Słownik generatywnej sztucznej inteligencji dla liderów biznesu – cz. I
Czy wydaje ci się, że wszyscy wokół ciebie rzucają terminami takimi jak „generatywna sztuczna inteligencja”, „duże modele językowe” lub „uczenie głębokie”? Czujesz się trochę zagubiony w szczegółach? Stworzyliśmy przewodnik po wszystkim, co musisz wiedzieć, aby zrozumieć najnowszą, najbardziej wpływową technologię od dziesięcioleci, która właśnie się pojawiła. Zanurzmy się zatem w świat generatywnej sztucznej inteligencji.
Zebraliśmy listę najważniejszych terminów, które pomogą wszystkim – bez względu na ich wykształcenie – zrozumieć moc generatywnej sztucznej inteligencji. Każdy termin został zdefiniowany w oparciu o jego wpływ zarówno na klientów, jak i zespół.
Aby podkreślić rzeczywiste zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji, wykorzystaliśmy ją w niniejszym artykule. Nasi eksperci wypowiedzieli się na temat kluczowych terminów, a my pozwoliliśmy narzędziu generatywnej sztucznej inteligencji położyć podwaliny pod ten słownik. Każda definicja wymagała ludzkiego wkładu, aby była gotowa do publikacji, ale pozwoliło to zaoszczędzić mnóstwo czasu.
Sztuczna inteligencja (AI) - Artificial intelligence
Sztuczna inteligencja to szeroka koncepcja pozwalająca maszynom myśleć i działać jak ludzie. Generatywna sztuczna inteligencja to specyficzny rodzaj sztucznej inteligencji (więcej na ten temat poniżej).
Co to oznacza dla klientów?
Sztuczna inteligencja może pomóc klientom, przewidując, czego prawdopodobnie będą chcieli w następnej kolejności, w oparciu o to, co zrobili w przeszłości. Zapewnia im bardziej trafną komunikację i rekomendacje produktów, a także może przypominać im o ważnych nadchodzących zadaniach (na przykład: Nadszedł czas, aby zmienić zamówienie). Sprawia, że wszystko w ich doświadczeniach z Twoją organizacją jest bardziej pomocne, spersonalizowane i wydajne.
Co to oznacza dla zespołów?
Sztuczna inteligencja pomaga zespołom pracować mądrzej i szybciej poprzez automatyzację rutynowych zadań. Oszczędza to czas pracowników, oferuje klientom szybszą obsługę i zapewnia bardziej spersonalizowane interakcje, a wszystko to poprawia utrzymanie klientów, rozwijając
biznes.
Sztuczna sieć neuronowa (ANN) - Artificial neural network
ANN to program komputerowy, który naśladuje sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje. Nasze mózgi mają miliardy połączonych ze sobą neuronów, a ANN (zwana również "siecią neuronową") ma wiele małych jednostek przetwarzających pracujących razem. To jak zespół pracujący nad rozwiązaniem tego samego problemu. Każdy członek zespołu wykonuje swoją część, a następnie przekazuje wyniki dalej. Na koniec otrzymujesz odpowiedź, której potrzebujesz. W przypadku ludzi i komputerów chodzi o siłę pracy zespołowej.
Co to oznacza dla klientów?
Klienci odnoszą różnego rodzaju korzyści, gdy sieci neuronowe rozwiązują problemy i dokonują trafnych prognoz – na przykład dzięki wysoce spersonalizowanym rekomendacjom, które skutkują bardziej dostosowanym, intuicyjnym i ostatecznie bardziej satysfakcjonującym doświadczeniem klienta. Sieci neuronowe są doskonałe w rozpoznawaniu wzorców, co czyni je kluczowym narzędziem w wykrywaniu nietypowych zachowań, które mogą wskazywać na oszustwo. Pomaga to chronić dane osobowe klientów i transakcje finansowe.
Co to oznacza dla zespołów?
Zespoły również odnoszą korzyści. Mogą prognozować rezygnację klientów, co sugeruje proaktywne sposoby poprawy ich utrzymania. Sieci neuronowe mogą również pomóc w segmentacji klientów, umożliwiając bardziej ukierunkowane i skuteczne działania marketingowe. W systemie CRM sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do przewidywania zachowań klientów, rozumienia ich opinii lub personalizowania rekomendacji
produktów.
Rozszerzona inteligencja - Augmented intelligence
Rozszerzona inteligencja to połączenie ludzi i komputerów w celu uzyskania tego, co najlepsze z obu światów. Komputery świetnie radzą sobie z dużą ilością danych i szybko wykonują złożone obliczenia. Ludzie są świetni w rozumieniu kontekstu, znajdowaniu powiązań nawet przy niekompletnych danych i podejmowaniu decyzji na podstawie intuicji. Rozszerzona inteligencja łączy te dwa zestawy umiejętności. Nie chodzi o to, by komputery zastąpiły ludzi lub wykonywały całą pracę za nas. To bardziej jak zatrudnienie naprawdę inteligentnego, dobrze zorganizowanego asystenta.
Co to oznacza dla klientów?
Rozszerzona inteligencja pozwala komputerowi analizować liczby, a następnie ludziom decydować, jakie działania należy podjąć na podstawie tych informacji. Prowadzi to do lepszej obsługi, marketingu i rekomendacji produktów dla klientów.
Co to oznacza dla zespołów?
Rozszerzona inteligencja może pomóc w podejmowaniu lepszych i bardziej strategicznych decyzji. Na przykład, system CRM może analizować dane klientów i sugerować najlepszy czas dla zespołów sprzedażowych lub marketingowych, aby skontaktować się z potencjalnym klientem lub polecić produkty, którymi klient może być zainteresowany.
Zarządzanie relacjami z klientami (CRM) z generatywną sztuczną inteligencją
CRM to technologia, która przechowuje rekordy klientów w jednym miejscu, aby służyć jako źródło wiedzy dla każdego działu, co pomaga firmom zarządzać obecnymi i potencjalnymi relacjami z klientami. Generatywna sztuczna inteligencja może sprawić, że CRM będzie jeszcze potężniejszy – pomyśl o spersonalizowanych wiadomościach e-mail wstępnie napisanych dla zespołów sprzedażowych, opisach produktów e-commerce napisanych na podstawie samych zdjęć, stronach docelowych kampanii marketingowych, kontekstowych odpowiedziach na zgłoszenia obsługi klienta i nie tylko.
Co to oznacza dla klientów?
CRM zapewnia klientom spójne doświadczenie we wszystkich kanałach, od marketingu przez sprzedaż po obsługę klienta i nie tylko. Chociaż klienci nie widzą CRM, czują więź podczas każdej interakcji z marką.
Co to oznacza dla zespołów?
CRM pomaga firmom pozostać w kontakcie z klientami, usprawnić procesy i poprawić rentowność. Pozwala zespołom przechowywać informacje kontaktowe klientów obecnych i potencjalnych, identyfikować możliwości sprzedaży, rejestrować kwestie związane z usługami i zarządzać kampaniami marketingowymi, a wszystko to w jednej centralnej lokalizacji.
Przykładowo, system udostępnia informacje o każdej interakcji z klientem każdemu, kto może ich potrzebować. Generatywna sztuczna inteligencja wzmacnia CRM, przyspieszając i ułatwiając łączenie się z klientami na dużą skalę – pomyśl o kampaniach marketingowych generujących potencjalnych klientów, które są automatycznie tłumaczone, aby dotrzeć do najważniejszych rynków na całym świecie, lub o rekomendowanych odpowiedziach obsługi klienta, które pomagają agentom szybko rozwiązywać problemy i identyfikować możliwości przyszłej sprzedaży.
Uczenie głębokie - Deep learning
Uczenie głębokie to zaawansowana forma sztucznej inteligencji, która pomaga komputerom stać się naprawdę dobrymi w rozpoznawaniu złożonych wzorców danych. Naśladuje sposób, w jaki działa nasz mózg, wykorzystując tak zwane warstwowe sieci neuronowe, w których każda warstwa jest wzorcem (takim jak cechy zwierzęcia), który następnie pozwala przewidywać na podstawie wzorców, których nauczył się wcześniej (np. identyfikacja nowych zwierząt na podstawie rozpoznanych cech). Jest to bardzo przydatne w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie mowy i rozumienie języka naturalnego.
Co to oznacza dla klientów?
CRM oparte na głębokim uczeniu stwarzają możliwości proaktywnego zaangażowania. Mogą one zwiększyć bezpieczeństwo, usprawnić obsługę klienta i spersonalizować jego doświadczenia. Na przykład, jeśli masz tradycję kupowania nowego sprzętu kibica przed każdym sezonem piłkarskim, uczenie głębokie połączone z CRM może wyświetlać reklamy lub e-maile marketingowe z ulubionym sprzętem drużyny na miesiąc przed rozpoczęciem sezonu, aby potencjalny klient był gotowy w dniu meczu.
Co to oznacza dla zespołów?
W systemie CRM uczenie głębokie może być wykorzystywane do przewidywania zachowań klientów, rozumienia ich opinii i personalizowania rekomendacji produktów. Na przykład, jeśli w danym segmencie klientów nastąpił wzrost sprzedaży, CRM oparty na uczeniu głębokim może rozpoznać wzorzec i zalecić zwiększenie wydatków marketingowych, aby dotrzeć do
większej liczby odbiorców.
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