L'Oréal verbessert die Konversationsanalyse mithilfe von Claude
Branche:
E-Commerce
Unternehmensgröße:
Große
Produkt:
KI-Plattform
Standort:
Europa
44.000 Benutzer pro Monat
auf der KI-Plattform von L'Oréal mit 2,5 Millionen Nachrichten pro Monat
über 15 spezialisierte Agenten
von Claude orchestriert für Dateneinblicke
Das Problem
Die Lösung
Die agentische KI entwickelt sich weiter und wir zählen auf Anthropic-Modelle, um an die Spitze der Beauty-Technologie zu kommen.
Head of Agentic Platform and LAB, L'Oréal
L'Oréal ist das weltweit größte Kosmetik- und Schönheitsunternehmen und in über 150 Ländern mit einem Portfolio von über 37 internationalen Marken in den Bereichen Hautpflege, Haarpflege, Make-up und Duftstoffe tätig. Das Unternehmen positioniert sich als führender Anbieter im Bereich Beauty-Technologie, der modernste Forschung und Innovation mit KI, Daten und digitalen Funktionen kombiniert.
Mit Claude hat L'Oréal:
- eine Genauigkeit von 99,9 % bei Konversationsanalyseanwendungen im Vergleich zu 90 % mit früheren GenAI-Ansätzen erzielt
- ein Multiagentensystem entwickelt, das Fragen in natürlicher Sprache in Dateneinblicke und -darstellungen umwandelt
- Mitarbeitern ermöglicht, Daten direkt abzufragen, anstatt benutzerdefinierte Dashboards für jede Frage zu erstellen
- Claude auf der internen KI-Plattform für 15.000 tägliche Benutzer und 44.000 monatliche Benutzer bereitgestellt
Das Problem
Nach Jahren der Entwicklung und Bereitstellung herkömmlicher KI-Anwendungen begann L'Oréal im Jahr 2023 mit der generativen KI. Das Unternehmen musste KI-Funktionen für seine globale Belegschaft bereitstellen und gleichzeitig Sicherheit, Governance und geschäftlichen Nutzen gewährleisten. Eine wichtige Herausforderung bestand darin, Mitarbeitern den Zugriff auf und die Analyse von Daten zu ermöglichen, ohne dass für jede Anfrage technisches Know-how oder die Entwicklung eines benutzerdefinierten Dashboards erforderlich waren.
L'Oréal benötigte anspruchsvolle Reasoning-Funktionen für komplexe analytische und finanzielle Aufgaben, die Mathematik, Programmierung und SQL-Generierung beinhalten – insbesondere für Konversationsanalysen, bei denen Mitarbeiter Fragen in natürlicher Sprache stellen konnten und genaue Erkenntnisse erhielten. Das Unternehmen wollte außerdem die Produktivität steigern, indem es sich um repetitive Aufgaben kümmerte und es den Mitarbeitern ermöglichte, sich auf wertvollere Aufgaben zu konzentrieren. Gleichzeitig wurde die Markteinführungszeit verkürzt, Marktanteile gewonnen und die Rezeptur schneller recherchiert.
Claude orchestriert mehrere spezialisierte Agenten für komplexe Workflows
L'Oréal entschied sich nach strengen Tests aller Anwendungsfälle für Claude. „Unsere automatischen Auswertungsfunktionen, z. B. LLM als Judge, haben sich für eine Vielzahl von Anwendungsfällen als überlegen erwiesen, insbesondere für die komplexesten Fälle“, erklärte Thomas Menard, Head of Agentic Platform and LAB bei L'Oréal.
Speziell für die Konversationsanalysen führte L'Oréal umfangreiche praktische Tests durch, um die Leistung von Claude zu überprüfen. Die erweiterten Denkfähigkeiten von Claude erwiesen sich als unverzichtbar für die anspruchsvollsten Anwendungen des Unternehmens, insbesondere in der Konversationsanalyse, wo Genauigkeit und Zuverlässigkeit entscheidend sind, um Benutzervertrauen aufzubauen.
L'Oréal setzt Claude als intelligenten Orchestrator ein
L'Oréal nutzt Claude hauptsächlich auf zwei Arten: in KI-Anwendungen, die qualitativ hochwertige Reasoning-Funktionen erfordern, und in der gesamten Softwareentwicklung über Tools wie GitHub Copilot und Claude Code.
Für Konversationsanalysen dient Claude als Hauptkoordinator für mehrere spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten, um Benutzerfragen in Erkenntnisse und Visualisierungen umzuwandeln. Wenn ein Mitarbeiter eine Frage in natürlicher Sprache stellt, koordiniert Claude die Berechnungen, Produktstammdaten und geografischen Stammdaten mit semantischen API-Agenten, Datenabrufsystemen und spezialisierten Agenten.
Dieser Orchestrierungsansatz ermöglicht es Claude basierend auf der Benutzerfrage zu bestimmen, welche spezialisierten Agenten eingeschaltet werden sollen, deren Arbeit zu koordinieren und die Ergebnisse mit unterstützenden Datenvisualisierungen in klaren Antworten zusammenzufassen. Anstatt sich für alle Aufgaben auf ein einziges Modell zu verlassen, entwickelte L'Oréal spezielle Agenten für bestimmte Funktionen. Für Berechnungen leitet Claude an einen speziellen Rechner-Agenten weiter. Für Produktdimensionen delegiert Claude die Daten an einen Agenten für Produktstammdaten. Geografische Abfragen werden von einem Agenten für geografische Stammdaten verarbeitet.
Die Architektur hilft, potenzielle Genauigkeitsprobleme zu minimieren. „Das Risiko einer Halluzination wurde vom Team verfolgt und gemildert“, erklärte Menard. Durch das Weiterleiten bestimmter Arten von Abfragen an speziell entwickelte Agenten gewährleistet das System eine hohe Genauigkeit bei verschiedenen analytischen Aufgaben, während Claude den gesamten Workflow verwaltet und die Ergebnisse zusammenfasst. Das System fragt die Beauty Tech Data Platform von L'Oréal in natürlicher Sprache ab und verwaltet gleichzeitig die Benutzeridentitäten und Zugriffskontrollen.
Tests haben die Effektivität der Architektur überprüft. „Unsere Tests haben ergeben, dass Claude 3.7, dann 4 und jetzt 4.5 Sonnet die mit Abstand leistungsfähigsten und fortschrittlichsten Modelle sind, wenn es darum geht, Subagenten zur Erfüllung der Benutzeranforderungen auszuführen“, so Menard.
Das Ergebnis
Die Auswirkungen auf die Genauigkeit waren erheblich. L'Oréal erreicht jetzt eine Genauigkeit von 99 % bei Konversationsanalyseanwendungen, während es bei früheren GenAI-Ansätzen 90 % waren. Diese Verbesserung schafft das nötige Vertrauen bei den Mitarbeitern, um diese neuen Funktionen in großem Umfang zu implementieren.
Ebenso bedeutend ist die Veränderung bei der Arbeitsweise von Mitarbeitern mit Daten. Anstatt für jede Ad-hoc-Frage benutzerdefinierte Dashboards zu erstellen, können die Mitarbeiter jetzt ihre Fragen einfach in natürlicher Sprache stellen. Dies stellt eine grundlegende Änderung dar, wie die Mitarbeiter von L'Oréal auf Informationen zugreifen und diese analysieren können.
Die interne KI-Plattform von L'Oréal hat 15.000 tägliche, 33.000 wöchentliche und 44.000 monatliche eindeutige Nutzer, die 2,5 Millionen Nachrichten pro Monat über mehrere Modelle hinweg generieren. Frühe Tests von Claude Code mit 30 bis 50 Entwicklern zeigen ebenfalls vielversprechende Ergebnisse für die Produktivität im Engineering.
Für L'Oréal befindet sich agentische KI noch in einem frühen Stadium im Unternehmen. „Die agentische KI entwickelt sich weiter und wir zählen auf Anthropic-Modelle, um an die Spitze der Beauty-Technologie zu kommen“, sagte Menard. Das Unternehmen plant, seine agentischen Funktionen auszubauen und seine Partnerschaft mit Anthropic zu vertiefen, um seine Position als führendes Beauty-Tech-Unternehmen in der hart umkämpften Kosmetikbranche zu behaupten.
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Die agentische KI entwickelt sich weiter und wir zählen auf Anthropic-Modelle, um an die Spitze der Beauty-Technologie zu kommen.
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