Ο Marshall Atkinson αναλύει τις νέες ευκαιρίες που προσφέρει η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη διακόσμηση ενδυμάτων. Ο Marshall καλύπτει επίσης τις μετρικές με βάση την ΤΝ και τις εμπειρίες πελατών με βάση την ΤΝ.

Ζούμε σε μια καταπληκτική εποχή σήμερα. Το αναγνωρίζετε αυτό; Η τεχνητή νοημοσύνη εισέρχεται σε όλες τις γωνιές των επιχειρήσεων και της κοινωνίας, φέρνοντας ένα κύμα νέων χρήσεων. Ελπίζω να έχετε δώσει προσοχή και να έχετε δοκιμάσει κάποιες νέες ιδέες.

Οι Beatles κυκλοφόρησαν ένα νέο τραγούδι με την AI να βοηθάει με τα τμήματα του John Lennon τον περασμένο χρόνο. Ο Billy Joel πρόσφατα προώθησε ένα νέο βίντεο με ένα νέο τραγούδι που τον έχει να τραγουδάει στο βίντεο σε διάφορα στάδια της ζωής του.

Όσο καταπληκτικά και αν είναι αυτά τα επιτεύγματα στη μουσική, δεν συγκρίνονται με τα επιτεύγματα με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτή τη στιγμή στην επιχείρησή σας. Τα έχετε δοκιμάσει αυτά;

Διαχείριση αποθεμάτων

Η εταιρεία σας επενδύει σημαντικό χρηματικό ποσό σε αποθέματα. Όχι μόνο στα ενδύματα, αλλά και στα μελάνια, τα αναλώσιμα, τις κεφαλές εκτύπωσης, τα ανταλλακτικά, τα κουτιά και άλλα αντικείμενα που είναι συνεχώς απαραίτητα για να γίνει η μαγεία. Γνωρίζετε ΑΚΡΙΒΩΣ τι υπάρχει στο κτίριο, πόσες φορές το χρόνο παραγγέλνετε και πότε την επόμενη φορά που θα χρειαστεί να παραγγείλετε κάτι;

Μάλλον όχι.

Ακόμα χειρότερα, έχετε κουτιά και κασόνια με αντικείμενα που έχετε αγοράσει κολλημένα σε ένα ράφι με στρώματα από συρρικνωμένο περιτύλιγμα γύρω τους. Τι είναι αυτά τα πράγματα τέλος πάντων; Είναι ακόμα καλά; Θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε κάτι για μια παραγγελία που έρχεται την επόμενη Τρίτη; Κανείς δεν ξέρει.

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο μία από τις καλύτερες πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης θα επικεντρωθεί στη διαχείριση των αποθεμάτων. Γιατί; Επειδή η ΤΝ μπορεί να συνδέσει πολλαπλά σημεία δεδομένων, όπως τα επίπεδα αποθεμάτων, τις ανάγκες αναπαραγγελίας, τους χρόνους παράδοσης και την εργασία σε εξέλιξη, με άλλους παράγοντες, όπως οι προβλέψεις ταμειακών ροών και οι απαιτήσεις των πελατών. Μπορείτε να φανταστείτε να συνδέσετε τη δύναμη ενός συστήματος διαχείρισης αποθεμάτων όπως το Sortly με ένα πρόγραμμα ελέγχου με τεχνητή νοημοσύνη;

Το μεγάλο πλεονέκτημα της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης είναι ότι το εργαλείο μπορεί να εκπαιδευτεί να αναλύει δεδομένα για να αποκαλύπτει κρίσιμες πληροφορίες σχετικά με την απογραφή και τις αγορές που πραγματοποιεί η επιχείρησή σας, τις οποίες δεν θα ανακαλύπτατε ποτέ μόνοι σας. Όταν συνδέετε πληροφορίες και δεδομένα σχετικά με τις επιδόσεις των προμηθευτών σας, ακόμη και με τη συχνότητα αγοράς των πελατών σας, η έκθεση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να σας βοηθήσει να λάβετε πιο τεκμηριωμένες αποφάσεις. Αυτό περιλαμβάνει αναφορές σε πραγματικό χρόνο για τη συλλογή, τη συσκευασία και την αποστολή στην αποθήκη.

Ποιοτικός έλεγχος

Στη γωνία αυτή τη στιγμή υπάρχουν κάποιες λύσεις για τον έλεγχο της ποιότητας που θα αποτελέσουν τεράστιο όφελος για τα καταστήματα εκτυπώσεων μεγάλου όγκου.
Τα καταστήματα βασίζονται σε ανθρώπους που ελέγχουν οπτικά την ποιότητα της εκτυπωμένης παραγωγής τους. Αυτό σημαίνει ότι ένα άτομο πρέπει να εξετάζει κάθε πουκάμισο καθώς εκτυπώνεται και να ελέγχει το χρώμα, την εγγραφή και τυχόν αποκλίσεις στην εκτύπωση. Ακόμα και σε καταστήματα με εξαιρετικούς υπαλλήλους διαφεύγουν κάποια προβλήματα, καθώς βιάζονται να ολοκληρώσουν τις εργασίες, ή οι υπάλληλοι δεν είναι τόσο συγκεντρωμένοι στο τέλος της βάρδιας. Οι άνθρωποι μπορούν να κάνουν μόνο τόσα πολλά.

Πίστωση εικόνας: M&R

 

Η M&R πρόκειται να κυκλοφορήσει το 2024 το νέο της Image Capture System Series 100. Αυτό το σύστημα ICS αναπτύχθηκε ειδικά για την παρακολούθηση της παραγωγής του πιεστηρίου, ώστε να εντοπίζονται σημαντικές αποκλίσεις στην τελική εκτυπωμένη εικόνα. Ξεκινά με μια εγκεκριμένη από τον χειριστή κύρια εικόνα. Κάθε επόμενη τελική εκτύπωση συγκρίνεται αυτόματα με την εγκεκριμένη κύρια εικόνα. Η ευαισθησία του συστήματος μπορεί να ρυθμιστεί σε επίπεδο όπου μπορούν να ανιχνευθούν ακόμη και μικρές τρυπούλες.

Το σύστημα χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να συγκρίνει την εγκεκριμένη εικόνα με κάθε εκτυπωμένη εικόνα. Οποιαδήποτε απόκλιση ενεργοποιεί συναγερμό, ώστε η ομάδα παραγωγής να μπορεί να την επιλύσει.

Οτιδήποτε με κείμενο

Πόσο συχνά γράφετε κάτι στην επιχείρησή σας; Ηλεκτρονικά μηνύματα, περιγραφές προϊόντων, άρθρα σε ιστολόγια, απαντήσεις σε αναστατωμένους πελάτες ή οτιδήποτε άλλο όπου πρέπει να καθίσετε και να συντάξετε τις σκέψεις σας.

Με εργαλεία όπως το Bard, το ChatGPT ή το Copilot, μπορείτε να βάλετε έναν εύχρηστο βοηθό να φτιάξει τον τέλειο τρόπο για να πείτε κάτι.

Να ένα διασκεδαστικό πείραμα. Στις οδηγίες της προτροπής, γράψτε:

“Γράψτε μια φιλική προς το SEO περιγραφή προϊόντος για ένα σχέδιο μπλουζών για ένα ηλεκτρονικό κατάστημα γυμνασίου. Το σχολείο είναι το Λύκειο Leon και ονομάζεται Lions. Το χρώμα της μπλούζας θα είναι Vintage Heather Red. Το γραφικό θα είναι ένα διασκεδαστικό, τρίχρωμο σχέδιο στο μπροστινό μέρος για την τάξη του 2024. Να είναι διασκεδαστικό, χαλαρό και χιουμοριστικό. Αυτό είναι για τους τελειόφοιτους του λυκείου.

Ακολουθεί η περιγραφή του προϊόντος: 5,4 oz./yd² (US), 9 oz/ L yd (CA), 50/50 βαμβάκι/πολυεστέρας Η Οξφόρδη είναι 47/53 βαμβάκι/πολυεστέρας Pre-shrunk Προηγμένη απόδοση διαχείρισης της υγρασίας Αισθητά πιο μαλακό χέρι & εξαιρετική εκτυπώσιμη ικανότητα Shoulder-to-shoulder taping Double-needle stitched sleeves, bottom hem, and front neck 1×1 ribbed seamless collar Quarter-turned Tear away label ”

Σε περίπου 45 δευτερόλεπτα, η ΤΝ θα παραδώσει μια σχεδόν τέλεια προσαρμοσμένη περιγραφή προϊόντος SEO για το ηλεκτρονικό σας κατάστημα για το σχολείο. Στις δοκιμές μου, το ChatGPT συμπεριέλαβε ακόμη και λογοπαίγνια και αστεία στην περιγραφή για να ανταποκριθεί στη διασκέδαση του να είσαι έφηβος.

Αλλά περιμένετε, υπάρχουν κι άλλα!

Οποιαδήποτε από αυτές τις πλατφόρμες ΤΝ μπορεί να σας βοηθήσει να δημιουργήσετε εγχειρίδια εργαζομένων, χρονοδιαγράμματα, μηνύματα μάρκετινγκ, άρθρα σε ιστολόγια, ακόμη και λογιστικά φύλλα με γραφήματα, αν συνδέσετε τους αριθμούς.

Δημιουργία εικόνας

Δεν είναι μυστικό ότι είμαι μεγάλος θαυμαστής του Midjourney. Ως πρώην καλλιτεχνικός διευθυντής, εύχομαι να είχα αυτό το εργαλείο παλιότερα.

Γιατί;

Επειδή η δημιουργική σας ομάδα είναι συνήθως καταπονημένη στο μέγιστο όριο με τη δουλειά προσπαθώντας να δημιουργήσει την “τέλεια” εικόνα για τους πελάτες. Ας το παραδεχτούμε: η καλύτερη τέχνη πουλάει καλύτερα.

Είτε εκτυπώνετε ένα μπλουζάκι, είτε σχεδιάζετε μοτίβα για υφάσματα, είτε κάνετε κάποια εργασία DTF print-on-demand, η λήψη εικόνων υψηλότερης ποιότητας σε μικρότερο χρονικό διάστημα είναι σημαντική για εσάς.

Μου αρέσει το Midjourney επειδή οι εικόνες που δημιουργούνται είναι απλά καλύτερες. Ωστόσο, υπάρχει χρέωση για τη χρήση της πλατφόρμας και πολλοί άνθρωποι χρησιμοποιούν με επιτυχία το DALL-E3, το οποίο φιλοξενείται στο Bing.

Κυριολεκτικά, ό,τι μπορείτε να ονειρευτείτε, αυτές οι πλατφόρμες μπορούν να το προσφέρουν. Το κόλπο είναι ότι όλη η δημιουργία εικόνων σε αυτές τις πλατφόρμες βασίζεται σε προτροπές λέξεων αντί για τα συνήθη εργαλεία σχεδιασμού που χρησιμοποιούν οι επαγγελματίες του δημιουργικού τομέα. Αυτό σημαίνει ότι οι άνθρωποι με καλύτερο λεξιλόγιο και καλύτερες επιλογές λέξεων μπορεί να έχουν καλύτερα αποτελέσματα από τους ανθρώπους με περιορισμένο τρόπο χρήσης των λέξεων.

Είναι αυτές οι πλατφόρμες τέλειες; Δύσκολα. Ωστόσο, κάποιος εκπαιδευμένος στη χρήση τους μπορεί να αναπτύξει γρήγορα εικόνες (σε λιγότερο από ένα λεπτό) που μπορούν να επεξεργαστούν και να χειριστούν σε πιο τυπικά σχεδιαστικά προγράμματα.

Αυτά τα προγράμματα λειτουργούν ξεκινώντας με τυχαίο θόρυβο εικόνας, παρόμοιο με τον στατικό θόρυβο. Τα εργαλεία εκπαιδεύονται στο μοντέλο LLM, (Large Language Model), το οποίο αντιστοιχίζει τρισεκατομμύρια εικόνες με ζεύγη εικόνας-λέξης. Έτσι, όταν ένας χρήστης πληκτρολογεί Blue, Banana, η τεχνητή νοημοσύνη ταιριάζει αυτό που θεωρεί μπλε με αυτό που θεωρεί μπανάνα. Επειδή ξεκινά με τυχαίο θόρυβο, κάθε αποτέλεσμα θα είναι εντελώς διαφορετικό. Τίποτα δεν επαναλαμβάνεται.

Οι καλύτερες λεκτικές προτροπές παράγουν καλύτερα αποτελέσματα. Ακούστε με: είναι ταυτόχρονα εκπληκτικό και απογοητευτικό.

Τι ακολουθεί;

Αυτό το άρθρο δεν πλησιάζει καν την επιφάνεια, όταν εξετάζεται ο αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στον κλάδο. Μόλις πληκτρολογηθεί κάτι, μπορεί να ξεκινήσει μια άλλη λύση τεχνητής νοημοσύνης. Κινούμαστε με αυτή την ταχύτητα.

Για το σκοπό αυτό, η πρόβλεψη του μέλλοντος με την Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να είναι διασκεδαστική. Θυμηθείτε, το διαβάσατε πρώτα εδώ. Χωρίς συγκεκριμένη σειρά, τι θα γινόταν αν:

Σύστημα σχεδιασμού τηλεφώνου με βάση τη φωνή με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη

Η ιδέα είναι η εξής. Η φωνητική αναζήτηση είναι ήδη ένας πολύ καλός τρόπος για την αγορά. Τι θα γινόταν αν ο χρήστης μπορούσε να χρησιμοποιήσει τη φωνητική αναζήτηση με έναν νέο τρόπο, όπου θα μπορούσε να πει μια προτίμηση στο τηλέφωνό του, η τεχνητή νοημοσύνη σχεδιάζει κάτι και τέσσερις επιλογές αποστέλλονται προς έγκριση; Οι προτιμήσεις μεγέθους, η διεύθυνση και τα στοιχεία της πιστωτικής κάρτας του χρήστη είναι ήδη φορτωμένα και με την έγκριση του δακτυλικού αποτυπώματος, η παραγγελία προσαρμοσμένης εκτύπωσης κατά παραγγελία βρίσκεται στην ουρά και αποστέλλεται την ίδια μέρα.

Αυτό που θα ήταν αξιοσημείωτο εδώ είναι ότι δεν θα υπάρχουν κουμπιά για κλικ, πληροφορίες για εισαγωγή ή καθυστέρηση.

Το ακόμη πιο εκπληκτικό είναι ότι τα δεδομένα που συλλέγονται σχετικά με το τι πουλάει – στυλ ενδυμάτων, χρώματα, σχέδια, εικόνες και τοποθεσίες πελατών – βοηθούν την εταιρεία να λάβει καλύτερες αποφάσεις και σε άλλους τομείς. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά την εταιρεία να ανταποκρίνεται ταχύτερα και με μεγαλύτερη ακρίβεια, επειδή βασίζεται σε πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο.

Είναι γνωστό ότι η βιομηχανία της μόδας είναι ο δεύτερος μεγαλύτερος ρυπαντής στον πλανήτη, καθώς οι μάρκες παράγουν περισσότερα ρούχα από όσα πωλούν συνεχώς. Τι θα γινόταν αν η τεχνητή νοημοσύνη μπορούσε να βοηθήσει τις μάρκες μόδας να παράγουν μόνο αυτά που πραγματικά θα άρεσαν και θα αγόραζαν οι καταναλωτές, καθώς βασίζεται στη δέσμευση με τον πελάτη στο σημείο πώλησης; Τίποτα δεν παράγεται μέχρι να αγοραστεί.

Μετρικές με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη

Η ιδέα είναι η εξής. Όλοι γνωρίζουμε ότι δεν μπορείτε να διαχειριστείτε αυτό που δεν μετράτε. Ωστόσο, πολύ λίγες εταιρείες παρακολουθούν τους Βασικούς Δείκτες Απόδοσης για να βοηθήσουν στη λήψη πολύτιμων επιχειρηματικών αποφάσεων.

Χρησιμοποιώντας ένα δίκτυο καμερών, σαρωτών και συνδεδεμένου εξοπλισμού, κάθε κατάστημα του κλάδου μπορεί να έχει άμεση πρόσβαση σε δεδομένα παραγωγής, απογραφής, πωλήσεων και χρηματοοικονομικά δεδομένα. Φανταστείτε να είστε σε θέση να γνωρίζετε τις απαντήσεις σε αυτές τις ερωτήσεις άμεσα!

  • Ποιο είναι το σημερινό καθαρό περιθώριο κέρδους σε σύγκριση με την ίδια ημέρα πέρυσι;
  • Ποιες εργασίες που πραγματοποιήσαμε τον περασμένο μήνα ήταν οι πιο κερδοφόρες και γιατί;
  • Τι κοινό έχουν οι είκοσι κορυφαίοι πελάτες μας; Αυτά τα δεδομένα υποδεικνύουν ότι η ομάδα πωλήσεών μας θα πρέπει να επιδιώξει είκοσι ακόμη πελάτες και ένα σχέδιο δράσης πωλήσεων για τον καθένα.
  • Αναλύοντας τα δεδομένα της παραγωγής μας, θα είχε νόημα να αγοράσουμε νέο εξοπλισμό εάν η απόδοση της επένδυσης είναι κάτω από 18 μήνες; Ποια θα ήταν η καλύτερη επένδυση κεφαλαίου για να μειώσουμε το ποσοστό των διακοπών λειτουργίας μας και να γίνουμε πιο αποδοτικοί;

Αυτό θα μπορούσε να είναι εφικτό αν όλα τα πράγματα στο κατάστημα ήταν συνδεδεμένα.

Εμπειρίες πελατών με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη

Ανεξάρτητα από το τμήμα του κλάδου στον οποίο δραστηριοποιείται η επιχείρησή σας, η ύπαρξή σας οφείλεται στους πελάτες σας. Χωρίς αυτούς, είστε καταδικασμένοι.

Ποια είναι λοιπόν τα όρια που πρέπει να ξεπεραστούν με την τεχνητή νοημοσύνη; Πώς μπορείτε να παρέχετε μια πιο εξατομικευμένη και εμπλουτισμένη εμπειρία για το νούμερο ένα πράγμα που έχει μεγαλύτερη σημασία στην επιχείρησή σας… τους πελάτες σας; Πώς θα συνδέσετε τα νέα εργαλεία, όπως τα έξυπνα γυαλιά, την εικονική δοκιμή και τις μετρήσεις κατά παραγγελία με μια μόδα κατά παραγγελία με μια εφαρμογή στο τηλέφωνο;

Το βιωματικό μάρκετινγκ είναι καυτό σήμερα. Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης είναι πολύ θορυβώδη. Η δημιουργία μιας καλύτερης εμπειρίας με αφοσιωμένους πελάτες είναι το σημείο στο οποίο η σκέψη του μάρκετινγκ πηγαίνει. Η τεχνητή νοημοσύνη παίζει καθοριστικό ρόλο σε αυτή την εξέλιξη.

Μπορεί ένας από τους πελάτες σας να συμμετάσχει σε μια εικονική επίδειξη μόδας με τις τελευταίες τάσεις; Τι θα γινόταν αν είχαν μια εικονική εμπειρία περπατώντας στην πασαρέλα, ή θέσεις στην πρώτη σειρά στην επίδειξη μόδας; Ως προμηθευτής, πώς μπορείτε να βοηθήσετε τις εταιρείες σας να ενεργοποιήσουν αυτού του είδους την εμπειρία για τους πελάτες τους;

Με την ανάπτυξη των ταινιών που βασίζονται σε προτροπές λέξεων, θα μπορούσατε να αναπτύξετε ένα μάρκετινγκ που θα προσφέρει μια προσωπική εμπειρία που δεν θα μπορούσε να συγκριθεί με το σημερινό μάρκετινγκ; Θα είναι αυτή η επόμενη “κούρσα εξοπλισμών” του μάρκετινγκ για την προσοχή;