I Brasil er forbrukerprofilen i endring, og med den følger kravene til kjøpsopplevelsen. Det er ikke lenger nok å tilby et godt produkt eller en tjeneste; det som virkelig betyr noe nå er hvordan bedriftene forholder seg til kundene sine, fra første kontakt til etter-salg.

I en en scenario der interaksjonene blir stadig mer umiddelbare, søker forbrukerne opplevelser som går utover den enkle utvekslingen av produkter og tjenester, og krever raske, relevante og tilkoblede, i tillegg til skreddersydde svar. For bedrifter representerer dette en utfordring, fordi det er nødvendig å utvikle en integrert og koordinert strategi som sikrer en sømløs og feilfri opplevelse.

I møte med denne virkeligheten oppstår et globalt konsept kalt 'Universal Kundeopplevelse (UCE – Universal Customer Experience)': en innovativ og integrert tilnærming som stadig får større gjennomslagskraft i Brasil.

Den universelle kundeopplevelsen er en metode som har som mål å forene alle prosesser, trinn og teknologier involvert i kundesamarbeidet, med sikte på å tilby en konsekvent, flytende og personlig opplevelse ved hvert kontaktpunkt, forklarer Alberto Filho, administrerende direktør i Poli Digital, som utvikler teknologier for sentralisering og automatisering av kundeservicekanaler.

Andre sønn, UCE er en tilnærming som, i motsetning til fragmenterte modeller, søker en total integrasjon av interaksjoner, og gjør kundereisen kontinuerlig, uten avbrudd eller kommunikasjonsfeil, uansett hvilken kanal som brukes, enten det er nettsted, Instagram, WhatsApp, osv.

Dette konseptet stemmer overens med en økende realitet i markedet: kundelojalitet er en nøkkelfaktor for bedriftenes vekst, sier CEOen i Poli Digital. Ifølge data fra Investopedia kommer 65 % av inntektene til brasilianske selskaper fra lojale kunder, noe som viser den positive effekten av en vellykket kundeopplevelse. I tillegg, i henhold til en undersøkelse fra KPMG, anbefaler 86 % av lojale forbrukere merker som gir god service til venner og familie, noe som utvider selskapets rekkevidde og skaper en "munn-til-munn" effekt som øker tiltrekningen av nye kunder.

Men likevel, for å oppnå den universelle kundeopplevelsen, er det mer enn bare å implementere teknologiske løsninger. Selv om verktøy som chatbots, virtuelle assistenter og automatiseringssystemer er avgjørende for å optimalisere og effektivisere prosessene, ligger den sanne essensen av UCE i å skape en opplevelse som er både personlig og flytende i hver fase av kundereisen. Integrasjonen mellom avdelingene i selskapet er nøkkelen til å sikre at hver interaksjon, enten det gjelder kundeservice, salg eller etter-salgsstøtte, er i samsvar med den sentrale strategien om å tilby en unik og personlig opplevelse.

Alberto Filho understreker at «implementeringen av innovative teknologier, uansett hvor avanserte de er, ikke løser alle problemer alene. For å tilby en vellykket kundereise må alle avdelinger samarbeide integrert, forstå viktigheten av hvert kontaktpunkt og bruke data på en intelligent måte for kontinuerlig å forbedre opplevelsen, fra tiltrekning, gjennom kundeservice, salg og også etter-salgsopplevelsen». Det innebærer å behandle hver kundesamhandling som en mulighet til å styrke forholdet og levere reell verdi, basert på informasjon og atferd samlet inn i sanntid.

For selskaper som ikke bare ønsker å møte, men overgå kundenes forventninger, blir den universelle kundeopplevelsen en nødvendig strategi. Det muliggjør en mer rask, effektiv og personlig kundeservice, ikke bare ved å forbedre forbrukerreisen, men også ved å skape større lojalitet til merket og dermed fremme vekst og kontinuerlig innovasjon.

Ved å adoptere dette konseptet, skaper bedrifter ikke bare et konkurransefortrinn, men bygger også et solidt omdømme hvor forbrukerne føler seg verdsatt og forstått i alle trinn av sin reise. I et stadig mer dynamisk marked kan UCE være nøkkelen der hver interaksjon reflekterer en genuin forpliktelse fra bedriften til tilfredshet og lojalitet blant sine kunder, avslutter de.

Vi er bare i begyndelsen af 2025, og Nvidia's administrerende direktør Jensen Huang har allerede erklært, at denDen kunstige intelligens-alderen har kommet. OGoogleog e aOpenAIDe nylig annonserte nye identiske modeller planlagt for lansering i 2025, og40%De store brasilianske selskaper planlegger å integrere agentbaserte AI-systemer i sine operasjoner allerede i år.

Hvordan skiller den agenterende AI seg ut fra sine forgjengere, og hva kan det teknologiske moteordet for 2025 bety for den brasilianske forbrukeren? Analytikerne venter på radikale endringer, men de endelige resultatene kan være mer subtile enn man tror.

"Den ekte AI er et nytt, ekstremt spennende stadium i utviklingen av intelligente systemer," kommenterer Krishna Tammana, teknologidirektør i Gupshup. Men, som med alle avanserte teknologier er det lett å bli fanget i teknisk sjargong. I stedet kan man sammenligne det med overgangen fra vanlige telefoner til smarttelefoner på slutten av 2000-tallet. "Hvis det vi bruker nå, den generative AI, er en enkelt applikasjon, så er agent-AI som å bruke en smarttelefon," sier Krishna.

Den generative AI, slik de eldre modellene for mobiltelefoner, er i hovedsak en enkeltbruksapp. Du åpner den, interagerer med den og lukker den til du trenger den igjen, fortsetter lederen. Hvis vi sammenligner den med en smarttelefon, som kan inneholde mange apper samtidig, er det slik at den agenterte AI ligner på den generative AI. Det er ikke lenger bare en enkelt applikasjon, men en hel smarttelefon full av ulike applikasjoner, alle som samhandler med hverandre samtidig.

Den kunstige intelligensen er også utviklet for å utføre oppgaver autonomt, ta beslutninger og tilpasse seg brukerens informasjon og miljøendringer. Og, selv om generativ AI har sett bruksområder for forbrukere og bedrifter, vil dette neste evolusjonstrinn sannsynligvis påvirke arbeidslivet mer enn det personlige livet.

Snart vil vi ha en arbeidsdag der de mest tidkrevende og repetitive oppgavene utføres autonomt, noe som frigjør mer tid til å fokusere på strategiske, kreative og sosiale funksjoner på et høyere nivå. I vårt personlige liv kan den agenterte AI også manifestere seg som en nyttig assistent som kan gjøre bestillinger og reservasjoner, organisere helgens sosiale kalender eller til og med håndtere økonomien vår, for eksempel. Imidlertid, siden ingen vet hvor nær vi er kunstig intelligens i stor skala, søker ekspertene etter de ledende sektorene for å lede vei.

"De første sektorer som implementerer agenty AI gjør det i bakgrunnsoperasjonene," forklarer Tammana. "Den finansielle sektoren ser resultater i svindeldeteksjon, leger og farmasøyter fokuserer på dataanalyse, forskning og utvikling, og produksjonsbedrifter lager intelligente roboter, og til og med hele fabrikker, som kan operere med minimal menneskelig inngripen," observerer han.

Med mindre de jobber innenfor disse spesialiserte feltene, kan den daglige livet til brasilianere kanskje ikke føle en umiddelbar påvirkning fra den agenterte AI-en, bortsett fra på ett viktig område. "På Gupshup håndterer den AI-lignende agenten en rekke forespørsler, men en av de mest avanserte er å håndtere kundesamtaler," fortsetter Krishna. Derfor ville jeg ikke bli overrasket hvis forbrukerne i år begynner å legge merke til en forskjell når de snakker med kundesupportagentene.

Disse modellene er trent med spesifikke data fra selskapet, med innebygde beskyttelsesbarrierer og menneskelige agenter tilgjengelige for overføring når som helst. Deret teknologidirektøren i Gupshup sier til forbrukerne å være oppmerksomme på endringen i interaksjoner mellom chatbots eller mennesker for en mer sømløs tjeneste. "Det at du ikke legger merke til hvem som er menneske og AI betyr at vi har gjort en god jobb. Men hvis agenten du snakker med er erfaren, hjelpsom, proaktiv og tilgjengelig 24 timer i døgnet, 7 dager i uken, kan dette være din første interaksjon med en AI-agent," forklarer han.

I Brasil, et samarbeid med et stort nasjonalt motemerkke fremhever det fremvoksende scenariet for agensiell AI. Gupshup er blant de første plattformene for samtale-AI som lanserer en AI-agent i Brasil for detaljhandelsbedriften Reserva. AI-agenten fra merket tilbyr brukerne en unik handleopplevelse, med tilgjengelighet av AI direkte på WhatsApp. Brukere kan søke etter produkter ved å sende tekst- eller talemeldinger, og til og med beskrive egenskaper ved en person de ønsker å gi en gave til. Dette ble gjort på Morsdagen, da brukeren fikk sjansen til å beskrive hvordan moren var, og dermed finne den beste gaven for å feire dagen.

På denne måten forstår og anbefaler AI produktene som passer best til brukerens angitte beskrivelse, som enkelt kan se tilgjengelige produkter gjennom en innebygd WhatsApp-karusellmodell, få mer informasjon om produktet, eller bli omdirigert til nettstedet for å fullføre kjøpet.

Ideen omkunstig intelligens(IA) er ikke ny, men nylige fremskritt innen relaterte teknologier har gjort den til et verktøy som brukes av oss alle daglig.Den økende viktigheten og utbredelsen av AI er samtidig spennende og potensielt alarmerende, ettersom grunnlaget for mange AI-plattformer og -ressurser i hovedsak er svarte bokser kontrollert av et lite antall mektige selskaper.

Store organisasjoner som Red Hat tror atAlle bør ha evnen til å bidra til AIInnovasjon innen AI bør ikke være begrenset til selskaper som har råd til store mengder datakraft og de nødvendige dataforskere for å trene disse.grandes modelos de linguagem(LLMs)

I stedet, tiår med erfaring med åpen kildekode for programvareutvikling og samarbeid med fellesskap gjør at alle kan bidra og dra nytte av AI, samtidig som de hjelper med å forme en fremtid som oppfyller våre behov. Det er ingen tvil om at åpen kildekode-tilnærmingen er den eneste måten å oppnå AI-ens fulle potensial på, og gjøre den tryggere, mer tilgjengelig og demokratisk.

Hva er åpen kildekode?

Selv om begrepet "open source" opprinnelig refererer til en metodikk for programvareutvikling, har det utvidet seg til å omfatte en mer generell arbeidsform som er åpen, desentralisert og dypt samarbeidende. Open source-bevegelsen går nå mye lenger enn bare programvareverdenen, ogmåten å være åpen kildekodeDet ble omfavnet av globale samarbeidsinnsats, inkludert sektorer som vitenskap, utdanning, regjering, produksjon, helse og mer.

Open source-kulturen har noengrunnleggende prinsipper og verdier que a tornam efetiva e significativa, por exemplo:

• Samarbeidende deltakelse
• Felles ansvar
• Åpne bytter
• Meritokrati og inkludering
• Samfunnsorientert utvikling
• Åpen samarbeid
• Selvorganisering
• Respekt og gjensidighet

Når open source-prinsippene danner grunnlaget for samarbeidende innsats, viser historien at utrolige ting er mulig. Noen viktige eksempler spenner fra utvikling og spredning avLinuxsom det mest kraftfulle og allestedsnærværende operativsystemet i verden frem til fremveksten og veksten avKubernetesog containerne, i tillegg til utviklingen og utvidelsen av selve internett.

Seks fordeler med open source i AI-æraen

Det finnes utallige fordeler med å utvikle teknologi gjennom åpen kildekode, men seks fordeler skiller seg ut fra de andre.

Økning i innovasjonshastigheten

Når teknologi utvikles på en samarbeidsvillig og åpen måte, kan innovasjon og oppdagelse skje mye raskere, i motsetning til lukkede organisasjoner og proprietære løsninger.

Når arbeidet deles åpent og andre har mulighet til å skape basert på det, sparer team enormt mye tid og innsats fordi de ikke trenger å starte fra bunnen av. Nye ideer kan utvide prosjektene som kom før. Dette sparer ikke bare tid og penger, men styrker også resultatene fordi flere mennesker jobber sammen for å løse problemer, deleinnsiktog sjekke hverandres arbeid.

Et større og mer samarbeidende fellesskap er rett og slett i stand til å oppnå mer: å fremme mennesker og koble ekspertise for å løse komplekse problemer og innovere raskere og mer effektivt enn små og isolerte grupper.

2. Demokratisere tilgangen

Open source demokratiserer også tilgangen til ny AI-teknologi. Når forskning, koder og verktøy deles åpent, bidrar det til å fjerne noen av barrierene som vanligvis begrenser tilgangen til banebrytende innovasjoner.

OInstructLabDet er et godt eksempel på denne premissen. Initiativet er et open source AI-prosjekt uavhengig av modell som forenkler prosessen med å bidra med ferdigheter og kunnskap til LLM-er. Målet med innsatsen er å la alle bidra til å forme denGenerativ AI(gen AI), inkludert de som ikke har de ferdighetene og opplæringen i data science som vanligvis er nødvendig. Dette gjør det mulig for flere enkeltpersoner og organisasjoner å bidra til trening og forbedring av LLM-er på en pålitelig måte.

3. Forbedret sikkerhet og personvern

Slik reduserer open source-prosjekter inngangsbarrierer, at en større og mer mangfoldig gruppe bidragsytere kan hjelpe med å identifisere og løse potensielle sikkerhetsutfordringer i AI-modellene etter hvert som de utvikles.

De fleste data og metoder brukt til å trene og justere AI-modeller er lukkede og holdes av proprietære logikker. Sjeldent klarer folk utenfor disse organisasjonene å få innsikt i hvordan disse algoritmene fungerer, og om de inneholder potensielt farlige data eller iboende skjevheter.

Hvis en modell og dataene som brukes til å trene den er åpne, vil imidlertid enhver interessert person kunne undersøke dem, noe som reduserer sikkerhetsrisikoer og minimerer skjevheter i plattformene.I tillegg kan bidragsytere til åpen filosofi lage verktøy og prosesser for å spore og revidere den fremtidige utviklingen av modeller og applikasjoner, noe som gjør det mulig å overvåke utviklingen av ulike løsninger.

Denne åpenheten og gjennomsiktigheten ogsågir av tillit, siden brukere har muligheten til å undersøke direkte hvordan dataene deres blir brukt og behandlet, slik at de kan verifisere at personvernet og datastyringen deres blir respektert. I tillegg kan selskaper også beskytte sine private, konfidensielle eller proprietære opplysninger ved å bruke open source-prosjekter som InstructLab for å lage sine egne tilpassede modeller, som de har streng kontroll over.

4. Gir gir fleksibilitet og valgfrihet

Selv om de monolitiske, proprietære og svarte boks store språkmodellene er det som de fleste ser og tenker på når det gjelder generativ AI, begynner vi å se en økende bevegelse mot mindre, uavhengige AI-modeller utviklet for et spesifikt formål.

Dissesmå språkmodeller(SLMs) er vanligvis trent på mye mindre datasett for å gi dem grunnleggende funksjonalitet, og deretter tilpasses de enda mer til spesifikke bruksområder med domenespesifikk data og kunnskap.

Disse SLM-ene er betydelig mer effektive enn sine større slektninger, og har vist seg å ha like god (eller bedre) ytelse når de brukes til sitt tiltenkte formål. De er raskere og mer effektive å trene og implementere, og kan tilpasses og justeres etter behov.

Og mye av hensikten med InstructLab-prosjektet ble opprettet for dette. Med ham kan du ta en mindre åpen kildekode-IA-modell og utvide den med de dataene og den ekstra treningen du ønsker.

For eksempel kan du bruke InstructLab til å lage en kundeservice-chatbot som er høyt tilpasset og utviklet for et spesifikt formål, og dermed fremme beste praksis i organisasjonen. Denne praksisen gjør at du kan tilby det beste av din kundeserviceopplevelse til alle, overalt, i sanntid.

Og, enda viktigere, dette gjør at du kan unngå å bli låst til en leverandør og gir fleksibilitet når det gjelder hvor og hvordan du implementerer din AI-modell og eventuelle applikasjoner som er basert på den.

5. Muliggør et livlig økosystem

I det åpne fellesskapet,Ingen ingen innover aleneog denne troen har vært vedvarende siden de første månedene av samfunnets grunnleggelse.

Denne ideen vil fortsatt være gyldig i AI-æraen innen Red Hat, en ledende aktør innen åpne løsninger, som vil tilby flere verktøy og rammeverk med åpen kildekode i form avRed Hat AI, løsning som partnere vil skape mer verdi for sluttkunder.

En enkelt leverandør kan ikke tilby alt en organisasjon trenger, eller følge med den nåværende hastigheten på teknologisk utvikling. Åpne kildekode-prinsippene og -praksisene fremskynder innovasjon og muliggjør et livlig økosystem ved å fremme partnerskap og samarbeidsmuligheter mellom prosjekter og industrier.

6. Redusere kostnader

I begynnelsen av 2025,detesjeresat gjennomsnittlig grunnlønn for en datavitenskapsmann i USA er over 125 000 dollar, med mer erfarne datavitenskapsmenn som kan tjene betydelig mer.

Selvfølgelig er det en enorm og økende etterspørsel etter dataforskere med AI, men få selskaper har mye håp om å tiltrekke og beholde de spesialiserte talentene de trenger.

Og de store LLM-ene er virkelig dyre å bygge, trene, vedlikeholde og implementere, og krever hele lagerhus fylt med høyt optimalisert (og veldig dyrt) datamaskinutstyr og en enorm mengde lagringsplass.

Åpne modeller, mindre og laget for spesifikke formål og AI-applikasjoner er betydelig mer effektive å bygge, trene og implementere. De fleste krever bare en liten del av datakraften til store språkmodeller, men prosjekter som InstructLab gjør det mulig for personer uten spesialiserte ferdigheter og erfaring å bidra aktivt og effektivt til trening og finjustering av AI-modeller.

Klart, kostnadsbesparelsen og fleksibiliteten som open source gir til AI-utvikling er fordelaktig for små og mellomstore bedrifter som håper å oppnå en konkurransefordel med AI-applikasjonene det kan gi.

Kort oppsummert

For å bygge en demokratisk og åpen AI er det avgjørende å bruke open source-prinsippene som muliggjorde skycomputing, internett, Linux og så mange andre åpne, kraftige og dypt innovative teknologier.

Dette er veien Red Hat følger for å gjøre AI og andre relaterte verktøy mulig. Alle bør dra nytte av utviklingen av kunstig intelligens, slik at alle kan være med på å bestemme og forme dens retning, og bidra til dens utvikling. Samarbeidsinnovasjon og åpen kildekode er ikke nødvendige som uunngåelige for fremtiden til disiplinen.