AI generativa nell’eCommerce: tutto è iniziato con un prompt

Utilizzi dell’AI generativa

L’AI generativa è usata in molte applicazioni. Abbiamo esplorato alcuni usi creativi dell’AI generativa e progetti che puoi realizzare con modelli di AI generativa in post separati. Ecco comunque alcuni casi d’uso rilevanti che stiamo vedendo in questo momento:

Immagini

Strumenti di AI generativa, come il Nano Banana 2 di Google, possono creare nuove immagini a partire da quelle esistenti, ad esempio un nuovo ritratto basato sul volto di una persona o un nuovo paesaggio ispirato a scenari reali.

La Gioconda nei stili di Picasso, Van Gogh e Monet

Testo

Puoi usare strumenti come ChatGPT e Google Bard per scrivere articoli di cronaca, post di blog, poesie e persino sceneggiature.

Audio

Puoi usarla per generare musica, effetti sonori e anche doppiaggi. Si possono creare contenuti audio personalizzati per vari scopi, dalle colonne sonore di video a jingle originali per il branding.

Interfacce in linguaggio naturale

Può essere usata per creare strumenti di comunicazione interattivi e intuitivi, migliorando le interazioni digitali su varie piattaforme.

Sintesi di immagini

L’AI generativa può creare modelli virtuali dettagliati, migliorando la visualizzazione in settori diversi come retail, immobiliare e altro.

Sintesi di spazi

Questa tecnologia può aiutare a progettare ambienti virtuali, risultando utile in ambiti come realtà virtuale, gaming e retail online.

Design di prodotto e sintesi di oggetti

Si possono generare progetti inediti basati su dati esistenti, aprendo possibilità in settori come moda, arredamento e automotive.

Farmaceutica

L’AI generativa può contribuire a creare modelli virtuali e a prevedere possibili esiti della ricerca farmaceutica, supportando la scoperta di farmaci e la personalizzazione delle terapie.

Marketing personalizzato

Si possono creare annunci o contenuti di marketing su misura, migliorando l’efficacia delle campagne su vari canali.

AI sul lavoro

Per me, l’AI sta avendo un impatto estremamente positivo sul mio modo di lavorare. Come enablement lead in Specsavers, uso regolarmente l’AI per il troubleshooting, per supportare altri utenti e per generare contenuti informativi.

Certo, facevo già tutto questo prima dell’arrivo dei nostri amici AI, ma la mia velocità di consegna è aumentata drasticamente, permettendomi di supportare più progetti/utenti, ed è diventato uno strumento che consiglio a tutti.

Nell’eCommerce, l’AI generativa è diventata sempre più importante man mano che le aziende cercano modi per personalizzare l’esperienza del cliente e migliorare le proprie operazioni.

Le basi dell’AI generativa

Tutto è iniziato con un prompt! L’AI generativa parte da un prompt che può essere sotto forma di testo, immagine, video, progetto, note musicali o qualsiasi input che il sistema di AI possa elaborare. Questo prompt può essere inserito manualmente dall’utente (ad esempio, usare GPT-3 per generare testo in base all’input dell’utente) o automatizzato (per esempio, StyleGAN è una rete generativa avversaria (GAN) che può generare immagini di alta qualità basandosi su un dataset di immagini.)

Esistono diversi tipi di modelli generativi comunemente usati nel machine learning, tra cui Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE) e modelli basati su Transformer. Ecco una breve panoramica di ciascuno:

Generative Adversarial Networks (GAN)

Le GAN sono un tipo di rete neurale composta da due parti: un generatore e un discriminatore. Il generatore si occupa di creare nuovi dati, mentre il discriminatore decide se i dati sono reali o falsi. Le due parti vengono addestrate insieme in un processo detto training avversario, in cui il generatore cerca di produrre dati che il discriminatore non riesca a distinguere da quelli reali.

Panoramica della struttura di una GAN - fonte

Variational Autoencoders (VAE)

I VAE sono un altro tipo di rete neurale usata per il generative modeling. Funzionano codificando i dati di input in uno spazio a dimensionalità inferiore per poi decodificarli nuovamente nello spazio originale. Encoder e decoder vengono addestrati insieme per minimizzare la differenza tra i dati originali e quelli ricostruiti. Tu

Modelli basati su Transformer

I modelli basati su Transformer sono comunemente usati per compiti di elaborazione del linguaggio naturale. Elaborano sequenze di dati in input e generano sequenze di output. Sono particolarmente utili per generare testo, come descrizioni di prodotto o recensioni dei clienti.

Addestramento dei modelli

Tutti questi modelli apprendono dai dati per generare nuove istanze. Durante l’addestramento, i modelli vengono alimentati con un ampio dataset di esempi e imparano a individuare pattern e relazioni all’interno dei dati. Una volta addestrato, il modello può essere usato per generare nuove istanze campionando dalla distribuzione appresa.

Per esempio, una GAN può essere addestrata su un dataset di immagini e imparare a generare nuove immagini simili a quelle del dataset.

Un VAE può essere addestrato su un dataset di volti e imparare a generare nuovi volti simili a quelli nel dataset.

E un modello basato su Transformer può essere addestrato su un dataset di descrizioni di prodotto e imparare a generare nuove descrizioni simili per stile e contenuto a quelle del dataset.

In generale, questi modelli generativi sono strumenti potenti per creare nuovi contenuti e dati, e sono ampiamente utilizzati in una varietà di applicazioni.

AI generativa nell’eCommerce

L’AI generativa ha molte applicazioni nell’eCommerce e le aziende la utilizzano per personalizzare l’esperienza del cliente, migliorare le operazioni e aumentare le vendite. Ecco alcune aree in cui le organizzazioni eCommerce stanno usando l’AI generativa:

Raccomandazioni di prodotto

Una delle applicazioni più comuni dell’AI generativa nell’eCommerce è la raccomandazione di prodotti. Le aziende possono usare modelli generativi per analizzare i dati dei clienti e generare suggerimenti personalizzati per ciascuno. Ad esempio, Amazon utilizza l’AI generativa per proporre prodotti su misura ai clienti in base alla loro cronologia di navigazione e di acquisto.

Personalizzazione

L’AI generativa può essere usata anche per personalizzare l’esperienza in altri modi, ad esempio generando contenuti personalizzati o adattando l’interfaccia utente. Per esempio, un’azienda potrebbe usare l’AI generativa per creare descrizioni di prodotto personalizzate o per modificare il layout del sito in base alle preferenze di ciascun cliente.

Coinvolgimento del cliente

Il coinvolgimento può essere migliorato creando assistenti virtuali e chatbot in grado di offrire supporto e raccomandazioni personalizzate. Ad esempio, un’azienda potrebbe usare l’AI generativa per creare un chatbot che risponda a domande tipiche di business come la richiesta di accesso a un sistema o di ferie.

Generazione di contenuti

L’AI può essere usata per generare un’ampia gamma di contenuti per le aziende eCommerce, incluse descrizioni di prodotto, recensioni e annunci. Dai un’occhiata all’articolo di DataCamp su come usare ChatGPT per le vendite per saperne di più sull’uso dell’AI generativa per la creazione di contenuti.

Casi di studio: AI generativa nell’eCommerce

Diverse aziende eCommerce hanno implementato con successo l’AI generativa per migliorare le proprie operazioni.

Alcuni esempi rapidi includono:

• Amazon utilizza l’AI generativa per personalizzare i contenuti per i suoi clienti.
• Shopify ha recentemente lanciato Shopify Magic per aiutare i venditori a risparmiare tempo, vendere di più e far arrivare i prodotti a un numero ancora maggiore di acquirenti.
• eBay utilizza l’AI generativa per alimentare il suo Smart Store, che aiuta i venditori a creare un’esperienza di acquisto personalizzata per i propri utenti.
• Etsy utilizza l’AI generativa per sbloccare il futuro del commercio B2B nei mercati emergenti.

Vediamone un paio più da vicino:

Amazon

Per prima in lista, e non sorprenderà nessuno, Amazon sta investendo nell’AI generativa. Amazon usa l’AI generativa per offrire raccomandazioni di prodotto personalizzate ai clienti che visitano il sito. Inoltre, invece di rilasciare chatbot come i concorrenti Microsoft (ChatGPT) e Google (bard), ha scelto un’altra strada sfruttando il suo dominio nel cloud tramite AWS (Amazon Web Services) per rilasciare sulla piattaforma due nuovi modelli linguistici di AI, Bedrock.

Bedrock consentirà ai clienti di utilizzare i modelli di machine learning di Amazon senza che i loro dati finiscano nel più ampio insieme di informazioni usato per addestrare tali sistemi. Questo dovrebbe rispondere a una preoccupazione chiave per le organizzazioni che vogliono costruire propri prodotti di AI generativa.

Alibaba Group

Alibaba Group ha recentemente presentato il suo modello di AI generativa chiamato Tongyi Qianwen, verità da mille domande, che sarà integrato a breve in tutte le app dell’azienda.

Il modello può essere usato per riassumere verbali di riunioni, scrivere email e preparare proposte commerciali. Sarà inoltre integrato in Tmall Genie, l’assistente vocale di Alibaba.

La tecnologia “porterà grandi cambiamenti al modo in cui produciamo, lavoriamo e viviamo”, secondo l’AD Daniel Zhang. L’obiettivo è aprire il modello ai clienti affinché possano costruire i propri large language model personalizzati, e la registrazione degli utenti è già iniziata.

Limitazioni e considerazioni etiche

La prima domanda che molti responsabili dei dati si pongono quando valutano l’AI generativa sul lavoro è qualcosa del tipo: “cosa fanno questi strumenti di AI con tutti questi dati?” E questo porta a chiedersi: “possiamo chiedere qualsiasi cosa all’AI?” La risposta breve, per ora, è decisamente no.

Abbiamo già visto diversi leak di dati causati dall’uso dell’AI sul posto di lavoro (vedi il divieto di Samsung su ChatGPT tra i dipendenti dopo una fuga di codice sensibile), e molte aziende stanno introducendo regole e policy interne su come l’AI può essere usata al lavoro, con alcune che ne vietano del tutto l’uso.

Limitazioni e sfide dell’AI generativa

• Qualità e quantità dei dati. Per apprendere e produrre contenuti realistici e pertinenti, i modelli di AI generativa richiedono molti dati di alta qualità. Tuttavia, trovare, raccogliere, pulire ed etichettare tali dati può richiedere tempo, essere costoso ed esporre a errori o bias. Le aziende potrebbero non avere al momento le competenze o le conoscenze per farlo su larga scala.
• Valutazione e feedback. Valutare e migliorare questi modelli può essere impegnativo, poiché non esiste un modo chiaro o oggettivo per misurare qualità, accuratezza, originalità o utilità dei contenuti generati. Il feedback umano è essenziale, ma può essere soggettivo, incoerente o scarso. Anche qui, senza risorse dedicate, può essere difficile.
• Scalabilità e affidabilità. Le risorse e la potenza computazionale necessarie per addestrare ed eseguire modelli di AI generativa possono limitarne scalabilità e affidabilità. Inoltre, possono generare output inaspettati o indesiderati che danneggiano la reputazione o la fiducia dell’azienda eCommerce o dei suoi clienti.

Considerazioni etiche dell’AI generativa

• Privacy e sicurezza. Dati sensibili o personali dell’azienda eCommerce o dei suoi clienti, come preferenze, comportamenti, identità o informazioni finanziarie, possono potenzialmente essere accessi, usati o divulgati dai modelli di AI generativa. Ciò solleva preoccupazioni e rischi per privacy e sicurezza.
• Equità e responsabilità. I bias o i pregiudizi presenti nei dati su cui i modelli vengono addestrati, o nelle interazioni con gli umani, possono riflettersi o amplificarsi. Questo può portare a esiti o decisioni ingiuste o discriminatorie che colpiscono l’azienda eCommerce o i suoi clienti. Dovrebbero esserci meccanismi per garantire equità e responsabilità dei modelli e dei loro output.
• Trasparenza e fiducia. I modelli di AI generativa possono creare contenuti indistinguibili da quelli prodotti da persone. Questo può generare confusione o inganno tra l’azienda eCommerce o i suoi clienti. Dovrebbero esistere modi per dichiarare o verificare l’origine e la natura dei contenuti generati e per garantirne qualità e pertinenza.

Prospettive future

L’AI generativa ha molte applicazioni in vari ambiti, ma uno dei più promettenti ed entusiasmanti è l’eCommerce, con numerose prospettive all’orizzonte.

Realtà aumentata e realtà virtuale

L’AI può essere abbinata a VR e AR per offrire esperienze di acquisto più immersive. Ad esempio, un’app AR basata su AI generativa potrebbe aiutare i clienti a visualizzare mobili nelle proprie case prima dell’acquisto.

Scoperta dei prodotti

L’AI generativa può aiutare i clienti a trovare più facilmente ed efficacemente i prodotti che desiderano o di cui hanno bisogno. Per esempio, può creare immagini di prodotto realistiche e diversificate a partire da descrizioni testuali o schizzi, permettendo ai clienti di visualizzare meglio ciò che cercano.

La tecnologia può anche generare raccomandazioni personalizzate in base a preferenze, comportamenti e feedback del cliente, aumentando soddisfazione e fidelizzazione.

Coinvolgimento del cliente

Le aziende possono usare l’AI per comunicare con i clienti in modo più efficace e creativo. Ad esempio, usando strumenti come la stable diffusion, puoi creare contenuti coinvolgenti e pertinenti per social, blog, newsletter o annunci, attirando più traffico e conversioni.

L’AI generativa può anche generare risposte naturali e simili a quelle umane per chatbot o assistenti vocali, offrendo un miglior servizio e supporto clienti.

Prevenzione delle frodi

L’AI può aiutare le aziende a individuare e prevenire in modo più efficace e accurato attività o attacchi fraudolenti sulle loro piattaforme eCommerce. Ad esempio, strumenti di AI possono creare identità o volti sintetici per scopi di verifica, rendendo più difficile per impostori o bot accedere alla piattaforma.

Puoi anche usare l’AI generativa per creare dati realistici e vari per training o test, migliorando le prestazioni e la robustezza dei modelli di rilevamento frodi. Scopri di più su Fraud Detection in Python con il corso online di DataCamp.

Conclusione

L’AI generativa è una tecnologia potente che può creare contenuti nuovi e coinvolgenti per le aziende eCommerce. Può aiutarle ad attrarre più clienti, personalizzarne l’esperienza e aumentare la fidelizzazione. Inoltre, aiuterà le aziende a ottimizzare le operazioni, come gestione dell’inventario, pricing e marketing. L’uso efficace dell’AI generativa e dell’AI in generale sarà un elemento di forte differenziazione quando un cliente/utente sceglie tra più piattaforme.

L’AI generativa è un game changer per l’eCommerce e una risorsa preziosa per qualsiasi azienda che voglia prosperare nell’era digitale. Scopri i concetti di AI generativa nel corso di DataCamp.