Yandong Liu, Co-fondator și CTO la Connectly – Seria de interviuri

Yandong Liu este co-fondator și CTO la Connectly.ai. Anterior, el a lucrat la Strava ca CTO. Yandong Liu a urmat Universitatea Carnegie Mellon.

Înființată în 2021, Connectly este lider în inteligență artificială conversațională (AI). Folosind modele de AI proprietare, platforma Connectly automatizează modul în care companiile comunică cu clienții lor și vând produsele lor pe orice platformă de mesagerie. Connectly permite întregul parcurs al clientului – de la vânzări și marketing la experiență și suport clienți – să fie desfășurat în platforma de mesagerie preferată a clientului.

Puteți împărtăși povestea de origine din spatele Connectly?

Connectly s-a născut din viziunea de a deveni lider în inteligență artificială conversațională. Co-fondatorul meu, Stefanos, și eu ne-am întâlnit printr-un prieten comun în comunitatea fondatorilor și ne-am legat de o pasiune comună pentru viitorul mesageriei. Cu experiența mea în conducerea echipelor tehnice la Strava și Uber și experiența lui Stefanos în supravegherea Facebook (META ) Messenger, am pornit să creăm infrastructura de inteligență artificială a viitorului, ajutând companiile să facă cel mai bun uz din mesajele clienților într-un ecosistem din ce în ce mai complex.

Ce sunt exact Modelele de Limbaj Mic (SLM) și cum se diferențiază de Modelele de Limbaj Mare (LLM)?

SLM-urile sunt modele de inteligență artificială proiectate pentru a înțelege și a genera limbaj uman, dar cu mai puține parametri și cerințe computaționale în comparație cu Modelele de Limbaj Mare. În contextul soluțiilor de marketing pe platforme de mesagerie precum WhatsApp și Instagram, SLM-urile oferă timp de răspuns mai rapid și pot fi ușor implementate pe o varietate de dispozitive, făcându-le ideale pentru interacțiuni cu clienții în timp real. Dimensiunea lor mai mică permite o performanță eficientă fără a compromite calitatea răspunsurilor.

Puteți discuta modul în care SLM-urile reduc probabilitatea de “halucinații” și îmbunătățesc fiabilitatea răspunsurilor de inteligență artificială?

SLM-urile reduc probabilitatea de “halucinații” – cazuri în care inteligența artificială generează informații incorecte sau fără sens – prin concentrarea pe un set mai mic și mai gestionabil de parametri. Pentru soluțiile de marketing pe platforme de mesagerie, abordarea focalizată asigură răspunsuri mai previzibile și mai fiabile, sporind încrederea și implicarea clienților. Complexitatea redusă a SLM-urilor minimizează șansele de a genera conținut off-topic sau eronat, îmbunătățind astfel fiabilitatea generală a interacțiunilor de inteligență artificială.

Puteți explica de ce SLM-urile sunt deosebit de benefice pentru retaileri, în special în contextul chatbot-urilor?

Din cauza cantității mari de date pe care LLM-urile le primesc, acestea sunt adesea lente. Cu toate acestea, mesageria și comerțul conversațional necesită un timp de răspuns mai rapid pentru a deservi mai bine și mai precis clienții. Pentru retaileri, SLM-urile sunt mai practice și mai benefice datorită nivelului de detaliu pe care îl pot oferi în industria retail. În plus, SLM-urile sunt adesea mai ieftine pentru că sunt mai agile, ceea ce înseamnă că fiecare companie de retail, de la o mică afacere la un mare retailer online, le poate utiliza.

Cum oferă SLM-urile experiențe mai personalizate pentru clienți în comparație cu LLM-urile?

SLM-urile oferă experiențe mai personalizate pentru clienți prin faptul că sunt mai ușor de ajustat pentru sarcini și domenii specifice. Dimensiunea lor mai mică permite o personalizare mai rapidă și mai eficientă, permițând companiilor să adapteze modelele la nevoile și preferințele unice ale clienților. Această personalizare focalizată conduce la interacțiuni mai relevante și mai personalizate, îmbunătățind experiența clienților.

Cum integrează Connectly SLM-urile în platforma sa pentru a îmbunătăți capacitățile de e-commerce?

Noi integrăm SLM-urile în platforma noastră pentru a îmbunătăți capacitățile de e-commerce, valorificând eficiența și adaptabilitatea lor. Aceste modele permit interacțiuni rapide și precise cu clienții pe platforme de mesagerie precum WhatsApp și Instagram, oferind recomandări personalizate de produse și suport clienți instantaneu. Natura ușoară a SLM-urilor asigură că răspunsurile sunt rapide și relevante, îmbunătățind experiența clienților și sporind implicarea.

Care sunt exemplele specifice de retaileri care au implementat cu succes SLM-urile în operațiunile lor?

Clienții noștri au succes cu SLM-urile. Un retailer de modă folosește SLM-uri pentru a oferi sfaturi de stil personalizate prin WhatsApp, recomandând ținute pe baza achizițiilor și preferințelor anterioare ale clienților. Similar, un retailer de electronice a implementat SLM-uri pe Instagram pentru a răspunde în timp real la întrebările clienților despre caracteristicile și disponibilitatea produselor, îmbunătățind experiența de cumpărături și reducând sarcina asupra echipelor de suport clienți.

De ce ar trebui retailerii să ia în considerare trecerea de la LLM-uri la SLM-uri pentru aplicațiile lor de afaceri specifice?

Retailerii ar trebui să ia în considerare trecerea de la LLM-uri la SLM-uri pentru aplicațiile lor de afaceri specifice din cauza eficienței și cost-eficienței sporite a SLM-urilor. SLM-urile sunt mai rapide, necesită mai puțină putere de calcul și pot fi ușor ajustate pentru sarcini specifice, făcându-le ideale pentru interacțiuni cu clienții în timp real pe platforme de mesagerie precum WhatsApp și Instagram. Această tranziție poate conduce la servicii de clienți mai receptive și personalizate, reducând în același timp costurile operaționale.

Care sunt avansările viitoare în tehnologia SLM pe care le așteptați cu interes?

Sunt cel mai interesat de avansările în tehnologia SLM care vor îmbunătăți și mai mult eficiența și precizia lor. De exemplu, îmbunătățirile în tehnici de învățare transferată și de reglare fină vor permite SLM-urilor să devină și mai pricepute la sarcini specifice cu cantități minime de date. În plus, integrarea SLM-urilor cu capacități multimodale – combinând date text, voce și imagine – va permite experiențe clienților mai bogate și mai interactive pe platforme precum WhatsApp și Instagram. Aceste avansări vor face SLM-urile și mai valoroase pentru retaileri care doresc să ofere interacțiuni clienți personalizate și atractive.

Cum anticipați adoptarea SLM-urilor în industria retail în următorii ani?

 Anticipez o adoptare semnificativă a SLM-urilor în industria retail. Pe măsură ce retailerii continuă să caute modalități mai eficiente și mai rentabile de a interacționa cu clienții, viteza și adaptabilitatea SLM-urilor vor deveni din ce în ce mai valoroase. SLM-urile vor fi integrate mai larg în platformele de servicii clienți, campaniile de marketing și experiențele de cumpărături personalizate pe aplicații de mesagerie precum WhatsApp și Instagram, chiar și pe TikTok. Această schimbare va ajuta retailerii să ofere interacțiuni mai rapide și mai personalizate, îmbunătățind satisfacția și loialitatea clienților.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Connectly.