Já se passou pouco mais de um ano desde que a Kering lançou o Madeline, um assistente de compras com tecnologia ChatGPT que os consumidores podem usar para pesquisar produtos e obter recomendações de produtos no KNXT. KNXT é um site de comércio eletrônico usado secretamente por conglomerados de luxo como campo de testes para inovação digital. .
Na época, a KNXT o promoveu no Twitter (renomeado X) como o fim da rolagem interminável do item de luxo perfeito. A realidade foi menos dramática. Nos primeiros testes, as respostas de Madeline revelaram-se limitadas e robóticas, sugerindo produtos que não eram necessariamente os mais adequados para a ocasião e soavam como texto de marketing. Um aviso no site informa que ele está em manutenção e não lista uma data de reabertura. A Kering não respondeu a um pedido de comentário.
Madeline parece ter sofrido o mesmo destino que outros experimentos generativos baseados em IA que chegaram ao mercado após o lançamento do ChatGPT no final de 2022, em meio ao entusiasmo crescente sobre os recursos possibilitados por modelos de linguagem em grande escala. As empresas imediatamente começaram a testar a tecnologia para criar conceitos de design. , crie imagens para campanhas de marketing, escreva descrições de produtos e converse com clientes. A McKinsey estimou em 2023 que a IA generativa poderia aumentar os lucros operacionais no setor da moda e do luxo em até 275 mil milhões de dólares nos próximos três a cinco anos.
Ainda há muito otimismo sobre o potencial da IA generativa, com bilhões de dólares de investimento fluindo para startups que tentam torná-la realidade. Mas a rápida adoção parece menos certa. O US Census Bureau disse em um relatório de março que, “Embora sejam necessárias análises mais aprofundadas, o rápido desenvolvimento da IA generativa sugere que um aumento explosivo no uso de IA nas empresas entre setembro de 2023 e fevereiro de 2024 ainda não está conectado”.
Os chatbots não são os únicos que enfrentam desafios.barraca de levi negócio de moda A empresa disse em comunicado que não tem planos de expandir um programa piloto anunciado em março passado que usa modelos gerados por IA para aumentar a diversidade de modelos em sites de comércio eletrônico. Embora este tenha sido um dos primeiros e na época mais ambiciosos usos da tecnologia, foi criticado por críticos que apontaram que uma minoria de humanos já tinha dificuldade em conseguir empregos de modelo.
“Não acreditamos que este piloto seja um meio de promover a diversidade e seja um substituto para ações reais tomadas para alcançar os objetivos de diversidade, equidade e inclusão. “Não pensávamos assim e não deveria ter sido retratado dessa forma”, afirmou. disse a empresa. Essa afirmação.
Esta decisão pode ter sido motivada não só por falhas técnicas, mas também pelas críticas que a empresa recebeu. No entanto, as limitações da IA generativa estão a tornar-se cada vez mais aparentes. Mais de um ano se passou desde que os modelos generativos ganharam a atenção do público, mas mesmo os modelos mais avançados ainda fabricam fatos, cometem erros matemáticos básicos e estão sujeitos a imprecisões físicas ou históricas, gerando imagens precisas.
Embora possam ser úteis para determinados empregos, muitas vezes envolvem, como escreveu recentemente a supervisora técnica Molly White, “delegar algumas tarefas a estagiários inexperientes e às vezes desleixados, da mesma forma que às vezes é útil.
É muito cedo para declarar que a IA generativa é um fracasso. Mas crescem as questões sobre se o país conseguirá corresponder às suas extraordinárias expectativas.
“Embora a IA acabe sendo transformadora, a GenAI tem muitos problemas técnicos, especialmente no que diz respeito à confiabilidade, e é improvável que corresponda ao hype atual”, disse um cético proeminente em IA que escreveu recentemente a Gary Marcus, que escreveu sobre a possibilidade de um Estourando a bolha da IA, disse: Os próximos 12 meses são indicados no e-mail. “Pode levar anos ou até décadas para que a maioria dessas promessas se concretize.”
ciclo de hype
As tecnologias emergentes muitas vezes seguem uma trajetória semelhante. É tão semelhante que a empresa de pesquisa e consultoria tecnológica Gartner o codificou em 1995, batizando-o de “Hype Cycle”.
Uma nova inovação está surgindo e gerando muito entusiasmo e atenção. Com base em alguns sucessos de alto nível, as expectativas aumentam e atingem um ponto alto. Mas se as primeiras experiências não funcionarem, segue-se um período de desilusão. Se tudo correr bem, haverá uma eventual recuperação à medida que a próxima geração de tecnologia surgir e os benefícios se tornarem mais claros e a adoção aumentar, mas não há garantia de que isso acontecerá. Os chamados espelhos unilaterais nas lojas nunca farão sucesso, e o sonho do Metaverso pode nunca se tornar realidade.
“Estamos colocando a GenAI no ciclo de hype do varejo e estamos no auge dele”, disse Sandeep Unni, Analista Diretor Sênior de Prática de Varejo do Gartner.
Alguns varejistas esperam que o LLM revolucione as compras on-line, permitindo-lhes entender não apenas suas perguntas e intenções, mas também o ambiente ao seu redor, como um casamento ser formal, mas um piquenique não ser formal. Esperamos permitir chatbots verdadeiramente conversacionais que entendam. Você pode então responder a perguntas e recomendar produtos.
Demorará um pouco até que a maioria dos varejistas queira um desses chatbots. O conhecimento do chatbot é derivado de dados gerais coletados na internet. A Amazon, que investiu bilhões de dólares em IA generativa, recebeu uma classificação moderada para seu bot de compras Rufus, que iniciou testes públicos em fevereiro. Washington Post Consideraram-no “de pouca utilidade” e disseram não confiar nas suas recomendações. A Amazon disse que continuará a melhorar os bots que está desenvolvendo.
“Nosso maior aprendizado é que as pessoas querem a garantia dos especialistas”, disse o cofundador e CEO da Goodsort, uma startup focada em assistentes de compras de IA que recentemente dinamizou sua abordagem, Jake Stark.
A empresa, anteriormente conhecida como ShopWithAI, inicialmente tinha um chatbot de IA que recomendava roupas com base nos estilos de várias celebridades. Esse produto não era escalável, disse Stark. Embora a empresa ainda ofereça opções de moda masculina, ela se expandiu para relógios, e a IA usa a escrita de um painel de especialistas para moldar suas recomendações.
Uma das aplicações mais promissoras da IA generativa na moda é o design, onde a precisão factual é menos problemática. Esta tecnologia permite que os designers gerem novas ideias rapidamente, ao mesmo tempo que lhes permite manter o seu próprio estilo, treinando a IA com base em trabalhos anteriores. A designer Norma Kamali está totalmente empenhada em aproveitar esta IA e está a trabalhar arduamente para criar um sistema que ajudará a continuar o seu legado mesmo depois de deixar a marca. As startups estão correndo para construir suas próprias ferramentas específicas de moda a partir de modelos de IA de geração de imagens.
Mas se o design baseado em IA se generalizará permanece uma questão em aberto. Embora alguns designers possam rejeitá-lo, com ou sem razão, porque desloca ou desvaloriza a criatividade humana, é um sentimento que os consumidores podem compartilhar. Uma marca chamada Selkie já havia enfrentado reação negativa dos clientes por usar IA para criar imagens. Existem também questões não resolvidas relativas a questões de propriedade intelectual. A Revolve foi uma das primeiras a adotar, lançando uma pequena coleção projetada pela IA, mas a empresa se recusou a dizer se continuaria a usar a tecnologia.
Hilary Taymor, fundadora e diretora criativa da marca Collina Strada, integrou rapidamente a ferramenta de geração de imagens Midjourney em seu processo de design e continua a usá-la, mas não está impressionada com os avanços feitos na versão mais recente da ferramenta. O que impulsiona as capacidades criativas da IA são muitas vezes as mesmas consequências não intencionais que causam problemas na geração de texto. À medida que os desenvolvedores trabalham para reduzir essas alucinações, eles também podem prejudicar a criatividade da IA. Talvez a IA seja melhor na reprodução de estereótipos de vestuário, mas não é necessariamente isso que as marcas de design desejam.
“Não tenho me sentido tão inspirado criativamente como antes, então continuo usando a versão mais antiga”, disse Taymor.
O futuro da IA generativa
Estes problemas podem, em última análise, revelar-se superáveis. Os sistemas de IA permitem que os usuários ajustem algo chamado “temperatura” (basicamente a quantidade de aleatoriedade na saída), definindo potencialmente o quão criativo eles desejam que a IA seja. Para obstáculos enfrentados pelos chatbots, como conhecimento do produto ou alucinações, que podem transformar o resultado da IA em algo falso ou absurdo, os varejistas podem ajustar o modelo com treinamento especializado e ferramentas de pesquisa que o bot pode usar. técnica conhecida como geração aumentada para abordá-los. Para extrair respostas de outro banco de dados de conhecimento.
“Vejo a direção futura desta tecnologia como a forma como criamos uma melhor experiência para o cliente, reduzimos as desvantagens, como alucinações, e aproveitamos os benefícios exclusivos”, disse Tian Su, vice-presidente de personalização e recomendações da Zalando. Sobre a aplicação de IA.
No ano passado, Zalando introduziu seu próprio assistente de compras com IA para seleção de regiões. Su reconheceu que a tecnologia não é perfeita, mas disse que ainda agrega valor para os usuários. Os 500.000 clientes que conversaram com os bots nem sempre sabem as palavras-chave de pesquisa que usam para encontrar o que desejam, mas por meio de suas interações com a IA, eles podem restringir seus resultados ou descobrir novos produtos. Hsu disse que não existe outra tecnologia que permita essas conversas com todos os clientes ao mesmo tempo.
As capacidades estabelecidas também poderiam beneficiar da IA generativa, acrescentou ela. Zalando desenvolveu um formato de pesquisa que atualiza os resultados em tempo real conforme os usuários digitam na barra de pesquisa. É como um chatbot que elimina totalmente a necessidade de bate-papo.
Existem também tarefas simples para as quais já se pode esperar que a IA generativa funcione, como escrever descrições básicas de produtos. A Adobe introduziu recentemente ferramentas no Photoshop que permitem aos usuários preencher espaços com imagens geradas e criar planos de fundo que podem ser usados em ativos de marketing. Taymor disse que usa regularmente o ChatGPT para escrever e-mails de trabalho.
E a tecnologia continua a evoluir. O Gartner prevê que a IA generativa atingirá um “platô de produtividade” dentro de cerca de cinco anos, onde haverá produtos viáveis com adoção convencional. Os desafios de resolver ilusões, propriedade intelectual, questões de segurança e regulamentações podem inviabilizar tudo, alertou a Universidade do Gartner. Os varejistas também enfrentam a dificuldade adicional de encontrar talentos que os ajudem a testar, medir e dimensionar projetos de IA generativos que proporcionem benefícios reais. Mas, ao contrário de conceitos fantasiosos como o metaverso, a IA generativa é na verdade uma extensão mais ampla da IA, onde a proposta de valor é muito mais estabelecida, disse Unni.
No entanto, existem limitações reais a ultrapassar primeiro e não há garantia de que serão resolvidas. Mas um produto não precisa ser inovador para ser útil. A IA generativa pode ou não mudar a forma como as compras online e os designs e imagens das marcas são criados. Usos sutis podem ser encontrados nos bastidores para evoluir o que já existe, como os algoritmos já fazem.
“Acho que provavelmente estou mais animada do que realmente estou”, disse Sue, enfatizando que até mesmo seu “talvez” é um ponto de interrogação. “Mas há algo real nisso.”
