Como O novo recurso do ChatGPT permiteing que permite que os usuários atribuam características como "tagarela" ou "Geração Z" mostra, há a demanda crescente por interações de IA personalizadas e semelhantes às humanas. Modelos de linguagem personalizados são essenciais para capturar as necessidades linguísticas exclusivas de clientes de vários setores. A tecnologia A tecnologia Lexicon da Inbenta usa uma abordagem de três camadas para fornecer uma compreensão de IA sensível ao contexto, aprimorando a experiência do usuário e mantendo uma voz consistente voz consistente da marca. Essa personalização é fundamental para proporcionar interações naturalistas e envolventes com os clientes orientadas por IA.
O recurso mais recente do ChatGPT, que permite que os usuários atribuam características como "tagarela" ou "Geração Z", ressalta uma tendência significativa na IA: a crescente demanda por interações personalizadas e semelhantes às humanas.
Ele destaca o papel fundamental da linguagem específica do cliente e do setor em soluções de IA, especialmente para empresas que desejam oferecer experiências de conversação naturalistas que repercutam em seu público.
No centro desse conceito está o entendimento de que a linguagem não é um monólito; ela varia significativamente entre setores, empresas e até mesmo departamentos dentro das organizações. Uma abordagem de tamanho único para a comunicação de IA geralmente não consegue captar as nuances e as especificidades de uma determinada empresa e a voz de sua marca.
Uma abordagem única para a comunicação de IA geralmente não consegue captar as nuances e as especificidades de uma determinada empresa e a voz de sua marca.
A importância de modelos de linguagem personalizados
Os modelos linguísticos personalizados, por outro lado, podem se adaptar às necessidades linguísticas exclusivas de cada cliente.
A tecnologia Lexicon da Inbentada Inbenta, por exemplo, está estruturada em três camadas distintas, cada uma delas contribuindo para uma compreensão de IA mais refinada e consciente do contexto:
- Camada básica: Essa camada fundamental é construída com base no conhecimento universal da linguagem, acumulado em bilhões de interações ao longo do tempo. Ela serve como base sobre a qual as nuances de linguagem mais específicas são colocadas em camadas.
- Camada do setor: Muitas vezes chamada de camada de domínio, esse nível incorpora a terminologia específica do setor, acrescentando um contexto crucial que é essencial para entender as particularidades de diferentes setores. Essa camada garante que a IA possa compreender e responder adequadamente a consultas e jargões específicos do setor.
- Camada do cliente: Essa camada superior é personalizada para cada cliente, integrando seus dados exclusivos para ajustar as respostas da IA na voz distinta da empresa. Ela permite que a IA reflita a linguagem e o tom específicos que se alinham com a identidade da marca do cliente.
Essa abordagem em várias camadas permite que a IA compreenda as sutilezas da linguagem em ambientes comerciais específicos. Por exemplo, em um contexto de remessa, a frase "Posso enviar um livro?" tem um significado diferente de "Posso reservar um navio?" em um ambiente de viagem. Um sistema de IA bem treinado deve distinguir entre essas consultas que soam semelhantes, mas que são contextualmente diferentes, para fornecer respostas precisas e relevantes.
Atualize sua comunicação de IA.
Uma experiência de usuário mais natural
Os benefícios da incorporação de uma linguagem específica do cliente vão além da mera compreensão. Ela melhora significativamente a experiência geral do usuário, fazendo com que as interações pareçam mais naturais e relevantes. É mais provável que os clientes se envolvam e confiem em um sistema de IA que "fale a língua deles", usando termos familiares e entendendo o jargão específico do setor. Essa familiaridade promove um senso de conexão e confiança, o que é crucial para a satisfação e a fidelidade do cliente.
Além disso, essa abordagem ajuda as empresas a manter a voz da marca de forma consistente em todos os pontos de contato com o cliente. Seja interagindo com uma solução de bate-papo, usando uma função de pesquisa ou interagindo com uma base de conhecimento, os clientes experimentam uma personalidade de marca coesa. Essa consistência reforça a identidade da marca de uma empresa e garante que cada interação esteja alinhada com seus valores e mensagens.
À medida que a IA continua a evoluir, a capacidade de se adaptar a contextos linguísticos específicos se tornará cada vez mais importante. As empresas que querem ficar à frente devem considerar soluções de IA que não apenas entendam a linguagem geral, mas que também possam ser adaptadas às suas necessidades exclusivas de comunicação. Esse nível de personalização é fundamental para proporcionar experiências de conversação verdadeiramente naturalistas e semelhantes às humanas no futuro das interações com os clientes impulsionadas pela IA.
Em resumo:
- Modelos de linguagem personalizados capturam as nuances exclusivas da linguagem do cliente e do setor.
- A tecnologia Lexicon da Inbenta tem três camadas: Camada de base (universal), Camada de indústria (específica do setor) e Camada de cliente (personalizada).
- Os modelos personalizados aprimoram a experiência do usuário com interações relevantes e naturais.
- Eles também mantêm uma voz consistente da marca em todos os pontos de contato com o cliente e aumentam a satisfação e a fidelidade do cliente.
- A personalização é fundamental para as futuras interações orientadas por IA.
