¿Puede la IA generativa ayudar a los minoristas en línea a diseñar mejores productos?

Dado que la inteligencia artificial aprende a realizar una variedad infinita de tareas, el fabricante de joyas en línea J'evar decidió desarrollar su propia aplicación de inteligencia artificial generativa para diseñar nuevos productos.

La herramienta permite a los diseñadores de joyas de J'evar ingresar información sobre los materiales y las especificaciones del producto, y la IA generativa producirá una imagen de ese producto. La herramienta le ahorra a la marca semanas de tiempo de diseño manual de productos, dice Amish Shah, fundador y director ejecutivo de la marca de joyería directa al consumidor con diamantes cultivados en laboratorio.

J'evar comenzó a utilizar su generador de inteligencia artificial para productos de joyería el año pasado en 2022. El minorista introduce métricas e imágenes en un banco de conocimientos, o una base de datos de texto, imágenes y métricas para materiales que incluyen el peso del oro y la plata, entre otros detalles clave. — para que el generador consulte antes de producir una imagen. Shah se refiere en broma a él como “JevarGPT 1.0” y “AI for Jewelry 1.0”, el primero en referencia al ChatGPT del consorcio OpenAI.

Por ejemplo, Shah dice que si quisiera hacer un brazalete, podría ingresar un mensaje de texto a la IA generativa, especificando cuánto debe ser el peso del oro para esa pieza, qué tan delgado o ancho debe ser y qué estilo de diseño usaría. como. Incluso puede pedirle que produzca 50 iteraciones a partir de ese único mensaje. A cambio, la IA generativa generará diseños completos, algunos de los cuales podrían estar listos para convertirse en productos tangibles. Otros diseños de productos que produce la IA requieren que los diseñadores de J'evar modifiquen el diseño hasta que pueda ser producido.

Shah dice que una razón clave por la que J'evar no puede producir todos los diseños es la incapacidad de cortar diamantes en la forma que genera la IA. Pero incluso esta capacidad llegará pronto con nueva maquinaria, afirma.

"Se trata de optimización, eficiencia y velocidad, lo que, por supuesto, conducirá a una reducción de costos a largo plazo", dice Shah sobre el uso de la IA generativa. "Pero lo más importante es que, desde la perspectiva del resultado, buscamos precisión y un mayor nivel de creatividad".

En los últimos años, los desarrolladores han entrenado la inteligencia artificial para hacer más que analizar datos y decirles a sus usuarios qué hacer con ellos. Han entrenado IA para generar escritura, imágenes, videos y sonidos. Esto se llama IA generativa, y los minoristas en línea ya han comenzado a diseñar nuevos productos y producir nuevas variaciones de productos existentes, y lo hacen rápidamente. Con la IA generativa, los minoristas pueden crear y probar múltiples ideas de productos en solo minutos, mucho más rápido que las semanas o meses que podría llevar diseñarlos ahora. Los minoristas en línea, incluidos J'evar y Auricle Technology, están aprendiendo a utilizar la IA generativa para ayudar a sus diseñadores de productos, haciendo que el proceso sea más eficiente. Pero como la IA generativa es todavía nueva, tiene limitaciones en cuanto a lo que puede hacer.

J'evar utiliza su propia tecnología de IA generativa para ayudar a sus diseñadores humanos a acelerar el proceso creativo.

Si bien la IA generativa es excelente para aprender y procesar cantidades masivas de datos, todavía no ha llegado a un punto en el que pueda comprender el movimiento a través del espacio, dice Brendan Witcher, vicepresidente y analista principal de la firma de investigación Forrester. Todavía no se piensa en elementos estructurales y de ingeniería ni en la viabilidad física, afirma. Aunque la IA generativa aún no ha llegado a ese punto, dice, eso no significa que no pueda llegar a serlo eventualmente.

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“Quieres diseñar un zapato. Genial”, dice Witcher. “Bueno, un zapato es un zapato hasta que te lo pones y tienes que correr con él, luego se te cae porque no pensaste en la física de cómo ocurre el movimiento.

"La gran pregunta es cuándo cerraremos la brecha entre el trabajo que se debe realizar en la IA generativa para comprender el movimiento a través del espacio físico por el que los objetos deben atravesar con frecuencia y la viabilidad comercial de hacerlo".

Sin embargo, incluso con sus limitaciones actuales, Witcher dice que el valor de la IA generativa proviene de las evaluaciones que ya ha aprendido a hacer. Dice que las personas hacen su trabajo basándose en el conocimiento que reciben en su formación, y "la IA también funciona así". Pero la IA generativa “lleva al siguiente paso” y analiza más datos de los que los humanos pueden procesar, y luego evalúa cuáles son los mejores pasos posteriores. También puede generar ideas que los humanos no podrían o no querrían pensar porque la mente humana no procesa la información de la misma manera que lo hacen las herramientas de inteligencia artificial, dice.

“No podemos absorber tantos datos y extraer de ellos una idea. Es simplemente imposible para nosotros”, dice Witcher. "No se debe perder de vista que simplemente desarrollar una imagen de algo en lo que no serías capaz de pensar porque no estás entrenado para pensar de esa manera tiene enormes posibilidades".

Witcher dice que el valor de la IA generativa se extiende más allá de la velocidad de producción hasta creaciones únicas.

"Mucha gente habla de generar imágenes con IA, pero lo que para mí es más importante es la capacidad de hacerlo una y otra vez hasta obtener algo que te guste", dice Witcher.

La IA generativa no está aquí para reemplazar a los humanos en la fase de diseño, afirma Shah. Especialmente no en la industria de la joyería.

"La inteligencia humana reemplaza a la inteligencia artificial, al menos eso puedo decir de la joyería", dice Shah.

La IA generativa es más bien una asistente del diseñador humano, afirma Shah. No es la tecnología la que les dice a los diseñadores cuándo se ha finalizado una pieza. Es un ser humano el que toma esa decisión, dice Shah. Así como Adobe y Corel son herramientas de software de gráficos para diseñadores, la IA generativa es una herramienta de diseño, no un reemplazo humano, afirma.

"Una vez que obtenemos la producción inicial, se modifica para que sea producible", dice Shah.

Witcher de Forrester está de acuerdo en que la IA debe usarse como una herramienta y no como un reemplazo para las personas creativas.

"Si toda la gente aprende a hacer cosas con IA generativa, entonces nadie aprende a hacerlo más allá de la IA generativa", dice Witcher. "Con el tiempo, se empieza a eliminar la experiencia de los individuos de bajo nivel y nadie se convierte en un individuo de alto nivel".

Witcher añade que la mayor parte del uso de la IA no consiste en dejar la inteligencia artificial "a su suerte".

"Es más inteligencia asistida (la IA significa inteligencia asistida) que la utilizamos para ser más productivos en nuestros propios trabajos que lo que hacemos actualmente", dice Witcher.

Tradicionalmente, dice Shah, el diseño de joyas es un proceso largo que puede llevar algunas semanas o incluso más de un mes. En el caso de diseños encargados, los diseñadores de J'evar primero tendrían que entender qué tipo de producto quiere un cliente antes de realizar iteraciones. En el ejemplo del diseño de un brazalete, los diseñadores tendrían que determinar primero si el cliente quería un brazalete ancho o algo que pudiera apilar, algo liviano o pesado, grueso o delgado, si quería diamantes o piedras preciosas, etc.

Luego, los diseñadores harían maquetas iniciales para asegurarse de haber entendido correctamente la solicitud del cliente. Este proceso normalmente duraría de una a tres semanas, mostrando los diseños al cliente y dibujando en consecuencia, dice Shah.

En un caso, Shah dice que él y su equipo habían pasado por 55 variaciones antes de que un cliente dijera: "Me encanta". Después de eso, su equipo pasaría al diseño asistido por computadora (CAD). De ahí pasaría al renderizado.

"Al utilizar IA, podemos reducir ese proceso a prácticamente horas y, en algunos casos, literalmente a minutos", dice Shah.

Además, cuando se trabaja manualmente, el diseñador tiene que mover cada diamante a su lugar, asegurándose de que estén en la posición correcta. La IA acelera ese proceso, afirma Shah. En milisegundos, el procesador de IA generativa puede mover diamantes y piedras preciosas, aumentar o disminuir el peso del oro o cambiar el ancho o el grosor.

"Es casi como poner mil diseñadores y el tipo de trabajo que habrían realizado en el banco de conocimientos y luego dejar que el sistema haga una combinación de esos mil diseños para dar resultados", dice.

J'evar incorporó años de datos de joyería a su plataforma de inteligencia artificial generativa. La plataforma produce imágenes que los diseñadores humanos luego ajustan en la fase de diseño.

Shah dice que los 90 años de historia de su familia en el negocio de la joyería le dan una ventaja sobre otros en el desarrollo de tecnología de IA generativa personalizada para J'evar.

"Suena complejo, pero hay que tenerlo en cuenta: estamos en el negocio", dice Shah. “Estamos en el negocio de la joyería, por lo que el banco central o la información central que se requiere está con nosotros. No es algo que tenga que salir a buscar”.

J'evar introduce texto e imágenes en su IA generativa para enseñarle qué generar. Al ingresar indicaciones, los diseñadores de J'evar usan principalmente texto para generar una imagen.

"Ese banco de conocimientos está ahí", dice Shah. "Ahora, se trata de organizarlo e introducirlo en el sistema en un formato que luego pueda analizarse y las GPU puedan ejecutarse y comenzar a combinar cosas y entregárselas".

A veces, lo que produce la IA generativa necesita menos modificación humana que otros. Por ejemplo, Auricle Technology utiliza herramientas de inteligencia artificial generativa para intercambiar logotipos y colores en sus diferentes productos.

El fundador de Auricle Technology, William Cooksey, dice que creó su marca de accesorios electrónicos por necesidad. Utiliza Apple AirPods durante muchas horas la mayoría de los días y el plástico duro comienza a lastimarle los oídos después de un tiempo. Eso lo llevó a crear fundas para AirPod hechas de silicona que son más suaves y se anclan mejor en sus oídos.

Cuando su fabricante devolvió los prototipos, imprimió en ellos el logotipo de Auricle. Eso llevó a Cooksey a darse cuenta de la importancia de la marca y de cómo puede “girar y entrar en el juego de las licencias”.

La marca directa al consumidor lanzada en 2021 ahora crea productos personalizados que incluyen máscaras para AirPod, máscaras para estuches de carga para AirPod, fundas para teléfonos, cargadores inalámbricos y alfombrillas para mouse. Y a través de acuerdos de licencia, imprime estos productos con logotipos para más de 90 equipos de Major League Baseball, National Hockey League y Major League Soccer, así como alrededor de 130 equipos universitarios.

En lugar de que un diseñador cambie manualmente los colores y logotipos de cada equipo, la marca ha integrado la IA generativa en su proceso de diseño, afirma Cooksey.

Sin embargo, a diferencia de J'evar, Auricle no tiene el presupuesto ni la capacidad interna para desarrollar un motor de IA generativa completamente nuevo. Su modelo de negocio también es diferente y se centra en la personalización más que en el desarrollo de nuevos productos.

En cambio, Cooksey trabaja con Goals Media Group para utilizar IA generativa en las iteraciones de sus productos. Goals utiliza la tecnología que proporciona Microsoft para Startups, dice el fundador y director ejecutivo de Goals, Aubrey Flynn. Esto significa que recibe acceso a los recursos de Microsoft, incluida la tecnología y los expertos en tecnología, entre otros beneficios. Microsoft ha anunciado que invertirá 10 mil millones de dólares en OpenAI, la compañía detrás de la marca de IA generativa basada en texto ChatGPT y DALL-E basada en imágenes.

Cooksey dice que su diseñador principal y Flynn determinaron que la IA generativa era la manera de pasar de diseñar productos con el logotipo de un equipo a cientos "en un corto período de tiempo sin arruinarse".

Auricle también utiliza Goals y sus ofertas de IA generativa para desarrollar materiales de marketing como imágenes para redes sociales que destacan productos de diferentes equipos en diferentes estadios. La IA generativa crea una imagen completa con la marca Auricle, la marca del equipo y cualquier copia que necesite.

“Al ser una pequeña empresa y no tener mucho capital, me entusiasma mucho que aún podamos generar imágenes de calidad sin exceder nuestro presupuesto”, afirma Cooksey.

"Cuando trabajas con esas ligas, quieren que puedas lanzar todos los equipos al mismo tiempo", dice Cooksey. "Simplemente no habría podido permitirme el lujo de hacer eso".

Goals tiene alrededor de 650 clientes y casi la mitad son minoristas en línea, dice Flynn.

Flynn dice que las creatividades de marketing en redes sociales que produjo la IA generativa pueden aumentar las interacciones de los consumidores con el anuncio en más de un 35% en comparación con la creatividad normal de esa marca, según datos de sus clientes.

Esto incluye creatividades generadas íntegramente a través de IA, imágenes que ya existían y que la IA ha aumentado y copias que la IA generativa ha ayudado a desarrollar para ese tipo de imágenes.

"He visto que la creatividad impulsada por IA tiene un rendimiento superior hasta el punto de que el costo por clic en un determinado producto puede haber sido entre un 30% y un 40% menos costoso según algunas de las orientaciones de la IA sobre el texto y las imágenes", afirma.

Agrega que marcas como Auricle, que carecen de acceso a capital, recursos, infraestructura y más que las grandes marcas, necesitan adoptar tecnología como la IA generativa desde el principio porque es menos costosa que algunas alternativas como contratar diseñadores o fabricantes desde el principio.

Shah, Cooksey, Witcher y Flynn expresaron la misma idea: puede que sea pronto, pero la aplicación de la IA generativa en el desarrollo de productos es prometedora.

Si bien algunos pueden decir que la IA generativa es otra palabra de moda, Witcher dice que lo que separa esta tecnología de otras modas tecnológicas es que las empresas ya están permitiendo que las personas en sus organizaciones jueguen, comprendan y experimenten con la IA generativa.

"Son casi una prueba de concepto de crowdsourcing", dice Witcher. "Es una característica única de la IA generativa que es tan fácil de hacer y trabajar que casi cualquiera puede hacerlo".

Aunque los resultados son limitados en algunos aspectos y a veces imperfectos, los minoristas en línea están utilizando imágenes generativas de IA para diseñar nuevos productos esencialmente desde cero, personalizar productos existentes y desarrollar contenido de marketing. Pueden desarrollar múltiples iteraciones de estas imágenes a la vez o continuar iterando en la misma imagen varias veces hasta que estén satisfechos con el aspecto de la imagen. Luego pueden tomar el diseño que produce la IA generativa y modificarlo manualmente, ahorrándoles el tiempo de realizar cada iteración manualmente y ahorrándoles la energía creativa que se necesita simplemente para diseñar una nueva iteración del producto.

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