Cum face @HingumTringum, CEO al , modele AI care continuă să învețe din datele de afaceri și continuă să crească? Acum lucrează cu reprezentanțe auto, dar se extinde în curând la alte afaceri. Iată ce spune Grok că veți învăța din acest videoclip: +++++ Urmărind acest episod de podcast, telespectatorii vor obține informații despre modul în care AI este aplicată practic în afaceri, în special în industrii de nișă, cum ar fi reprezentanțele auto, explorând în același timp concepte mai largi, provocări și implicații AI mai largi. Iată o defalcare a principalelor concluzii: Personalizarea AI pentru companii: Aflați cum Polycom Computing construiește modele AI specializate care se antrenează continuu pe datele și fluxurile de lucru în timp real ale unei companii, acționând ca "însoțitori" mai degrabă decât ca instrumente generice. Acest lucru contrastează cu modelele fundamentale ale unor companii precum OpenAI sau Anthropic, care se luptă să se adapteze la "lumi" specifice fără a pierde eficiența. Accentul este pus pe personalizare pentru a evita risipa de atenție, inteligență și bani. Strategii AI pivotante pentru creșterea veniturilor: Înțelegeți trecerea de la reducerea costurilor (de exemplu, automatizarea call centerelor) la aplicații care cresc veniturile. Urba explică de ce țintirea sarcinilor de mare valoare, cum ar fi vânzările în reprezentanțele auto, creează șanțuri apărabile, spre deosebire de reducerile de costuri de bază. Aceasta include automatizarea canalelor complexe, de la trimiterea clienților potențiali până la finanțare, asigurând în același timp conformitatea cu reglementările și integrarea perfectă cu echipele existente. Agenți AI scalabili în practică: Descoperiți cum agenții AI trebuie să învețe în mod autonom (de exemplu, adaptându-se la diferite CRM-uri, procese și preferințe între reprezentanțe) pentru a evita să devină servicii de consultanță nescalabile. Provocările cheie includ crearea de "lipici" între oameni și AI, evitarea regulilor codificate și utilizarea acțiunilor web pentru a integra software izolat, cum ar fi Dealer Management Systems (DMS). Creșterea vânzărilor cu tehnici AI: Obțineți cunoștințe despre tactici precum răspunsul rapid (răspunsul în 5 minute crește conversia de 22 de ori), crearea de "disfluențe" naturale (greșeli de scriere, emoji, glume) pentru comunicarea umană, gestionarea clienților potențiali după program și educarea clienților fără a împinge vânzările. Proiectele pilot au arătat creșteri de vânzări de 50% prin gestionarea clienților potențiali fără răspuns (70% sunt ignorați), calificarea cumpărătorilor și menținerea firelor de conversație. Sisteme multi-agent și inteligență artificială proactivă: Explorați diferența dintre modelele reactive de întrebări și răspunsuri și agenții proactivi cu agenție - aceștia prezic, acționează și actualizează în funcție de obiective. Construirea acestor sisteme dezvăluie blocaje (de exemplu, copleșirea companiilor cu clienți potențiali), ceea ce duce la soluții precum AI care cumpără mașini sau conectează brațele de vânzări/servicii. Urba discută despre modul în care AI se stabilizează fără personalizare, riscând prăbușirea modelului sau echilibrul în care câștigurile se anulează. Scufundări tehnice profunde în dezvoltarea AI: Obțineți explicații despre concepte avansate precum RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) în timp real pentru îmbunătățire continuă, coerență (menținerea coerenței logice între rezultate), tokenizare dinamică pentru noi abstracții și evaluarea modelelor (de exemplu, evitarea memorării în detrimentul raționamentului, limitele de energie în scalare). Telespectatorii văd o demonstrație a platformei lor pentru sarcini precum strategii cantitative, analize prezidențiale și curse de instruire. Vânzarea și adoptarea AI în industriile tradiționale: Aflați cum să prezentați AI publicului non-tech (de exemplu, dealerii auto), concentrându-vă pe rezultate - mai mulți bani, mai puține blocaje, tablouri de bord centralizate - mai degrabă decât pe jargon. Pune accentul pe empatie: fă-i pe proprietari să se simtă inteligenți, reduce dependența de agenții de vânzări și returnează controlul prin intermediul bazelor de date ale clienților gestionate de AI. Implicații mai largi ale inteligenței artificiale și concepții greșite: Înțelegeți de ce inteligența artificială nu va crea un "zeu mașină" care elimină toate locurile de muncă – este legată de fizică (de exemplu, nevoile de energie), extinde economiile (cum ar fi Revoluția Industrială) și necesită perspective umane pentru un avantaj real. AI îmbunătățește productivitatea, creează noi roluri și democratizează puterea, dar riscurile apar din utilizarea abuzivă, nu din agenția inerentă. Urba subliniază apărarea proactivă prin competența AI pe scară largă. În general, episodul face legătura între poveștile antreprenoriale, mecanica tehnică AI și aplicațiile din lumea reală, făcându-l valoros pentru antreprenori, entuziaști AI și proprietari de afaceri curioși să integreze AI fără hype. Este o privire sinceră asupra construirii unei inteligențe artificiale scalabile și de impact dincolo de cuvintele la modă.