TrueML Talks #28: GenAI y LLM para la divulgación de ventas en OneShot

Volvemos con otro episodio de True ML Talks. En este artículo, volvemos a profundizar en GenAI y LLMS para la divulgación de ventas en OneShot y estamos hablando con Peda Venki Pola

Venki es el fundador y director de tecnología de Un tiro y antes de esto, trabajó en Salesforce como arquitecto de software. OneShot ayuda a las empresas de SaaS B2B a sacar el máximo partido de sus negocios.

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Nuestras conversaciones con Venki abordarán los siguientes aspectos:
- Alcance de ventas impulsado por IA
- Unique price model in OneShot
- Conjunto tecnológico en OneShot
- How Manage OneShot the LLM with indications
- Full-Stack se convierte en IA: cómo los LLM están redefiniendo el desarrollo
- Prepare su negocio para el futuro: aproveche los LLM para alcanzar el éxito

Mira el episodio completo a continuación:

Alcance de ventas impulsado por IA

El alcance de ventas impulsado por la inteligencia artificial de OneShot comienza con su perfil de cliente ideal (ICP). No solo se fían de sus palabras, sino que analizan los datos de sus clientes actuales para identificar patrones y sugerir el objetivo público perfecto.

Una vez definido el ICP, la IA de OneShot se pone a toda marcha. Aprovechan sus modelos y herramientas de código abierto, como Hugging Face's Hub, para explorar la web y extraer datos de los perfiles de LinkedIn, los sitios web de las empresas e incluso los informes financieros. Este tesoro de información es luego resumido y analizado por potentes LLM como GPT-4 y Claude, que revelan información sobre empresas y personas que las herramientas de ventas tradicionales simplemente no pueden igualar.

Sin embargo, los datos son solo la base. OneShot utiliza su conocimiento de su negocio y la información obtenida de la investigación de clientes potenciales para generar mensajes de divulgación personalizados que tengan repercusión. Se acabaron los saludos genéricos y los discursos impersonales: cada mensaje se adapta a las necesidades e intereses específicos del destinatario.

OneShot no se detiene en el correo electrónico. Pueden automatizar la difusión a través de varios canales, incluidos los mensajes de LinkedIn e incluso los guiones de llamadas, para garantizar que tu mensaje llegue a tus clientes potenciales dondequiera que se encuentren.

La IA de OneShot está en constante aprendizaje y evolución. Hacen un seguimiento del rendimiento de sus campañas de divulgación y utilizan el aprendizaje por refuerzo para identificar qué funciona mejor y adaptar sus estrategias en consecuencia. Esto garantiza que sus esfuerzos de divulgación estén siempre optimizados para lograr el máximo impacto.

Las dos caras de la moneda

La divulgación impulsada por la IA tiene dos dimensiones:

• Remitente: Las empresas que utilizan la IA para enviar mensajes se enfrentan a preocupaciones sobre la transparencia y la aprobación. OneShot ofrece opciones como los modos de copiloto y piloto automático, que permiten a los usuarios revisar y personalizar el contenido generado por la IA antes de enviarlo.
• Destinatario: Si bien algunos pueden considerar impersonales los mensajes generados por la IA, muchos aprecian la investigación y la personalización que ofrecen. Se trata de pasar de los saludos genéricos a los contenidos segmentados que despiertan un interés genuino.

Humanizando los bots

Las soluciones genéricas de IA no funcionarán a largo plazo. Las empresas deben:

• Personaliza el idioma: Adapta el tono y el estilo de la IA a la voz y la audiencia de tu marca. Imagina personalizar los mensajes para los directores de tecnología en lugar de para los colaboradores individuales.
• Aproveche los datos empresariales: Introduzca modelos de IA en sus datos específicos para generar mensajes que lleguen a sus clientes ideales.

Un futuro de IA colaborativa

La IA no reemplaza a los humanos, los está aumentando. Imagina:

• IA que maneja el trabajo preliminar: Investigar posibles clientes, elaborar mensajes iniciales y automatizar las tareas repetitivas.
• Humanos añadiendo un toque personal: Revisar y refinar los resultados de la IA, construir relaciones y cerrar acuerdos

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How to Transform 3 Common Intent Signals Into Opportunities with AI

Revealing intent is one thing. Actioning it is another. In this post we’ll explain how to use take three common intent signals and use them to create hyper relevant and personalized outreach.

Gautam Rishi2023-12-08

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Unique price model in OneShot

Personas, no ventas: un enfoque diferente de la fijación de precios

A diferencia del software de ventas tradicional, OneShot no cobra en función de las ofertas cerradas. Se centran en lo que pueden controlar directamente: la cantidad de clientes potenciales a los que llegas. ¿Por qué este enfoque?

• Concéntrese en el viaje: Llegar a las personas adecuadas es crucial para el éxito de las ventas, incluso si no todas las interacciones conducen a un acuerdo.
• Transparencia y equidad: Las empresas solo pagan por las iniciativas de divulgación, no por los resultados impredecibles, como las tasas de cierre.

Más allá de los números: personalización del valor

No se trata solo de cantidad; OneShot también tiene en cuenta la calidad del alcance. Sus precios reflejan:

• Profundidad de la investigación: ¿Necesita información básica o un análisis en profundidad de cada cliente potencial?
• Mensajes impulsados por IA: ¿Cuántos mensajes personalizados enviarías por cliente potencial?
• Alcance multicanal: Correo electrónico, LinkedIn, llamadas: elige los canales que se adapten a tu estrategia.

Un modelo para el éxito mutuo

Esta estructura de precios beneficia tanto a OneShot como a sus clientes:

• Un tiro: Se les incentiva a ofrecer clientes potenciales y una participación de alta calidad.
• Clients: Solo pagan por la divulgación que necesitan y ven el valor de cada posible conexión.

Pila tecnológica @OneShot

De Langchain a construir el suyo propio

OneShot comenzó con Langchain, un popular conjunto de herramientas de AI/ML. Si bien ofrecía una buena base, carecía de la flexibilidad necesaria para las necesidades específicas de OneShot. Por lo tanto, están volviendo a una solución personalizada que les permite crear cosas como una «puerta de enlace» para conectarse a varios modelos de IA.

Perfectas incrustations search

OneShot busca en una enorme base de datos de 40 millones de empresas para encontrar la opción perfecta para cada negocio. Para lograrlo, utilizan varias herramientas:

• Incrustaciones GPT: Estos capturan el significado del texto y ayudan a encontrar empresas relevantes en función de las palabras clave y las descripciones.
• Pinecone y otras bases de datos vectoriales: Estos almacenan las incrustaciones de manera eficiente y permiten búsquedas rápidas.
• Modelos ChatGPT: Estos analizan la consulta del usuario e identifican los artículos de conocimiento más relevantes.
• Cambiar de LLM sobre la marcha: Dependiendo de la tarea, OneShot puede usar diferentes modelos como GPT-4 o Claude.

Aprovechar el código abierto

OneShot no lo hace solo. Aprovechan herramientas de código abierto como la suya para ajustar los modelos y las soluciones de alojamiento, garantizando la eficiencia y el acceso a los últimos avances.

Desafíos y lecciones aprendidas

La creación de una plataforma de IA no está exenta de obstáculos. OneShot se enfrenta a desafíos como:

• Equilibrar la flexibilidad con la facilidad de uso: Atender tanto a usuarios expertos en tecnología como a usuarios no técnicos requiere elecciones de diseño cuidadosas.
• Manténgase al día con la evolución del panorama del LLM: Surgen constantemente nuevos modelos y herramientas que requieren adaptación y exploración.
• Supervisión y mantenimiento del motor de IA: Garantizar un rendimiento y una fiabilidad de los fluidos es crucial para la confianza de los usuarios.

El futuro de OneShot:

OneShot depende actualmente de su API para conectarse a los modelos de IA, pero están explorando nuevos horizontes. A medida que crecen, están considerando la posibilidad de integrarse con plataformas como Azure OpenAI para acceder a una gama más amplia de modelos.

Sin embargo, OneShot innova constantemente. Están explorando posibilidades como:

• Traiga su propio LLM: Permite a los usuarios elegir sus modelos preferidos para una personalización aún mayor.
• Integración de MLOps: Aprovechar las plataformas para una supervisión y una gestión sólidas de su infraestructura de IA.

Al adoptar la flexibilidad, abordar los desafíos y mantenerse a la vanguardia, OneShot está creando una plataforma de inteligencia artificial potente y accesible que permite a las empresas alcanzar el éxito.

Cómo gestionar OneShot las LLM con indicaciones

Piensa en las indicaciones como instrucciones o preguntas que ayudan al LLM a entender qué información estás buscando.

OneShot no utiliza un enfoque único para todos. Proporcionan diferentes indicaciones para diferentes usos:

• Calificación principal: ¿Es la persona adecuada para contactar? Las indicaciones ayudan a la IA a analizar los datos y te dan una respuesta clara de sí o no.
• Extracción de información: Resume los puntos clave sobre el negocio de un cliente potencial. Las indicaciones guían a la IA para encontrar información relevante y presentarla de manera concisa.
• Creation of Sales content: Crea correos electrónicos, mensajes de LinkedIn y guías de llamadas personalizadas. Las indicaciones ayudan a la IA a adaptar el contenido a tu cliente potencial específico y al tono deseado.

OneShot empodera a sus usuarios al darles el control sobre las indicaciones. Puedes elegir el modelo en el que ejecutar las instrucciones y ajustar los ajustes como «creativo» o «determinista» para afinar los resultados.

Full-Stack se convierte en IA: cómo los LLM están redefiniendo el desarrollo

¿Recuerdas los días en que «desarrollador integral» significaba hacer malabares con el front-end y el back-end? Bueno, adelante, ¡porque la IA ahora forma parte de la ecuación! Los LLM están cambiando por completo el panorama del desarrollo:

1. La IA es el nuevo «sistema completo»: Ya no se trata solo de código. Los desarrolladores ahora necesitan entender las funciones, las incrustaciones y Plataformas MLOps. ¡Todo el oleoducto está impregnado de IA!

2. La IA está mercantilizada: Crear y usar modelos de IA es más fácil que nunca gracias a las plataformas fáciles de usar. Los desarrolladores ahora pueden centrarse en el ajuste y la personalización.

3. Los chatbots son los nuevos copilotos: Atrás quedaron los días de búsquedas interminables en Google. Los ingenieros ahora pueden aprovechar los asistentes de inteligencia artificial, como ChatGPT, para escribir mejor código y aumentar su productividad.

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‍How AI SDRs Will Impact Sales Development in 2024

Will 2024 be the year of the AI SDR? While the sales development role may seem like the first in line to be automated, the reality is a little more nuanced. Read on to learn what the rise of AI in sales means for SDRs.

Dan Moran - 2023-12-05

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Prepara tu negocio para el futuro: aproveche los LLM para alcanzar el éxito

El mundo de la IA está evolucionando rápidamente y los grandes modelos lingüísticos (LLM) están a la vanguardia de este cambio. Sin embargo, con tanta innovación en marcha, puede resultar difícil saber por dónde empezar y cómo preparar la empresa para el futuro.

Los LLM ya no son un concepto futurista. Están aquí, son accesibles y ofrecen un valor real en varios departamentos comerciales. Ya sea para aumentar la productividad de los empleados en ventas y marketing o para crear experiencias personalizadas para los clientes, la integración de los LLM en su flujo de trabajo puede generar importantes ventajas competitivas.

Sin embargo, basta con implementar soluciones genéricas de LLM. Para aprovechar realmente su potencial, es necesario personalizar de ellos a sus procesos empresariales específicos. Esto implica ajustar los modelos, incorporar la experiencia humana y utilizar plataformas MLOps eficientes para la mejora continua. Recuerde que los LLM son herramientas y su experiencia en su aplicación es lo que lo distingue.

Consejos prácticos para los lectores:

• Comience con algo pequeño y experimente: No intentes hacer hervir el océano. Elija un desafío empresarial específico en el que los LLM puedan ofrecer un valor claro y comience a experimentar con diferentes modelos y aplicaciones.
• Céntrese en la personalización: Recuerde que las soluciones únicas rara vez funcionan. Invierta tiempo en comprender sus necesidades únicas y en adaptar las soluciones de LLM a su contexto específico.
• Construya una cultura de aprendizaje continuo: El panorama del LLM está en constante evolución. Manténgase informado, explore los nuevos desarrollos y anime a su equipo a adoptar el aprendizaje permanente en este campo dinámico.

Lea nuestros blogs anteriores de la serie True ML Talks:

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‍GenAI and LLMOps for Customer Success @ Level AI

Learn how Level AI leverage GenAI and LLMOps to solve Customer Success and Quality Assurance from Abhimanyu, Staff AI Research Engineer @ Level AI

TrueFoundry Blog TrueFoundry

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Sigue viendo el TrueML youtube series leyendo el TrueML series de blogs.

True Foundry es un PaaS de implementación de aprendizaje automático sobre Kubernetes para acelerar los flujos de trabajo de los desarrolladores y, al mismo tiempo, permitirles una flexibilidad total a la hora de probar e implementar modelos, al tiempo que garantiza una seguridad y un control totales para el equipo de Infra. A través de nuestra plataforma, permitimos a los equipos de aprendizaje automático implementar y supervisar modela en 15 minutos con un 100% de confiabilidad, escalabilidad y la capacidad de revertirse en segundos, lo que les permite ahorrar costos y lanzar los modelos a la producción más rápido, lo que permite obtener un verdadero valor empresarial.