Intelligenza artificiale pratica n. 1: Descrizioni automatiche dei prodotti nel settore della moda e dell’abbigliamento

L’intelligenza artificiale ha continuato a dominare i titoli dei giornali e il dibattito pubblico sin dall’introduzione esplosiva di ChatGPT di OpenAI alla fine del 2022, suscitando entusiasmo e timore in egual misura.

Molti temono che l’avvento dell’intelligenza artificiale possa significare la fine di innumerevoli posti di lavoro, mentre altri guardano con entusiasmo al potenziale di questa tecnologia.

Nel 2019, gli esperti avevano previsto che l’intelligenza artificiale avrebbe gradualmente sostituito i lavori umani, e che tutti avremmo accolto con favore questa prospettiva.

Ma oggi, la realtà sembra trovarsi da qualche parte nel mezzo.

L’intelligenza artificiale è uno strumento che richiede l’intervento umano

Sebbene in futuro l’intelligenza artificiale potrebbe eliminare la necessità di un’ampia forza lavoro umana, oggi la sua applicazione si configura come un potente strumento. Per ottenere risultati efficaci, sono necessari l’intervento umano e gli strumenti adeguati a supporto, al fine di garantire esiti costanti.

I copywriter, ad esempio, possono utilizzare strumenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per condurre ricerche e generare idee; tuttavia, l’IA commette errori e manca di autenticità.

Da sola non basta per scrivere contenuti all’infinito, ma può essere utilizzata per aumentare la frequenza di pubblicazione.

È qui che vediamo uno dei primi e più pratici casi d’uso dell’intelligenza artificiale nel settore della moda e dell’abbigliamento.

I marchi di moda producono innumerevoli collezioni ogni anno, ognuna composta da centinaia, se non migliaia, di varianti di articoli. Questi prodotti vengono offerti agli acquirenti attraverso diversi canali, come l’e-commerce e i sistemi POS (Point of Sale).

Il problema di questi canali, tuttavia, è che ogni singolo articolo deve avere una descrizione di accompagnamento per fornire maggiori informazioni ai clienti.

Queste descrizioni potrebbero includere il colore dell’articolo, i tessuti utilizzati e la presenza o meno di bottoni.

I responsabili di prodotto e i copywriter hanno il compito di produrre i testi dettagliati per questi articoli.

Questo tipo di lavoro è fondamentale per garantire la rilevanza del marchio, ma è un’attività incredibilmente manuale e laboriosa, che manca di efficienza e scalabilità.

Gli strumenti che offrono analisi delle immagini, abbinati a ChatGPT4, possono alleviare significativamente questo problema determinando automaticamente gli attributi di un prodotto e generandone la descrizione.

Inizia in piccolo, inizia ora

L’intelligenza artificiale potrebbe non essere ancora in grado di sostituire intere forze lavoro, ma offre ai brand l’opportunità di implementarla con successo nei processi aziendali chiave, trattandola come una strategia di business piuttosto che come un semplice progetto tecnologico.

La chiave è iniziare in piccolo, individuando alcune aree promettenti su cui sperimentare e imparare, per poi espandersi.

Nel settore della moda e dell’abbigliamento, molti marchi leader si affidano ancora ai fogli di calcolo Excel per gestire i processi operativi chiave. Affidarsi a sistemi obsoleti è inefficiente e causa una confusione di dati che rende estremamente difficile la loro analisi.

Quindi ponetevi questa domanda: se un’azienda non ha visibilità sui dati o un adeguato supporto organizzativo, è davvero pronta a riconoscere il valore su larga scala dell’IA?

Senza un’architettura di base adeguata, una strategia efficace e affidandosi a sistemi e processi obsoleti, l’applicazione su larga scala dell’IA è destinata al fallimento. In queste condizioni, non può essere supportata in modo adeguato.

Fortunatamente, esistono misure concrete che i marchi possono adottare per essere “pronti all’IA”… come ad esempio mettere ordine in casa propria.

I sistemi ERP specifici per il settore della moda offrono ai marchi un modo semplice ed efficiente per unificare le loro diverse fonti di dati in un’unica piattaforma e ottenere un’unica versione affidabile delle informazioni.

Questi sistemi offrono funzionalità di prim’ordine, come layout a matrice, composizioni, gestione di colori, taglie e vestibilità e gestione del ciclo di vita del prodotto, trasformando le operazioni di back-office.

K3 Fashion, completamente integrato in Microsoft D365 Finance, Supply Chain Management e Commerce, è un esempio di come i marchi possano gestire autonomamente le proprie operazioni, dalla produzione al consumatore.

Il nostro team ha integrato uno strumento di analisi delle immagini e ChatGPT4 nella funzionalità a matrice della soluzione per consentire ai marchi di generare descrizioni di prodotto in modo semplice e automatico.

Abbiamo implementato l’intelligenza artificiale in modo mirato nelle funzionalità principali della piattaforma per eliminare la complessità e offrire scalabilità ai nostri clienti.

Descrizioni automatiche dei prodotti in azione

Senza addentrarci troppo nei dettagli, K3 Fashion automatizza in linea di massima le descrizioni dei prodotti attraverso quattro fasi principali:

• Analisi dell’immagine
• Definizione dell’attributo
• Generazione automatica della descrizione del prodotto
• Traduzione automatica nelle lingue richieste, facilitata dal servizio cognitivo di Microsoft.

La soluzione include uno strumento dinamico per il caricamento delle immagini, che consente ai marchi di aggiungere rapidamente le immagini dei propri prodotti al sistema ERP. Una volta caricate le immagini, gli utenti possono elaborarle tramite il pool di analisi delle immagini.

Successivamente, la scheda di analisi delle immagini mostrerà un ID univoco per i prodotti analizzati, visualizzando i tag identificati per gli articoli, accompagnati da una percentuale di “affidabilità” per garantirne la precisione.

Questi tag corrispondono ad attributi che definiscono un prodotto, come lo stile, il colore, i materiali utilizzati e la presenza o meno di bottoni. Gli utenti possono verificare gli attributi, modificare la percentuale di affidabilità e aggiornare i tag quando sono soddisfatti.

Inoltre, la soluzione può eseguire una chiamata API a OpenAI o Azure OpenAI, a seconda dell’abbonamento preferito, per generare automaticamente una descrizione del prodotto basata sugli attributi trovati nel pool di analisi delle immagini selezionato dagli utenti.

I passaggi descritti sopra sono intuitivi e facili da seguire, consentendo agli utenti di eliminare i processi manuali associati alla creazione delle descrizioni dei prodotti.

La creazione di descrizioni automatiche dei prodotti rappresenta il primo di molti casi d’uso lanciati da K3. Non vediamo l’ora di condividere ulteriori dettagli sui nostri progetti con i prossimi articoli della nostra serie sull’IA pratica.

Nel frattempo, se desiderate saperne di più su K3 Fashion, non esitate a contattarci oggi stesso.