I Brasil håller konsumentprofilen på att förändras, och med den följer kraven på shoppingupplevelsen. Det räcker inte längre att erbjuda en bra produkt eller tjänst; det som verkligen spelar roll nu är hur företagen förhåller sig till sina kunder från första kontakten till eftermarknaden.

I en miljö där interaktionerna blir allt mer omedelbara söker konsumenterna upplevelser som går bortom enbart utbyte av produkter och tjänster, och kräver snabba, relevanta och kopplade svar samt personliga anpassningar. För företagen innebär detta en utmaning eftersom det är nödvändigt att skapa en integrerad och samordnad strategi som säkerställer en smidig och felfri upplevelse.

Mot denna verklighet uppstår ett globalt koncept kallat "Universal Kundupplevelse (UCE – Universal Customer Experience)": en innovativ och integrerad metod som blir allt starkare i Brasilien.

Den universella kundupplevelsen är en metodik som syftar till att enhetliggöra alla processer, steg och teknologier som är involverade i kundrelationen, med målet att erbjuda en konsekvent, smidig och personlig upplevelse vid varje kontaktpunkt, förklarar Alberto Filho, VD för Poli Digital, ett företag som utvecklar teknologier för centralisering och automatisering av kundtjänstkanaler.

Andra barnet, UCE är en metod som, till skillnad från fragmenterade modeller, strävar efter en fullständig integration av interaktionerna, vilket gör kundresan kontinuerlig utan avbrott eller kommunikationsfel, oavsett vilken kanal som används, vare sig det är webbplats, Instagram, WhatsApp eller annat.

Det här konceptet stämmer överens med en växande verklighet på marknaden: kundlojalitet är en nyckelfaktor för företagens tillväxt, kommenterar Poli Digitals vd. Enligt data från Investopedia kommer 65 % av intäkterna för brasilianska företag från redan lojala kunder, vilket visar den positiva effekten av en framgångsrik kundupplevelse. Dessutom, enligt en undersökning från KPMG, rekommenderar 86 % av lojala konsumenter de märken som ger bra service till vänner och familj, vilket utökar företagets räckvidd och skapar en "mun-till-mun" effekt som ökar antalet nya kunder.

Men dock krävs mer än bara att implementera teknologiska lösningar för att uppnå den universella kundupplevelsen. Även om verktyg som chatbots, virtuella assistenter och automationssystem är avgörande för att optimera och effektivisera processerna, ligger den verkliga kärnan i UCE i att skapa en upplevelse som är både personlig och smidig i varje steg av kundresan. Integrationen mellan företagets avdelningar är nyckeln till att säkerställa att varje interaktion, oavsett om det gäller kundservice, försäljning eller eftermarknadsstöd, är i linje med den centrala strategin att erbjuda en unik och personlig upplevelse.

Alberto Filho betonar att "implementeringen av innovativa teknologier, oavsett hur avancerade de är, inte löser alla problem i sig. För att erbjuda en framgångsrik kundresa måste alla avdelningar arbeta integrerat, förstå vikten av varje kontaktpunkt och använda data på ett smart sätt för att kontinuerligt förbättra upplevelsen, från kundanskaffning, genom service, försäljning och även eftermarknadsupplevelsen." Det innebär att varje kundinteraktion ska ses som en möjlighet att stärka relationen och leverera verkligt värde, baserat på information och beteenden som samlas in i realtid.

För företag som inte bara vill möta utan överträffa sina kunders förväntningar blir den universella kundupplevelsen en nödvändig strategi. Det möjliggör en snabbare, mer effektiv och personlig service, inte bara genom att förbättra kundresan utan också genom att skapa större lojalitet mot varumärket och därigenom driva tillväxt och kontinuerlig innovation.

Genom att anta detta koncept skapar företagen inte bara en konkurrensfördel utan bygger också ett starkt rykte där konsumenterna känner sig värderade och förstådda i varje steg av sin resa. I en allt mer dynamisk marknad kan UCE vara nyckeln där varje interaktion speglar ett genuint engagemang från företaget för kundnöjdhet och lojalitet, avslutar de.

Vi är bara i början av 2025 och Nvidias teknikchef Jensen Huang har redan uttalat att den"den agenta IA-eran har kommit". OGoogleochOpenAIDe nyligen tillkännagav nya planerade modeller för lansering 2025, och40%De stora brasilianska företagen planerar att integrera agenta AI-system i sina verksamheter redan i år.

Hur skiljer sig den agenta AI från sina föregångare, och vad kan det teknologiska modeordet för 2025 innebära för den brasilianska konsumenten? Analytikerna förväntar sig radikala förändringar, men de slutgiltiga resultaten kan vara mer subtila än man tror.

Den autentiska AI:n är ett mycket spännande nytt steg i utvecklingen av intelligenta system, kommenterar Krishna Tammana, teknikchef på Gupshup. Men, som med all avancerad teknik är det lätt att fastna i teknisk jargong. Jämför det istället med storleken och skalan av förändringen från en vanlig telefon till en smartphone i slutet av 2000-talet. "Om det vi använder just nu, den generativa AI, är en enda applikation, så är den agenta AI som att använda en smartphone," säger Krishna.

Den generativa AI, liknande de äldre mobiltelefonmodellerna, är i princip en engångsapplikation. Du öppnar den, interagerar med den och stänger den tills du behöver den igen, fortsätter chefen. Om vi jämför den med en smartphone, som kan ha många appar samtidigt, är det så här den agenta AI ser ut i förhållande till den generativa AI. Det handlar inte längre om en enda app, utan om en hel smartphone full av olika appar, alla som interagerar med varandra samtidigt.

Den autonoma AI-agenten har också skapats för att utföra uppgifter självständigt, fatta beslut och anpassa sig till användarens information och miljöförändringar. Och även om generativ AI har sett användningsområden för konsumenter och företag, kommer nästa evolutionssteg sannolikt att påverka arbetslivet mer än det personliga.

Snart kan vi ha en arbetsdag där de mest tidskrävande och repetitiva uppgifterna utförs autonomt, vilket frigör mer tid för att fokusera på strategiska, kreativa och sociala funktioner på högre nivå. I vårt personliga liv kan den agenta AI också manifestera sig som en användbar assistent som kan göra beställningar och reservationer, organisera helgens sociala schema eller till och med hantera våra finanser, till exempel. Men dock vet ingen hur nära vi är en stor skala AI-agent, letar experter efter pionjärsektorer för att leda vägen.

"De första sektorerna som implementerar agenta AI gör det i bakgrundsoperationerna", förklarar Tammana. "Den finansiella sektorn ser resultat i bedrägeribekämpning, läkare och farmaceuter fokuserar på dataanalys, forskning och utveckling, och tillverkningsindustrin skapar intelligenta robotar, och till och med hela fabriker, som kan fungera med mycket liten mänsklig inblandning", observerar han.

Om de inte arbetar inom dessa specialiserade områden, kan den dagliga livet för brasilianare inte känna någon omedelbar påverkan av den agenta AI, förutom på ett nyckelområde. "På Gupshup hanterar den AI-liknande agenten en rad förfrågningar, men en av de mest avancerade är att hantera kundinteraktioner", fortsätter Krishna. Därför skulle jag inte bli förvånad om konsumenterna i år börjar märka en skillnad när de pratar med kundtjänstrepresentanter.

Dessa modeller är tränade med företagsspecifika data, med integrerade skyddsbarréer och mänskliga agenter tillgängliga för överföring när som helst. Därför säger Gupshups tekniska chef till konsumenterna att vara uppmärksamma på förändringen i interaktioner mellan chatbots eller människor för en smidigare tjänst. "Det faktum att du inte märker vem som är människa och AI betyder att vi har gjort ett bra jobb. Men om agenten du pratar med är erfaren, hjälpsam, proaktiv och finns tillgänglig dygnet runt, sju dagar i veckan, kan detta vara din första interaktion med en AI-agent", förklarar.

I Brasil, ett samarbete med ett stort inhemskt modevarumärke lyfter fram det framväxande scenariot för agentbaserad AI. Gupshup är bland de första plattformarna för konverserande AI att lansera en AI-agent i Brasilien för detaljhandelsföretaget Reserva. AI-agenten från märket erbjuder användare en unik shoppingupplevelse med tillgång till AI direkt i WhatsApp. Användare kan söka produkter genom att skicka text- eller röstmeddelanden, och till och med beskriva egenskaper hos en person de vill ge en present till. Det här gjordes på Mors dag, när användaren hade chansen att beskriva hur hennes mamma var och därigenom hitta den bästa presenten för att fira dagen.

På så sätt förstår och rekommenderar AI de produkter som bäst passar den beskrivning som användaren har gett, och användaren kan enkelt se tillgängliga produkter via en inbyggd WhatsApp-karusell, få mer information om produkten eller bli omdirigerad till webbplatsen för att slutföra köpet.

Tanken påartificiell intelligens(IA) är inte ny, men senaste framsteg inom relaterad teknik har gjort den till ett verktyg som vi alla använder dagligen.Den växande betydelsen och spridningen av AI är samtidigt spännande och potentiellt oroande, eftersom grunderna för många AI-plattformar och resurser i huvudsak är svarta lådor styrda av ett fåtal mäktiga företag.

Det tror stora organisationer som Red Hatalla ska ha förmågan att bidra till AI. Innovation inom AI bör inte begränsas till företag som har råd med enorma mängder processorkraft och de datavetare som behövs för att utbilda dessa maskiner.stora språkmodeller(LLM)

Istället möjliggör decennier av erfarenhet av öppen källkod för mjukvaruutveckling och samarbete med samhällen att alla kan bidra och dra nytta av AI, samtidigt som de hjälper till att forma en framtid som möter våra behov. Det råder ingen tvekan om att öppen källkod-ansatsen är det enda sättet att nå AI:s fulla potential, vilket gör den säkrare, mer tillgänglig och demokratisk.

Vad är öppen källkod?

Även om termen "öppen källkod" ursprungligen hänvisar till en metod för mjukvaruutveckling, har den utvidgats till att omfatta en mer allmän form av arbete som är öppen, decentraliserad och djupt samarbetsvillig. Open source-rörelsen sträcker sig nu mycket längre än bara mjukvaruvärlden, ochöppen källkodhar omfamnats av samarbeten runt om i världen, inklusive sektorer som vetenskap, utbildning, myndigheter, tillverkning, hälsovård och mer.

Öppen källkodskultur har en delgrundläggande principer och värderingarsom gör det effektivt och meningsfullt, till exempel:

• Samarbetsdeltagande
• Delat ansvar
• Öppna börser
• Meritokrati och inkludering
• Samhällsdriven utveckling
• Öppet samarbete
• Självorganisering
• Respekt och ömsesidighet

När open source-principerna utgör grunden för samarbetsinsatser visar historien att fantastiska saker är möjliga. Några viktiga exempel sträcker sig från utvecklingen och spridningen avLinuxsom världens mest kraftfulla och allestädes närvarande operativsystem fram till uppkomsten och tillväxten avKubernetesoch behållare, förutom utvecklingen och utbyggnaden av själva Internet.

Sex fördelar med öppen källkod i AI-tiden

Det finns otaliga fördelar med att utveckla teknik genom öppen källkod, men sex fördelar utmärker sig bland de andra.

1. Ökad innovationshastighet

När teknologin utvecklas på ett samarbetsvilligt och öppet sätt kan innovation och upptäckter ske mycket snabbare, till skillnad från slutna organisationer och proprietära lösningar.

När arbetet delas öppet och andra har möjlighet att skapa utifrån det sparar team enormt mycket tid och ansträngning eftersom de inte behöver börja från början. Nya idéer kan utöka de projekt som kom innan. Det här sparar inte bara tid och pengar, utan stärker också resultaten eftersom fler människor arbetar tillsammans för att lösa problem och delainsikteroch granska varandras arbete.

En bredare och mer samarbetsvillig gemenskap kan helt enkelt åstadkomma mer: främja människor och koppla samman expertis för att lösa komplexa problem och innovera snabbare och mer effektivt än små och isolerade grupper.

2. Demokratisera tillgången

Öppen källkod demokratiserar också tillgången till ny AI-teknologi. När forskning, koder och verktyg delas öppet hjälper det till att eliminera några av de hinder som vanligtvis begränsar tillgången till banbrytande innovationer.

DEInstructLabDet är ett utmärkt exempel på detta antagande. Initiativet är ett open source AI-projekt oberoende av modell som förenklar processen att bidra med färdigheter och kunskap till LLMs. Målet med insatsen är att möjliggöra för alla att hjälpa till att formaGenerativ AI(Generativ AI), inklusive de som inte har de färdigheter och den utbildning i datavetenskap som vanligtvis krävs. Detta gör att fler individer och organisationer kan bidra till träningen och förbättringen av LLMs på ett pålitligt sätt.

3. Förbättrad säkerhet och integritet

Eftersom projekt med öppen källkod minskar inträdesbarriärerna kan en större och mer mångsidig grupp av bidragsgivare hjälpa till att identifiera och ta itu med potentiella säkerhetsutmaningar som finns i AI-modeller när de utvecklas.

De flesta data och metoder som används för att träna och justera AI-modeller är stängda och hålls av proprietära logiker. Sällan personer utanför dessa organisationer kan få någon insikt i hur dessa algoritmer fungerar och om de innehåller potentiellt farlig data eller inneboende bias.

Om en modell och de data som används för att träna den är öppna, kan dock vem som helst som är intresserad granska dem, vilket minskar säkerhetsrisker och minimerar plattformsbias.Dessutom kan bidragsgivare till öppen filosofi skapa verktyg och processer för att spåra och granska den framtida utvecklingen av modeller och applikationer, vilket möjliggör övervakning av utvecklingen av olika lösningar.

Denna öppenhet och transparens ocksåskapa förtroendeeftersom användare har möjlighet att direkt granska hur deras data används och behandlas, så att de kan kontrollera att deras integritet och datorsuveränitet respekteras. Dessutom kan företag skydda sin privata, konfidentiella eller ägda information genom att använda open source-projekt som InstructLab för att skapa sina egna anpassade modeller, som de har strikt kontroll över.

4. Ger flexibilitet och valfrihet

Medan monolitiska, proprietära, black-box LLM:er är vad de flesta människor ser och tänker på när det kommer till generativ AI, börjar vi se en växande push mot mindre, oberoende, specialbyggda AI-modeller.

Dessasmå språkmodeller(SLM) tränas vanligtvis på mycket mindre datauppsättningar för att ge dem deras grundläggande funktionalitet, och skräddarsys sedan ytterligare för specifika användningsfall med domänspecifika data och kunskaper.

Dessa SLMs är betydligt mer effektiva än deras större kusiner och har visat sig ha lika bra (om inte bättre) prestanda när de används för det avsedda ändamålet. De är snabbare och mer effektiva att träna och implementera, och kan anpassas och justeras efter behov.

Och det är till stor del för detta som InstructLab-projektet skapades. Med honom kan du ta en mindre öppen källkod AI-modell och utöka den med de data och träningar du önskar.

Till exempel kan du använda InstructLab för att skapa en kundservice-chatbot som är mycket anpassad och utvecklad för ett specifikt ändamål, vilket främjar bästa praxis i organisationen. Denna praxis gör att du kan erbjuda det bästa av din kundserviceupplevelse till alla, överallt, i realtid.

Viktigast av allt, detta låter dig undvika leverantörslåsning och ger flexibilitet när det gäller var och hur du distribuerar din AI-modell och eventuella applikationer som byggs ovanpå den.

5. Möjliggör ett levande ekosystem

I det öppna samhället, "ingen innoverar ensam, och denna tro har hållit i sig sedan de första månaderna av samfundets grundande.

Denna idé kommer att förbli giltig under AI-tiden inom Red Hat, en ledare inom öppna lösningar, som kommer att tillhandahålla flera verktyg och ramverk med öppen källkod i form avRed Hat AIlösning som gör att partners kan skapa mer värde för slutkunderna.

En enda leverantör kan inte erbjuda allt en organisation behöver eller ens hänga med i den nuvarande takten av teknologisk utveckling. Principerna och praxis för öppen källkod accelererar innovationen och möjliggör ett livskraftigt ekosystem genom att främja partnerskap och samarbetsmöjligheter mellan projekt och industrier.

6. Minska kostnaderna

I början av 2025,uppskattasDen genomsnittliga grundlönen för en dataforskare i USA är över $125 000, med mer erfarna datavetare som kan tjäna betydligt mer.

Det finns helt klart en enorm och växande efterfrågan på AI-drivna dataforskare, men få företag har mycket hopp om att attrahera och behålla den specialiserade talang de behöver.

Och riktigt stora LLM:er är orimligt dyra att bygga, träna, underhålla och driftsätta, och kräver hela lager fulla av mycket optimerad (och mycket dyr) datorutrustning och enorma mängder lagring.

Öppna, mindre och skräddarsydda modeller för specifika ändamål och AI-applikationer är betydligt mer effektiva att bygga, träna och implementera. De andra kräver inte bara en bråkdel av beräkningskraften hos LLM:er, utan projekt som InstructLab möjliggör för personer utan specialiserade färdigheter och erfarenheter att aktivt och effektivt bidra till träning och finjustering av AI-modeller.

Uppenbarligen är kostnadsbesparingarna och flexibiliteten som öppen källkod ger för AI-utveckling fördelaktiga för små och medelstora företag som hoppas få en konkurrensfördel från de applikationer AI kan ge.

Sammanfattningsvis

För att bygga en demokratisk och öppen AI är det avgörande att använda principerna för öppen källkod som gjorde molnberäkning, internet, Linux och så många andra öppna, kraftfulla och djupt innovativa teknologier möjliga.

Det här är vägen som Red Hat följer för att möjliggöra AI och andra relaterade verktyg. Alla bör dra nytta av utvecklingen av artificiell intelligens, så alla bör kunna hjälpa till att bestämma och forma dess väg, samt bidra till dess utveckling. Samarbetsinnovering och öppen källkod är inte oumbärliga för disciplinens framtid.