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Aprovechando los modelos de lenguaje grande para mejorar la experiencia del cliente
Explora cómo los modelos de lenguaje a gran escala pueden transformar la gestión de la experiencia del cliente a través de la personalización, la resolución proactiva de problemas, las soluciones de autoayuda y la asignación eficiente de recursos.
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Resumen
Explora cómo los modelos de lenguaje a gran escala pueden transformar la gestión de la experiencia del cliente a través de la personalización, la resolución proactiva de problemas, las soluciones de autoayuda y la asignación eficiente de recursos.
Programa de estudio
- Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
- Personalización en la Experiencia del Cliente
- Resolución Proactiva de Problemas
- Soluciones de Autoayuda
- Asignación Eficiente de Recursos
- Consideraciones Éticas y Desafíos
- Implementación Práctica y Herramientas
- Medición del Éxito en la Experiencia del Cliente Mejorada
- Tendencias Futuras e Innovaciones
Visión general de los LLMs y sus capacidades
Evolución de los LLMs y panorama actual
Conceptos clave: PLN, transformadores y ajuste fino
Aprovechamiento de los LLMs para interacciones personalizadas
Técnicas para el análisis de datos de clientes
Estudios de caso: Estrategias de personalización exitosas
Predicción de necesidades del cliente con LLMs
Implementación de análisis predictivo para soporte al cliente
Herramientas y marcos para la resolución de problemas en tiempo real
Diseño de agentes conversacionales y chatbots
Integración de LLMs en plataformas de autoservicio
Mejores prácticas para el enriquecimiento de bases de conocimiento
Automatización de tareas rutinarias de soporte con LLMs
Gestión de personal a través de modelos predictivos
Optimización de flujos de trabajo de soporte al cliente
Privacidad de datos y seguridad en el despliegue de LLMs
Abordar el sesgo y asegurar la equidad
Mantener la transparencia y responsabilidad
Visión general de plataformas y APIs para la integración de LLMs
Construcción y despliegue de soluciones personalizadas de LLM
Ejercicios prácticos y trabajo en proyectos
Indicadores clave de rendimiento para la experiencia del cliente
Monitoreo y evaluación del impacto de LLMs
Estrategias de mejora continua
Tecnologías emergentes en gestión de la experiencia del cliente
Capacidades futuras de los LLMs
Preparación para las expectativas de clientes en evolución
Asignaturas
Negocios