L’intelligenza artificiale generativa può aiutare i rivenditori online a progettare prodotti migliori?

Con l'intelligenza artificiale che impara a svolgere una varietà infinita di compiti, il produttore di gioielli online J'evar ha deciso di sviluppare la propria applicazione di intelligenza artificiale generativa per progettare nuovi prodotti.

Lo strumento consente ai designer di gioielli di J'evar di inserire informazioni sui materiali e sulle specifiche del prodotto e l'intelligenza artificiale generativa produrrà un'immagine di quel prodotto. Lo strumento fa risparmiare al marchio settimane di tempo di progettazione manuale dei prodotti, afferma Amish Shah, fondatore e CEO del marchio di gioielli direct-to-consumer con diamanti coltivati ​​in laboratorio.

J'evar ha iniziato a utilizzare il suo generatore di intelligenza artificiale per prodotti di gioielleria l'anno scorso nel 2022. Il rivenditore inserisce metriche e immagini in una banca della conoscenza - o un database di testo, immagini e metriche per materiali che includono il peso dell'oro e dell'argento, tra gli altri dettagli chiave - a cui il generatore può fare riferimento prima di produrre un'immagine. Shah si riferisce scherzosamente ad esso come "JevarGPT 1.0" e "AI for Jewelry 1.0", il primo un riferimento al ChatGPT del consorzio OpenAI.

Ad esempio, Shah dice che se volesse realizzare un braccialetto, potrebbe inserire un messaggio di testo nell'intelligenza artificiale generativa, specificando quanto dovrebbe essere il peso dell'oro per quel pezzo, quanto dovrebbe essere sottile o largo e quale stile di design preferirebbe. Piace. Può anche chiedergli di produrre 50 iterazioni da quel singolo prompt. In cambio, l’intelligenza artificiale generativa produrrà progetti completi, alcuni dei quali potrebbero essere pronti per essere trasformati in prodotti tangibili. Altri progetti di prodotto con output dell'intelligenza artificiale richiedono che i progettisti J'evar modifichino il progetto fino a quando non può essere producibile.

Shah afferma che uno dei motivi principali per cui J'evar non può produrre tutti i progetti è l'incapacità di tagliare i diamanti nella forma generata dall'intelligenza artificiale. Ma anche questa capacità verrà presto raggiunta con nuovi macchinari, dice.

"Si tratta di ottimizzazione, efficienza e velocità, il che ovviamente porterà a una riduzione dei costi a lungo termine", afferma Shah a proposito dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa. "Ma soprattutto, dal punto di vista della produzione, puntiamo alla precisione e a un livello più elevato di creatività."

Negli ultimi anni, gli sviluppatori hanno addestrato l’intelligenza artificiale a fare molto di più che analizzare i dati e dire ai propri utenti cosa farne. Hanno addestrato l'intelligenza artificiale a generare scritti, immagini, video e suoni. Questa si chiama intelligenza artificiale generativa e i rivenditori online hanno già iniziato a progettare nuovi prodotti e a produrre nuove varianti di prodotti esistenti, e a farlo rapidamente. Con l’intelligenza artificiale generativa, i rivenditori possono creare e testare più idee di prodotto in pochi minuti, molto più velocemente delle settimane o dei mesi necessari per la progettazione attuale. I rivenditori online, tra cui J'evar e Auricle Technology, stanno imparando a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per assistere i progettisti dei prodotti, rendendo il processo più efficiente. Ma poiché l’intelligenza artificiale generativa è ancora nuova, presenta dei limiti su ciò che può fare.

J'evar utilizza la propria tecnologia di intelligenza artificiale generativa per aiutare i suoi designer umani ad accelerare il processo creativo.

Sebbene l’intelligenza artificiale generativa sia eccellente per apprendere ed elaborare enormi quantità di dati, non è ancora in grado di comprendere il movimento nello spazio, afferma Brendan Witcher, vicepresidente e principale analista della società di ricerca Forrester. Non pensa ancora agli elementi ingegneristici e strutturali o alla fattibilità fisica, dice. Anche se l’intelligenza artificiale generativa non è ancora a quel punto, dice, ciò non significa che non possa esserlo prima o poi.

Tendenze di Salesforce Shopping di oggi e aspettative dei clienti GenAI di domani

“Vuoi disegnare una scarpa. Fantastico", dice Witcher. “Beh, una scarpa è una scarpa finché non la indossi e devi correre, poi ti cade a pezzi perché non hai pensato alla fisica di come avviene il movimento.

“La grande domanda è: quando riusciremo a colmare il divario tra il lavoro che deve essere svolto nell’intelligenza artificiale generativa per comprendere il movimento attraverso lo spazio fisico che gli oggetti devono attraversare spesso, e la fattibilità commerciale di farlo”.

Tuttavia, nonostante i suoi limiti attuali, Witcher afferma che il valore dell’IA generativa deriva dalle valutazioni che ha già imparato a fare. Dice che le persone svolgono il proprio lavoro in base alle conoscenze che ricevono nella loro formazione e che “anche l’intelligenza artificiale funziona in questo modo”. Ma l’intelligenza artificiale generativa “porta al passo successivo” e esamina più dati di quelli che gli esseri umani possono elaborare, per poi valutare quali siano i migliori passi successivi. Può anche produrre idee a cui gli esseri umani non potrebbero o non vorrebbero pensare perché la mente umana non elabora le informazioni come fanno gli strumenti di intelligenza artificiale, dice.