Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie się maszynowe oferują praktykom handlu elektronicznego wiele korzyści, od chatbotów, przez wielokanałową obsługę klienta, po funkcje sklepu internetowego, takie jak wirtualna przymierzalnia - wszystkie te funkcje pozwalają na zapewnienie wyjątkowych wrażeń podczas zakupów.   

Dlatego też, aby pozostać konkurencyjnym na dzisiejszym rynku, należy postrzegać sztuczną inteligencję i funkcje uczenia się maszyn jako coś, w co należy inwestować. Ale najpierw przyjrzyjmy się, dlaczego SI i uczenie się maszynowe są uważane w handlu elektronicznym za czynniki zmieniające gry i jaka jest podstawowa różnica między nimi.  

Obecny wpływ SI i uczenia się maszynowego na handel elektroniczny

Oczekuje się, że wpływ SI i uczenia się maszynowego na handel elektroniczny będzie nadal wzrastał. Według różnych źródeł:

Wdrożenie sztucznej inteligencji i uczenia się maszyn może przynieść sprzedawcy detalicznemu oszczędności rzędu 340 miliardów dolarów rocznie (według 400 ankietowanych dyrektorów detalicznych);
47% detalistów internetowych twierdzi, że ma już określoną strategię wdrażania sztucznej inteligencji;
Łączne wydatki detaliczne na sztuczną inteligencję osiągną 7,3 miliarda dolarów do 2022 roku. 
Rzeczywiście, inwestycje w sztuczną inteligencję i uczenie się maszynowe mogą znacznie zwiększyć sprzedaż i korzystnie wpłynąć na ekspozycję marki. Jednak wdrożenie SI w handlu elektronicznym może również rozwiązać problem o wartości 300 miliardów dolarów, który ma do czynienia z źle dopasowanymi ubraniami. Z pomocą uczenia się maszynowego i jego przewidywania rozwiązań, które przechwytują 3D skany ciała konsumentów może rozwiązać ten problem raz na zawsze. 

Jednakże, jeśli dopiero zaczynasz swoją cyfrową podróż, wdrożenie SI i uczenia się maszynowego może przynieść wiele pytań. Nawet tak podstawowych jak to, jaka jest główna różnica między nimi? 

Wchodząc w AI 

Luźno przetłumaczona, sztuczna inteligencja zakłada wprowadzenie ludzkiej inteligencji do maszyn. Termin ten ma szeroki zakres, więc nie byłoby właściwe nazywanie go rozwiązaniem, programem lub systemem. 

Powszechnym błędem jest nazywanie SI systemem. Raczej, AI jest zaimplementowana w systemie, jest częścią systemu. 

Ogólnie rzecz biorąc, SI jest częścią informatyki, mającą na celu analizowanie, jak szkolić maszyny, jak robić rzeczy, które obecnie ludzie robią lepiej. 

Kontrolowana i nadzorowana przez ludzi SI może zmienić sposób podejścia do wielu aspektów w danej branży. Feng Guoping, badacz z McGovern Institute MIT mówi, że chociaż kiedyś SI wzbudzała wielkie obawy, to teraz jej wkład w różne gałęzie przemysłu, takie jak opieka zdrowotna, produkcja, a nawet handel detaliczny, jest trudny do przecenienia. 

Według pana Guopinga, kiedy tylko maszyna radzi sobie z algorytmem i rozwiązuje go, jest to rozpoznawane jako inteligentne zachowanie, stąd też AI. 

AI ma trzy podstawowe poziomy:

• Sztuczna wąska inteligencja (ANI) - zwana również słabą AI, to technologia, która już istnieje. Byłbyś zaskoczony, aby dowiedzieć się, że takie technologie jak Alexa, Google Assistant i Siri są oparte na słabej AI. Mówiąc o handlu elektronicznym, słaba AI jest używana w różnych systemach płatności i jest włączona do programów do wykrywania oszustw. Dlaczego słaba? ANI zazwyczaj korzysta z bazy danych i nie może wykraczać poza zadania, które są już do nich przypisane. 
• Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) - te systemy oparte na sztucznej inteligencji są porównywalnie tak inteligentne jak ludzki mózg. Główną różnicą AGI jest to, że może ona sama się poprawiać, w oparciu o konkretną bazę danych. Nie ma szczególnych wybitnych wynalazków AGI, które mają wpływ na przemysł handlu elektronicznego, ponieważ sama technologia jest bardzo trudna do wdrożenia. 
• Sztuczna superinteligencja (ASI) - ten poziom AI opisuje technologię, która jest potężniejsza od ludzkiego mózgu. ASI przewyższa ludzką inteligencję, rozwiązując tym samym algorytmy, których człowiek nie jest w stanie rozwiązać. Technologia ta jeszcze nie istnieje, ale to właśnie poziom SI budzi pytania i obawy. 

Więc, podsumowując:

• Sztuczna inteligencja jest częścią systemu, który czyni maszynę inteligentną i zdolną do rozwiązywania zadań, które ludzie obecnie wykonują;
• Jest to termin niejasny i zmienny, zależny od postępu technologicznego;
• Badania nad SI wciąż nie są wystarczające, aby pomóc nam odkryć jej pełny potencjał. Jednakże ANI przyczyniła się już do rozwoju wielu gałęzi przemysłu, w tym na przykład handlu elektronicznego, przyczyniając się do zwiększenia bezpieczeństwa transakcji płatniczych. 

Wyjaśnienie nauki maszynowej

W przeciwieństwie do gry komputerowej, uczenie się maszynowe jest tematem bardziej zbadanym. 

Mówiąc wprost, uczenie się maszynowe to zdolność komputerów do zbierania informacji i "uczenia się". Uczenie się maszynowe umożliwia maszynom samodzielne uczenie się, przy minimalnej interwencji człowieka. Uczenie się maszynowe szkoli komputery w zakresie rozpoznawania algorytmów i znajdowania rozwiązań na podstawie ich wiedzy. 

Najlepszym przykładem nauki maszynowej jest chatbot. Technologia ta nabiera rozpędu w prawie wszystkich branżach, które mają do czynienia z regularnymi interakcjami z klientami. "W branży nieruchomości, na przykład, czaty oparte na uczeniu się maszynowym pomagają klientom znaleźć odpowiednie mieszkanie online na podstawie ich lokalizacji, języka i historii wyszukiwania", mówi Martina Powers, czołowy deweloper w międzynarodowej firmie Flatfy z branży nieruchomości. 

Mówiąc o ecommerce, wiele firm używa chatbotów do komunikacji z klientami, zbierania zgłoszeń (zapytań) i przeszukiwania bazy danych w celu znalezienia rozwiązania opartego na dopasowaniu słów kluczowych. 

Technologia ta może zaoszczędzić firmom handlu elektronicznego wiele pieniędzy, ponieważ może znacznie zmniejszyć liczbę zatrudnionych przedstawicieli obsługi klienta i zmniejszyć liczbę biletów (na przykład, jeśli sto klientów zadaje to samo pytanie w określonym czasie). 

Co to za różnica?

Te dwie technologie są często mylone, ponieważ firmy często preferują jedną od drugiej. Na przykład, możesz używać chatbota do komunikacji z klientami, ale nie wprowadzasz żadnej technologii ANI. 

Ale nie ma między nimi żadnej różnicy. Uczenie się maszynowe nie jest odrębną technologią, ale raczej częścią SI. Ponieważ sztuczna inteligencja jest pojęciem szerokim, a uczenie się maszynowe jest technologią, która pokazuje, jak można wdrożyć SI. 

Korzyści dla handlu elektronicznego

Mimo że zarówno SI, jak i uczenie się maszynowe mają być przedmiotem większej ilości badań, nie ma wątpliwości, że obie przynoszą istotne zmiany w handlu elektronicznym. Już teraz widać rezultaty: intuicyjne wyszukiwanie, ulepszone interakcje z klientami, a nawet rozwiązanie problemu źle dopasowanych ubrań. Wszystko to jest możliwe dzięki systemom do nauki maszyn napędzanych przez SI i AI. 

Jak myślisz, jaki będzie przyszły wpływ SI na handel elektroniczny? Podziel się z nami swoimi przemyśleniami!