Eksperymentowanie z generatywną sztuczną inteligencją, taką jak ChatGPT, może szybko prowadzić do szybszego i bardziej kreatywnego pisania tekstów, ale technologia ta oferuje wiele więcej możliwości dla e-commerce. Niemniej jednak, nie jest to pozbawione ryzyka. Dlatego warto przyjrzeć się strategii i konkretnym przykładom.
Przede wszystkim, fraza „AI jest wszędzie” stała się dość powszechna w technologii i e-commerce. Chociaż można dyskutować, co jest uważane za AI, a co nie (na przykład bardziej zaawansowane reguły „jeśli to, to to”, które można również wykonać w Excelu), warto zauważyć, że w tym artykule skupiamy się na generatywnej AI. Są to narzędzia oparte na dużych modelach językowych (LLM), które obliczają i wyświetlają najbardziej logiczne odpowiedzi na polecenia/wskazówki.
Generatywna AI zwiększa produktywność. Od ChatGPT i Barda do Midjourney i Craiyon, niedawne raporty firmy McKinsey & Company ponownie podkreślają, że generatywna AI zwiększy produktywność w wielu sektorach. W handlu (online), największy wpływ ma na marketing, sprzedaż i kontakt z klientem, według konsultingu. Rozciąga się to również na rozwój oprogramowania.
Przykładowo, sprzedawcy mogą połączyć istniejące narzędzia AI z generatywną AI, aby zwiększyć możliwości chatbotów, pozwalając im lepiej naśladować styl interakcji ludzkich pracowników. Te możliwości obejmują bezpośrednią odpowiedź na zapytanie klienta, śledzenie lub anulowanie zamówienia, oferowanie zniżek i sprzedaż dodatkową. Co więcej, automatyzując powtarzalne zadania, ludzcy agenci mogą poświęcić więcej czasu na obsługę skomplikowanych problemów klientów i uzyskiwanie informacji kontekstowych.
Ryzyko związane z użyciem generatywnej AI nie jest jednak pozbawione ryzyka, jak podkreśla McKinsey. Kiedy dyrektorzy handlowi i CPG badają, jak zintegrować generatywną AI z ich operacjami, powinni mieć na uwadze kilka czynników, które mogą wpłynąć na ich zdolność do czerpania wartości z technologii. Generatywna AI zwiększyła potrzebę zrozumienia, czy generowany kontent jest oparty na fakcie czy wnioskowaniu, wymagając nowego poziomu kontroli jakości.
Firmy będą musiały wprowadzić nowe kontrole jakości dla procesów wcześniej obsługiwanych przez ludzi, stwierdza konsulting. Dotyczy to między innymi e-maili napisanych przez przedstawicieli klientów. Będą również musieli przeprowadzić bardziej szczegółowe kontrole jakości procesów wspomaganych przez AI, takich jak projektowanie produktów.
Biorąc to pod uwagę, pojawiają się już dalsze możliwości dla generatywnej AI w e-commerce. Na przykład rozwój „automatycznie” generowanych wirtualnych światów. Łącząc różne narzędzia, takie jak twórca Metaverse Ilumine AI i generator obrazów Midjourney, można stworzyć wirtualną przestrzeń w krótkim czasie. Na razie te eksperymenty odbywają się głównie w świecie gier, ale tłumaczenie na środowisko zakupów online wcale nie jest nie do pomyślenia.
Jeśli jednak czujesz, że to jest jeszcze zbyt daleko poza zasięgiem – różne badania wskazują, że sprzedawcy obecnie muszą zwrócić uwagę na inne rzeczy, takie jak kryzys kosztów i inne naciski finansowe – zaleca się, aby spojrzeć, jak Amazon, na to, jak poprawić doświadczenia użytkowników na podstawie dostosowań tekstowych. Amazon podsumowuje recenzje za pomocą AI, zamieniając wszystkie recenzje dla każdego produktu na kilka zdań, które najlepiej opisują opinie konsumentów.
I to dotyka ogólnego korzyści z generatywnych systemów sztucznej inteligencji: możesz poprosić narzędzia o wykonanie zadań tak, jakbyś prosił o to innego człowieka. Właściwe sformułowanie polecenia wymaga czasu i jest kwestią prób i błędów. Na szczęście wiele wskazówek i przykładów jest już dostępnych za darmo.
