Yandong Liu é o cofundador e CTO da Connectly.ai. Anteriormente, ele trabalhou na Strava como CTO. Yandong Liu estudou na Carnegie Mellon College.
Fundada em 2021, a Connectly é líder em inteligência synthetic conversacional (IA). Usando modelos proprietários de IA, a plataforma da Connectly automatiza como as empresas se comunicam com seus clientes e vendem seus produtos em qualquer plataforma de mensagens. A Connectly permite que toda a jornada do cliente – de vendas e advertising and marketing à experiência e suporte do cliente – seja conduzida dentro da plataforma de mensagens preferida do cliente.
Você pode compartilhar a história da gênese do Connectly?
A Connectly nasceu da visão de se tornar líder em IA conversacional. Meu cofundador, Stefanos, e eu nos conhecemos por meio de um amigo em comum na comunidade de fundadores e nos unimos por uma paixão compartilhada pelo futuro das mensagens. Com minha experiência liderando equipes de tecnologia na Strava e Uber e a experiência de Stefanos supervisionando o Fb Messenger, nos propusemos a criar a infraestrutura alimentada por IA do futuro, ajudando as empresas a aproveitar ao máximo as mensagens de seus clientes em um ecossistema cada vez mais complexo.
O que exatamente são Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) e como eles diferem dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)?
SLMs são modelos de IA projetados para entender e gerar linguagem humana, mas com menos parâmetros e requisitos computacionais em comparação aos Giant Language Fashions. No contexto de soluções de advertising and marketing de IA para plataformas de mensagens como WhatsApp e Instagram, os SLMs fornecem tempos de resposta mais rápidos e podem ser facilmente implantados em uma variedade de dispositivos, tornando-os ideais para interações com clientes em tempo actual. Seu tamanho menor permite um desempenho eficiente sem comprometer a qualidade das respostas.
Você pode discutir como os SLMs reduzem a probabilidade de alucinações e melhoram a confiabilidade das respostas da IA?
Os SLMs reduzem a probabilidade de alucinações — instâncias em que a IA gera informações incorretas ou sem sentido — ao focar em um conjunto menor e mais gerenciável de parâmetros. Para soluções de advertising and marketing baseadas em mensagens de IA, essa abordagem focada garante respostas mais previsíveis e confiáveis, aumentando a confiança e o engajamento do cliente. A complexidade reduzida dos SLMs minimiza as possibilities de gerar conteúdo off-topic ou errôneo, melhorando assim a confiabilidade geral das interações de IA.
Você pode explicar por que os SLMs são particularmente benéficos para os varejistas, especialmente no contexto de chatbots?
Devido às grandes quantidades de dados com os quais os LLMs são alimentados, eles geralmente são lentos. No entanto, mensagens e comércio conversacional exigem um tempo de resposta mais rápido para atender melhor e com mais precisão os clientes. Para os varejistas, os SLMs são mais práticos e benéficos devido ao nível de detalhes que podem fornecer no setor de varejo. Além disso, os SLMs geralmente são mais baratos porque são mais ágeis, o que significa que todas as empresas de varejo, de uma pequena startup a um grande varejista on-line, podem utilizá-los.
Como os SLMs oferecem experiências mais personalizadas aos clientes em comparação aos LLMs?
Os SLMs oferecem experiências mais personalizadas para os clientes por serem mais fáceis de ajustar para tarefas e domínios específicos. Seu tamanho menor permite uma personalização mais rápida e eficiente, permitindo que as empresas adaptem os modelos às necessidades e preferências exclusivas de seus clientes. Essa personalização focada resulta em interações mais relevantes e personalizadas, aprimorando a experiência do cliente.
Como a Connectly integra SLMs em sua plataforma para aprimorar os recursos de comércio eletrônico?
Integramos SLMs em nossa plataforma para aprimorar os recursos de e-commerce, alavancando sua eficiência e adaptabilidade. Esses modelos permitem interações rápidas e precisas com o cliente em plataformas de mensagens como WhatsApp e Instagram, fornecendo recomendações personalizadas de produtos e suporte instantâneo ao cliente. A natureza leve dos SLMs garante que as respostas sejam rápidas e relevantes, melhorando a experiência geral do cliente e impulsionando o engajamento.
Quais são alguns exemplos específicos de como os varejistas implementaram com sucesso SLMs em suas operações?
Nossos clientes estão tendo grande sucesso com SLMs. Um varejista de moda está usando SLMs para fornecer conselhos de estilo personalizados pelo WhatsApp, recomendando roupas com base nas compras e preferências anteriores do cliente. Da mesma forma, um varejista de eletrônicos implantou SLMs no Instagram para responder às dúvidas dos clientes sobre os recursos e a disponibilidade do produto em tempo actual, aprimorando a experiência de compra e reduzindo a carga nas equipes de atendimento ao cliente.
Por que os varejistas devem considerar a transição de LLMs para SLMs para suas aplicações comerciais específicas?
Os varejistas devem considerar a transição de LLMs para SLMs para suas aplicações comerciais específicas devido à maior eficiência e custo-efetividade dos SLMs. Os SLMs são mais rápidos, exigem menos poder computacional e podem ser facilmente ajustados para tarefas específicas, tornando-os ideais para interações com clientes em tempo actual em plataformas de mensagens como WhatsApp e Instagram. Essa transição pode levar a um atendimento ao cliente mais responsivo e personalizado, ao mesmo tempo em que reduz os custos operacionais.
Quais avanços futuros na tecnologia SLM mais o entusiasmam?
Estou muito animado com os avanços na tecnologia SLM que aumentarão ainda mais sua eficiência e precisão. Por exemplo, melhorias na aprendizagem de transferência e técnicas de ajuste fino permitirão que os SLMs se tornem ainda mais adeptos a tarefas específicas com dados mínimos. Além disso, a integração de SLMs com recursos multimodais — combinando dados de texto, voz e imagem — permitirá experiências mais ricas e interativas para o cliente em plataformas como WhatsApp e Instagram. Esses avanços tornarão os SLMs ainda mais valiosos para os varejistas que buscam fornecer interações personalizadas e envolventes com o cliente.
Como você vê a adoção de SLMs evoluindo nos próximos anos no setor de varejo?
Vejo a adoção de SLMs no setor de varejo crescendo significativamente. À medida que os varejistas continuam buscando maneiras mais eficientes e econômicas de se envolver com os clientes, a velocidade e a adaptabilidade dos SLMs se tornarão cada vez mais valiosas. Os SLMs serão integrados mais amplamente em plataformas de atendimento ao cliente, campanhas de advertising and marketing e experiências de compras personalizadas em aplicativos de mensagens como WhatsApp e Instagram, até mesmo no TikTok. Essa mudança ajudará os varejistas a fornecer interações mais rápidas e personalizadas, aumentando a satisfação e a fidelidade do cliente.
Obrigado pela ótima entrevista. Os leitores que desejarem saber mais devem visitar o Connectly.
