4 maneiras de transformar experimentos generativos de IA em valor comercial real

Dois anos depois de a OpenAI ter revelado o ChatGPT, a IA generativa (gen AI) atingiu um ponto em que os especialistas da indústria questionam abertamente se a tecnologia emergente foi exagerada.

O Gartner previu recentemente que pelo menos 30% dos projetos de geração de IA serão abandonados após a fase de prova de conceito até o final de 2025. Essas falhas significam que o analista diz que a tecnologia atingiu o “vale da desilusão” em seu último Ciclo de Hype para Tecnologias emergentes.

Este deslizamento para o abismo da inovação é uma grande queda em desgraça para a geração AI. No ano passado, os principais executivos de empresas de tecnologia iniciaram seus discursos em conferências falando sem fôlego sobre uma onda de produtos habilitados para IA.

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Hoje, é comum ouvir os mesmos CEOs pedirem desculpas por mencionarem a geração AI. Esses chefes da tecnologia reconhecem que os profissionais estão ficando desiludidos com a geração AI. Uma tecnologia com tantas promessas para aumentar a produtividade muitas vezes fica parada no ponto de partida.

No entanto, alguns executivos estão a ir além da fase de exploração e a ajudar as suas organizações a adotar a geração AI. Veja o caso de Rahul Todkar, chefe de dados e IA do especialista em viagens Tripadvisor, que disse à ZDNET que a tecnologia é uma virada de jogo.

“Acredito em tecnologias generativas de IA”, diz ele. “Fala-se muito sobre: ​​’Isso é real ou exagero?’ Estou na opinião de que ‘o impacto e os benefícios desta tecnologia são reais’. E já vemos isso em nossa empresa.”

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Todkar explicou como o Tripadvisor usa IA de geração em serviços de produção para beneficiar seus clientes e os resultados financeiros da empresa.

1. Encontre um desafio adequado

Todkar disse que o Tripadvisor reconheceu que planejar uma viagem bem-sucedida é um problema comum para os viajantes. “Tivemos muitos produtos e soluções diferentes neste espaço”, disse ele.

“Mas com a geração AI, o que temos pensado é: ‘Como podemos reimaginar esse processo do ponto de vista de torná-lo super fácil, agradável e altamente personalizado para nossos viajantes?'”

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Todkar disse que sua equipe no Tripadvisor tem uma missão baseada em dados para transformar a experiência do cliente.

Eles pegaram os enormes estoques de dados de clientes da empresa e usaram IA de geração, grandes modelos de linguagem e mecanismos de recomendação desenvolvidos internamente para criar conteúdo personalizado para viajantes.

O resultado desse trabalho de desenvolvimento compatível com a privacidade é a solução de planejamento de viagens do Tripadvisor. “Conseguimos lançar, iterar e aperfeiçoar essa ferramenta ao longo do tempo, em nove meses”, diz ele.

“A adoção desta ferramenta tem sido fantástica. Recentemente ultrapassamos mais de um milhão de viagens criadas pela nossa solução gen AI, o que é, na minha opinião, um grande marco.”

Todkar disse que esses números de adoção são apenas uma medida do sucesso da ferramenta. A tecnologia também está ajudando a aumentar a experiência e o envolvimento do cliente – e as técnicas que foram exploradas ajudam a apontar o caminho para um maior sucesso.

“Tem sido fascinante”, disse ele. “Acho que é uma situação vantajosa para a empresa e para nossos clientes. É uma grande inovação, onde combinamos a tecnologia mais recente com a experiência do usuário.”

2. Use a tecnologia certa

Uma solução gen AI bem-sucedida, como a solução de planejamento de viagens do Tripadvisor, é apenas a ponta visível de um iceberg muito maior – e Todkar disse que o esforço tecnológico subjacente de sua empresa se concentrou em duas áreas: fundações e modelos.

“Tudo começa com a colocação dos dados no lugar certo”, disse ele, referindo-se à implantação da nuvem de dados de IA Snowflake para viagens e hospitalidade pela empresa. “Muitas vezes, é fácil não prestar atenção suficiente aos dados fundamentais necessários para tornar as soluções de geração de IA bem-sucedidas”, disse Todkar.

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“Portanto, passar da experimentação para a produção começa com os dados – ter todos os seus dados em um só lugar, que é onde usamos o Snowflake. Essa é a tecnologia subjacente.”

Todkar disse que sua equipe de dados usa essas bases baseadas em nuvem para construir uma “abordagem cuidadosa” para geração de IA que combina o melhor dos LLMs de grandes nomes com trabalho de desenvolvimento interno.

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“Usamos modelos comerciais de prateleira – que é OpenAI, usamos muitos modelos da série GPT – e depois combinamos essa tecnologia com nossos modelos de sistema de recomendação interno, que patenteamos e construímos tempo”, disse ele.

“Podemos criar as melhores experiências para os viajantes pegando diferentes modelos e empacotando-os de uma forma que faça recomendações contextuais”.

3. Transforme os casos de uso em receita

O caso de uso certo para a geração AI também produz outros benefícios. Todkar disse que clientes satisfeitos aumentam a receita do Tripadvsor.

“Vimos que quando os viajantes encontram as recomendações certas – que são personalizadas para eles e contextuais ao que estão tentando fazer – o envolvimento com essas recomendações específicas é significativamente diferente”, disse ele. a três vezes mais engajamento – e esse engajamento pode levar a uma maior permanência em nosso site e a mais receita.”

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Ele dá o exemplo de uma família de quatro vegetarianos, incluindo duas crianças, que usa a ferramenta Trip Planning para receber recomendações personalizadas de férias. “Se estou viajando com uma família de crianças pequenas para Napa e estou pedindo recomendações, vinícolas estará fora dos limites para mim”, disse ele.

“Então, ajude-me a recomendar um lugar onde posso ficar em Napa. E quando estiver procurando opções de restaurantes, se sou vegetariano, ajude-me a escolher um lugar que funcione.” “Todkar disse que as recomendações baseadas em IA e adaptadas às necessidades dos viajantes levam a um grande aumento no envolvimento.”

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“O que vimos é que nossos usuários adoram esse nível de personalização. Todo esse processo é apoiado pela enorme quantidade de dados que temos”, disse ele. “Temos toneladas de dados em nossos fóruns onde os usuários conversam, interagem e discutem viajem juntos. Todas essas informações são incorporadas em nossas recomendações personalizadas.”

4. Faça planos de inovação de longo prazo

O Tripadvisor está explorando outros casos de uso de IA generativa. Um desses casos, o resumo da revisão, está em produção há cerca de seis meses. Todkar disse que o aplicativo ilustra como a empresa planeja fazer mais com a tecnologia emergente.

“Digamos que haja uma pizzaria fantástica em Chicago com centenas de avaliações. Ninguém tem capacidade e tempo para ler todas essas avaliações”, disse ele. “Então, como você resume isso com indicadores-chave e significativos, como ‘Aqui está a melhor coisa do restaurante, e aqui estão as coisas que você deve observar?'”

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“Fizemos todo esse resumo de revisão usando IA generativa e grandes modelos de linguagem.”

No longo prazo, Todkar acredita que a IA generativa pode ser usada para criar experiências interativas e multimodais para os usuários. Ele disse que o Tripadvisor tem cerca de meio bilhão de imagens em seu site, incluindo fotos enviadas por usuários e fotos de proprietários. Essas imagens podem ser usadas para criar recomendações personalizadas e novos níveis de envolvimento e experiência.

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“Temos uma enorme coleção de fotos em nosso site que podemos usar como modelos”, disse ele.

“Se você está procurando um restaurante e é vegetariano, não quer ver imagens de bife. Portanto, as imagens que apresentamos podem ser personalizadas – e essa é a próxima fronteira que estamos enfrentando. É em nosso roteiro para abraçar esses tipos de oportunidades.”