10 applications des agents LLM pour les entreprises

Introduction

Les modèles de grandes langues ou les LLM changent surtout pour travailler avec du contenu. De la support de résumé, de la traduction et de la génération, les LLM comme GPT-4, Gemini et Llama ont facilité le travail avec le contenu et les données. Bien que ceux-ci puissent être suffisants pour nous en tant qu'individus, les entreprises ont besoin de systèmes qui produisent des résultats exploitables en fonction du contexte commercial. Les entreprises ont besoin de systèmes qui peuvent soutenir les efforts humains, ajouter à la productivité globale et apporter des progrès technologiques à leur infrastructure existante. Les agents LLM pour les entreprises peuvent être une solution à guichet unique pour tous ces malheurs. Lisez la suite pour savoir comment vous pouvez utiliser des agents LLM ou des agents de l'IA dans votre entreprise.

Aperçu

• Comprenez ce que sont les agents de l'IA et pourquoi les entreprises en ont besoin.
• Explorez les 10 applications les plus populaires des agents LLM dans les affaires.
• Explorez les avantages plus larges que les agents LLM peuvent apporter aux organisations.

Table des matières

• Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'agents LLM?
• Que sont les agents LLM?
• 10 agents LLM des cas d'utilisation pour les entreprises
  • Interaction client personnalisée avec des données en temps réel
  • Analyse du marché et génération d'informations
  • Gestion de projet automatisée
  • Gestion de la chaîne d'approvisionnement
  • Chèques de conformité et avis de contrat
  • Formation et développement pour les employés
  • Identification et prévention de la fraude
  • Codage et développement de logiciels
  • Information financière et analyse
  • Recherche et développement
• Avantages clés des agents LLM pour les organisations
• Questions fréquemment posées

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'agents LLM?

La technologie a toujours été une longueur d'avance sur les entreprises. La technologie appelle à l'innovation tandis que les entreprises se concentrent sur les applications. Les entreprises ont besoin d'une technologie qui peut être mise à l'échelle, qui peut offrir l'automatisation et le soutien en temps réel - tout comme n'importe quel humain!

C'est pourquoi même si populaires parmi les individus, les LLM, n'ont pas encore trouvé d'adoption similaire dans diverses fonctions commerciales.

En effet, la plupart des LLM sont formées sur des ensembles de données statiques, ils ne peuvent donc pas récupérer des informations en temps réel ou à jour. Dans les cas où les LLM nous fournissent les informations pertinentes, il y a encore une intervention humaine importante requise pour les utiliser. Il y a donc un besoin d'automatisation basé sur l'IA en ce qui concerne les entreprises au-delà de la portée des LLM existantes.

C'est là que les agents LLM entrent en jeu.

Que sont les agents LLM?

Les agents LLM sont des systèmes AI avancés qui combinent la puissance des modèles de gros langues (comme GPT-4) avec des outils supplémentaires, des sources de données et des algorithmes pour accéder aux informations en temps réel et effectuer des tâches de manière autonome.

Ces agents alimentent les LLM existantes en les aidant à exploiter des sources externes qui pourraient être des systèmes CRM, des e-mails, des feuilles Excel, etc. pour obtenir des informations en temps réel et agir de manière autonome. Ils peuvent également comprendre le langage naturel et prendre des décisions sans intervention humaine. Par exemple, les agents LLM peuvent également être invités à donner une analyse en temps réel de la demande de différents produits. Ils peuvent être utilisés pour suivre les quantités de divers produits, vérifier les progrès des projets et combler les lacunes dans les workflows. Ces agents peuvent être invités à informer, signaler ou signaler des anomalies et prendre des décisions en fonction des informations.

Considérez le scénario suivant, vous travaillez en tant que gestionnaire d'entrepôt pour une entreprise de vente au détail en ligne. À la fin de la journée, vous devez mettre à jour le statut d'inventaire global de l'entrepôt. Pour ce faire, vous vérifiez manuellement les commandes du jour en suivant la liste à l'aide de plusieurs logiciels. Ce processus prend du temps et peut souvent entraîner des erreurs et des incohérences.

Tout ce processus peut être automatisé en intégrant un agent LLM pour superviser ces multiples interfaces logicielles. Un agent LLM peut comprendre votre requête basée sur le langage naturel et interagir avec toutes les bases de données pertinentes pour vous donner un statut d'inventaire détaillé.

Ce n'est qu'une des nombreuses situations où les agents LLM peuvent vous aider à simplifier vos processus de travail et à améliorer la productivité de votre équipe. Explorons un peu plus.

10 agents LLM des cas d'utilisation pour les entreprises

Il est indéniable que les agents LLM représentent la prochaine frontière en ce qui concerne l'IA génératrice. Même si la technologie est encore naissante, ses cas d'utilisation sont immenses, en particulier pour les organisations qui cherchent à tirer parti de l'IA générative pour plus que la génération de contenu.

Examinons maintenant les 10 cas d'utilisation les plus populaires d'agents LLM pour les entreprises:

1. Interaction client personnalisée avec des données en temps réel

Les agents LLM peuvent simplifier les conversations au sein de différentes équipes de l'organisation, ce qui facilite l'accès aux informations du chat, des e-mails, des systèmes de marketing et d'autres ensembles de données. Les agents peuvent aider à la récupération de contexte rapide.

Équipées de LLMS, ces agents d'IA peuvent améliorer l'expérience client en personnalisant les interactions en fonction des engagements et des préférences passées.

Les agents peuvent s'intégrer à des sources externes comme les systèmes CRM, les flux en direct, les bases de données, etc. Ces agents peuvent également faire des recommandations et des promotions de produits personnalisés en temps réel. Cela augmenterait les taux d'engagement et de conversion. De plus, ils peuvent également être chargés d'analyser les commentaires des clients pour identifier les problèmes courants et améliorer la qualité du service.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

AT&T utilise des assistants autonomes pour fournir une aide en temps réel des agents humains. Par exemple, lorsqu'un consommateur appelle le centre d'appels, le représentant et l'agent LLM travaillent ensemble pour les servir. Le représentant passe rapidement en revue les informations du compte du client et les agents LLM fournissent des choix pertinents, y compris les qualifications pour les spéciaux ou les services groupés. Cela les aide à mieux cibler leurs services et à obtenir de meilleures chances de faire une vente.

Alibaba utilise des agents LLM dans son service client pour améliorer la façon dont ils traitent des questions compliquées. Ces agents utilisent le traitement du langage naturel de pointe (PNL) pour mieux comprendre et répondre aux préoccupations des clients. L'intégration d'agents LLM, permet à son système de support client de traiter directement les demandes au lieu de fournir uniquement des instructions. Cette stratégie conduit à des contacts clients plus efficaces, efficaces et humanisés. Il rationalise également le processus de support et augmente sa réactivité aux demandes réelles des utilisateurs.

Brytr une société juridique et de conformité basée sur l'IA, a développé un agent d'IA appelé «agent de courrier électronique» qui peut être utilisé pour recevoir des réponses par e-mail pour les demandes de courrier électronique récurrentes des équipes commerciales directement dans MS Outlook ou Gmail.

2. Analyse du marché et génération d'informations

Les agents LLM peuvent être très utiles pour suivre continuellement les tendances du marché, l'activité rivale et l'humeur des consommateurs. Ils peuvent recueillir et évaluer les données à partir d'une variété de sources externes, y compris les médias sociaux, les flux d'actualités et les bases de données financières pour obtenir les dernières mises à jour. Cela aide les entreprises à prendre des décisions stratégiques bien informées et leur permet de réagir rapidement aux changements sur le marché.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

La plate-forme de recherche d'emploi, en effet, utilise des agents LLM pour obtenir de meilleures informations sur les données des chercheurs d'emploi et leur fournir une liste complète d'opportunités d'emploi qui conviennent mieux à leur expérience et à leur éducation.

South State Bank a utilisé un agent d'IA pour mener une campagne de marketing par e-mail très réussie pour collecter 2 millions de dollars pour son produit de compte d'épargne santé. Cet agent a créé et testé de contenu des e-mails, des taux ajustés et personnalisés de manière autonome tout au long de la campagne. Le résultat a été que la Banque a dépassé son objectif en collectant 2,3 millions de dollars sur plus de 5500 comptes.

3. Gestion automatisée de projet

En automatisant des processus répétitifs tels que la gestion des ressources, le suivi des progrès et la planification, les agents LLM peuvent considérablement améliorer la gestion de projet.

Propulsé par les LLM, les agents peuvent comprendre et effectuer des éléments d'action relatifs aux projets, libérant des chefs de projet pour se concentrer sur des tâches plus stratégiques. Les agents élimineraient également le besoin de réunions de mise à jour de statut et simplifieraient l'ensemble du processus de suivi du projet.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

Ally Financial a commencé à intégrer des agents autonomes en tant que «assistants propriétaires de produits» dans ses équipes de développement de logiciels agiles. Ces agents, créés avec le fondement d'Amazon, sont conçus pour automatiser les tâches de gestion de projet standard, y compris la planification et la surveillance des progrès. Il est prévu que cette automatisation réduira l'exigence de mêlées quotidiennes, permettant aux développeurs de se concentrer sur des tâches de résolution de problèmes plus difficiles.

4. Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Les agents LLM peuvent travailler directement avec le logiciel de la chaîne d'approvisionnement pour surveiller et optimiser tout support logistique sans avoir besoin d'une intervention humaine. Ces systèmes peuvent garantir une gestion de la chaîne d'approvisionnement transparente et efficace en anticipant toute perturbation, en offrant des itinéraires alternatifs et en mettant en œuvre des réorganisations automatiques basées sur l'analyse prédictive. Ces agents peuvent aider à suivre l'état des stocks et les packages sur divers canaux pour fournir des mises à jour en temps réel et aider les équipes à planifier.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

BCG utilise des agents d'IA pour développer des interfaces basées sur le chat pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Avec une telle interface de chat, les utilisateurs peuvent facilement interroger les statuts de commande. Cela aide les entrepôts à garder une trace des niveaux d'inventaire et d'autres points de données critiques.

5. Chèques de conformité et avis de contrat

En interagissant avec les bases de données juridiques, les agents LLM peuvent scanner et analyser des documents juridiques pour trouver des clauses douteuses et s'assurer qu'ils respectent les exigences en évolution. Ils améliorent la précision juridique et gagnent du temps en éliminant les erreurs humaines et en automatisant le processus d'examen et d'approbation.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

La société technologique Oracle utilise des agents LLM pour la recherche juridique, ce qui rend plus rapide de récupérer et d'analyser les informations à partir de bases de données juridiques complexes. Il utilise également de tels agents pour la renseignement sur le revenu, le recrutement d'emplois et l'optimisation des centres d'appels.

Lawdify est une entreprise basée sur les AI-AI qui a construit des agents qui peuvent effectuer des tâches à forte intensité de main-d'œuvre et centrées sur les documents afin que les avocats puissent récupérer leur temps pour effectuer des travaux de grande valeur.

C'est une diligence raisonnable légale que l'agent AI peut vérifier les documents, vérifier les informations, analyser les risques juridiques et recommander également l'atténuation!

6. Formation et développement pour les employés

Les agents LLM peuvent être intégrés aux systèmes de gestion d'apprentissage d'une organisation (LMS). Sur la base de leurs préférences d'apprentissage, ces agents seront en mesure de créer des voies de formation personnalisées pour les employés d'une organisation. Par des séances de planification, le suivi des progrès et la modification constante du matériel d'apprentissage, ils augmentent l'efficacité et l'efficacité de la formation. De plus, ceux-ci peuvent également être invités à fournir des coups de pouce appropriés pour aider les employés à suivre leurs objectifs d'apprentissage.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

L'Arizona State University utilise de plus en plus des agents LLM pour créer des voies d'apprentissage personnalisées pour ses étudiants et soutient ses membres du corps professoral dans des tâches pédagogiques. Les plateformes d'apprentissage en ligne telles que Duolingo utilisent également des agents LLM pour adapter le contenu d'apprentissage à leurs apprenants.

7. Identification et prévention de la fraude

Les agents LLM peuvent se connecter avec des bases de données financières externes et des systèmes de surveillance des transactions pour détecter toutes les activités frauduleuses. Ils signalent des activités suspectes, déclenchent des alertes et recommandent des mesures préventives, améliorant ainsi la sécurité et réduisant la fraude dans les opérations financières.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

Les assistants autonomes d'AT&T surveillent activement les alertes de fraude générées par leurs outils générateurs d'IA. Ces agents sont capables d'arrêter les transactions frauduleuses avant d'être traitées, améliorant considérablement la sécurité et l'intégrité des transactions clients.

8. Codage et développement de logiciels

En ce qui concerne le développement de logiciels, les agents LLM peuvent être utilisés pour automatiser la génération et le débogage de code, ce qui augmente considérablement l'efficacité des développeurs. Ces agents peuvent aider à automatiser la documentation, à intégrer des environnements de développement et à acquérir de nouveaux langages de programmation ou des cadres. Cela rend ces agents indispensables pour améliorer la productivité et maintenir la qualité des logiciels.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

Un agent de codage LLM créé par IBM Dubbed Agent-101, s'est avéré plutôt capable dans les tâches de programmation logicielle, plaçant même fortement dans des références codantes. Cet agent facilite le débogage des logiciels plus efficace en automatisant et en optimisant les opérations de codage.

9. Information financière et analyse

Les agents LLM peuvent effectuer une analyse indépendante des tâches complexes, récupérer les données du marché en temps réel et se connecter aux bases de données financières pour extraire des informations exactes. Avec l'accès aux données, aux projections et aux évaluations des risques en temps réel, les agents peuvent fournir des informations mises à jour, aidant les équipes financées à réagir rapidement aux changements du marché et à prendre des décisions appropriées.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

South State Bank utilise un agent d'IA pour surveiller le portefeuille de crédit de la banque. Cet agent recherche, met à jour et optimise de manière autonome et optimise les mesures, améliorant la surveillance du crédit de la banque.

Il a également utilisé un agent d'IA pour analyser les emplacements potentiels pour les succursales bancaires à l'aide des données de téléphone portable et d'autres mesures clés. L'agent a contacté de manière autonome des agents de location, négocié des accords et a aidé la banque à obtenir des emplacements favorables.

10. Recherche et développement

Les agents LLM peuvent soutenir considérablement la recherche et le développement au sein d'une organisation. Les agents LLM peuvent être chargés de garder un œil sur les changements à venir dans le domaine en suivant plusieurs pages Web et des flux en direct. Ils peuvent également être chargés de trouver des moyens d'incorporer de tels changements dans la technologie existante, contribuant non seulement au développement de nouvelles technologies mais aussi à l'amélioration de la technologie existante.

Étude de cas de mise en œuvre des entreprises

La société automobile Tesla déploie des agents LLM pour tester des voitures autonomes prouvant que ces agents peuvent également contribuer à la recherche et au développement de nouvelles technologies au sein d'une organisation.

Avantages clés des agents LLM pour les organisations

Pour une organisation, l'investissement dans la technologie peut adopter une approche à deux volets pour améliorer ses produits, soit pour améliorer la vie des personnes qui mettent leur travail derrière un bâtiment et la mise à l'échelle de ses produits. Les agents LLM peuvent offrir un soutien dans ces deux départements.

Avec les agents LLM, les entreprises peuvent trouver un équilibre entre favoriser la créativité humaine pour obtenir des informations stratégiques et utiliser l'IA pour accroître l'efficacité des personnes et des produits.

Voici les principaux avantages des agents LLM pour les entreprises:

• Efficacité améliorée : le temps et les efforts requis pour les opérations compliquées et répétitives sont considérablement réduites par les agents LLM. En augmentant le débit et la vitesse de traitement, les agents aident les entreprises à faire plus avec moins de ressources.
• Précision accrue : ces systèmes minimisent les erreurs humaines et excellent dans des emplois complexes nécessitant une attention aux détails en utilisant l'IA et l'apprentissage automatique.
• Facilité d'adoption : les agents LLM peuvent être utilisés dans une variété d'industries, notamment la fabrication, les soins de santé, la finance et le commerce de détail. En raison de leur polyvalence, ils peuvent être appliqués à un large éventail de tâches, ce qui favorise la créativité et augmente la productivité dans une variété d'industries.

Conclusion

Nous avons exploré quelques applications populaires d'agents LLM pour les entreprises de cet article. Cependant, en ce qui concerne les entreprises, ils sont toujours à un stade d'adoption très naissant. Dans les jours à venir, nous pouvons nous attendre à ce que les applications des agents LLM et leur adoption dans les entreprises se multiplient plusieurs fois. Les organisations peuvent se préparer à profiter de cette nouvelle technologie en investissant dans la formation et le développement des employés. En outre, ils peuvent tester et savoir comment les agents LLM pourraient améliorer leurs opérations en initiant des programmes pilotes. Ces efforts initiaux peuvent fournir aux organisations un avantage concurrentiel pour rester en avance dans leur industrie.

Questions fréquemment posées

Q1. Que sont les agents dans les LLM?

A. Les agents des LLM sont des systèmes AI avancés qui combinent la puissance des modèles de gros langues (comme GPT-4) avec des outils supplémentaires et améliorer les opérations en travaillant de manière autonome.

Q2. Quel est un exemple d'un agent LLM?

A. Un exemple d'agent LLM est le copilote GitHub. Créé par GitHub en collaboration avec OpenAI, GitHub Copilot, utilise le modèle Codex, qui est basé sur le GPT-3 d'OpenAI. Il aide les développeurs en recommandant automatiquement les lignes de code et les fonctions telles qu'elles tapent.

Q3. Quelles sont les utilisations des LLM?

A. Les LLM ou les modèles de gros langues comme GPT Series ou LLAMA comprennent les requêtes basées sur le langage naturel et génèrent du texte et sont conçues pour des tâches telles que le résumé, la traduction et la génération de données et d'informations. Ceux-ci peuvent également aider à analyser de grandes quantités de contenu pour obtenir des informations significatives.

Q4. À quoi sert les LLM dans les affaires?

A. LLMS peut être utilisé pour générer du contenu pour le marketing, les médias sociaux, les e-mails et le support client. Ceux-ci peuvent aider à obtenir des informations à partir des données, de la traduction et du résumé du contenu.

Q5. Quelle est la différence entre les agents LLM et les chiffons?

A. RAGS ou la génération augmentée de la récupération est un cadre qui extrait les informations pertinentes à partir de documents sélectionnés tirant souvent parti de la puissance des LLM pour répondre aux requêtes liées à ce document. Les agents LLM sont conçus pour identifier les tâches, les effectuer et prendre les mesures appropriées. Ils ajoutent aux fonctionnalités des modèles de grands langues.

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