Yandong Liu, Connectly’nin Kurucu Ortağı ve CTO’su – Röportaj Serisi

Yandong Liu Connectly.ai’nin kurucu ortağı ve CTO’sudur. Daha önce Strava’da CTO olarak çalışmıştır. Yandong Liu, Carnegie Mellon Üniversitesi’ne katılmıştır.

2021 yılında kurulan Connectly, konuşma tabanlı yapay zeka (AI) alanında liderdir. Özel AI modelleri kullanarak, Connectly’nin platformu işletmelerin müşterileriyle iletişim kurma ve ürünlerini herhangi bir mesajlaşma platformu üzerinden satma şeklini otomatikleştirir. Connectly, satış ve pazarlama dan müşteri deneyimi ve desteğe kadar tüm müşteri yolculuğunu müşterinin tercih ettiği mesajlaşma platformunda gerçekleştirmeyi sağlar.

Connectly’nin arkasındaki hikayeyi paylaşabilir misiniz?

Connectly, konuşma tabanlı AI alanında lider olmak vizyonundan doğmuştur. Kurucu ortaklarım Stefanos ve ben, bir ortak arkadaşımız aracılığıyla tanıştık ve mesajlaşma geleceğine yönelik paylaştığımız tutkuya bağlandık. Strava ve Uber’de teknoloji ekiplerini yönetme geçmişim ve Stefanos’un Facebook Messenger’da deneyimine dayanarak, müşteri mesajlarını en iyi şekilde kullanmalarına yardımcı olmak için geleceğin AI altyapısını oluşturmaya çıktık.

Küçük Dil Modelleri (SLM) nedir ve Büyük Dil Modelleri (LLM) ile nasıl farklılık gösterir?

SLM’ler, insan dilini anlamak ve üretmek için tasarlanmış AI modelleridir, ancak Büyük Dil Modelleri’ne (LLM) kıyasla daha az parametre ve hesaplamalı gereksinime sahiptir. WhatsApp ve Instagram gibi mesajlaşma platformları için AI pazarlama çözümleri bağlamında, SLM’ler daha hızlı yanıt süreleri sağlar ve çeşitli cihazlarda kolayca dağıtılabilir, böylece gerçek zamanlı müşteri etkileşimleri için idealdir. Küçük boyutları, kaliteyi tehlikeye atmadan verimli bir performans sağlar.

SLM’lerin hayal powerini azaltma ve AI yanıtlarının güvenilirliğini artırma şeklini tartışabilir misiniz?

SLM’ler, daha küçük ve daha yönetilebilir bir parametre setine odaklanarak AI’nin yanlış veya anlamsız bilgi üretmesi olasılığını azaltır. AI tabanlı mesajlaşma pazarlama çözümleri için bu odaklanmış yaklaşım, daha öngörülebilir ve güvenilir yanıtlar sağlar, müşteri güvenini ve katılımını artırır. SLM’lerin azaltılmış karmaşıklığı, konu dışı veya hatalı içerik oluşturma olasılığını en aza indirir, böylece AI etkileşimlerinin genel güvenilirliğini artırır.

SLM’lerin perakendeciler için, özellikle de sohbet botları bağlamında, neden özellikle faydalı olduğunu açıklayabilir misiniz?

LLM’ler, büyük miktarda veri ile beslendikleri için genellikle yavaştırlar. Ancak, mesajlaşma ve konuşma ticareti, müşterileri daha iyi ve daha doğru bir şekilde hizmet vermek için daha hızlı bir yanıt süresini gerektirir. Perakendeciler için, SLM’ler daha pratiktir ve daha faydalıdır, çünkü perakende endüstrisinde sağlayabilecekleri ayrıntı düzeyi nedeniyle. Ayrıca, SLM’ler genellikle daha ucuzdur, çünkü daha çeviktirler, bu nedenle her perakende şirketi, küçük bir startup’tan büyük bir online perakendeciye kadar, bunları kullanabilir.

SLM’lerin müşterilere LLM’lere kıyasla daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunma şeklini açıklayabilir misiniz?

SLM’ler, belirli görevler ve alanlar için daha kolay ayarlanabildikleri için müşterilere daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunar. Küçük boyutları, daha hızlı ve daha verimli bir şekilde özelleştirilmelerini sağlar, böylece işletmeler modelleri müşterilerinin benzersiz ihtiyaçlarına ve tercihlerine uyarlayabilir. Bu odaklanmış özelleştirme, daha ilgili ve kişiselleştirilmiş etkileşimlere yol açar, müşteri deneyimini geliştirir.

Connectly, e-ticaret yeteneklerini artırmak için platformuna SLM’leri nasıl entegre ediyor?

SLM’leri, verimlilikleri ve uyarlanabilirliklerini kullanarak platformumuza entegre ediyoruz. Bu modeller, WhatsApp ve Instagram gibi mesajlaşma platformlarında hızlı ve doğru müşteri etkileşimlerini sağlar, kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve anlık müşteri desteği sunar. SLM’lerin hafif doğası, yanıtların hızlı ve ilgili olmasını sağlar, genel müşteri deneyimini ve katılımı artırır.

Perakendecilerin operasyonlarında SLM’leri başarılı bir şekilde uyguladıkları bazı özel örnekler nelerdir?

Müşterilerimiz SLM’lerle büyük başarılar elde ediyor. Bir moda perakendecisi, müşterilere önceki satın almalarına ve tercihlerine dayalı olarak WhatsApp üzerinden kişiselleştirilmiş stil tavsiyeleri sağlamak için SLM’leri kullanıyor. Benzer şekilde, bir elektronik perakendecisi, ürün özelliklerine ve kullanılabilirliğine ilişkin müşteri sorgularını gerçek zamanlı olarak yanıtlamak için Instagram’da SLM’leri dağıttı, böylece alışveriş deneyimini geliştirdi ve müşteri hizmetleri ekiplerinin yükünü azalttı.

Perakendecilerin, belirli iş uygulamaları için LLM’lerden SLM’lere geçiş yapmalarını neden düşünmeleri gerekir?

Perakendeciler, SLM’lerin artan verimliliği ve maliyet etkinliği nedeniyle, belirli iş uygulamaları için LLM’lerden SLM’lere geçiş yapmayı düşünmelidir. SLM’ler daha hızlıdır, daha az hesaplama gücüne ihtiyaç duyar ve belirli görevler için kolayca ayarlanabilir, bu nedenle WhatsApp ve Instagram gibi mesajlaşma platformlarındaki gerçek zamanlı müşteri etkileşimleri için idealdir. Bu geçiş, daha duyarlı ve kişiselleştirilmiş müşteri hizmetleri sunarken operasyonel maliyetleri azaltabilir.

SLM teknolojisindeki gelecekteki gelişmelerden en çok hangi onesini heyecanlandırıyor?

SLM teknolojisindeki gelişmelerin, verimliliklerini ve doğruluğunu daha da artırmasını en çok heyecanlandırıyor. Örneğin, aktarım öğrenimi ve ayar tekniklerindeki gelişmeler, SLM’lerin minimal veri ile belirli görevlerde daha da yetkin hale gelmesini sağlayacaktır. Ayrıca, SLM’lerin çok modlu yeteneklerle entegrasyonu – metin, ses ve görüntü verilerini birleştirme -, WhatsApp ve Instagram gibi platformlarda daha zengin ve daha etkileşimli müşteri deneyimleri sunmayı sağlayacaktır. Bu gelişmeler, perakendecilerin kişiselleştirilmiş ve etkileşimli müşteri etkileşimleri sağlamak için SLM’leri daha da değerli hale getirecektir.

Perakende endüstrisinde SLM’lerin benimsenmesinin gelecek birkaç yıl içinde nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

Perakende endüstrisinde SLM’lerin benimsenmesinin önemli ölçüde artacağını öngörüyorum. Perakendeciler, müşterileriyle iletişim kurmak için daha verimli ve maliyet etkin yollar aradıkları sürece, SLM’lerin hızı ve uyarlanabilirliği giderek daha değerli hale gelecektir. SLM’ler, müşteri hizmetleri platformlarına, pazarlama kampanyalarına ve WhatsApp ve Instagram gibi mesajlaşma uygulamalarında kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri gibi daha geniş bir yelpazeye entegre edilecektir. Bu dönüşüm, perakendecilerin müşterilerine daha hızlı, daha kişiselleştirilmiş etkileşimler sunmasını sağlayarak müşteri memnuniyetini ve bağlılığını artıracaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Connectly ziyaret edebilirler.