Çeşitli sektörlerdeki işletmeler, verimliliği ve performansı artırmak için kuruluşlarında üretken yapay zekayı benimsedi. Aslında, Deloitte’un şu anda üretken yapay zekayı uygulayan veya pilot olarak uygulayan 2.800’den fazla yöneticiyle yaptığı bir ankete göre, iş liderlerinin %79’u üretken yapay zekanın kuruluşlarını üç yıl içinde dönüştürmesini beklediklerini söylüyor.
Yakın zamanda yayınlanan özel bir rapor, özellikle perakende sektöründe üretken yapay zekanın önemli bir ivme kazandığını, her boyuttaki ve kategorideki markaların operasyonları ölçeklendirmek ve bire bir kişiselleştirilmiş deneyimler sağlamak için teknolojiyi kullandığını belirtti. Bu elbette şaşırtıcı değil. Kullanım örneklerinin tüm müşteri yolculuğunu kapsamasıyla, üretken yapay zekanın değeri daha da netleşiyor, ancak her yeni program veya girişim, özellikle içerik denetimi, telif hakkı ihlali ve sürüklenmeyle ilgili olası riskleri ve zorlukları da ortaya çıkarıyor.
Birçok senaryoda, markalar ve perakendeciler daha alakalı deneyimler oluşturmak için kendi tescilli ürün verilerini ve müşteri içgörülerini kullanıyor. Örneğin, Bloomingdale’s ürün verilerini zenginleştirip tüketicilerin arama davranışları ve kelime dağarcıklarına daha ayrıntılı ve uyumlu hale getirirken, aynı zamanda arka planda ürün atıf sürecini otomatikleştirdi. Bu hamle, Bloomingdale’s ürün yelpazesini daha aranabilir hale getirerek ürün keşfini hızlandırdı ve kolaylaştırdı. Gen AI ayrıca, huninin orta ve alt aşamalarını desteklemek için içerik oluşturma ve dağıtımını kişiselleştirmeye yardımcı olabilir.
Coresight Research Teknoloji Araştırmaları Genel Müdürü John Harmon, “Kişiselleştirme, perakendede uzun zamandır konuştuğumuz bir şey, ancak üretken AI, beğendiğim markalara göre mesajlar almama yardımcı olabilir ve yeni bir şey geldiğinde veya indirime girdiğinde bana haber verebilir,” dedi. “Bu, üretkenliği büyük ölçüde azaltıyor. Gen AI, insanların bunu yapması için bir yardımcı pilot veya hızlandırıcı görevi görüyor; daha yüksek miktarda yüksek kaliteli içerik oluşturuyor.”
Kroger gibi markalar bu yetenekleri hevesle test ediyor, alışveriş yapanlar için kapsamlı ürün listeleri oluşturmak için gen AI ve gerçek zamanlı veri yakalamayı birleştiren ve şirketin içerik oluşturmasına rehberlik edecek zengin veriler ve içgörüler sağlayan bir dijital raf optimizasyon çözümü uyguluyor. Adore Me gibi diğer markalar, gen AI’nın ürün özelleştirmesini ve daha sürdürülebilir üretim uygulamalarını nasıl sağlayabileceğini bile araştırıyor. Ancak, bu daha sağlam kullanım durumlarıyla birlikte markaların hazırlanması gereken daha büyük riskler geliyor.
Yapay Zeka Destekli Yaratıcılık için Bir Moderasyon Motoru Oluşturma
Mayıs 2024’te iç çamaşırı markası, tüketicilerin sütyen ve külot takımı için özel bir tasarım almak üzere renkler, desenler ve görsel fikirleri dahil olmak üzere ayrıntılı istemler girmelerine olanak tanıyan platform “AM by You”yu piyasaya sürdü. Platformun erken test aşamalarında, Adore Me önemli bir etkileşim gördü; kullanıcıların %70’i birden fazla istem oluşturdu ve her oturumda platformda yaklaşık dört dakika geçirdi.
Adore Me Strateji Başkan Yardımcısı Ranjan Roy, Retail TouchPoints ile yaptığı bir röportajda, “Başından beri, bu teknolojinin herkesin görsel olarak güzel, heyecan verici ve kişisel bir şey yaratmasına olanak tanıyabileceğini biliyorduk” dedi.
Ancak Adore Me ekibi, en iyi sonuçları garantilemek için özel olarak eğitilmiş görüntü oluşturma modelleri geliştirmek ve içerik denetimi için tescilli bir süreç ve model oluşturmak adına da çok çalıştı. Financial Times’da geçmişi olan Roy, büyük ölçekte içerik denetiminin ne kadar zorlu olabileceğini biliyor. Bu nedenle, platformun erken aşamalarında Adore Me ekibi (Roy’un kendisi de dahil) her tasarımı manuel olarak inceledi ve onayladı. Şimdi ekip, telif hakkıyla korunan görseller ve karakterler, küfür, müstehcenlik ve daha fazlası dahil olmak üzere herhangi bir telif hakkı “kırmızı bayrağı” aramak için her yaratımı bir görüntü API’sinden geçiriyor.
İnsanlar ve Süreç: Yapay Zeka Kayması ve Diğer Risklerle Başa Çıkma
Son perakende uygulamaları ve ürün lansmanları, AI’nin endüstri verimliliğini ve inovasyonunu nasıl yönlendirebileceğine dair heyecan verici bir resim çiziyor. Ancak Adore Me ekibi, teknolojinin içsel risklerinden bazılarını yeniden teyit ediyor; en önemlisi, AI modellerinin yalnızca girdileri kadar doğru, değerli ve güvenilir olmasıdır. Motorlar, değerli bilgiler almaya devam etmek için hem dahili hem de harici kullanıcılar için beslenmeye devam etmelidir.
ZDNET’e göre, modele daha fazla veri girildikçe, zamanla daha fazla evrimleşir ve değişir ve bu da nihayetinde LLM’lerin “orijinal kalıplardan uzaklaşarak beklenmedik veya öngörülemez şekillerde davranması” durumunda “sürüklenme” adı verilen bir fenomen yaratır. Bazı durumlarda, bir şirket AI modellerinin bazı kısımlarını iyileştirmeye çalıştığında ve diğer kısımlarını daha da kötüleştirdiğinde sürüklenme meydana gelir.
İşte insanların devreye girdiği yer burası. AI modellerini izlemek ve gerektiğinde düzeltmeler yapmak üzere eğitmeleri gerekiyor. Bu özellikle kritik öneme sahip çünkü CI&T’ye göre çoğu tüketici (%67) perakendecilerin üretken yapay zeka kullanmasıyla ilgili endişe duyuyor ve bu katılımcıların %53’ü perakendecilerin kişisel bilgilerine erişebilmesinden en çok endişe duyuyor.
Bu endişe yeni bir şey değil, özellikle kişiselleştirme motorları daha karmaşık hale geldikçe, veri güvenliğine adanmış yerleşik ekipler, sistemler ve süreçler markaların tüketici güvenini kazanmasına ve korumasına yardımcı olacaktır.