Farokh estime que Jev pourrait être l'événement IA le plus important de l'année, sa méthode RLCD réduisant drastiquement les coûts de décision, avec 100 000 tickets de support quotidiens comme exemple d'automatisation réelle.
I think Jev could be the most important event in the AI world this year! 🤯 Because, in short, by using the RLCD method, it drastically reduces the cost of decision-making and building real automation. For example, imagine you have 100,000 support tickets a day 👇 1/7
L'auteur partage un retour d'expérience sur Jev : cela semblait délicat au début, mais tout s'est éclairé en le comprenant comme « ne pas laisser l'IA écrire le texte ». En prenant le traitement des demandes comme exemple, l'approche classique consiste à tout confier à GPT ou Claude pour analyse, alors que Jev adopte une approche différente.
Le prototype utilise l'IA pour estimer l'hésitation ou l'intérêt à partir des mouvements du curseur ou de l'arrêt avant le clic, en observant le comportement du client et en complétant les explications ou en suggérant des comparaisons.
L'auteur a créé une démo de service client en temps réel pour le e-commerce avec Jev et gpt-live-1, qui suggère instantanément des produits recommandés en fonction de la parole de l'utilisateur pendant la conversation, offrant une excellente expérience.
