En tant que La nouvelle fonctionnalité de ChatGPT de ChatGPTl'utilisateur de la "génération Z", la nouvelle fonction de ChatGPT ou "Génération Z", il y a a demande croissante d'interactions personnalisées et humaines avec l'IA. Des modèles linguistiques sur mesure sont essentiels pour capturer les besoins linguistiques uniques des clients dans divers secteurs d'activité. La technologie Lexicon d'Inbenta utilise une approche à trois niveaux pour fournir une compréhension contextuelle de l'IA, améliorant ainsi l'expérience l'expérience de l'utilisateur et en maintenant l'expérience de l'utilisateur cohérente de la marque. Cette personnalisation est essentielle pour offrir des interactions naturelles et attrayantes avec les clients grâce à l'IA.
La dernière fonctionnalité de ChatGPT, qui permet aux utilisateurs d'attribuer des caractéristiques telles que "bavard" ou "Génération Z", souligne une tendance importante de l'IA : la demande croissante d'interactions personnalisées, semblables à celles des humains.
Il met en évidence le rôle essentiel du langage spécifique au client et à l'industrie dans les solutions d'IA, en particulier pour les entreprises qui souhaitent offrir des expériences conversationnelles naturalistes qui trouvent un écho auprès de leur public.
Au cœur de ce concept se trouve la compréhension du fait que le langage n'est pas un monolithe ; il varie considérablement d'un secteur à l'autre, d'une entreprise à l'autre et même d'un département à l'autre au sein d'une même organisation. Une approche unique de la communication en matière d'intelligence artificielle ne permet souvent pas de saisir les nuances et les spécificités d'une entreprise particulière et de la voix de sa marque.
Une approche unique de la communication sur l'IA ne permet souvent pas de saisir les nuances et les spécificités d'une entreprise particulière et de la voix de sa marque.
L'importance des modèles linguistiques sur mesure
Les modèles linguistiques sur mesure, quant à eux, peuvent s'adapter aux besoins linguistiques uniques de chaque client.
La technologie Lexicon d'Inbentapar exemple, est structurée en trois couches distinctes, chacune contribuant à une compréhension plus fine et contextuelle de l'IA :
- Couche de base : Cette couche fondamentale repose sur une connaissance universelle de la langue, accumulée au fil de milliards d'interactions au fil du temps. Elle sert de base à la superposition de nuances linguistiques plus spécifiques.
- Couche "industrie" : Souvent appelé "couche domaine", ce niveau incorpore la terminologie propre à l'industrie, ajoutant ainsi un contexte essentiel à la compréhension des particularités des différents secteurs. Cette couche garantit que l'IA peut comprendre les requêtes et le jargon propres à l'industrie et y répondre de manière appropriée.
- Couche client : Cette couche supérieure est personnalisée pour chaque client, intégrant ses données uniques pour affiner les réponses de l'IA dans la voix distincte de l'entreprise. Elle permet à l'IA de refléter le langage et le ton spécifiques qui correspondent à l'identité de la marque du client.
Cette approche multicouche permet à l'IA de saisir les subtilités du langage dans des environnements commerciaux spécifiques. Par exemple, dans un contexte d'expédition, la phrase "Puis-je expédier un livre ?" n'a pas la même signification que "Puis-je réserver un bateau ?" dans un contexte de voyage. Un système d'IA bien formé doit faire la distinction entre ces requêtes à la consonance similaire mais au contexte différent afin de fournir des réponses précises et pertinentes.
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Une expérience utilisateur plus naturelle
Les avantages de l'intégration d'un langage spécifique au client vont au-delà de la simple compréhension. Ils améliorent considérablement l'expérience globale de l'utilisateur en rendant les interactions plus naturelles et plus pertinentes. Les clients sont plus susceptibles de s'engager et de faire confiance à un système d'IA qui "parle leur langue", en utilisant des termes familiers et en comprenant le jargon propre à leur secteur d'activité. Cette familiarité favorise un sentiment de connexion et de confiance, ce qui est crucial pour la satisfaction et la fidélisation des clients.
En outre, cette approche aide les entreprises à maintenir la voix de leur marque de manière cohérente à travers tous les points de contact avec les clients. Qu'ils interagissent avec une solution de chat, qu'ils utilisent une fonction de recherche ou qu'ils s'engagent dans une base de connaissances, les clients font l'expérience d'une personnalité de marque cohérente. Cette cohérence renforce l'identité de la marque d'une entreprise et garantit que chaque interaction est conforme à ses valeurs et à son message.
À mesure que l'IA continue d'évoluer, la capacité à s'adapter à des contextes linguistiques spécifiques deviendra de plus en plus importante. Les entreprises qui souhaitent garder une longueur d'avance devraient envisager des solutions d'IA qui non seulement comprennent le langage général, mais qui peuvent également être adaptées à leurs besoins de communication uniques. Ce niveau de personnalisation est essentiel pour offrir des expériences conversationnelles véritablement naturalistes et humaines dans l'avenir des interactions avec les clients pilotées par l'IA.
En bref :
- Des modèles linguistiques sur mesure permettent de saisir les nuances uniques du langage des clients et de l'industrie.
- La technologie Lexicon d'Inbenta comporte trois couches : Couche de base (universelle), Couche industrielle (spécifique à un secteur) et Couche client (personnalisée).
- Les modèles personnalisés améliorent l'expérience de l'utilisateur grâce à des interactions pertinentes et naturelles.
- Ils maintiennent également une voix de marque cohérente à travers les points de contact avec les clients et améliorent la satisfaction et la fidélité de ces derniers.
- La personnalisation est cruciale pour les futures interactions basées sur l'IA.
