Exploring Innovation: Applications of Generative AI in Modern Commerce Tutorial

Discover the fascinating world of generative AI and its revolutionary impact on contemporary commerce. This video introduces you to the main concepts and applications of emerging technologies, such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Reinforcement Learning. Illustrated with tangible and concrete case studies. Admire how these AI tools generate innovative product designs and advanced customer personalization. We will also explore the challenges and ethical dilemmas of implementing these technologies. Offering a comprehensive overview of the intersection between technological innovation and business strategy in the digital age. Join us in this exploration of the next step in the evolution of commerce.

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Objectifs :

This document aims to explore the transformative power of generative AI in commerce, detailing its mechanisms, applications, benefits, and challenges. It seeks to provide a comprehensive understanding of how generative AI technologies, such as GANs and VAEs, are reshaping the landscape of product design and customer personalization.

Chapitres :

  1. Introduction to Generative AI in Commerce
    Generative AI is revolutionizing the field of commerce by pushing the boundaries of technology and innovation. This document delves into the new frontiers of generative AI, particularly focusing on its transformative capabilities and the role of generative adversarial networks (GANs) in generating unprecedented data.
  2. Understanding Generative Adversarial Networks (GANs)
    GANs consist of two neural networks: the generator and the discriminator. The generator creates images, while the discriminator evaluates them. This process involves the generator producing an image, which the discriminator assesses, leading to adjustments in the generator's parameters for improved output. This concurrent training results in the creation of realistic virtual products, enabling companies to design and preview products in various virtual environments before manufacturing.
  3. AI-Driven Personalization in Commerce
    AI is transforming commerce through personalization by analyzing customer data, including purchase histories and browsing behaviors. This analysis allows AI to understand consumer preferences, generating tailored recommendations and creating personalized products that align closely with individual tastes. This shift from targeting general market segments to addressing individual customers enhances satisfaction and loyalty.
  4. Emerging Technologies in Generative AI
    Beyond GANs, other technologies like Variational Autoencoders (VAEs) are emerging in the generative AI landscape. VAEs can generate new data, such as product designs or marketing strategies, by capturing the statistical essence of training data. They facilitate the exploration of innovative solutions while remaining aligned with existing preferences. Additionally, reinforcement learning techniques can optimize strategies by learning from interactions and adapting to maximize rewards, such as customer conversions.
  5. Concrete Applications of Generative AI in Commerce
    Generative AI is being utilized in various practical applications within commerce. For instance, it can automatically generate product designs based on consumer feedback and preferences, optimizing offerings to meet market expectations. Another application involves using GANs to create virtual product images for online catalogs, enhancing visual appeal and customer engagement.
  6. Challenges and Ethical Considerations
    While the integration of generative AI in commerce offers numerous benefits, it also presents challenges and ethical concerns. Key issues include ensuring that the data used to train AI models is free from bias and regulating the decisions generated by AI. Data quality and reliability are crucial, as AI models depend on the integrity of the data they are trained on. Furthermore, technological acceptance and adaptation require significant investments in both finances and skill development.
  7. Conclusion: The Future of Generative AI in Commerce
    Generative AI is emerging as a significant vector of innovation for the future of commerce. By merging technological advancements with ethical principles, we can envision a future where technology enriches the human experience. The journey towards this future involves addressing the challenges and harnessing the potential of generative AI to create a more personalized and efficient commercial landscape.

FAQ :

What are Generative Adversarial Networks (GANs)?

Generative Adversarial Networks (GANs) are a type of machine learning model that consists of two neural networks, the generator and the discriminator, which work together to create realistic data by competing against each other.

How does AI-driven personalization work in commerce?

AI-driven personalization works by collecting and analyzing customer data, such as purchase histories and browsing behaviors, to understand consumer preferences. This allows companies to generate tailored recommendations and create personalized products that meet individual needs.

What are Variational Autoencoders (VAEs) used for?

Variational Autoencoders (VAEs) are used to generate new data, such as product designs or marketing strategies, by capturing the statistical essence of training data. They help in exploring new ideas while remaining aligned with existing preferences.

What challenges does generative AI face in commerce?

Generative AI faces several challenges, including ethical issues related to data bias, the need for high-quality data, and the requirement for significant investments in technology and skill development for successful implementation.

How can generative AI improve product design?

Generative AI can improve product design by automatically generating designs based on consumer feedback and preferences, allowing companies to optimize their offerings to better meet market expectations.

Quelques cas d'usages :

Automated Product Design Generation

Companies can use generative AI to automatically create product designs based on consumer data, such as feedback and preferences. This approach helps optimize product offerings to align closely with market demands.

Virtual Product Image Creation

Retailers can leverage GANs to generate virtual product images for their online catalogs. This enhances visual appeal and allows customers to better visualize products before making a purchase.

Personalized Marketing Strategies

Businesses can utilize VAEs to develop innovative marketing strategies by analyzing existing data and generating new ideas that resonate with their target audience, thus improving engagement and conversion rates.

Optimizing Customer Conversion Rates

By employing reinforcement learning techniques, companies can iteratively optimize their marketing strategies based on customer interactions, maximizing conversions and sales through data-driven decision-making.

Glossaire :

Generative Adversarial Networks (GANs)

A class of machine learning frameworks where two neural networks, the generator and the discriminator, compete against each other to create realistic data. The generator creates images, while the discriminator evaluates them, leading to improved outputs over time.

Neural Networks

Computational models inspired by the human brain, consisting of interconnected nodes (neurons) that process data and learn patterns through training.

AI-driven Personalization

The use of artificial intelligence to tailor products and services to individual consumer preferences by analyzing data such as purchase history and browsing behavior.

Variational Autoencoders (VAEs)

A type of generative model that learns to encode input data into a compressed representation and then decode it back to generate new data, often used for creating innovative solutions based on existing examples.

Reinforcement Learning

A type of machine learning where an agent learns to make decisions by taking actions in an environment to maximize cumulative rewards, often used to optimize strategies in various applications.

Data Integrity

The accuracy and consistency of data over its lifecycle, crucial for ensuring the reliability of AI models.

Ethical Issues in AI

Concerns related to the moral implications of AI technologies, including bias in data, decision-making transparency, and the impact of AI on society.

résultat(s)
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Technology and innovation? No,
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No boundaries. Today, let's discover
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the new frontiers of generative
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AI and its transformative power
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in the field of commerce.
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Generative adversarial networks,
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better known as giants,
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play a crucial role in
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generating unprecedented data.
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How does it work?
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Gans use two neural networks, the generator,
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which creates images and the discriminator,
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which evaluates them.
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The generator produces an image,
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the discriminator evaluates it,
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and then the generator adjusts its
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parameters to improve the next one.
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This concurrent training leads
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to the creation of realistic
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virtual visual products.
00:00:44
Companies use it to design new products,
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explore different designs,
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and preview products in various virtual
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environments before manufacturing.
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AI driven personalization
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is transforming commerce.
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By collecting and analyzing customer
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data such as purchase histories,
00:01:00
browsing behaviours,
00:01:01
and feedback,
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AI manages to understand consumer
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preferences and behaviours.
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It can then generate recommendations
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or create personalized products that closely
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match the tastes and needs of individuals.
00:01:12
Thus, instead of targeting
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general market segments,
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companies can address each
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customer individually,
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improving satisfaction and loyalty.
00:01:20
Beyond Gans, other technologies are
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emerging in the generative AI landscape.
00:01:25
Take variational auto encoders,
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VAES, for example.
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VAES can generate new data like product
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designs or marketing strategies by capturing
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the statistical essence of training data.
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They are commonly used to generate
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innovative solutions by slightly
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transforming existing examples,
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allowing exploration of new ideas while
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remaining aligned with previous preferences.
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Additionally,
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reinforcement learning techniques can
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be employed to optimize strategies,
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learning iteratively from interactions and
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adapting strategies to maximize rewards
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such as customer conversions or sales.
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Now, let's look at concrete cases
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of generative AI use in commerce.
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Using generative AI,
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one can automatically generate
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product designs based on consumer data
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such as feedback and preferences,
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thus optimizing their offer to
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precisely meet market expectations.
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Another case used Gans to create virtual
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product images for their online catalogue,
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maximizing visual appeal.
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The integration of generative AI
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in commerce brings many benefits,
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but it also comes with challenges
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and criticisms.
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Ethical issues, for example,
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are at the forefront.
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How can we ensure that the data used
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to train AI models is free of bias?
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And how are the decisions generated
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by AI regulated or controlled?
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There is also the challenge of
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data quality and reliability.
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AI models are only as good as
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the data they are trained on,
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so ensuring data integrity
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and quality is paramount.
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Finally, technological
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acceptance and adaptation
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constitute a barrier requiring
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significant investments
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both financially and in skill development.
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Generative AI is emerging as an
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undeniable vector of innovation
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for the commerce of tomorrow.
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Let's envision this future together,
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merging technological advances
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and ethical principles to
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shape a future where technology
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enriches the human experience.

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00:00:05
Tecnologia e inovação? Não
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Sem fronteiras. Hoje, vamos descobrir
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As novas fronteiras da geração
00:00:11
A IA e o seu poder transformador
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no domínio do comércio.
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Redes generativas adversárias,
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mais conhecidos como gigantes,
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desempenham um papel crucial na
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gerando dados sem precedentes.
00:00:23
Como funciona?
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Gans usam duas redes neurais, o gerador,
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que cria imagens e o discriminador,
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que os avalia.
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O gerador produz uma imagem,
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o discriminador avalia-o,
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e, em seguida, o gerador ajusta o seu
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parâmetros para melhorar o próximo.
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Este treinamento simultâneo leva
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para a criação de realistas
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produtos visuais virtuais.
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As empresas utilizam-no para conceber novos produtos,
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explorar diferentes designs,
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e pré-visualização de produtos em vários virtuais
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ambientes antes da fabricação.
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Personalização orientada por IA
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está a transformar o comércio.
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Através da recolha e análise do cliente
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dados como históricos de compras,
00:01:00
comportamentos de navegação,
00:01:01
e feedback,
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IA consegue entender consumidor
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preferências e comportamentos.
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Pode, então, gerar recomendações
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ou criar produtos personalizados que se aproximem
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corresponder aos gostos e necessidades dos indivíduos.
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Assim, em vez de segmentar
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segmentos de mercado em geral,
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as empresas podem abordar cada
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cliente individualmente,
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melhorar a satisfação e a fidelização.
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Além de Gans, outras tecnologias são
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emergindo no cenário da IA generativa.
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Pegue codificadores automáticos variacionais,
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VAES, por exemplo.
00:01:30
O VAES pode gerar novos dados como o produto
00:01:33
designs ou estratégias de marketing por captura
00:01:35
a essência estatística dos dados de formação.
00:01:38
Eles são comumente usados para gerar
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soluções inovadoras da Slightly
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transformar exemplos existentes,
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permitindo a exploração de novas ideias, enquanto
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permanecer alinhado com as preferências anteriores.
00:01:49
Além disso,
00:01:49
As técnicas de aprendizagem por reforço podem
00:01:51
ser empregado para otimizar estratégias,
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aprender iterativamente a partir de interações e
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adaptar estratégias para maximizar as recompensas
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como conversões de clientes ou vendas.
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Agora, vejamos casos concretos
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do uso generativo de IA no comércio.
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Usando IA generativa,
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pode-se gerar automaticamente
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Designs de produtos baseados em dados do consumidor
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tais como feedback e preferências,
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otimizando assim a sua oferta para
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atender com precisão às expectativas do mercado.
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Outro caso usou Gans para criar virtual
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imagens de produtos para o seu catálogo em linha,
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maximização do apelo visual.
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A integração da IA generativa
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no comércio traz muitos benefícios,
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mas também traz desafios
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e críticas.
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Questões éticas, por exemplo,
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estão na vanguarda.
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Como podemos garantir que os dados utilizados
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para treinar modelos de IA é livre de preconceitos?
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E como são geradas as decisões
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por IA regulada ou controlada?
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Há também o desafio de
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qualidade e fiabilidade dos dados.
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Os modelos de IA são tão bons quanto
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os dados sobre os quais recebem formação,
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garantindo assim a integridade dos dados
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e a qualidade é primordial.
00:02:55
Por fim, a tecnologia
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aceitação e adaptação
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constituem um obstáculo que exige
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investimentos significativos
00:03:02
tanto financeiramente como no desenvolvimento de competências.
00:03:05
A IA generativa está a emergir como um
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vetor inegável de inovação
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para o comércio de amanhã.
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Vamos vislumbrar este futuro juntos,
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Fusão dos avanços tecnológicos
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e princípios éticos para
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moldar um futuro onde a tecnologia
00:03:18
enriquece a experiência humana.

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00:00:05
Tecnologia e innovazione? No
00:00:07
Senza confini. Oggi, scopriamo
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le nuove frontiere del generativo
00:00:11
L'IA e il suo potere trasformativo
00:00:13
nel campo del commercio.
00:00:15
Reti antagoniste generative,
00:00:16
meglio conosciuti come giganti,
00:00:19
svolgono un ruolo cruciale in
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generazione di dati senza precedenti.
00:00:23
Come funziona?
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I GAN utilizzano due reti neurali, il generatore,
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che crea le immagini e il discriminatore,
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che le valuta.
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Il generatore produce un'immagine,
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il discriminatore la valuta,
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e poi il generatore regola il suo
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parametri per migliorare quello successivo.
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Questa formazione simultanea porta
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alla creazione di qualcosa di realistico
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prodotti visivi virtuali.
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Le aziende lo utilizzano per progettare nuovi prodotti,
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esplora diversi design,
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e visualizza in anteprima i prodotti in vari ambienti virtuali
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ambienti prima della produzione.
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personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale
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sta trasformando il commercio.
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Raccogliendo e analizzando i clienti
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dati come la cronologia degli acquisti,
00:01:00
comportamenti di navigazione,
00:01:01
e feedback,
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L'intelligenza artificiale riesce a comprendere il consumatore
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preferenze e comportamenti.
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Può quindi generare raccomandazioni
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o crea prodotti personalizzati così da vicino
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soddisfare i gusti e le esigenze delle persone.
00:01:12
Quindi, invece di mirare
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segmenti di mercato generali,
00:01:15
le aziende possono rivolgersi a ciascuno
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cliente individualmente,
00:01:18
miglioramento della soddisfazione e della fidelizzazione.
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Oltre ai Gans, altre tecnologie sono
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emergenti nel panorama dell'IA generativa.
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Prendiamo gli encoder automatici variazionali,
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VAES, ad esempio.
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VAES può generare nuovi dati come il prodotto
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progetti o strategie di marketing acquisendo
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l'essenza statistica dei dati di formazione.
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Sono comunemente usati per generare
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soluzioni innovative di poco
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trasformando gli esempi esistenti,
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permettendo l'esplorazione di nuove idee mentre
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rimanendo in linea con le preferenze precedenti.
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Inoltre,
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le tecniche di apprendimento per rinforzo possono
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essere impiegati per ottimizzare le strategie,
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imparando in modo iterativo dalle interazioni e
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adattare le strategie per massimizzare i premi
00:01:58
come le conversioni o le vendite dei clienti.
00:02:01
Ora, diamo un'occhiata a casi concreti
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dell'uso generativo dell'IA nel commercio.
00:02:06
Utilizzando l'IA generativa,
00:02:07
si può generare automaticamente
00:02:09
progetti di prodotti basati sui dati dei consumatori
00:02:11
come feedback e preferenze,
00:02:13
ottimizzando così la loro offerta a
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soddisfare con precisione le aspettative del mercato.
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Un altro caso ha utilizzato Gans per creare ambienti virtuali
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immagini dei prodotti per il loro catalogo online,
00:02:24
massimizzare l'appeal visivo.
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L'integrazione dell'IA generativa
00:02:27
nel commercio porta molti vantaggi,
00:02:29
ma comporta anche delle sfide
00:02:32
e critiche.
00:02:32
Questioni etiche, ad esempio
00:02:34
sono in prima linea.
00:02:36
Come possiamo garantire che i dati utilizzati
00:02:38
addestrare modelli di intelligenza artificiale è privo di pregiudizi?
00:02:40
E come vengono generate le decisioni
00:02:42
dall'IA regolamentata o controllata?
00:02:45
C'è anche la sfida di
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qualità e affidabilità dei dati.
00:02:48
I modelli di intelligenza artificiale sono validi solo quanto
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i dati su cui vengono addestrati,
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garantendo così l'integrità dei dati
00:02:53
e la qualità è fondamentale.
00:02:55
Infine, tecnologico
00:02:56
accettazione e adattamento
00:02:58
costituiscono una barriera che richiede
00:03:00
investimenti significativi
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sia finanziariamente che nello sviluppo delle competenze.
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L'IA generativa sta emergendo come
00:03:08
innegabile vettore di innovazione
00:03:10
per il commercio di domani.
00:03:12
Immaginiamo questo futuro insieme,
00:03:13
fusione dei progressi tecnologici
00:03:15
e principi etici per
00:03:17
plasmare un futuro in cui la tecnologia
00:03:18
arricchisce l'esperienza umana.

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Технологии и инновации? Нет,
00:00:07
Нет границ. Сегодня давайте узнаем
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новые горизонты генеративного
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Искусственный интеллект и его преобразующая сила
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в сфере торговли.
00:00:15
Генеративные состязательные сети,
00:00:16
более известные как гиганты,
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играют решающую роль в
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генерирование беспрецедентных данных.
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Как это работает?
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Ганы используют две нейронные сети, генератор,
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который создает изображения и дискриминатор,
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который оценивает их.
00:00:31
Генератор создает изображение,
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дискриминатор оценивает его,
00:00:34
а затем генератор настраивает свой
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параметры для улучшения следующего.
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Это параллельное обучение приводит
00:00:40
к созданию реалистичного
00:00:42
виртуальные визуальные продукты.
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Компании используют его для разработки новых продуктов,
00:00:46
изучите различные дизайны,
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и просматривайте продукты в различных виртуальных форматах
00:00:51
среды перед производством.
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Персонализация на основе искусственного интеллекта
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трансформирует коммерцию.
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Собирая и анализируя клиентов
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такие данные, как истории покупок,
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поведение при просмотре веб-страниц,
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и обратная связь,
00:01:02
Искусственному интеллекту удается понять потребителя
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предпочтения и поведение.
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Затем оно может генерировать рекомендации
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или тщательно создавайте персонализированные продукты
00:01:10
соответствуют вкусам и потребностям людей.
00:01:12
Таким образом, вместо таргетинга
00:01:14
общие сегменты рынка,
00:01:15
компании могут обратиться к каждому
00:01:17
клиент в индивидуальном порядке,
00:01:18
повышение удовлетворенности и лояльности.
00:01:20
Помимо Gans, есть и другие технологии
00:01:23
появляются в мире генеративного искусственного интеллекта.
00:01:25
Возьмите вариационные автоэнкодеры,
00:01:28
Например, VAES.
00:01:30
VAES может генерировать новые данные, такие как продукт
00:01:33
проекты или маркетинговые стратегии путем сбора
00:01:35
статистическая сущность обучающих данных.
00:01:38
Они обычно используются для генерации
00:01:40
немного инновационные решения
00:01:42
преобразование существующих примеров,
00:01:43
позволяя исследовать новые идеи, одновременно
00:01:46
оставаясь в соответствии с предыдущими предпочтениями.
00:01:49
Кроме того,
00:01:49
Методы обучения с подкреплением могут
00:01:51
использоваться для оптимизации стратегий,
00:01:53
итеративное обучение на основе взаимодействий и
00:01:56
адаптация стратегий для максимизации вознаграждений
00:01:58
таких как конверсия клиентов или продажи.
00:02:01
Теперь давайте рассмотрим конкретные случаи
00:02:03
использования генеративного искусственного интеллекта в торговле.
00:02:06
Использование генеративного ИИ,
00:02:07
можно автоматически генерировать
00:02:09
дизайн продукции на основе данных потребителей
00:02:11
такие как отзывы и предпочтения,
00:02:13
таким образом оптимизируя свое предложение до
00:02:16
точно соответствовать ожиданиям рынка.
00:02:18
В другом случае Gans использовался для создания виртуальных
00:02:21
изображения продуктов для их онлайн-каталога,
00:02:24
максимизация визуальной привлекательности.
00:02:25
Интеграция генеративного искусственного интеллекта
00:02:27
в торговле приносит много преимуществ,
00:02:29
но это также сопряжено с проблемами
00:02:32
и критика.
00:02:32
Например, этические вопросы
00:02:34
находятся на переднем крае.
00:02:36
Как мы можем гарантировать, что используемые данные
00:02:38
обучать модели искусственного интеллекта можно без предвзятости?
00:02:40
И как принимаются решения
00:02:42
ИИ регулирует или контролирует?
00:02:45
Существует также проблема
00:02:47
качество и надежность данных.
00:02:48
Модели искусственного интеллекта хороши лишь в том случае, если
00:02:50
данные, на которых они обучаются,
00:02:51
таким образом, обеспечение целостности данных
00:02:53
и качество имеет первостепенное значение.
00:02:55
Наконец, технологический
00:02:56
принятие и адаптация
00:02:58
представляют собой барьер, требующий
00:03:00
значительные инвестиции
00:03:02
как в финансовом отношении, так и в развитие навыков.
00:03:05
Генеративный искусственный интеллект развивается как
00:03:08
неоспоримый вектор инноваций
00:03:10
для торговли завтрашнего дня.
00:03:12
Давайте вместе представим себе это будущее,
00:03:13
объединение технологических достижений
00:03:15
и этические принципы к
00:03:17
формировать будущее, в котором технологии
00:03:18
обогащает человеческий опыт.

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00:00:05
¿Tecnología e innovación? No,
00:00:07
Sin límites. Hoy, descubramos
00:00:09
las nuevas fronteras de la generación
00:00:11
La IA y su poder transformador
00:00:13
en el campo del comercio.
00:00:15
redes generativas de confrontación,
00:00:16
más conocidos como gigantes,
00:00:19
desempeñan un papel crucial en
00:00:21
generando datos sin precedentes.
00:00:23
¿Cómo funciona?
00:00:24
Los Gans usan dos redes neuronales, el generador,
00:00:27
que crea imágenes y el discriminador,
00:00:29
que las evalúa.
00:00:31
El generador produce una imagen,
00:00:33
el discriminador la evalúa,
00:00:34
y luego el generador ajusta su
00:00:37
parámetros para mejorar el siguiente.
00:00:39
Este entrenamiento concurrente conduce
00:00:40
a la creación de imágenes realistas
00:00:42
productos visuales virtuales.
00:00:44
Las empresas lo utilizan para diseñar nuevos productos,
00:00:46
explora diferentes diseños,
00:00:48
y obtenga una vista previa de los productos en varios entornos virtuales
00:00:51
entornos antes de la fabricación.
00:00:53
Personalización impulsada por la IA
00:00:54
está transformando el comercio.
00:00:56
Recolectando y analizando los clientes
00:00:58
datos como historiales de compras,
00:01:00
comportamientos de navegación,
00:01:01
y comentarios,
00:01:02
La IA logra entender al consumidor
00:01:04
preferencias y comportamientos.
00:01:06
A continuación, puede generar recomendaciones
00:01:07
o crear productos personalizados tan de cerca
00:01:10
se adaptan a los gustos y necesidades de las personas.
00:01:12
Por lo tanto, en lugar de segmentar
00:01:14
segmentos generales del mercado,
00:01:15
las empresas pueden abordar cada uno
00:01:17
cliente de forma individual,
00:01:18
mejorar la satisfacción y la lealtad.
00:01:20
Más allá de Gans, hay otras tecnologías
00:01:23
emergiendo en el panorama de la IA generativa.
00:01:25
Tomemos como ejemplo los codificadores automáticos variacionales,
00:01:28
VAES, por ejemplo.
00:01:30
VAES puede generar nuevos datos, como el producto.
00:01:33
diseños o estrategias de marketing mediante la captura
00:01:35
la esencia estadística de los datos de formación.
00:01:38
Se usan comúnmente para generar
00:01:40
soluciones innovadoras por un poco
00:01:42
transformando los ejemplos existentes,
00:01:43
permitiendo la exploración de nuevas ideas mientras
00:01:46
manteniéndose alineado con las preferencias anteriores.
00:01:49
Además,
00:01:49
las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden
00:01:51
emplearse para optimizar las estrategias,
00:01:53
aprender de forma iterativa a partir de las interacciones y
00:01:56
adaptar las estrategias para maximizar las recompensas
00:01:58
como las conversiones de clientes o las ventas.
00:02:01
Ahora, veamos casos concretos
00:02:03
del uso generativo de la IA en el comercio.
00:02:06
Uso de la IA generativa,
00:02:07
se puede generar automáticamente
00:02:09
diseños de productos basados en datos de consumidores
00:02:11
como comentarios y preferencias,
00:02:13
optimizando así su oferta para
00:02:16
cumplir con precisión las expectativas del mercado.
00:02:18
Otro caso usó Gans para crear contenido virtual
00:02:21
imágenes de productos para su catálogo en línea,
00:02:24
maximizando el atractivo visual.
00:02:25
La integración de la IA generativa
00:02:27
en el comercio aporta muchos beneficios,
00:02:29
pero también conlleva desafíos
00:02:32
y críticas.
00:02:32
Las cuestiones éticas, por ejemplo,
00:02:34
están a la vanguardia.
00:02:36
¿Cómo podemos garantizar que los datos utilizados
00:02:38
¿entrenar modelos de IA está libre de sesgos?
00:02:40
¿Y cómo se generan las decisiones
00:02:42
¿regulada o controlada por IA?
00:02:45
También existe el desafío de
00:02:47
calidad y confiabilidad de los datos.
00:02:48
Los modelos de IA son tan buenos como
00:02:50
los datos con los que están entrenados,
00:02:51
garantizando así la integridad de los datos
00:02:53
y la calidad es primordial.
00:02:55
Por último, tecnológico
00:02:56
aceptación y adaptación
00:02:58
constituyen una barrera que requiere
00:03:00
inversiones significativas
00:03:02
tanto desde el punto de vista financiero como en el desarrollo de habilidades.
00:03:05
La IA generativa está emergiendo como
00:03:08
Un vector innegable de innovación
00:03:10
para el comercio del mañana.
00:03:12
Imaginemos este futuro juntos,
00:03:13
fusionando los avances tecnológicos
00:03:15
y principios éticos para
00:03:17
dar forma a un futuro en el que la tecnología
00:03:18
enriquece la experiencia humana.

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00:00:05
Technologie en innovatie? Nee,
00:00:07
Geen grenzen. Laten we vandaag ontdekken
00:00:09
de nieuwe grenzen van generatieve
00:00:11
AI en zijn transformerende kracht
00:00:13
op het gebied van handel.
00:00:15
Generatieve netwerken voor hoor en wederhoor,
00:00:16
beter bekend als reuzen,
00:00:19
een cruciale rol spelen in
00:00:21
het genereren van ongekende gegevens.
00:00:23
Hoe werkt dat?
00:00:24
Gans gebruiken twee neurale netwerken, de generator,
00:00:27
die beelden creëert en de discriminator,
00:00:29
die ze evalueert.
00:00:31
De generator produceert een afbeelding,
00:00:33
de discriminator evalueert het,
00:00:34
en dan past de generator zijn
00:00:37
parameters om de volgende te verbeteren.
00:00:39
Deze gelijktijdige training leidt
00:00:40
tot het creëren van realistische
00:00:42
virtuele visuele producten.
00:00:44
Bedrijven gebruiken het om nieuwe producten te ontwerpen,
00:00:46
ontdek verschillende ontwerpen,
00:00:48
en bekijk producten in verschillende virtuele
00:00:51
omgevingen vóór de productie.
00:00:53
AI-gestuurde personalisatie
00:00:54
transformeert de handel.
00:00:56
Door klanten te verzamelen en te analyseren
00:00:58
gegevens zoals aankoopgeschiedenis,
00:01:00
surfgedrag,
00:01:01
en feedback,
00:01:02
AI slaagt erin de consument te begrijpen
00:01:04
voorkeuren en gedrag.
00:01:06
Vervolgens kan het aanbevelingen genereren.
00:01:07
of maak gepersonaliseerde producten die nauw
00:01:10
aansluiten bij de smaak en behoeften van individuen.
00:01:12
Dus in plaats van te richten
00:01:14
algemene marktsegmenten,
00:01:15
bedrijven kunnen elk adresseren
00:01:17
klant individueel,
00:01:18
het verbeteren van tevredenheid en loyaliteit.
00:01:20
Naast Gans zijn andere technologieën
00:01:23
opkomend in het generatieve AI-landschap.
00:01:25
Neem variabele automatische encoders,
00:01:28
VAES bijvoorbeeld.
00:01:30
VAES kan nieuwe gegevens genereren, zoals producten
00:01:33
ontwerpen of marketingstrategieën door vast te leggen
00:01:35
de statistische essentie van opleidingsgegevens.
00:01:38
Ze worden vaak gebruikt om te genereren
00:01:40
enigszins innovatieve oplossingen
00:01:42
het transformeren van bestaande voorbeelden,
00:01:43
waardoor nieuwe ideeën kunnen worden verkend terwijl
00:01:46
in lijn blijven met eerdere voorkeuren.
00:01:49
Bovendien
00:01:49
technieken voor versterkend leren kunnen
00:01:51
worden ingezet om strategieën te optimaliseren,
00:01:53
iteratief leren van interacties en
00:01:56
strategieën aanpassen om beloningen te maximaliseren
00:01:58
zoals klantconversies of verkopen.
00:02:01
Laten we nu eens kijken naar concrete gevallen
00:02:03
van generatief AI-gebruik in de handel.
00:02:06
Met behulp van generatieve AI
00:02:07
men kan automatisch genereren
00:02:09
productontwerpen op basis van consumentengegevens
00:02:11
zoals feedback en voorkeuren,
00:02:13
en optimaliseerde zo hun aanbod naar
00:02:16
precies voldoen aan de marktverwachtingen.
00:02:18
In een ander geval werd Gans gebruikt om virtueel te creëren
00:02:21
productafbeeldingen voor hun online catalogus,
00:02:24
het maximaliseren van de visuele aantrekkingskracht.
00:02:25
De integratie van generatieve AI
00:02:27
in de handel biedt veel voordelen,
00:02:29
maar het brengt ook uitdagingen met zich mee
00:02:32
en kritiek.
00:02:32
Ethische kwesties, bijvoorbeeld
00:02:34
staan in de voorhoede.
00:02:36
Hoe kunnen we ervoor zorgen dat de gebruikte gegevens
00:02:38
om AI-modellen te trainen is vrij van vooringenomenheid?
00:02:40
En hoe worden de beslissingen tot stand gebracht?
00:02:42
door AI gereguleerd of gecontroleerd?
00:02:45
Er is ook de uitdaging van
00:02:47
kwaliteit en betrouwbaarheid van gegevens.
00:02:48
AI-modellen zijn maar zo goed als
00:02:50
de gegevens waarop ze zijn getraind,
00:02:51
dus het waarborgen van de gegevensintegriteit
00:02:53
en kwaliteit staat voorop.
00:02:55
Tot slot, technologisch
00:02:56
acceptatie en aanpassing
00:02:58
een barrière vormen die vereist
00:03:00
aanzienlijke investeringen
00:03:02
zowel financieel als in de ontwikkeling van vaardigheden.
00:03:05
Generatieve AI is in opkomst als een
00:03:08
onmiskenbare vector van innovatie
00:03:10
voor de handel van morgen.
00:03:12
Laten we ons deze toekomst samen voorstellen,
00:03:13
samenvoeging van technologische vooruitgang
00:03:15
en ethische principes voor
00:03:17
vorm geven aan een toekomst waarin technologie
00:03:18
verrijkt de menselijke ervaring.

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00:00:05
Technologia i innowacje? Nie,
00:00:07
Żadnych granic. Dzisiaj odkryjmy
00:00:09
Nowe granice generatywności
00:00:11
Sztuczna inteligencja i jej transformacyjna moc
00:00:13
w dziedzinie handlu.
00:00:15
Generatywne sieci kontradyktoryjne,
00:00:16
lepiej znani jako giganci,
00:00:19
odgrywać kluczową rolę w
00:00:21
generowanie bezprecedensowych danych.
00:00:23
Jak to działa?
00:00:24
Gans używają dwóch sieci neuronowych, generatora,
00:00:27
który tworzy obrazy i dyskryminator,
00:00:29
który je ocenia.
00:00:31
Generator tworzy obraz,
00:00:33
dyskryminator to ocenia,
00:00:34
a następnie generator dostosowuje swoje
00:00:37
parametry poprawiające następny.
00:00:39
To równoległe szkolenie prowadzi
00:00:40
do tworzenia realistycznych
00:00:42
wirtualne produkty wizualne.
00:00:44
Firmy wykorzystują go do projektowania nowych produktów,
00:00:46
eksploruj różne projekty,
00:00:48
i przeglądaj produkty w różnych wirtualnych
00:00:51
środowiska przed produkcją.
00:00:53
Personalizacja oparta na sztucznej inteligencji
00:00:54
Zmienia handel.
00:00:56
Poprzez zbieranie i analizowanie klienta
00:00:58
dane takie jak historie zakupów,
00:01:00
zachowania przeglądania,
00:01:01
i informacje zwrotne,
00:01:02
AI potrafi zrozumieć konsumenta
00:01:04
preferencje i zachowania.
00:01:06
Następnie może generować rekomendacje
00:01:07
lub tworzyć spersonalizowane produkty, które ściśle
00:01:10
odpowiadają gustom i potrzebom jednostek.
00:01:12
Zamiast kierowania
00:01:14
ogólne segmenty rynku,
00:01:15
Firmy mogą adresować się do każdego
00:01:17
Klient indywidualnie,
00:01:18
poprawa satysfakcji i lojalności.
00:01:20
Poza Gans, inne technologie są
00:01:23
pojawiające się w generatywnym krajobrazie sztucznej inteligencji.
00:01:25
Weź wariacyjne automatyczne enkodery,
00:01:28
Na przykład VAES.
00:01:30
VAES może generować nowe dane, takie jak produkt
00:01:33
projekty lub strategie marketingowe poprzez przechwytywanie
00:01:35
statystyczna istota danych szkoleniowych.
00:01:38
Są one powszechnie używane do generowania
00:01:40
innowacyjne rozwiązania przez niewiele
00:01:42
przekształcanie istniejących przykładów,
00:01:43
umożliwiając eksplorację nowych pomysłów przy jednoczesnym
00:01:46
pozostanie zgodny z poprzednimi preferencjami.
00:01:49
Dodatkowo
00:01:49
techniki uczenia się wzmacniające mogą
00:01:51
być wykorzystywany do optymalizacji strategii,
00:01:53
uczenie się iteracyjnie z interakcji i
00:01:56
dostosowywanie strategii w celu maksymalizacji nagród
00:01:58
takie jak konwersje klientów lub sprzedaż.
00:02:01
Spójrzmy teraz na konkretne przypadki
00:02:03
generatywnego wykorzystania sztucznej inteligencji w handlu.
00:02:06
Korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji,
00:02:07
można automatycznie generować
00:02:09
projekty produktów oparte na danych konsumentów
00:02:11
takie jak informacje zwrotne i preferencje,
00:02:13
Optymalizując swoją ofertę do
00:02:16
precyzyjnie spełniają oczekiwania rynku.
00:02:18
Inny przypadek wykorzystał Gans do tworzenia wirtualnych
00:02:21
zdjęcia produktów do ich katalogu online,
00:02:24
maksymalizacja atrakcyjności wizualnej.
00:02:25
Integracja generatywnej sztucznej inteligencji
00:02:27
w handlu przynosi wiele korzyści,
00:02:29
ale wiąże się również z wyzwaniami
00:02:32
i krytyki.
00:02:32
Na przykład kwestie etyczne,
00:02:34
są na czele.
00:02:36
W jaki sposób możemy zagwarantować, że dane wykorzystywane
00:02:38
trenowanie modeli sztucznej inteligencji jest wolne od stronniczości?
00:02:40
I jak generowane są decyzje
00:02:42
przez AI regulowany lub kontrolowany?
00:02:45
Istnieje również wyzwanie
00:02:47
jakość i niezawodność danych.
00:02:48
Modele sztucznej inteligencji są tak dobre, jak
00:02:50
dane, na których są przeszkoleni,
00:02:51
zapewniając integralność danych
00:02:53
Jakość jest najważniejsza.
00:02:55
Wreszcie, technologiczne
00:02:56
akceptacja i adaptacja
00:02:58
stanowią barierę wymagającą
00:03:00
znaczące inwestycje
00:03:02
zarówno finansowo, jak i w rozwoju umiejętności.
00:03:05
Generatywna sztuczna inteligencja pojawia się jako
00:03:08
niezaprzeczalny wektor innowacji
00:03:10
Dla handlu jutra.
00:03:12
Wyobraźmy sobie tę przyszłość razem,
00:03:13
łączenie postępu technologicznego
00:03:15
i zasady etyczne do
00:03:17
Kształtować przyszłość, w której technologia
00:03:18
wzbogaca ludzkie doświadczenie.

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00:00:05
Technológia és innováció? Nem,
00:00:07
Nincsenek határok. Ma fedezzük fel
00:00:09
A generatív új határok
00:00:11
AI és átalakító ereje
00:00:13
a kereskedelem területén.
00:00:15
Generatív ellentmondásos hálózatok,
00:00:16
ismertebb nevén óriások,
00:00:19
döntő szerepet játszanak
00:00:21
példátlan adatok generálása.
00:00:23
Hogyan működik?
00:00:24
A Gans két neurális hálózatot használ, a generátort,
00:00:27
amely képeket és megkülönböztetőt hoz létre,
00:00:29
Ami értékeli őket.
00:00:31
A generátor képet készít,
00:00:33
a diszkriminátor értékeli,
00:00:34
és aztán a generátor beállítja
00:00:37
paraméterek a következő javításához.
00:00:39
Ez a párhuzamos képzés vezet
00:00:40
a realisztikus teremtéshez
00:00:42
virtuális vizuális termékek.
00:00:44
A vállalatok új termékek tervezésére használják,
00:00:46
Fedezze fel a különböző mintákat,
00:00:48
és megtekintheti a termékeket különböző virtuális eszközökben
00:00:51
környezet a gyártás előtt.
00:00:53
AI által vezérelt személyre szabás
00:00:54
Átalakítja a kereskedelmet.
00:00:56
Az ügyfél összegyűjtésével és elemzésével
00:00:58
adatok, például vásárlási előzmények,
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böngészési magatartások,
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és visszajelzés,
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Az AI képes megérteni a fogyasztókat
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preferenciák és viselkedés.
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Ezután ajánlásokat generálhat
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vagy személyre szabott termékeket hozzon létre, amelyek szorosan
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megfelel az egyének ízlésének és igényeinek.
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Így célzás helyett
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általános piaci szegmensek,
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a vállalatok mindegyiket megadhatják
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az ügyfél egyénileg,
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az elégedettség és a hűség javítása.
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A Gans mellett más technológiák
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megjelenő a generatív AI környezetben.
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Vegyünk variációs automatikus kódolókat,
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A VAES, például.
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A VAES új adatokat hozhat létre, például terméket
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tervek vagy marketingstratégiák rögzítésével
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a képzési adatok statisztikai lényege.
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Általában generálásra használják
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innovatív megoldások enyhén
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a meglévő példák átalakítása,
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lehetővé teszi az új ötletek feltárását, miközben
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a korábbi preferenciákhoz igazodva marad.
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Továbbá,
00:01:49
a megerősítő tanulási technikák képesek
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alkalmazni kell a stratégiák optimalizálására,
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iteratív tanulás az interakciókból és
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stratégiák adaptálása a jutalom maximalizálása érdekében
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Ilyen például az ügyfelek konverziója vagy az értékesítés.
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Most nézzük meg a konkrét eseteket
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generatív mesterséges intelligencia használatáról a kereskedelemben.
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Generatív mesterséges intelligencia használatával,
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automatikusan generálható
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fogyasztói adatokon alapuló terméktervek
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például visszajelzések és preferenciák,
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Így optimalizálják ajánlatukat
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Pontosan megfelel a piaci elvárásoknak.
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Egy másik eset a Gans virtuális létrehozására használta
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termékképek online katalógusukhoz,
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a vizuális vonzerő maximalizálása.
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A generatív AI integrációja
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a kereskedelem számos előnnyel jár,
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de kihívásokkal is jár
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és kritikákat.
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Etikai kérdések, például
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élvonalban vannak.
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Hogyan tudjuk biztosítani, hogy a felhasznált adatok
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az AI modellek képzése mentes az elfogultságtól?
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És hogyan keletkeznek a döntések
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AI által szabályozott vagy ellenőrzött?
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Itt van a kihívás is
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adatminőség és megbízhatóság.
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Az AI modellek csak annyira jók, mint
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azok az adatok, amelyekre kiképznek,
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így biztosítva az adatok integritását
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és a minőség a legfontosabb.
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Végül a technológiai
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elfogadás és alkalmazkodás
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akadályt jelentenek, amely megköveteli
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jelentős beruházások
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mind pénzügyileg, mind készségfejlesztésben.
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A generatív mesterséges intelligencia egy
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az innováció tagadhatatlan vektora
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a holnap kereskedelméért.
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Képzeljük el együtt ezt a jövőt,
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a technológiai fejlődés egyesítése
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és etikai alapelvek
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Olyan jövőt alakítsunk ki, ahol a technológia
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gazdagítja az emberi tapasztalatokat.

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