Cómo empezar a utilizar inteligencia artificial.
Parece que la IA es muy difícil y en una empresa pequeña
Pero no siempre es necesario componer algo difícil.por su cuenta Las grandes empresas ya lo han inventado todo y lo han abierto en GitHub. Allí puedes encontrar redes neuronales y bibliotecas inteligentes. Para los desarrolladores, esta es una gran oportunidad para probar cosas nuevas y ver cómo otros han resuelto el problema.
En Aviasales, muchas soluciones relacionadas con las tecnologías de inteligencia artificial se inventan durante hackatones internos.
Hackatónes una competencia entre desarrolladores cuandoes necesario solucionar algún problema en muy poco tiempo, por ejemplo, 48 horas. Naturalmente, durante este tiempo es imposible crear algo desde cero, por lo que se utilizan soluciones ya preparadas.
Lo más importante: los experimentos rápidos con tecnologías listas para usar casi siempre muestran buenos resultados, ya sea un aumento en la conversión o una reducción en los costos.
"El Profeta" predice cuándo comprar un boleto
Durante uno de los hackatones, apareció la hipótesis de queHay una conexión entre la hora antes de la salida y el día en que comienza el viaje.. Habiendo analizado un gran númeroCon los datos estructurados que se acumulan a lo largo de 11 años de funcionamiento del servicio Aviasales, se pudo comprobar que la hipótesis es correcta. Así surgió el servicio Prophet, que predice el mejor momento para comprar billetes con un error del 10%.
Gracias al nuevo servicio, la empresa empezó a ahorrarobtuvo datos de terceros y pudo insertar precios en el calendario para aquellas fechas y destinos donde no había datos reales; con un pequeño error, el Profeta ayuda a averiguar el precio con anticipación.
El “Profeta” da consejos a los viajeros sobremomento de buscar entradas: “Comprar ahora” o “Esperar”. Junto a las palabras buscadas se muestra un gráfico que muestra cómo se comportará el precio en función de las previsiones de la empresa.
AI selecciona al mejor vendedor de entradas
En la metabúsqueda de Aviasales, se presentan 200 taquillas.y 728 aerolíneas. Está claro que, en primer lugar, siempre es el boleto con el precio más bajo. Pero un boleto puede tener varios vendedores, y a menudo algunos tienen el mismo valor. Entonces surge la pregunta: ¿quién debería estar por delante?
El botón amarillo "Comprar": este es el primer lugar entre todos los vendedores. Debajo del botón hay una lista de agencias yLíneas aéreas donde también puedes comprar este boleto: por el mismo precio o más caro. Para determinar a quién colocar el botón mágico, se tienen en cuenta dos factores: la comisión que el socio paga por el boleto vendido y la conversión de ir al sitio del vendedor a la compra. Es decir, estos son factores que toman en cuenta los intereses de dos partes: la meta-búsqueda y la conveniencia del viajero.
Todos los datos sobre ambos factores se registran enla mesa Los datos cambian constantemente, ya que los vendedores están trabajando para mejorar sus sitios. Se decidió automatizar este proceso para no ingresar números en la tabla manualmente. Entonces, en el 5% de los casos, en el botón "Comprar", el vendedor no tiene el precio más bajo para saber qué porcentaje de usuarios irá a su sitio web y comprará un boleto. Por lo tanto, los parámetros se recalculan todo el tiempo, el sistema se entrena sobre la base de los datos obtenidos y elige la mejor solución en sí.
AI elige fotos a la descripción del hotel
Si la elección del producto o servicio está relacionada con la calidadfotografías, y hay una gran cantidad de ellas, es irracional seleccionar imágenes manualmente. Necesita IA. El problema es que cada socio envía sus fotos del hotel al servicio hotelero Aviasales, y los socios no siempre son cadenas gigantes como Hilton o Marriott. A veces se trata del propietario de una pequeña casa de huéspedes en Crimea, que fotografió las habitaciones con su teléfono.
Para analizar fotografías necesitas IA, quereconoce la calidad y determina en qué orden mostrar las imágenes. La solución se encontró en una red neuronal entrenada que puede determinar la ubicación. El resultado es, por ejemplo, el siguiente desglose: 63% - edificio, 20% - piscina, 11% - árbol, 6% - playa.
En hoteles de ciudad es interesante cómo se ve la habitación.por lo tanto, las fotos con una cama se muestran primero. En los hoteles de playa, por el contrario, la piscina y las hamacas son importantes. Como regla general, en las zonas turísticas, los números son bastante escasos, y el interior de la habitación se muestra mejor al final.
Empezando a trabajar con fotos utilizando AI,La compañía ha reducido el costo del trabajo manual: contratistas independientes contratados previamente que tomaron fotos en ciudades populares y también aumentaron la conversión en un 12%, principalmente debido a los experimentos con fotografías de piscinas en centros turísticos de playa.
Cómo ayuda la AI a crear hermosos sitios web con el diseñador Weblium.
El creador de sitios web Weblium utiliza IASupervisor de diseño, que rastrea las actividades de creación del sitio web del usuario en tiempo real e identifica errores de diseño, corrigiéndolos sobre la marcha.
Porque todo el proyecto utiliza una pila de productos.Google, luego los desarrolladores utilizaron Google Cloud AI para implementar esta tarea. La tarea más difícil fue enseñar a la red neuronal a ver problemas de diseño relacionados con el uso incorrecto de colores, pares de fuentes y similares.
Para obtener un conjunto de datos lo suficientemente grande,Los desarrolladores entrenaron el modelo en un conjunto de datos con 30 millones de soluciones de diseño tomadas de los recursos líderes Behance y Dribbble. Las estructuras de sitios y elementos se reconocieron utilizando la API Cloud Vision. Esto nos permitió dar un "salto cuántico" para lograr la precisión de AI Design Supervisor.
Todavía no podemos presumir de que AI Design.Supervisor funciona perfectamente, pero ya puede usarse con precisión como el principal punto de diferenciación de los competidores. Los usuarios escriben constantemente que convertir un sitio en otro sobre la marcha invariablemente provoca un efecto de sorpresa incluso cuando se utiliza repetidamente AI Design Supervisor.
David Brown, fundador de Weblium
Al mismo tiempo, Weblium está trabajando paradeterminar contextualmente el contenido que el usuario aporta a los sitios, comprender sus tareas y ofrecerle los bloques más relevantes a la hora de construir el sitio. Para hacer esto, los desarrolladores utilizan la API Cloud Natural Language.
Y el último desarrollo, muy importante enperspectiva - interfaces de voz. Weblium AI Lab crea un prototipo del control de voz del creador del sitio mediante la biblioteca de voz a texto en la nube. La idea final es que el usuario puede poner una tarea técnica en una voz y en palabras bastante simples, por ejemplo: "Quiero un sitio moderno y funcional para mi lavado de autos". Y como resultado de este TK, obtienes un sitio decente.
Cómo se utilizan las IA de Sephora y Lamoda
La plataforma de personalización de Dynamic Yield ayuda a los socios a mejorar la experiencia del cliente. Lo utilizan marcas tan famosas como Sephora y Lamoda.
Dynamic Yield puede segmentar su audiencia,seleccionar productos y contenidos personalizados. La plataforma funciona en la web, en dispositivos móviles y puede utilizarse para enviar boletines y colocar anuncios. Ofrece recomendaciones personalizadas a los usuarios en todos los canales de comunicación.
Sistema de personalización probado por Sephorarecomendaciones en ocho tiendas online en Asia. En cada uno de ellos se seleccionaron productos recomendados para los usuarios, guiados por tres estrategias: productos similares, productos relacionados y recomendaciones automáticas.
Hasta la introducción de la IA, la elección finalLos productos que se mostrarán al usuario se realizaron dependiendo del país y KPI. Ahora se muestran dependiendo de qué productos añadió el usuario al carrito y cuáles compró finalmente.
Gracias a este enfoque, el CTR aumentó un 4%.Y cada dólar gastado en uso, el rendimiento dinámico obtuvo $ 6.5 en ingresos.
Anteriormente, Lamoda segmentaba a los usuarios porUbicación y vestimenta recomendada adecuada a las condiciones climáticas. Ahora las recomendaciones se basan no sólo en la geografía, sino también en el historial de compras, el comportamiento del usuario y las marcas y productos preferidos.
Lamoda dividió a los usuarios por 160Microsegmentos y cupones personalizados preparados para cada segmento. En comparación con la campaña de descuentos anterior, esto ha aumentado la conversión, el ingreso promedio por visitante y el ingreso por sesión.
Lamoda lanzó pancartas personales en las queSe mostraron prendas y accesorios del color que el usuario prefirió durante la búsqueda. Al hacer clic en el banner, el usuario veía prendas de su color favorito, ordenadas en el orden que suele preferir a la hora de buscar.
Gracias al uso de IA, Lamoda aumentó los ingresos por sesión en un 8% yganancia bruta aumentó $ 15 millones.
Soluciones listas, efecto rápido.
Ejemplos: Aviasales, Weblium, Sephora y Lamodademuestran que el uso de la inteligencia artificial ayuda a las empresas a crecer significativamente, a veces en poco tiempo: de varios meses a un año. Además, algunos indicadores nunca se habrían mejorado sin la introducción de la IA.
Puedes empezar a experimentar con la IArápido. En la etapa inicial, lo más probable es que la fuerza de los desarrolladores que ya tienes sea suficiente. Busque en GitHub desarrollos que puedan personalizarse para su empresa, vea si vale la pena utilizar un producto de terceros completamente disponible e intente implementar al menos una pequeña idea para ver los resultados. Seguro que te impresionarán tanto que seguirás experimentando con la IA.