Создание и распространение контента
Одна из основных функций генеративного ИИ — создание контента. Используя теорию вероятности и экстраполяцию, он применяет большие языковые модели (LLM) для понимания и генерации текста, изображений, звуков и даже видео. Эти модели работают быстро и в больших масштабах. В результате генеративный ИИ может помочь в создании контента для описаний и объявлений о товарах, маркетинга и СМИ, веб-дизайна или интернет-магазинов.
Согласно статье в CIO Dive , компания Procter & Gamble разработала внутренний инструмент генеративного искусственного интеллекта, который помогает их маркетинговой команде создавать фотореалистичные изображения и другие материалы. Усовершенствование процесса создания контента позволяет сотрудникам больше сосредоточиться на стратегическом планировании и улучшении клиентского опыта. Затем эти изображения можно использовать в онлайн-каталогах товаров компании.
Как сообщает Retail Dive , в сфере электронной коммерции Amazon и eBay используют генеративный ИИ, чтобы помочь своим продавцам создавать описания товаров. ИИ получает информацию, например, изображение товара или ключевые слова, предоставленные продавцом, и использует эти данные в качестве основы для создания более длинного и подробного описания товара. После этого продавец может просмотреть, отредактировать и обновить контент, что делает процесс размещения товара более эффективным.
Контент, созданный искусственным интеллектом, необходимо проверять на подлинность. GS1 US Data Hub® можно использовать для поиска и проверки данных о товарах. Теоретически, эту возможность можно расширить, чтобы помочь экспертам-проверяющим подтвердить точность информации, сгенерированной ИИ для описания или размещения товара. Кроме того, Глобальная классификация товаров (GPC) может использоваться для определения категории товара на соответствие требованиям. Это поможет гарантировать наличие соответствующих сертификатов и оговорок в описаниях товаров. Наличие достоверной информации может снизить риск ошибок, вызванных ИИ, и упростить выявление и исправление ошибок в контенте.
Чат-боты, персонализация и клиентский опыт
Чат-интерфейс — ещё один важный аспект генеративного ИИ. Он использует возможности обработки естественного языка (NLP) линейных языков программирования для ведения текстовых диалогов с клиентами. ИИ может обучаться и адаптироваться к привычкам клиентов, что обеспечивает динамичный пользовательский опыт. Чат-боты могут реагировать на историю взаимодействия клиента, предоставляя гиперперсонализированные рекомендации и аналитические данные.
Как сообщает TechCrunch , Etsy запустила чат-бота на основе искусственного интеллекта, который рекомендует товары и упрощает процесс покупки подарков. Повышение уровня персонализации на платформе электронной коммерции предлагает новые идеи, выходящие за рамки традиционного поиска по ключевым словам, и облегчает пользователям поиск отличных подарков.
Как показало исследование The Drum , компания Nestlé использовала масштаб и скорость генеративного ИИ для обеспечения согласованности действий в своей маркетинговой организации. ИИ получил доступ к тысячам исторических кампаний, чтобы выявить закономерности в наиболее эффективных методах и способах их применения с новым контентом. ИИ предложил Nestlé лучшие практики, которые оптимизировали маркетинговый процесс.
Стандарты GS1 предоставляют общую основу для моделей, помогающих понимать продукты по категориям и связанным с ними товарам. GPC — это идентификатор, который группирует продукты на основе основных свойств и их взаимосвязи с другими продуктами. Искусственный интеллект мог бы использовать эти взаимосвязи для улучшения рекомендаций клиентам.
источник: https://www.gs1us.org/articles/practical-applications-of-generative-ai-in-the-supply-chain
