A medida que las empresas buscan formas de atender a los clientes de manera más eficiente, muchas se dan cuenta de los beneficios de la IA generativa . Esta tecnología puede ayudarlo a simplificar sus procesos, organizar datos, brindar un servicio más personalizado y más. ¿Qué potencia la IA generativa? Modelos de lenguaje grande (LLM), que permiten que la IA generativa cree contenido nuevo a partir de los datos que ya tiene.
Lo que es más importante, la tecnología de IA generativa puede ahorrar tiempo en procesos tediosos, por lo que puede brindar una mejor atención a sus clientes y concentrarse en estrategias generales. Profundicemos en cómo la IA generativa puede ayudar a su empresa a hacer más y aprendamos más sobre modelos de lenguaje grandes.
¿Qué son los modelos de lenguaje grande?
La IA generativa está impulsada por grandes modelos de aprendizaje automático que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos que se vuelven más inteligentes con el tiempo. Como resultado, pueden producir contenido nuevo y personalizado, como audio, código, imágenes, texto, simulaciones y video, según los datos a los que puedan acceder y las indicaciones utilizadas.
Para poner las cosas en un contexto cotidiano, los grandes modelos de lenguaje brindan respuestas dependiendo de cómo se formule una pregunta. Por ejemplo, “¿ qué son los LLM y cómo pueden ayudar a mi negocio? ” versus “¿qué son los LLM y qué valor pueden aportar a mi negocio?” arrojará resultados diferentes. Aunque las preguntas son similares, las respuestas pueden variar según el contexto.
Debido a que estos modelos utilizan el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de aprendizaje automático, los LLM responden de una manera similar a la humana, coherente y identificable. Como resultado, sobresalen en tareas como traducción de textos, resúmenes y conversaciones.
Con la IA generativa que ayuda a las empresas a realizar estas tareas , la confianza debe estar en el centro de sus esfuerzos. Para asegurarse de que está utilizando esta tecnología de manera responsable, puede invertir en una plataforma de gestión de relaciones con los clientes que tenga una capa de confianza centrada en la IA , que anonimiza los datos para proteger la privacidad de los clientes.
Una capa de confianza integrada en un entorno de IA generativa puede abordar los requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento de los datos. Pero para cumplir con altos estándares, también debe seguir las pautas de innovación responsable para asegurarse de que está utilizando los datos de los clientes de manera segura, precisa y ética.
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¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje grande?
Los avances en la infraestructura informática y la IA continúan simplificando la forma en que las empresas integran grandes modelos de lenguaje en su entorno de IA. Si bien estos modelos están capacitados en enormes cantidades de datos públicos, puede usar plantillas de solicitud que requieren una codificación mínima para ayudar a los LLM a brindar las respuestas correctas para sus clientes.
Además, ahora puede crear LLM privados capacitados en conjuntos de datos específicos de dominio que residen en entornos de nube seguros. Cuando un LLM se capacita utilizando datos de la industria, como para uso médico o farmacéutico, proporciona respuestas que son relevantes para ese campo. De esta manera, la información que ve el cliente es precisa.
Los LLM privados reducen el riesgo de exposición de datos durante el entrenamiento y antes de que los modelos se implementen en producción. Puede mejorar la precisión de la predicción entrenando un modelo con datos ruidosos, donde se agregan valores aleatorios en el conjunto de datos para imitar los datos del mundo real antes de limpiarlos.
También es más fácil mantener la privacidad de los datos de una persona utilizando fuentes de datos descentralizadas que no tienen acceso directo a los datos de los clientes. A medida que la seguridad y el gobierno de los datos se convierten en una prioridad principal, las plataformas de datos empresariales que cuentan con una capa de confianza se vuelven más importantes.
Las empresas también pueden aprovechar cómo funcionan los LLM con otros tipos de IA. Imagine usar la IA tradicional para predecir lo que los clientes pueden planear hacer a continuación (basándose en datos de tendencias y comportamientos anteriores), y luego usar un LLM para traducir los resultados de la predicción en acciones.
Por ejemplo, puede usar IA generativa para crear correos electrónicos de clientes personalizados con ofertas, crear campañas de marketing para un nuevo producto, resumir un caso de servicio o escribir código para desencadenar acciones como recomendaciones de clientes.
Estos grandes modelos lingüísticos ahorran tiempo y dinero al agilizar los procesos manuales, liberando a sus empleados para un trabajo más emprendedor.
Ahora que ha aprendido lo que puede hacer la IA generativa, veamos cómo puede usarla para ayudar a su empresa.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa puede crear cosas increíbles con los datos que ya tiene y ayudarlo a funcionar de manera más eficiente. Obtenga más información sobre esta tecnología y vea cómo está cambiando los negocios.
4 formas en que la IA generativa puede ayudar a su empresa
El cielo es el límite cuando se trata de formas en que puede usar la IA generativa para su negocio .
Los LLM son excelentes para reconocer patrones y conectar datos por sí mismos. La IA predictiva y tradicional, por otro lado, aún puede requerir mucha interacción humana para consultar datos, identificar patrones y probar suposiciones.
Al alimentarse de los datos de los clientes en tiempo real, la IA generativa puede traducir instantáneamente conjuntos de datos complejos en información fácil de entender. Esto le ayuda a usted y a sus empleados a tener una visión más clara de sus clientes, para que pueda tomar medidas en función de la información actualizada.
Ahora profundicemos en algunos casos de uso en los que los modelos de lenguaje grandes pueden ayudar a su empresa.
Uso del análisis de sentimientos para obtener contexto en las acciones posteriores a la compra
El análisis de sentimientos puede ayudar a los especialistas en marketing, ventas y servicios a comprender el contexto de los datos del cliente para las acciones posteriores a la compra. Por ejemplo, puede usar LLM para segmentar a los clientes en función de sus datos, como usar reseñas negativas publicadas en el sitio web de su marca. Estos conocimientos pueden ayudarlo a actuar de inmediato ante los comentarios negativos. Una gran estrategia de marketing sería enviar un mensaje personalizado ofreciendo al cliente una oferta especial para una futura compra. Esto puede ayudar a mejorar lealtad a la marca, confianza del cliente, retención y personalización.
Generación de texto de correo electrónico para campañas de marketing.
La generación de texto puede ayudar a los especialistas en marketing a reducir el tiempo que dedican a preparar campañas. La IA generativa puede producir recomendaciones, eventos de lanzamiento, ofertas especiales y oportunidades de participación del cliente para sus plataformas de redes sociales. Luego, puede pulir el texto para asegurarse de que tenga la voz y el tono de su empresa. Por ejemplo, puede usar la copia producida por la IA generativa para enviar correos electrónicos personalizados que informen a los clientes sobre el lanzamiento de un nuevo producto. Esto ayuda a mejorar la personalización, brindando a sus clientes una experiencia más consistente.
Presentación de casos relacionados para agentes de servicio
El resumen de casos puede ayudar a los agentes de servicio a conocer rápidamente a los clientes y sus interacciones anteriores con su empresa. Los casos proporcionan información del cliente, como comentarios, historial de compras, problemas y resoluciones. La IA generativa puede ayudar a recomendar casos de clientes similares, por lo que un agente puede proporcionar rápidamente una variedad de soluciones. Esto da como resultado resoluciones más rápidas, ahorros de tiempo y costos, y clientes más satisfechos.
Automatización de la generación de código básico
La automatización ayuda a los desarrolladores y especialistas en integración a generar código para tareas básicas pero fundamentales. Por ejemplo, puede usar código escrito por modelos de lenguaje grande para desencadenar tareas específicas de automatización de marketing, como enviar ofertas y generar plantillas de mensajes para clientes. De esta manera, el lenguaje general es coherente, personalizado para el cliente y en la voz de su empresa. La automatización puede ahorrar tiempo y mejorar la productividad, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en tareas que requieren más atención y personalización.
La IA brinda oportunidades ilimitadas para acercarse a sus clientes al tiempo que garantiza que está operando de manera eficiente. En un estudio reciente de más de 500 líderes de TI, descubrimos que al menos el 33 % consideró que la IA generativa era una prioridad para su negocio. Además, el 67% planeaba priorizarlo en los próximos 18 meses.
Cuando se usan como parte de una estrategia de IA híbrida , los modelos de lenguaje grandes pueden complementar varias capacidades predictivas y mejorar drásticamente la productividad. Si bien la IA generativa puede hacer mucho, esta tecnología aún necesita la guía humana para ser más efectiva para las empresas. La IA generativa puede sacar a la luz los conocimientos que necesita para tomar decisiones que puedan hacer avanzar su negocio.
Piense en ello como un asistente inteligente y automatizado para su empresa, que maneja tareas que consumen mucho tiempo para que sus empleados puedan trabajar en la resolución de problemas complejos. Cuando combine el poder de la IA generativa con el conocimiento y la experiencia que su empresa puede brindar, podrá hacer más por sus clientes.
Cómo la IA generativa ayuda al servicio y las ventas
Hace poco le preguntamos a 2000 profesionales de ventas y servicios qué pensaban sobre la IA generativa. Consulte nuestro informe para mantenerse informado.
Urvi Shah, redactora técnica del personal, contribuyó a esta publicación de blog.
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Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://www.salesforce.com/blog/what-are-large-language-models/
