Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)?

Mentre le aziende cercano nuovi sistemi per assistere i clienti in modo più efficiente, molte si stanno rendendo conto dei benefici dell’intelligenza artificiale generativa. Questa tecnologia può aiutarti a semplificare le procedure, organizzare i dati, fornire un’assistenza più personalizzata e molto altro ancora. Cosa permette di ottenere l’intelligenza artificiale generativa? Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che permettono all’intelligenza artificiale generativa di creare nuovi contenuti a partire dai dati già in tuo possesso.

Ma soprattutto, la tecnologia di intelligenza artificiale generativa può farti risparmiare tempo nei processi noiosi, permettendoti di fornire un’assistenza migliore ai clienti e di concentrarti su strategie di ampio respiro. Approfondisci il modo in cui l’intelligenza artificiale generativa può aiutare la tua azienda a raggiungere risultati migliori e scopri di più sui modelli linguistici di grandi dimensioni.

Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

L’intelligenza artificiale generativa si basa su modelli di apprendimento automatico di grandi dimensioni che vengono precedentemente istruiti con grandi quantità di dati e che diventano più intelligenti con il passare del tempo. Di conseguenza, possono produrre contenuti nuovi e personalizzati come audio, codici, immagini, testi, simulazioni e video, a seconda dei dati a cui possono accedere e dei prompt utilizzati. 

Per contestualizzare il tutto, i modelli linguistici di grandi dimensioni forniscono risposte a seconda di come viene formulata una domanda. Ad esempio, le domande “cosa sono gli LLM e come possono aiutare la mia azienda?” e “cosa sono i LLM e che valore possono apportare alla mia azienda?“ daranno risultati diversi. Sebbene le domande siano simili, le risposte possono variare a seconda del contesto.

Poiché questi modelli utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale e le capacità di apprendimento automatico, gli LLM rispondono in modo simile a un essere umano, in modo coerente e comprensibile. Di conseguenza, eccellono in attività quali la traduzione di testi, il riepilogo e le conversazioni. 

Con l’intelligenza artificiale generativa che aiuta le aziende a svolgere queste attività, gli sforzi devono essere incentrati sulla fiducia. Per assicurarti di utilizzare questa tecnologia in modo responsabile, puoi investire in una piattaforma di gestione delle relazioni con i clienti con un livello di fiducia basato sull’AI, che renda anonimi i dati per proteggere la privacy dei clienti. 

Un livello di fiducia integrato in un panorama di intelligenza artificiale generativa permette di soddisfare i requisiti di sicurezza, privacy e conformità dei dati. Tuttavia, per soddisfare gli standard più elevati, devi anche seguire le linee guida per l’innovazione responsabile e assicurarti di utilizzare i dati dei clienti in modo sicuro, attento ed etico.

Come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni?

I progressi nell’infrastruttura informatica e nell’AI semplificano costantemente il modo in cui le aziende integrano i modelli linguistici di grandi dimensioni nel panorama dell’AI. Sebbene questi modelli siano addestrati su enormi quantità di dati pubblici, puoi utilizzare modelli di prompt che richiedono una codifica minima per aiutare gli LLM a fornire le risposte giuste ai tuoi clienti.

Inoltre, ora puoi creare LLM privati istruiti su set di dati specifici del dominio che risiedono in ambienti cloud sicuri. Quando un LLM viene preparato utilizzando dati di settore, ad esempio per uso medico o farmaceutico, fornisce risposte rilevanti per quel campo. In questo modo, le informazioni che il cliente vede sono accurate.   

Gli LLM privati riducono il rischio di esposizione dei dati durante il training e prima che i modelli vengano distribuiti in produzione. Puoi migliorare l’accuratezza delle previsioni sottoponendo un modello a training su noisy data, in cui vengono aggiunti valori casuali nel set di dati per imitare i dati reali prima che vengano puliti. 

Se si utilizzano fonti di dati decentralizzate che non hanno accesso ai dati diretti dei clienti, è anche più facile mantenere la privacy dei dati di un individuo. Dato che la sicurezza e la governance dei dati stanno diventando una priorità assoluta, le piattaforme di dati aziendali dotate di un livello di fiducia stanno diventando sempre più importanti.

Le aziende possono anche sfruttare il modo in cui gli LLM operano con altri tipi di AI. Immagina di utilizzare l’AI tradizionale per prevedere quali saranno le prossime mosse dei clienti (sulla base dei dati relativi ai comportamenti e ai trend del passato) e poi di utilizzare un LLM per tradurre i risultati delle previsioni in azioni. 

Ad esempio, puoi usare l’intelligenza artificiale generativa per scrivere e-mail personalizzate con offerte per i clienti, creare campagne di marketing per un nuovo prodotto, riassumere un caso di assistenza o scrivere codici per attivare azioni come raccomandazioni per i clienti. 

Questi modelli linguistici di grandi dimensioni consentono di risparmiare tempo e denaro snellendo i processi manuali e lasciando i tuoi collaboratori liberi di lavorare in modo più intraprendente. 

Ora che hai scoperto cosa può fare l’intelligenza artificiale generativa, vediamo come puoi usarla a favore della tua attività. 

4 modi in cui l’intelligenza artificiale generativa può essere utile alla tua azienda

I modi in cui puoi utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per la tua azienda sono illimitati. 

Gli LLM sono bravissimi a riconoscere i pattern e a collegare i dati da soli. L’AI predittiva e tradizionale, invece, può richiedere ancora molta interazione umana per eseguire query sui dati, identificare i pattern e verificare le ipotesi.

Utilizzando i dati dei clienti in tempo reale, l’intelligenza artificiale generativa è in grado di tradurre istantaneamente serie di dati complessi in insight di facile comprensione. Questo aiuta te e i tuoi collaboratori ad avere una visione più chiara dei clienti, in modo da poter agire sulla base di informazioni aggiornate.

Analizzeremo adesso alcuni casi d’uso in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni possono aiutare la tua azienda.

Usare l’analisi del sentiment per contestualizzare le azioni post-acquisto

L’analisi del sentiment aiuta gli specialisti del marketing, delle vendite e dell’assistenza a comprendere il contesto dei dati dei clienti per svolgere azioni successive all’acquisto. Ad esempio, puoi utilizzare gli LLM per segmentare la clientela in base ai suoi dati, ad esempio utilizzando le recensioni negative pubblicate sul sito web del tuo brand. Questi insight possono aiutarti ad agire immediatamente sui feedback negativi. Un’ottima strategia di marketing potrebbe prevedere l’invio di un messaggio personalizzato che proponga al cliente un’offerta speciale per un acquisto futuro. Questo potrebbe contribuire a migliorare la fedeltà al brand, la fiducia dei clienti, la fidelizzazione e la personalizzazione.

Generare e-mail per le campagne di marketing

La generazione di testi può aiutare gli addetti al marketing a ridurre il tempo dedicato alla preparazione delle campagne. L’intelligenza artificiale generativa è in grado di produrre consigli, eventi di lancio, offerte speciali e opportunità di coinvolgimento clienti per le tue piattaforme di social media. In seguito, potrai perfezionare il testo per assicurarti che sia in linea con il tono e la voce della tua azienda. Ad esempio, potrai utilizzare la copia prodotta dall’intelligenza artificiale generativa per inviare e-mail personalizzate che informino i clienti sul lancio di un nuovo prodotto. Questo ti aiuterà a migliorare la personalizzazione, offrendo ai clienti un’esperienza più uniforme.

Segnalazione agli agenti dell’assistenza di casi correlati 

Il riepilogo dei casi può aiutare gli agenti dell’assistenza a conoscere rapidamente i clienti e le loro precedenti interazioni con la tua azienda. I casi forniscono informazioni sui clienti come feedback, cronologia degli acquisti, problemi e soluzioni. L’intelligenza artificiale generativa aiuta presentando casi di clienti simili, permettendo così all’agente di fornire rapidamente una serie di soluzioni. Questo si traduce in risoluzioni più rapide, in un risparmio di tempo e denaro e in una maggiore soddisfazione dei clienti. 

Automatizzare la generazione di codici di base

L’automazione aiuta gli sviluppatori e gli specialisti dell’integrazione a generare codici per attività basilari ma fondamentali. Ad esempio, puoi utilizzare il codice scritto dai modelli linguistici di grandi dimensioni per attivare specifiche attività di automazione del marketing, come l’invio di offerte e la generazione di modelli di messaggi per i clienti. In questo modo, il linguaggio generale risulta coerente, personalizzato per il cliente e in linea con il tono della tua azienda. L’automazione ti permette di risparmiare tempo e migliorare la produttività, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulle attività che richiedono maggiore attenzione e personalizzazione.

L’AI offre infinite opportunità per entrare in contatto con i clienti e garantire al contempo un’operatività efficiente. In un recente studio condotto su oltre 500 leader IT, abbiamo scoperto che almeno il 33% considera l’intelligenza artificiale generativa una priorità per la propria azienda. Inoltre, il 67% prevede di darle priorità nei prossimi 18 mesi. 

Se utilizzati nell’ambito di una strategia AI ibrida, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono supportare diverse capacità predittive e migliorare drasticamente la produttività. Sebbene l’intelligenza artificiale generativa possa fare molto, questa tecnologia ha ancora bisogno dell’intervento umano per garantire la massima efficacia alle aziende. L’intelligenza artificiale generativa può far emergere gli insight di cui hai bisogno per prendere decisioni in grado di far crescere la tua azienda. 

Considerali come un assistente intelligente e automatizzato per la tua azienda, che si occupa delle attività più laboriose in modo che i tuoi collaboratori possano lavorare alla risoluzione di problemi complessi. Se unisci la potenza dell’intelligenza artificiale generativa con le conoscenze e le competenze che la tua azienda può offrire, sarai in grado di offrire molto di più ai clienti.