Jak sztuczna inteligencja, duże zbiory danych i uczenie maszynowe rewolucjonizują sposób, w jaki dziś robimy zakupy
Sztuczna inteligencja, duże zbiory danych i uczenie maszynowe poczyniły znaczne postępy w ciągu ostatnich kilku lat i teraz nabierają rozpędu. Oczekuje się, że do 2050 roku technologie te staną się powszechne w domach, biurach i firmach na całym świecie. Na razie skupmy się na sztucznej inteligencji, która jest najbardziej zaawansowaną z tych technologii. Sztuczna inteligencja jest w stanie wykonywać szeroki zakres umiejętności, od rozpoznawania obrazów i słów po wytwarzanie mowy podobnej do ludzkiej, poprzez uczenie maszynowe. Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do trenowania komputerów do wykonywania zadań, takich jak gra w szachy lub go. Aby sztuczna inteligencja działała na takim poziomie, jaki będzie jej potrzebny do zaspokojenia potrzeb konsumentów, trzeba się jej nauczyć. Odbywa się to metodą prób i błędów, w której programy AI wypróbowują różne zadania i uczą się na podstawie ich wyników.
Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję do poprawy zachowania zakupowego?
Istnieje wiele sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji do poprawy jakości zakupów. Na przykład asystent zakupów oparty na sztucznej inteligencji może polecać produkty na podstawie tego, co inni użytkownicy kupili w przeszłości. Lub oparty na sztucznej inteligencji system kasowy mógłby analizować użycie przez klienta, aby polecać produkty, które mają lepszą ogólną ocenę niż witryny innych marek. Jak zaraz zobaczymy, sztuczna inteligencja jest stosowana w wielu branżach, nie tylko w handlu elektronicznym. Służy do przetwarzania ogromnych ilości danych, tworzenia realistycznych obrazów produktów, a nawet do prognozowania zachowań konsumentów. Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która wykorzystuje dane do generowania „przekonań” lub „progów”, które można wykorzystać do wyciągania wniosków na temat innych danych. Na przykład, gdy firma zaczyna sprzedawać produkty o wysokim poziomie sztucznej inteligencji, zaczyna również gromadzić dane, które pozwolą jej generować „przekonania” na temat tych produktów. Na przykład kampania marketingowa może zbierać dane o tym, jak często konsumenci klikają określony produkt, aby sprawdzić, czy nadaje się on jako „torba na zakupy”. Uczenie maszynowe może być również wykorzystywane do „trenowania” systemu sztucznej inteligencji w celu wykonywania określonych zadań, takich jak polecanie określonego rodzaju produktu lub usługi, gdy użytkownik wpisze „rekomendacje produktów” w wyszukiwarce.
