Słownik generatywnej sztucznej inteligencji dla liderów biznesu – cz. V
Kontynuujemy kolejną, piątą i ostatnią część naszego słowniczka dotyczącego AI.
Jeśli nie czytaliście wcześniejszych części, dostępne są tutaj:
Słownik generatywnej sztucznej inteligencji dla liderów biznesu cz. I
Słownik generatywnej sztucznej inteligencji dla liderów biznesu – cz. II
Słownik generatywnej sztucznej inteligencji dla liderów biznesu – cz. III
Transformer
Transformery są rodzajem modelu uczenia głębokiego i są szczególnie przydatne do przetwarzania języka. Są naprawdę dobre w zrozumieniu kontekstu słów w zdaniach, ponieważ tworzą swoje dane wyjściowe w oparciu o dane sekwencyjne (jak trwająca rozmowa), a nie tylko pojedyncze punkty danych (jak zdanie bez kontekstu). Nazwa „transformer” pochodzi od sposobu, w jaki mogą przekształcać dane wejściowe (takie jak zdanie) w dane wyjściowe (takie jak tłumaczenie zdania).
Co to oznacza dla klientów?
Firmy mogą poprawić jakość obsługi klienta dzięki spersonalizowanym chatbotom AI. Mogą one analizować wcześniejsze zachowania i dostarczać spersonalizowane rekomendacje produktów. Generują również zautomatyzowane (ale w odczuciu drugiej strony ludzkie) odpowiedzi, wspierając bardziej angażującą formę komunikacji z klientami.
Co to oznacza dla zespołów?
Transformery pomagają zespołowi generować treści skierowane do klientów i zasilać chatboty, które mogą obsługiwać podstawowe interakcje z klientami. Transformery mogą również przeprowadzać zaawansowaną analizę opinii klientów, pomagając reagować na ich potrzeby.
Uczenie nienadzorowane - Unsupervised learning
Uczenie nienadzorowane pozwala sztucznej inteligencji znajdować ukryte wzorce w danych bez żadnych wskazówek. Polega to na umożliwieniu komputerowi samodzielnej eksploracji i odkrywania interesujących rzeczy. Wyobraź sobie, że masz dużą torbę pomieszanych elementów układanki, ale nie masz obrazka na pudełku, do którego możesz się odnieść, więc nie wiesz, co tworzysz. Nienadzorowane uczenie jest jak zastanawianie się, jak elementy pasują do siebie, szukanie podobieństw lub grup, nie wiedząc, jaki będzie ostateczny obraz.
Co to oznacza dla klientów?
Kiedy odkrywamy ukryte wzorce lub segmenty w danych klientów, umożliwia nam to dostarczanie całkowicie spersonalizowanych doświadczeń. Klienci otrzymają najbardziej trafne oferty i rekomendacje, co zwiększa ich zadowolenie.
Co to oznacza dla zespołów?
Zespoły uzyskują cenne spostrzeżenia i nowe zrozumienie złożonych danych. Umożliwia to zespołom odkrywanie nowych wzorców, trendów lub anomalii, które mogły zostać przeoczone, co prowadzi do lepszego podejmowania decyzji i planowania strategicznego. Zwiększa to produktywność i napędza innowacje w organizacji.
Walidacja
W uczeniu maszynowym walidacja jest krokiem używanym do sprawdzenia, jak dobrze model radzi sobie podczas lub po procesie uczenia. Model jest testowany na podzbiorze danych (zestawie walidacyjnym), których nie widział podczas szkolenia, aby upewnić się, że faktycznie się uczy, a nie tylko zapamiętuje odpowiedzi. To jak quiz dla AI w połowie semestru.
Co to oznacza dla klientów?
Lepiej wyszkolone modele tworzą bardziej użyteczne treści, poprawiając ogólne wrażenia użytkownika.
Co to oznacza dla zespołów?
Może być używany do zapewnienia, że model przewidujący zachowanie klienta lub segmentujący klientów będzie działał zgodnie z zamierzeniami.
Strefa najbliższego rozwoju (ZPD) - Zone of proximal development
Strefa najbliższego rozwoju (ZPD) to koncepcja edukacyjna. Na przykład, każdego roku uczniowie rozwijają swoje umiejętności matematyczne, począwszy od dodawania i odejmowania, poprzez mnożenie i dzielenie, aż po złożone równania algebry i rachunku różniczkowego. Kluczem do postępu jest stopniowe uczenie tych umiejętności. W uczeniu maszynowym, ZPD ma miejsce, gdy modele są szkolone w zakresie coraz trudniejszych zadań, dzięki czemu poprawiają swoją zdolność uczenia się.
Co to oznacza dla klientów?
Gdy generatywna sztuczna inteligencja jest odpowiednio wyszkolona, istnieje większe prawdopodobieństwo uzyskania dokładnych wyników.
Co to oznacza dla zespołów?
Może być stosowany do szkolenia pracowników, dzięki czemu pracownik może nauczyć się wykonywać bardziej złożone zadania lub lepiej wykorzystywać funkcje CRM.
Zrób kolejny krok z generatywną sztuczną inteligencją
Generatywna sztuczna inteligencja ma moc pomagania wszystkim zespołom w bliższych kontaktach z klientami, uwalnianiu kreatywności i zwiększaniu produktywności.
Z biznesowego punktu widzenia nie ma prawie żadnego działu w organizacji, któremu sztuczna inteligencja nie mogłaby zwiększyć wydajności. Aplikacje sprzedażowe, usługowe, marketingowe i handlowe są w stanie wykorzystać moc generatywnej sztucznej inteligencji do dostarczania klientom lepszych, bardziej dopasowanych rozwiązań i to w możliwie krótkim czasie.
Pozwalając sztucznej inteligencji pomagać nam w bardziej rutynowych zadaniach związanych z pomaganiem naszym klientom w rozwoju, będziemy w stanie umożliwić naszym zespołom robienie tego, co potrafią najlepiej – wymyślania nowych pomysłów i nowych sposobów współpracy, a wszystko to przy jednoczesnym budowaniu tych wyjątkowych więzi, które potrafią tworzyć tylko ludzie.
Teraz, gdy jesteś już na bieżąco z generatywną sztuczną inteligencją dla CRM, zobacz ją w akcji.
Powyżej udostępniamy Wam tłumaczenie artykułu z 19 czerwca 2023 roku dostępnego na stronie Salesforce.com pod adresem https://www.salesforce.com/blog/generative-ai-glossary/ Wszelkie prawa do artykułu przysługują Salesforce, Inc. z siedzibą w San Francisco, USA.
Wojciech Niżankowski
Redakcja coffee & force