Como começar a usar inteligência artificial
Parece que a IA é muito difícil, e numa pequena empresa
Mas nem sempre é necessário compor algo difícil.por conta própria. Grandes empresas já inventaram tudo e colocaram em acesso aberto no GitHub. Lá você pode encontrar redes neurais e bibliotecas inteligentes. Para os desenvolvedores, essa é uma ótima oportunidade para experimentar coisas novas e ver como outras pessoas resolveram o problema.
Na Aviasales, muitas soluções relacionadas às tecnologias de IA são inventadas durante hackathons internos.
Hackathoné uma competição entre desenvolvedores quandoé preciso resolver algum problema em muito pouco tempo, por exemplo, 48 horas. Naturalmente, durante esse período é impossível criar algo do zero, por isso são utilizadas soluções prontas.
O mais importante - experimentos rápidos com tecnologias prontas quase sempre mostram bons resultados, seja um aumento na conversão ou uma redução nos custos.
"O Profeta" prevê quando comprar um bilhete
Durante um dos hackathons, surgiu a hipótese de queexiste uma conexão entre o horário antes da partida e o dia em que você inicia a viagem. Tendo analisado um grande númerodados estruturados acumulados ao longo de 11 anos de operação do serviço Aviasales, foi possível comprovar que a hipótese está correta. Foi assim que surgiu o serviço Profeta, que prevê o melhor momento para comprar ingressos com erro de 10%.
Graças ao novo serviço, a empresa começou a economizarobtendo dados de terceiros e conseguiu inserir preços no calendário para aquelas datas e destinos onde não havia dados reais - com um pequeno erro, o Profeta ajuda a saber o preço com antecedência.
O “Profeta” dá dicas aos viajantes sobrehora de procurar ingressos: “Compre agora” ou “Aguarde”. Junto com as palavras de busca, é mostrado um gráfico que mostra como o preço se comportará com base nas previsões da empresa.
AI seleciona o melhor vendedor de ingressos
Na metabusca do Aviasales, são apresentadas 200 bilheteiras.e 728 companhias aéreas. É claro que em primeiro lugar é sempre o bilhete com o menor preço. Mas um ingresso pode ter vários vendedores e geralmente alguns têm o mesmo valor. Então surge a pergunta: quem deve estar à frente?
O botão amarelo "Comprar" - este é o primeiro lugar entre todos os vendedores. Sob o botão está uma lista de agências ecompanhias aéreas, onde você também pode comprar este bilhete: pelo mesmo preço ou mais caro. Para determinar quem colocar o botão mágico, dois fatores são levados em conta - a comissão que o parceiro paga pelo ticket vendido e a conversão de ir ao site do vendedor até a compra. Ou seja, esses são fatores que levam em conta os interesses de duas partes - a meta-busca e a conveniência do viajante.
Todos os dados sobre os dois fatores são registrados ema mesa. Os dados estão em constante mudança, pois os vendedores estão trabalhando para melhorar seus sites. Decidiu-se automatizar esse processo para não inserir números na tabela manualmente. Assim, em 5% dos casos, no botão "Comprar", o vendedor não tem o preço mais baixo, para descobrir que porcentagem de usuários acessará seu site e comprará um ingresso. Assim, os parâmetros são recalculados o tempo todo, o sistema é treinado com base nos dados obtidos e escolhe a melhor solução em si.
AI escolhe fotos para a descrição do hotel
Se a escolha do produto ou serviço está relacionada à qualidadefotografias, e há um grande número delas - é irracional selecionar as imagens manualmente. Precisa de IA. O problema é que cada parceiro envia suas fotos do hotel para o serviço hoteleiro Aviasales, e nem sempre os parceiros são gigantes de redes como Hilton ou Marriott. Às vezes, este é o proprietário de uma pequena pousada na Crimeia, que fotografou os quartos com seu telefone.
Para analisar fotos você precisa de IA, quereconhece a qualidade e determina em que ordem exibir as imagens. A solução foi encontrada em uma rede neural treinada que pode determinar a localização. O resultado é, por exemplo, a seguinte repartição: 63% - edifício, 20% - piscina, 11% - árvore, 6% - praia.
Nos hotéis da cidade é interessante como a sala pareceportanto, fotos com uma cama são mostradas primeiro. Nos hotéis de praia, ao contrário, a piscina e as espreguiçadeiras são importantes. Como regra geral, nas áreas de resort, os números são bastante escassos, e o interior da sala é melhor mostrado por último.
Começando a trabalhar com fotos usando AI,a empresa reduziu o custo do trabalho manual: freelancers contratados anteriormente que tiravam fotos em cidades populares e também aumentaram a conversão em 12%, principalmente devido a experimentos com fotografias de piscinas em resorts de praia.
Como a AI ajuda a criar sites belos com o designer Weblium
O construtor de sites Weblium usa IASupervisor de Design, que acompanha em tempo real as atividades de criação do site do usuário e identifica erros de design, corrigindo-os na hora.
Porque todo o projeto usa uma pilha de produtosGoogle, então os desenvolvedores usaram o Google Cloud AI para implementar esta tarefa. A tarefa mais difícil foi ensinar a rede neural a ver problemas de design com uso incorreto de cores, pares de fontes e assim por diante.
Para obter um conjunto de dados suficientemente grande,os desenvolvedores treinaram o modelo em um conjunto de dados com 30 milhões de soluções de design retiradas dos principais recursos Behance e Dribbble. As estruturas dos sites e elementos foram reconhecidas usando a API Cloud Vision. Isso nos permitiu dar um “salto quântico” para alcançar a precisão do AI Design Supervisor.
Nós ainda não podemos nos orgulhar de que AI DesignO supervisor funciona perfeitamente, mas já pode ser usado com precisão como o principal ponto de diferenciação dos concorrentes. Os usuários constantemente escrevem que transformar um site em outro na hora invariavelmente provoca um efeito wow, mesmo quando o Supervisor de Design da IA é usado repetidamente.
David Brown, fundador do Weblium
Ao mesmo tempo, Weblium está trabalhando paradeterminar contextualmente o conteúdo com que o usuário contribui para os sites, entender suas tarefas e oferecer-lhe os blocos mais relevantes na construção do site. Para fazer isso, os desenvolvedores usam a API Cloud Natural Language.
E o mais recente desenvolvimento, muito importante emperspectiva - interfaces de voz. O Weblium AI Lab protótipos do controle de voz do construtor de sites usando a biblioteca Cloud Speech-to-Text. A idéia final é que o usuário pode colocar uma tarefa técnica em uma voz e em palavras bastante simples, por exemplo: "Eu quero um site funcional moderno para minha lavagem de carros". E como resultado desse TK, você obtém um site decente.
Como os AIs Sephora e Lamoda são usados
A plataforma de personalização da Dynamic Yield ajuda os parceiros a melhorar a experiência do cliente. É usado por marcas famosas como Sephora e Lamoda.
O Dynamic Yield pode segmentar seu público,selecione produtos e conteúdos personalizados. A plataforma funciona na web, em dispositivos móveis, e pode ser utilizada para envio de newsletters e colocação de anúncios. Ele fornece recomendações personalizadas aos usuários em todos os canais de comunicação.
Sistema de personalização testado pela Sephorarecomendações em oito lojas online na Ásia. Em cada uma delas foram selecionados produtos recomendados aos usuários, guiados por três estratégias: produtos similares, produtos relacionados e recomendações automáticas.
Até a introdução da IA, a escolha finalOs produtos que serão mostrados ao usuário foram feitos dependendo do país e do KPI. Agora eles são mostrados dependendo de quais produtos o usuário adicionou ao carrinho e quais acabou comprando.
Graças a esta abordagem, a CTR aumentou 4%.E cada dólar gasto em uso, o Dynamic Yield faturou US $ 6,5 em receita.
Anteriormente, a Lamoda segmentava os usuários porlocal e roupas recomendadas adequadas às condições climáticas. Agora as recomendações são baseadas não apenas na localização geográfica, mas também no histórico de compras, comportamento do usuário, marcas e produtos preferidos.
Lamoda dividiu usuários por 160microsegmentos e preparou cupons personalizados para cada segmento. Em comparação com a campanha de desconto anterior, isso aumentou a conversão, a receita média por visitante e a receita por sessão.
Lamoda lançou banners pessoais nos quaisForam exibidas roupas e acessórios da cor que o usuário preferiu durante a busca. Ao clicar no banner, o usuário via roupas de sua cor preferida, ordenadas na ordem que costuma preferir na busca.
Graças ao uso da IA, a Lamoda aumentou a receita por sessão em 8% elucro bruto subiu US $ 15 milhões.
Soluções prontas, efeito rápido.
Exemplos: Aviasales, Weblium, Sephora e Lamodacomprovar que o uso da inteligência artificial ajuda as empresas a crescer significativamente, às vezes em pouco tempo: de vários meses a um ano. Além disso, alguns indicadores nunca teriam sido melhorados sem a introdução da IA.
Você pode começar a experimentar IArápido. No estágio inicial, provavelmente, a força dos desenvolvedores que você já possui será suficiente. Pesquise no GitHub por desenvolvimentos que podem ser personalizados para sua empresa, veja se vale a pena usar um produto de terceiros totalmente pronto para uso e tente implementar pelo menos uma pequena ideia para ver os resultados. Certamente eles irão impressioná-lo tanto que você continuará experimentando IA.