StoryEditor

AI szybko uczy się branży beauty. A Ty jak szybko uczysz się AI?

Wizerunek autorki artykułu wygenerowany przez Stable Diffusion / Stable Diffusion
Ilustracja do tego artykułu to wizja tego, jak Stable Diffusion wyobraża sobie autorkę tekstu w roli influencerki reklamującej pomadkę. Czy wygląda to zabawnie? Tak, zwłaszcza kiedy spojrzymy na budowę dłoni, ale wygenerowane cyfrowo treści są wokół nas – a będzie ich coraz więcej.

W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) stała się kluczowym graczem w wielu dziedzinach życia, w tym także w branży beauty. Wprowadzenie AI do przemysłu kosmetycznego i urody przynosi za sobą zarówno liczne korzyści, jak i wyzwania. Dzięki rosnącej dostępności zaawansowanych modeli językowych i generatywnych, takich jak GPT-3, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E 2 i inne, branża ta doświadcza prawdziwej rewolucji. W niniejszym artykule omówimy, jakie możliwości i zagrożenia niesie ze sobą wykorzystanie AI w kosmetyce i urodzie.

 

Korzyści stosowania AI w branży beauty

 

Personalizacja produktów i usług: AI staje się kluczowym narzędziem w personalizacji produktów i usług urodowych. Dzięki analizie danych, AI może dostosować kosmetyki i zabiegi do indywidualnych potrzeb klienta. Algorytmy pomagają określić rodzaj skóry, preferencje i ewentualne alergie, co prowadzi do skuteczniejszej pielęgnacji i lepszych rezultatów. Ponadto, AI może śledzić zmiany w stanie skóry i rekomendować odpowiednie produkty lub zabiegi w czasie rzeczywistym, co zapewnia ciągłą personalizację. To nie tylko poprawia doświadczenie klienta, ale także zwiększa lojalność wobec marki i efektywność salonów urodowych.

Rozpoznawanie składników i alergenów: Dzięki analizie danych, AI może skanować etykiety produktów, rozpoznawać składniki i identyfikować potencjalne alergeny. To nie tylko pomaga konsumentom unikać produktów, które mogą wywołać reakcje alergiczne, ale także podnosi poziom świadomości na temat składu kosmetyków. AI jest w stanie błyskawicznie porównać składniki z bazą danych alergenów, co przyspiesza proces wyboru bezpiecznych produktów. Dla osób z wrażliwą skórą jest to szczególnie cenne narzędzie, które wpływa na zdrowie i komfort podczas korzystania z kosmetyków.

Wirtualne przymierzanie kosmetyków: Dzięki AI wirtualne przymierzanie kosmetyków staje się rzeczywistością. Algorytmy wykorzystują technologię AR (Rozszerzona Rzeczywistość), która pozwala klientom testować produkty kosmetyczne na swoim wizerunku bez konieczności aplikacji fizycznych. Zaawansowane modele językowe i generatywne AI pozwalają na dokładne odwzorowanie kolorów i tekstur produktów na zdjęciach lub w czasie rzeczywistym za pomocą kamer. To nie tylko ułatwia wybór odpowiednich kosmetyków, ale także podnosi doświadczenie zakupowe online, zwiększając pewność klientów i obniżając koszty zwrotów. Wirtualne przymierzanie kosmetyków to świetny przykład, jak AI integruje technologię z branżą urody, przynosząc korzyści zarówno konsumentom, jak i producentom kosmetyków.

Personalizowane porady: AI odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu spersonalizowanych porad dotyczących pielęgnacji skóry i makijażu na platformach społecznościowych oraz w aplikacjach sieci drogeryjnych czy perfumeryjnych. Algorytmy AI mogą analizować zdjęcia i dane o skórze użytkowników, identyfikować jej typ, problemy i potrzeby. Na tej podstawie AI generuje indywidualne rekomendacje dotyczące produktów i zabiegów. To nie tylko poprawia doświadczenie zakupowe, ale także zwiększa lojalność klientów i sprzedaż produktów kosmetycznych.

 

Zagrożenia stosowania AI w branży beauty

 

Ochrona prywatności: Wprowadzenie AI do branży beauty niesie ze sobą wyzwanie związane z ochroną danych osobowych. Aby zapewnić personalizację i skuteczność usług, konieczne jest zbieranie dużej ilości informacji, takich jak zdjęcia twarzy, preferencje kosmetyczne i stan skóry. Jednak to rodzi ryzyko naruszenia prywatności i nieuprawnionego dostępu do tych danych. Dlatego kluczowe jest ścisłe przestrzeganie przepisów o ochronie danych oraz dbałość o bezpieczeństwo informacji, aby dać klientom pewność, że ich prywatność jest chroniona. Ponadto całkowicie zasadne są obawy co do tego, że te informacje mogą zostać wykorzystane do nielegalnego targetowania reklam i wykorzystywania delikatnych danych do nieczystych zagrań marketingowych.

image

Flakon perfum wygenerowany przez Midjourney

Midjourney
Zagrożenie dla rynku pracy: Wprowadzenie AI w tworzeniu treści i grafik może budzić obawy o utratę miejsc pracy dla specjalistów, takich jak copywriterzy czy graficy. Automatyzacja procesów pisania i generowania grafik może przekształcić sposób, w jaki niektóre zadania są wykonywane, co może prowadzić do redukcji zatrudnienia w tych dziedzinach, a już spowodowało zapaść na rynku usług copywriterskich. Niektórzy kontrują, że AI może też tworzyć nowe możliwości pracy, takie jak nadzorowanie i zarządzanie technologią AI, dostosowanie treści do potrzeb klientów czy tworzenie bardziej zaawansowanych strategii marketingowych, niemniej wymiana jednych specjalistów nie będzie miała stosunku 1:1, ani nie sprawi, że kreatywni pracownicy odzyskają zatrudnienie. Kluczowe jest więc dostosowanie się do zmian i rozwijanie nowych umiejętności, aby wykorzystać potencjał AI w tworzeniu wartościowych treści i grafik, zamiast rywalizować z nią.

Standardy i bezpieczeństwo: Wykorzystywanie AI wiąże się z ryzykiem polegania na nieprawidłowych informacjach. Modele językowe, choć potrafią generować teksty, nie zawsze gwarantują wierność faktom, ponieważ nie tworzą treści tak, jak ludzie. AI generuje teksty, tworząc łańcuszki wyrazów, które wyglądają jak ludzka mowa, ale niekoniecznie zawierają rzeczywiste informacje, ponieważ ich kolejność wynika z matematycznego prawdopodobieństwa następowania po sobie. To oznacza, że jeśli AI „uczy się” na treściach zawierających np. często występujące informacje o tym, że witamina C to znany kancerogen, to będzie tworzyć treści zawierające takie właśnie sugestie. To szczególnie ważne w kontekście dostarczania treści, które opierają się na faktach, takich jak informacje okołomedyczne. Dlatego zawsze należy zachować ostrożność i poddać wygenerowane treści weryfikacji, aby uniknąć rozpowszechniania nieprawdziwych informacji. AI może być użyteczne, ale odpowiedzialność za prawdziwość treści pozostaje w rękach użytkowników.

Manipulacja wizerunkiem: AI potrafi tworzyć niezwykle realistyczne obrazy i filmy, co niesie ze sobą ryzyko manipulacji wizerunkiem. Zdolność do generowania autentycznie wyglądających treści (np. nieistniejących produktów luksusowych marek, które rzekomo można dostać po okazyjnej cenie na portalu typu Allegro czy OLX) może być wykorzystywana zarówno w celach reklamowych, jak i dezinformacyjnych. Istnieje ryzyko, że fałszywe treści mogą być użyte do wprowadzania w błąd lub oszukiwania ludzi, co ma poważne konsekwencje dla społeczeństwa i biznesu. Dlatego ważne jest, aby rozwijać technologie wykrywania deepfake‘ów i promować etyczne wykorzystanie AI, aby uniknąć potencjalnych szkód dla ludzi i reputacji firm. Powszechne jest żartowanie z tego, że generatywne AI tworzy obrazy, na których ludzie mają po kilkanaście palców u rąk, i po tym można rozpoznać tzw. fejka – ale nic nie wskazuje na to, żeby ten problem nie miał zostać niedługo rozwiązany.

Brak kreatywności: Rozwój AI w tworzeniu treści kosmetycznych wywołuje obawy związane ze spadkiem kreatywności i oryginalności. Modele AI uczą się na dostępnych treściach, w tym tych generowanych przez inne AI, co może prowadzić do cyklu samopowielania. To może doprowadzić do utraty unikalności i spadku wartości treści. Dlatego ważne jest, aby nadzorować proces tworzenia treści, dbać o różnorodność i zachować ludzką kreatywność w procesie, aby uniknąć utraty wartości i oryginalności pracy ludzkiej. Szczególną uwagę w tym podpunkcie należy zwrócić na zapaść modelu językowego; jest to zjawisko, w którym model AI staje się nadmiernie powtarzalny i przewidywalny w generowaniu tekstów. Oznacza to, że modele zaczynają wytwarzać treści o niskiej jakości, często powtarzając te same frazy lub wzorce, ponieważ „uczą się” na treściach generowanych przez inne modele językowe – a więc treściach niższej jakości niż te, które tworzą ludzie. Można sobie to zobrazować jak recykling papieru; po którymś przejściu przez ten proces przestaje on nadawać się do użytku. Generowane treści stają się niskowartościowe, co obniża jakość doświadczenia, zarówno użytkownika, jak i ostatecznego odbiorcy. Dlatego monitorowanie i utrzymanie jakości modelu, w tym kontrola treści, na których się on „uczy”, jest kluczowe, aby uniknąć zapaści i zapewnić, że generowane treści pozostaną atrakcyjne i wartościowe.

Kradzież cudzej własności intelektualnej: Wykorzystywanie generatywnego AI, takiego jak modele językowe i graficzne, może podnosić zasadne wątpliwości etyczne związane z własnością intelektualną. Tworzenie treści, które opierają się na danych wejściowych lub wzorcach, często korzysta z cudzej własności intelektualnej, takich jak obrazy i teksty. To może prowadzić do naruszeń praw autorskich i licencji, a także podważać kreatywną pracę artystów i twórców treści. Dlatego ważne jest, aby uwzględniać te kwestie i działać zgodnie z odpowiednimi przepisami praw autorskich oraz respektować prawa innych twórców. Wprowadzanie AI do procesu tworzenia treści wymaga staranności i przestrzegania norm etycznych, aby uniknąć nieuprawnionego wykorzystywania cudzej własności intelektualnej.

 

image

Specjalne e-wydanie Wiadomości Kosmetycznych z prognozami dla branży beauty na 2024 r.

 

wiadomoscikosmetyczne.pl
Aby przeczytać więcej tak interesujących treści pobierz bezpłatnie specjalne e-wydanie Wiadomości Kosmetycznych tutaj. Poznaj opinie ekspertów. Dowiedz się więcej o trendach i prognozach na 2024 rok. 

 

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
StoryEditor
Hurt i dystrybucja
03.12.2024 14:47
ID Logistic: Wysokie koszty barierą we wdrażaniu AI w logistyce kontraktowej
fot. Shutterstock

Ponad połowa firm z branż FMCG, retail, e-commerce oraz fashion & beauty, specjalizujących się w obszarze logistyki kontraktowej, dostrzega w AI narzędzie do usprawnienia operacji, a 40 proc. zwraca uwagę na możliwość obniżenia wydatków – wynika z najnowszego raportu ID Logistics „Czy AI wspiera logistykę kontraktową w Polsce?”. Mimo to, jedynie co piąta firma aktywnie korzysta z rozwiązań opartych na AI, głównie ze względu na wysokie koszty wdrożeń, które dla 55 proc. respondentów stanowią główną barierę.

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wykorzystuje tylko 21 proc. badanych firm. Wśród aktywnie wykorzystujących tę technologię dominują przedstawiciele sektora e-commerce (28 proc. firm z tej branży). Do wdrażania tej technologii bardziej skłonne są też przedsiębiorstwa, które osiągnęły w 2023 roku przychody powyżej 20 mln zł, a swoją działalność prowadzą w Polsce i Unii Europejskiej (33 proc.).

Korzyści z wdrażania AI

Zdaniem większości ankietowanych przedstawicieli firm, wdrożenie sztucznej inteligencji nie jest warunkiem decydującym o ich przetrwaniu na rynku. Co trzeci pytany uważa jednak, że firma, w której pracuje powinna stale inwestować w oparte o tę technologię rozwiązania, ponieważ redukują one koszty operacyjne firmy.

– Sztuczna inteligencja rozwija się w zawrotnym tempie, wywierając znaczący wpływ na wszystkie sektory gospodarki, w tym także logistykę. Dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań, firmy mogą uzyskać wyraźny wzrost efektywności operacyjnej. Takie oczekiwania widzimy także w odpowiedziach respondentów biorących udział w badaniu na potrzeby naszego raportu. Jednocześnie, kluczowe dla logistyki jest wprowadzanie niezawodnych rozwiązań, które gwarantują stabilność i bezpieczeństwo łańcuchów dostaw – komentuje Marcin Smoła, dyrektor operacyjny ID Logistics Polska.

Jak wynika z odpowiedzi przedstawicieli branż badanych na potrzeby raportu, najważniejszą korzyścią płynącą z wdrażania sztucznej inteligencji jest przyspieszenie procesów (57 proc.) oraz redukcja kosztów (40 proc.). Taka automatyzacja powtarzalnych zadań pozwala firmom na efektywniejsze zarządzanie zasobami, wpływając na poprawę wydajności operacyjnej. Dodatkowo, 37 proc. przedsiębiorstw widzi duży potencjał AI w optymalizacji ich logistyki. Do innych zalet wdrożeń AI zaliczają się dokładniejsze statystyki i raportowanie (32 proc.), zmniejszenie liczby błędów (31proc.), zwiększenie bezpieczeństwa (22 proc.) oraz lepsze pozyskiwanie danych (22 proc.).

Co hamuje wdrażanie AI?

Wysokie koszty są największą barierą we wdrażaniu AI dla 55 proc. przedsiębiorstw biorących udział w badaniu. Wydatki często wiążą się z koniecznością modernizacji istniejącej infrastruktury oraz integracji nowych rozwiązań z aktualnymi procesami.

39 proc. firm ma problem z implementacją AI w dotychczasowych strukturach operacyjnych.

44 proc. respondentów wyraża obawy związane ze zbyt szybkim rozwojem sztucznej inteligencji. Taki pogląd podzielają badani, z wszystkich branż, niezależnie od wielkości firmy czy rynku, w którym działają. Niepewność rodzi w nich wpływ AI zarówno na przyszłość zatrudnienia, jak i w kontekście długofalowych konsekwencji wdrożeń.

Raport "Czy AI wspiera logistykę kontraktową w Polsce?" został zrealizowany na zlecenie ID Logistics, w trzecim kwartale 2024 roku, przez agencję badawczą K+ Research by Insight Lab. Projekt został przeprowadzony z wykorzystaniem triangulacji metod badawczych. W jego ramach zrealizowano badania ilościowe oraz jakościowe klientów B2B metodą ankiety telefonicznej wspomaganej komputerowo (CATI). W badaniu ilościowym wzięło udział 400 przedstawicieli firm z branż FMCG, retail, e-commerce oraz fashion&beauty, specjalizujących się w obszarze logistyki kontraktowej. Dobór próby badawczej miał charakter losowo-kwotowy. Założenie kwot dotyczyło branży oraz zakresu obowiązków respondentów w ramach firmy, w której pracują.

Grupa ID Logistics, zarządzana przez Erica Hémara, jest międzynarodowym operatorem logistyki kontraktowej, z przychodami na poziomie 2,75 mld EUR w 2023 r. ID Logistics zarządza 400 lokalizacjami w 18 krajach, dysponuje 8 mln mkw. powierzchni magazynowej w Europie, Ameryce, Azji i Afryce. Zespół ID Logistics tworzy 38 000 pracowników.  

ID Logistics Polska S.A. specjalizuje się w logistyce kontraktowej dla branży retail, FMCG, e-commerce, beauty, fashion i dóbr luksusowych. Zarządza obecnie 29 centrami logistycznymi i 14 centrami przeładunkowymi, o powierzchni magazynowej ponad 1,2 mln mkw., przeznaczonej dla realizacji projektów: B2B, e-commerce oraz multichannel.  

 

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
StoryEditor
Osmo wprowadza rewolucję w walce z podróbkami dzięki sztucznej inteligencji — robotycznemu "nosowi"
Dzięki precyzyjnej technologii opartej na analizie chemicznej i ogromnych zbiorach danych, nowatorskie urządzenia mogą zrewolucjonizować proces weryfikacji autentyczności produktów.DALL-E

Firma Osmo, specjalizująca się w cyfrowej olfaktometrii, zaprezentowała innowacyjne sensory zapachowe oparte na sztucznej inteligencji. Nowa technologia pozwala z niespotykaną precyzją wykrywać autentyczność produktów, co może zrewolucjonizować globalne łańcuchy dostaw.

Osmo połączyło zaawansowane chemiczne sensory z algorytmami sztucznej inteligencji, które zostały przeszkolone na ogromnych zestawach danych. Dzięki temu sensory potrafią rozpoznać subtelne wzorce zapachowe, ignorując jednocześnie zapachy tła. W praktyce oznacza to możliwość udzielania jednoznacznych odpowiedzi na pytania o autentyczność produktu. Technologia ta jest szczególnie przydatna w czasach, gdy rynek boryka się z ogromną skalą podróbek – według danych OECD, podróbki stanowią nawet 3,3 proc. globalnego handlu.

Zastosowanie sensorów Osmo w łańcuchach dostaw detalistów może znacząco usprawnić procesy autentykacji. Urządzenia te pozwalają na szybkie i niezawodne potwierdzenie oryginalności produktów, co minimalizuje ryzyko pomyłek i strat finansowych. “Nasze sensory AI działają tam, gdzie tradycyjne metody zawodziły. Pomagają zarówno firmom, jak i klientom upewnić się, że otrzymują to, za co płacą i na co zasługują” – podkreśla Alex Wiltschko, CEO i założyciel Osmo.

Technologia Osmo wyróżnia się możliwością identyfikacji unikalnych „chemicznych odcisków palców” produktów, co pozwala wykrywać odchylenia od oczekiwanych składów chemicznych. Sensory są zaprojektowane tak, aby dostosowywać się do różnych środowisk i spełniać specyficzne standardy bezpieczeństwa. Dzięki temu mogą być wykorzystywane nie tylko do walki z podróbkami, ale również do identyfikacji zanieczyszczonych lub niebezpiecznych materiałów. Rozwiązania takie mają potencjał, aby zmienić sposób, w jaki chronione są zarówno marki, jak i konsumenci.

Czytaj także: EUIPO: połowa Polaków i Polek ma problem z odróżnieniem podrobionego produktu od oryginału

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
29. grudzień 2024 10:33