Підготовка вашого персоналу до інтеграції індивідуальних LLM означає прийняття змін у використанні технологій. Зосередившись на адаптивність, безперервне навчання та етичне використання технологій, Підприємства можуть максимізувати потенціал LLM, створюючи основу для постійних інновацій та позиціонування своїх працівників на передовій революції в галузі штучного інтелекту.
Посібник для венчурних інвесторів щодо інтеграції LLM у стартапи
Венчурні інвестори звернули увагу на стартапи зі штучним інтелектом, особливо на ті, які залучають магістрів та генеративний ШІ. У міру розкриття величезного потенціалу генеративного ШІ венчурним інвесторам вкрай важливо розуміти тонкощі та стратегічні наслідки цих інвестицій.
Демістифікація інтеграції LLM у стартапи
Магістри права сприяють вирішенню проблем та інноваційним підходам у створенні контенту, обслуговуванні клієнтів та аналізі даних, пропонуючи практичні рішення за допомогою складного перекладу людської мови. Для стартапів такі програми, як ChatGPT, означають конкурентну перевагу, автоматизуючи складні завдання та уможливлюючи прийняття обґрунтованих, заснованих на даних рішень, що має вирішальне значення для оцінки венчурних інвестицій. З огляду на це, є кілька важливих ризиків, на які слід звернути увагу.
Оцінка потенціалу стартапів, інтегрованих з LLM
Венчурні інвестори повинні оцінювати глибину та масштабованість стартапів, які використовують LLM. Важливими факторами є рівень інтеграції LLM в їхні пропозиції, масштабованість рішень на основі штучного інтелекту та унікальна диференціація на ринку.
Ефективна інтеграція LLM, що вирішує специфічні для галузі проблеми або покращує користувацький досвід, означає стійкий вплив. Стартапи, що демонструють нові застосування штучного інтелекту або суттєві покращення існуючих рішень, швидше за все, підтримуватимуть інтерес ринку і пропонуватимуть значні інвестиційні прибутки.
Ризики в АІ-інвестиціях для венчурних інвесторів
Венчурні інвестори стикаються з унікальними ризиками при інвестуванні в ШІ та LLM, що може бути палицею з двома кінцями. Та сама залежність від стороннього продукту, який приносить успіх, може також вплинути на діяльність стартапу, якщо відбудуться зміни в послугах зі штучного інтелекту.
Конфіденційність і безпека даних також є критично важливими, оскільки стартапи, які працюють з конфіденційними даними, потребують надійних заходів захисту даних. Сталість бізнес-моделей на основі ШІ, шляхи до прибутковості та довгострокові стратегії зростання мають важливе значення для оцінки інвестиційної привабливості. Щоб інвестувати в стартапи, які мають на меті забезпечити сталий вплив на індустрію, венчурні фонди повинні збалансувати інноваційний потенціал з цими ризиками.
Стратегування інвестиційних підходів VC-AI
Венчурні інвестори в галузі ШІ та LLM повинні балансувати між азартом і ретельною оцінкою. Розуміння нюансів інтеграції LLM, стійкості бізнес-моделей і ризиків, пов'язаних з ними, є ключем до обґрунтованих інвестицій.
Заглиблення в механізми та вплив інтеграції LLM допомагає інвесторам відрізнити ажіотаж від справжньої цінності, підтримуючи підприємства, які ефективно використовують потенціал штучного інтелекту та орієнтуються у викликах, що постають перед ними. Такий стратегічний підхід є життєво важливим для створення майбутнього, в якому технології та бізнес успішно розвиватимуться разом.
Зануртеся глибше в наш путівник по венчурному капіталу, прочитавши блог.
Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU!
Ви засновник, генеральний директор, Венчурний капіталістабо Інвестор шукає експерта AI Advisory або послуги Due Diligence? Отримайте рекомендації, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо продуктової стратегії вашої компанії у сфері ШІ або інвестиційних можливостей.
Замовте безкоштовну 15-хвилинну консультацію вже сьогодні!
Ми створюємо кастомні Рішення для штучного інтелекту для компаній, що підтримуються венчурним та приватним капіталом у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта.
*Ще більше контенту на корпоративний штучний інтелектвключаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, слідкуйте за Skim AI на LinkedIn