Perché adottare un LLM può migliorare le performance aziendali?

ChatGPT, Copilot, Gemini e altri nomi del genere ti saranno certamente noti. E non è un caso, dato che negli ultimi anni i modelli linguistici di grandi dimensioni o LLM (Large Language Models) hanno fatto un ingresso sensazionale nel mondo digitale, rivoluzionando il nostro rapporto con l’IA.

Inizialmente considerati come strumenti di supporto alla redazione, gli LLM rappresentano oggi un’opportunità strategica molto più ampia per le aziende. Consentono di automatizzare le attività, ottimizzare i processi e, di conseguenza, aumentare la produttività e l’efficienza operativa. Ma cos’è concretamente un LLM e come utilizzarlo in azienda? Partoo risponde alle tue domande! 

LLM in azienda: definizione e funzionamento

Prima di addentrarci nei casi concreti, è fondamentale comprendere bene cosa sia un LLM. 

Cos’è un LLM (Large Language Model)?

Un LLM, ovvero un modello linguistico di grandi dimensioni (o Large Language Model in inglese), è un modello di intelligenza artificiale generativa progettato per comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo coerente e contestuale. 

In parole povere, un LLM è un programma informatico che viene “alimentato” con un’enorme quantità di dati testuali. È grazie a questa immensa base di conoscenze che è in grado di identificare schemi e relazioni complesse tra parole, frasi e concetti.

Immagina un bambino che legge milioni di libri; non memorizzerebbe ogni frase, ma diventerebbe un esperto nel campo dei meccanismi del linguaggio. Allo stesso modo, un LLM, analizzando miliardi di testi, è in grado di prevedere la parola più probabile per completare una frase e quindi generare testi pertinenti. 

Infatti, il suo funzionamento non si basa su regole predefinite, ma su un apprendimento per analogia su larga scala.

Lo sapevi?

Gli LLM sono detti “di grandi dimensioni” a causa dell’enorme volume di dati utilizzati per il loro training. Il processo di apprendimento è così massiccio che il modello LLM non si limita a memorizzare, ma acquisisce una vera e propria comprensione statistica e contestuale del linguaggio. 

Gli LLM sono detti “di grandi dimensioni” a causa dell’enorme volume di dati utilizzati per il loro training. Il processo di apprendimento è così massiccio che il modello LLM non si limita a memorizzare, ma acquisisce una vera e propria comprensione statistica e contestuale del linguaggio. 

Come funziona un LLM?

Il funzionamento di un LLM si basa su principi complessi di machine learning (tecnica che permette alle macchine di imparare partendo dai dati senza essere programmate). In breve, possiamo dividere tale processo in tre fasi diverse:

1. Formazione iniziale: è la prima fase, quella che richiede la quantità maggiore di dati. Gli LLM vengono addestrati su miliardi di parole e frasi per identificare schemi e relazioni. Durante questa fase, un LLM impara a prevedere la parola successiva in una sequenza sviluppando una comprensione statistica del linguaggio. Questo è il fondamento della sua capacità di generare testi coerenti.  
2. Ottimizzazione: una volta addestrato su un database generale, il modello viene sottoposto a un’ottimizzazione di precisione. Gli vengono fornite istruzioni più specifiche affinché si adatti a compiti precisi come rispondere alle domande, seguire istruzioni o adottare un tono appropriato. Questa fase è fondamentale per “specializzare” il modello e renderlo più efficiente in casi d’uso specifici. 
3. Apprendimento per rinforzo da feedback umano (Reinforcement Learning Human Feedback): questa fase è fondamentale per allineare il modello alle aspettative umane. I feedback delle persone vengono utilizzati per correggere le risposte del modello. L’obiettivo è guidarlo affinché fornisca risposte utili, pertinenti e sicure, evitando contenuti falsi, inappropriati o aggressivi.

I diversi LLM sul mercato 

Oggi esistono numerosi LLM con caratteristiche e campi di applicazione diversi. Alcuni sono progettati per essere generici, altri sono ottimizzati per compiti specifici come la generazione di codice, la traduzione o il riassunto di testi lunghi. 

Ecco una lista non esaustiva degli LLM più utilizzati.

3 esempi concreti di utilizzo degli LLM in azienda

Oggi, l’IA e gli LLM non sono più semplici concetti tecnologici, ma sono diventati veri e propri motori di crescita per le aziende. Questi strumenti fungono da assistenti personalizzabili, in grado di ottimizzare la produttività e aumentare il fatturato. 

L’integrazione dei modelli LLM nelle aziende è quindi un modo efficace per risparmiare tempo. Sebbene siano già molto utili per la redazione di contenuti (e-mail, articoli di blog) o la sintesi di documenti, la loro utilità va ben oltre. 

Noi di Partoo abbiamo fatto la scelta strategica di integrare l’IA direttamente nel nostro prodotto. Il nostro agente IA, Jim, è sempre pronto per aiutare i nostri clienti a ottimizzare le loro operazioni. Automatizzando i processi ripetitivi, permettiamo loro di risparmiare tempo e risorse.

1. Ottimizza la tua presenza online grazie all’IA

In un momento in cui i motori di ricerca mostrano sempre più spesso risultati generati dall’intelligenza artificiale in risposta a query locali (come le AI Overviews di Google), diventa ancora più importante uniformare i propri dati locali per ottenere la fiducia delle intelligenze artificiali. 

La diffusione di dati accurati e aggiornati su tutte le piattaforme di distribuzione (Google, Facebook, Waze, ecc.) è fondamentale per costruire la tua credibilità. Assicurandoti che le tue informazioni siano accurate su tutti i canali, guadagni credibilità presso le IA e Google. Ciò consente loro di identificarti come una fonte affidabile e di mettere in evidenza i tuoi contenuti. 

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2. Un LLM per automatizzare la gestione delle recensioni dei tuoi clienti

Secondo Google, le aziende che rispondono alle recensioni sono 1,7 volte più affidabili di quelle che non lo fanno. Rispondere alle recensioni ti permette di creare un clima di fiducia, dare un volto umano alla tua azienda e dimostrare ai tuoi clienti che sono importanti, mettendo così in evidenza la tua professionalità. 

L’arrivo degli LLM ha rivoluzionato la gestione delle recensioni dei clienti nelle aziende. È ora possibile rispondere una grande quantità di recensioni con un clic, mantenendo un alto livello di personalizzazione.

Rispondere alle recensioni, sia positive che negative, è fondamentale per garantire una buona reputazione online. L’utilizzo di un LLM offre numerosi vantaggi in questo senso:

• Risparmio di tempo ed efficienza: automatizzando le risposte alle recensioni, i tuoi team avranno più tempo da dedicare a compiti più complessi e a impatto maggiore. 
• Miglioramento della qualità delle risposte: analizzando le recensioni in modo più accurato, l’IA è in grado di fornire risposte personalizzate e pertinenti, migliorando la soddisfazione dei clienti. 
• Ottimizzazione del posizionamento locale: indirettamente, le risposte alle recensioni dei clienti consentono di “aggiornare” la scheda Google, il che è un fattore positivo in termini di SEO. 
• Analisi approfondita dei dati: l’IA consente di analizzare grandi volumi di recensioni per identificare tendenze, problemi ricorrenti e opportunità di miglioramento. Una funzionalità presente su Partoo grazie a Review Management + e alla sua analisi qualitativa delle recensioni.

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3. Un agente IA conversazionale disponibile h24

Immagina di poter disporre di un servizio clienti che non dorme mai, in grado di rispondere istantaneamente a tutte le domande dei tuoi clienti, a qualsiasi ora del giorno e della notte. È questa la promessa di un agente conversazionale intelligente. Più che un semplice programma, è una risorsa strategica che ti permette di essere sempre presente per i tuoi clienti. 

Un agente IA conversazionale ben progettato offre vantaggi diretti e misurabili:

• Disponibilità continua (h24): i chatbot non saranno più attivi solo dalle 9 alle 18, ma potranno assistere i clienti in qualsiasi momento, anche nei fine settimana o nel cuore della notte. Questa disponibilità costante è un fattore fondamentale per fidelizzare i clienti e differenziarsi dalla concorrenza. 
• Risparmio di tempo e aumento della produttività: grazie all’IA, l’agente conversazionale gestisce un volume illimitato di richieste simultanee, liberando tempo prezioso per i team, che possono così concentrarsi su compiti complessi e a impatto maggiore.
• Risoluzione rapida dei problemi: grazie alla possibilità di attingere a una base di conoscenze sull’azienda, l’agente è in grado di fornire immediatamente soluzioni a numerosi problemi tecnici o risposte a domande complesse. 
• Esperienza clienti migliorata e personalizzata: l’agente IA avvia una conversazione utilizzando un linguaggio naturale, proprio come un essere umano. Analizzando il contesto, è in grado di proporre risposte adeguate e prodotti pertinenti in base al profilo dell’utente, creando così una relazione più personale e autentica.
• Raccolta di lead qualificati: un agente IA come Jim può raccogliere automaticamente informazioni (nome, numero di telefono, e-mail, ecc.) e integrarle poi nel CRM dell’azienda. A lungo termine, il tasso di conversione migliora poiché ogni prospect verrà ricontattato tempestivamente.

Lo sapevi?

Il nostro agente IA Jim consente di automatizzare fino al 90% delle conversazioni con i clienti generando risposte personalizzate, con un notevole risparmio di tempo per la tua azienda e molto altro ancora! Scopri come Jim trasforma i messaggi in opportunità commerciali! 

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In sintesi, l’utilizzo di Jim in azienda consente di migliorare l’esperienza dei clienti, analizzare i dati su larga scala e aumentare la produttività, il tutto in completa semplicità. 

LLM: i principali vantaggi in breve