Toepassingen van generatieve AI
Generatieve AI wordt in allerlei toepassingen gebruikt. We hebben enkele creatieve toepassingen van generatieve AI en projecten die je met generatieve AI-modellen kunt bouwen in aparte posts verkend. Hier zijn echter enkele opvallende use-cases die we op dit moment zien:
Afbeeldingen
Generatieve AI-tools, zoals Google's Nano Banana 2, kunnen nieuwe afbeeldingen maken op basis van bestaande, zoals een nieuw portret op basis van iemands gezicht of een nieuw landschap op basis van bestaande scènes.
De Mona Lisa in de stijlen van Picasso, Van Gogh en Monet
Tekst
Je kunt tools zoals ChatGPT en Google Bard gebruiken om nieuwsartikelen, blogposts, poëzie en zelfs scripts te schrijven.
Audio
Je kunt het gebruiken om muziek, geluidseffecten en zelfs stemacteren te genereren. Zo maak je aangepaste audiocontent voor allerlei doeleinden, van achtergrondmuziek voor video's tot unieke deuntjes voor branding.
Natuurlijke taalinterfaces
Het kan worden gebruikt om interactieve en intuïtieve communicatietools te creëren, waardoor digitale interacties op diverse platforms verbeteren.
Beeldsynthese
Generatieve AI kan gedetailleerde virtuele modellen maken, wat de visualisatie in uiteenlopende sectoren zoals retail en vastgoed verbetert.
Ruimtesynthese
Deze technologie kan helpen bij het ontwerpen van virtuele omgevingen, nuttig in sectoren als virtual reality, gaming en online retail.
Productontwerp en objectensynthese
Op basis van bestaande data kunnen nieuwe ontwerpen worden gegenereerd, wat kansen biedt in sectoren als mode, woninginrichting en automotive.
Farmacie
Generatieve AI kan helpen virtuele modellen te maken en potentiële uitkomsten van farmaceutisch onderzoek te voorspellen, wat geneesmiddelenontdekking en gepersonaliseerde behandeling ondersteunt.
Gepersonaliseerde marketing
Op maat gemaakte advertenties of marketingcontent kunnen worden gecreëerd, wat de effectiviteit van campagnes over platforms heen vergroot.
AI op de werkvloer
Voor mij heeft AI een enorme positieve impact op hoe ik werk. Als enablement lead bij Specsavers gebruik ik AI regelmatig om problemen op te lossen, andere gebruikers te ondersteunen en informatieve content te genereren.
Zeker, dit deed ik vóór de komst van onze AI-vrienden ook al, maar mijn snelheid van opleveren is enorm toegenomen, waardoor ik meer projecten/gebruikers kan ondersteunen & het is een tool die ik aan iedereen aanraad.
In e-commerce is generatieve AI steeds belangrijker geworden nu bedrijven manieren zoeken om de klantervaring te personaliseren en hun operaties te verbeteren.
De basis van generatieve AI
Het begon allemaal met een prompt! Generatieve AI start met een prompt die de vorm kan hebben van tekst, een afbeelding, een video, een ontwerp, muzikale noten of elke invoer die het AI-systeem kan verwerken. Deze prompt kan handmatig door de gebruiker worden ingevoerd (bijvoorbeeld GPT-3 gebruiken om tekst te genereren op basis van gebruikersinvoer) of geautomatiseerd (bijvoorbeeld StyleGAN is een generative adversarial network (GAN) dat hoogwaardige afbeeldingen kan genereren op basis van een dataset met afbeeldingen.)
Er zijn verschillende soorten generatieve modellen die veel worden gebruikt in machine learning, waaronder Generative Adversarial Networks (GAN's), Variational Autoencoders (VAE's) en transformer-gebaseerde modellen. Hier is een kort overzicht van elk type:
Generative Adversarial Networks (GAN's)
GAN's zijn een type neuraal netwerk dat uit twee delen bestaat: een generator en een discriminator. De generator zorgt voor het genereren van nieuwe data, terwijl de discriminator bepaalt of de data echt of nep is. De twee delen worden samen getraind in een proces dat adversarial training wordt genoemd, waarbij de generator probeert data te produceren die de discriminator niet van echte data kan onderscheiden.
Een overzicht van de GAN-structuur - bron
Variational Autoencoders (VAE's)
VAE's zijn een ander type neuraal netwerk dat wordt gebruikt voor generatieve modellering. Ze werken door invoerdata te encoderen naar een lager-dimensionale ruimte en die vervolgens weer terug te decoderen naar de oorspronkelijke ruimte. De encoder en decoder worden samen getraind om het verschil tussen de originele data en de gereconstrueerde data te minimaliseren. Jij
Transformer-gebaseerde modellen
Transformer-gebaseerde modellen worden vaak gebruikt voor taken rond natuurlijke taalverwerking. Ze werken door reeksen invoergegevens te verwerken en reeksen uitvoergegevens te genereren. Transformer-gebaseerde modellen zijn bijzonder nuttig voor het genereren van tekst, zoals productbeschrijvingen of klantreviews.
De modellen trainen
Al deze modellen leren van data om nieuwe instanties te genereren. Tijdens het trainingsproces krijgen de modellen een grote dataset met voorbeelden en leren ze patronen en relaties in de data te vinden. Zodra het model is getraind, kan het worden gebruikt om nieuwe instanties te genereren door te sampelen uit de geleerde verdeling.
Zo kan een GAN worden getraind op een dataset met afbeeldingen en leren om nieuwe afbeeldingen te genereren die lijken op die in de dataset.
Een VAE kan worden getraind op een dataset met gezichten en leren om nieuwe gezichten te genereren die lijken op die in de dataset.
En een transformer-gebaseerd model kan worden getraind op een dataset met productbeschrijvingen en leren om nieuwe beschrijvingen te genereren die qua stijl en inhoud lijken op die in de dataset.
Over het algemeen zijn deze generatieve modellen krachtige tools voor het genereren van nieuwe content en data, en ze worden breed ingezet in allerlei toepassingen.
Generatieve AI in e-commerce
Generatieve AI kent veel toepassingen in e-commerce, en bedrijven gebruiken het om de klantervaring te personaliseren, hun operaties te verbeteren en de verkoop te verhogen. Dit zijn enkele gebieden waar e-commerceorganisaties generatieve AI inzetten:
Productaanbevelingen
Een van de meest voorkomende toepassingen van generatieve AI in e-commerce is productaanbevelingen. Bedrijven kunnen generatieve modellen gebruiken om klantdata te analyseren en gepersonaliseerde aanbevelingen voor elke klant te genereren. Zo gebruikt Amazon generatieve AI om gepersonaliseerde productaanbevelingen te doen op basis van het browse- en koopgedrag van klanten.
Personalisatie
Generatieve AI kan ook worden gebruikt om de klantervaring op andere manieren te personaliseren, bijvoorbeeld door gepersonaliseerde content te genereren of de gebruikersinterface aan te passen. Een bedrijf kan bijvoorbeeld generatieve AI gebruiken om gepersonaliseerde productbeschrijvingen te maken of de lay-out van de website af te stemmen op de voorkeuren van elke klant.
Klantbetrokkenheid
De klantbetrokkenheid kan ook worden verbeterd door virtuele assistenten en chatbots te creëren die gepersonaliseerde ondersteuning en aanbevelingen bieden. Een bedrijf kan bijvoorbeeld generatieve AI gebruiken om een chatbot te bouwen die veelvoorkomende, werkgerelateerde vragen kan beantwoorden, zoals toegang tot een systeem aanvragen of jaarlijks verlof aanvragen.
Contentcreatie
AI kan worden gebruikt om een breed scala aan content voor e-commercebedrijven te genereren, waaronder productbeschrijvingen, reviews en advertenties. Bekijk het DataCamp-artikel over hoe je ChatGPT voor sales gebruikt om meer te leren over generatieve AI voor contentcreatie.
Generatieve AI in e-commerce: casestudy's
Verschillende e-commercebedrijven hebben generatieve AI met succes geïmplementeerd om hun operaties te verbeteren.
Enkele snelle voorbeelden zijn:
- Amazon gebruikt Generatieve AI om content voor zijn klanten te personaliseren.
- Shopify lanceerde recent Shopify Magic om verkopers te helpen tijd te besparen, meer te verkopen en producten onder de aandacht te brengen van nog meer shoppers.
- eBay gebruikt Generatieve AI om zijn Smart Store aan te sturen, waarmee verkopers een gepersonaliseerde winkelervaring voor hun gebruikers kunnen creëren.
- Etsy gebruikt Generatieve AI om de toekomst van B2B-commerce in opkomende markten te ontsluiten.
Laten we er een paar in meer detail bekijken:
Amazon
Als eerste op de lijst, en ongetwijfeld geen verrassing voor wie dit leest: Amazon bemoeit zich met generatieve AI. Amazon gebruikt generatieve AI om gepersonaliseerde productaanbevelingen te genereren voor klanten die de site bezoeken. Daarnaast hebben ze, in plaats van chatbots uit te brengen zoals hun naaste rivalen Microsoft (ChatGPT) en Google (bard), een andere invalshoek gekozen door hun dominantie in de cloud via AWS (Amazon Web Services) te benutten en twee nieuwe AI-taalmodellen op het platform Bedrock uit te brengen.
Bedrock stelt klanten in staat om de machinelearningmodellen van Amazon te gebruiken zonder dat hun data teruglekt in de bredere informatiepool die wordt gebruikt om die systemen te trainen. Dit zou een belangrijke zorg kunnen wegnemen voor organisaties die hun eigen generatieve AI-producten willen bouwen.
Alibaba Group
De Alibaba Group heeft onlangs zijn generatieve AI-model Tongyi Qianwen onthuld, waarheid uit duizend vragen, dat in de nabije toekomst in alle apps van het bedrijf zal worden geïntegreerd.
Het model kan vergadernotities samenvatten, e-mails schrijven en zakelijke voorstellen opstellen. Het wordt ook toegevoegd aan Tmall Genie, de spraakassistent van Alibaba.
De technologie “zal grote veranderingen teweegbrengen in de manier waarop we produceren, werken en ons leven leiden”, aldus CEO Daniel Zhang. Het doel is het model open te stellen voor klanten zodat zij hun eigen aangepaste large language models kunnen bouwen, en de registratie van gebruikers is al gestart.
Beperkingen en ethische overwegingen
De eerste vraag voor veel dataleiders bij het overwegen van generatieve AI op de werkvloer is iets als, ‘wat doen generatieve AI-tools met al deze data?’ En dit roept de vraag op, ‘kunnen we AI zomaar elke vraag stellen?’ En het korte antwoord, voorlopig in elk geval, is een duidelijk nee.
We hebben al meerdere datalekken gezien door AI-gebruik op de werkvloer (zie het ChatGPT-verbod bij Samsung onder werknemers na een lek van gevoelige code), en veel bedrijven stellen interne regels en richtlijnen op voor hoe AI op het werk mag worden gebruikt, waarbij sommigen het gebruik volledig verbieden.
Beperkingen en uitdagingen van generatieve AI
- Datakwaliteit en -kwantiteit. Om realistische en relevante content te leren en te produceren, hebben generatieve AI-modellen veel hoogwaardige data nodig. Het vinden, verzamelen, opschonen en labelen van zulke data kan echter tijdrovend en kostbaar zijn, en gevoelig voor fouten of vooroordelen. Bedrijven hebben mogelijk momenteel niet de vaardigheden of kennis om dit op schaal te doen.
- Evaluatie en feedback. Het kan lastig zijn om deze modellen te evalueren en te verbeteren, omdat er geen duidelijke of objectieve manier is om de kwaliteit, nauwkeurigheid, originaliteit of bruikbaarheid van de gegenereerde content te meten. Hoewel menselijke feedback essentieel is, kan die ook subjectief, inconsistent of schaars zijn. Wederom: zonder dedicated resources kan dit moeilijk zijn.
- Schaalbaarheid en betrouwbaarheid. De rekenresources en -kracht die nodig zijn om generatieve AI-modellen te trainen en draaien, kunnen hun schaalbaarheid en betrouwbaarheid beperken. Daarnaast kunnen ze onverwachte of onwenselijke uitkomsten genereren die de reputatie of het vertrouwen van het e-commercebedrijf of zijn klanten kunnen schaden.
Ethische overwegingen bij generatieve AI
- Privacy en beveiliging. Gevoelige of persoonlijke data van het e-commercebedrijf of zijn klanten, zoals voorkeuren, gedrag, identiteiten of financiële informatie, kunnen mogelijk worden benaderd, gebruikt of gelekt door generatieve AI-modellen. Dit kan zorgen en risico's rond privacy en beveiliging opleveren.
- Billijkheid en verantwoordelijkheid. De vooroordelen of biases in de data waarop generatieve AI-modellen zijn getraind, of van de mensen met wie ze omgaan, kunnen mogelijk worden weerspiegeld of versterkt. Dit kan leiden tot oneerlijke of discriminerende uitkomsten of beslissingen die het e-commercebedrijf of zijn klanten raken. Er zouden mechanismen moeten zijn om billijkheid en verantwoordelijkheid voor de generatieve AI-modellen en hun output te waarborgen.
- Transparantie en vertrouwen. Generatieve AI-modellen kunnen content genereren die niet te onderscheiden is van door mensen gemaakte content. Dit kan verwarring of misleiding creëren bij het e-commercebedrijf of zijn klanten. Er zouden manieren moeten zijn om de bron en aard van generatieve AI-content te onthullen of te verifiëren en om de kwaliteit en relevantie ervan te borgen.
Toekomstperspectieven
Generatieve AI kent veel toepassingen in verschillende domeinen, maar een van de meest veelbelovende en spannende is e-commerce, met veel toekomstperspectieven in het verschiet.
Augmented reality en virtual reality
AI kan worden gekoppeld aan VR & AR om klanten meer meeslepende shoppingervaringen te bieden. Een generatieve AI-aangedreven AR-app kan klanten bijvoorbeeld helpen om meubels in hun eigen huis te visualiseren vóór aankoop.
Product discovery
Generatieve AI kan klanten helpen om makkelijker en efficiënter de producten te vinden die ze willen of nodig hebben. Zo kan generatieve AI realistische en diverse productafbeeldingen creëren op basis van tekstuele beschrijvingen of schetsen, waardoor klanten hun gewenste producten beter kunnen visualiseren.
De technologie kan ook gepersonaliseerde productaanbevelingen genereren op basis van klantvoorkeuren, gedrag en feedback, wat de klanttevredenheid en loyaliteit vergroot.
Klantbetrokkenheid
Bedrijven kunnen AI gebruiken om effectiever en creatiever met hun klanten te communiceren. Met tools zoals stable diffusion kun je bijvoorbeeld boeiende en relevante content maken voor sociale media, blogs, nieuwsbrieven of advertenties, wat meer verkeer en conversies aantrekt.
Generatieve AI kan ook natuurlijke en mensachtige reacties genereren voor chatbots of spraakassistenten, waardoor betere klantenservice en support wordt geboden.
Fraudepreventie
AI kan bedrijven helpen om frauduleuze activiteiten of aanvallen op hun e-commerceplatforms effectiever en nauwkeuriger op te sporen en te voorkomen. AI-tools kunnen bijvoorbeeld synthetische identiteiten of gezichten creëren voor verificatiedoeleinden, waardoor het voor bedriegers of bots lastiger wordt om toegang te krijgen tot het platform.
Je kunt Generatieve AI ook gebruiken om realistische en diverse data te genereren voor training of testdoeleinden, wat de prestaties en robuustheid van fraudedetectiemodellen verbetert. Leer meer over Fraudedetectie in Python met de online cursus van DataCamp.
Conclusie
Generatieve AI is een krachtige technologie die nieuwe en boeiende content kan creëren voor e-commercebedrijven. Het kan helpen om meer klanten aan te trekken, hun ervaringen te personaliseren en hun loyaliteit te vergroten. Het zal bedrijven ook helpen hun operaties te optimaliseren, zoals voorraadbeheer, prijsstelling en marketing. Het effectieve gebruik van Generatieve AI en AI in het algemeen wordt een belangrijk onderscheidend kenmerk bij de keuze tussen meerdere platforms voor een klant/gebruiker.
Generatieve AI is een gamechanger voor e-commerce en een waardevol bezit voor elk bedrijf dat wil floreren in het digitale tijdperk. Leer over de generatieve AI-concepten in de cursus van DataCamp.
