blog

Com Personalitzar un LLM o SML per Treure'n el Màxim Profit

Written by Oriol Maynés | 23 d’octubre '24

L'ús de models de llenguatge com els LLM (Large Language Models) i els SML (Small Language Models) ofereix oportunitats úniques per a les PIMEs. No obstant això, per treure el màxim profit d'aquestes tecnologies, és essencial personalitzar aquests models amb dades pròpies de l'empresa. En aquest post, exploraré exemples d'objectius empresarials concrets i les dades que necessites per personalitzar un LLM o SML per satisfer les teves necessitats específiques.

La Importància de les Dades i la seva Estructuració

Un bon model d’intel·ligència artificial depèn en gran part de les dades amb què treballa. Les dades no només han de ser precises i actualitzades, sinó també estructurades de manera adequada per garantir que el model pugui processar-les correctament. Dades no estructurades o mal organitzades poden conduir a resultats esbiaixats o poc útils. És fonamental garantir que les dades que s'utilitzin estiguin alineades amb els objectius de l'empresa, com ara l’historial de vendes, les interaccions amb els clients, o les preferències de compra.

Les dades estructurades permeten que un LLM o SML pugui personalitzar les seves respostes, anticipar-se a necessitats específiques i millorar la presa de decisions. Per exemple, organitzar les dades de manera que es puguin identificar patrons en les compres dels clients, et permetrà millorar les recomanacions i optimitzar les vendes.

Explorant diferents objectius empresarials

Objectiu: Optimitzar el Rendiment Comercial

Dades necessàries: Historial de vendes, dades de rendiment dels comercials, feedback de clients.

Explicació: Utilitzar models d'intel·ligència artificial per identificar patrons de comportament en les vendes pot ajudar-te a predir els millors moments per contactar amb els clients, quines ofertes seran més efectives i ajustar el preu de manera dinàmica segons la demanda. Personalitzant un LLM amb el teu historial de vendes, podràs millorar la predicció de les tendències del mercat i els patrons de compra dels teus clients.

Objectiu: Millorar la Retenció de Clients

Dades necessàries: Historial de compres dels clients, interaccions amb atenció al client, enquestes de satisfacció.

Explicació: Si vols millorar la retenció, pots entrenar un model per identificar senyals d'abandonament abans que sigui massa tard. Les dades d'enquestes de satisfacció i el comportament dels clients poden ser utilitzades per detectar patrons que indiquin insatisfacció, permetent-te intervenir proactivament.

Objectiu: Personalitzar el Servei d’Atenció al Client

Dades necessàries: Transcripcions de converses amb el servei d’atenció al client, respostes de correus electrònics, valoracions posteriors al servei.

Explicació: Un LLM entrenat amb transcripcions reals del teu servei d’atenció pot generar respostes més adequades, augmentant la satisfacció dels clients i millorant l'eficiència del teu equip.

Objectiu: Optimitzar les Campanyes de Màrqueting

Dades necessàries: Dades de les campanyes anteriors, patrons de resposta, comportament dels leads.

Explicació: Personalitzar un LLM amb dades de les teves campanyes anteriors pot ajudar a identificar quins missatges i canals de comunicació tenen un millor rendiment amb el teu públic.

Objectiu: Previsió de la Demanda de Productes

Dades necessàries: Històric de vendes, inventari, tendències del mercat.

Explicació: Els models predictius poden ser entrenats per anticipar la demanda de productes en funció de dades històriques i de tendències actuals.

Objectiu: Automatitzar la Generació de Continguts

Dades necessàries: Historial de continguts publicats, interaccions amb els clients (comentaris, respostes a correus electrònics...).

Explicació: Si la teva empresa crea contingut regularment, un LLM pot ser personalitzat per generar contingut nou de manera automatitzada, basant-se en l'estil i temàtiques de les publicacions anteriors.

Objectiu: Millorar la Precisió en els Pressupostos

Dades necessàries: Historial de pressupostos, costos de producció, dades de rendiment de projectes.

Explicació: Personalitzant un model amb dades dels teus projectes anteriors, podràs generar pressupostos més precisos, que tinguin en compte factors com els costos de producció, els temps de lliurament i les característiques específiques de cada client.

Objectiu: Automatitzar la Selecció de Candidats

Dades necessàries: Històric de processos de selecció, perfils de candidats, rendiment posterior dels contractats.

Explicació: Un LLM pot ajudar a prioritzar els candidats més adequats en funció de dades anteriors, millorant l'eficiència del procés de selecció.

Conclusió

Implementar i personalitzar un LLM o SML pot marcar una diferència clau en la competitivitat d'una PIME. El valor afegit de treballar amb models preentrenats és que es poden personalitzar específicament amb les dades de la teva empresa, generant un impacte directe en els resultats. Identificar els objectius concrets i tenir les dades adequades estructurades és fonamental per portar el teu negoci a un nou nivell d'eficiència i rendibilitat.

Com sempre, si consideres que et puc ajudar a aconseguir els teus objectius empresarials amb l'ús de l'intel·ligència artificial, no deixis de fer-m'ho saber. Estaré encantat de col·laborar amb vosaltres!