(Kiemelt kép: Unsplash+)
Ryunosuke Fukai japán történész azt állítja, hogy „az emberi társadalom kognitív operációs rendszere” folyamatos frissítéseken megy keresztül, ezeket a leginkább akkor tudjuk nyomon követni, amikor az infokommunikációs technológia látványosan fejlődik. Ilyen volt a nyomdagép feltalálása a XV. században, a rádió és a telefon megjelenése a XIX. század végén, a film és a televízió a XX. század elején és közepén való elterjedése. Végül, de nem utolsósorban, amikor az internet a XX. század végétől a XXI. század első évtizedéig teljesen felforgatta a jól belakott analóg világunkat. A mobil eszközök elterjedése a XXI. század második évtizedében pedig újabb radikális kihívásokat hozott. Ezek a technológiák formálták, befolyásolták, sőt, „eltorzították” a világról alkotott képünket, felértékelve a „kognitív” operációs rendszerünket. Az elmúlt években több olyan újszerű technológia felemelkedését láthattuk, melyek úgy tűntek, mintha az operációs rendszerünk frissítései lennének. Az egyik ilyen volt az NFT, a másik pedig a metaverzum talán. Sokak számára ezek elég potenciális lehetőséget jelentettek ahhoz, hogy milliárdokat fektessenek be, új vállalkozásokat alapítsanak, és néhány vállalatot még át is nevezzenek (csak egy vállalatot pontosabban) miattuk. Lehet, hogy ezek talmi bukfencek voltak, melyeket egy hiba okozott a rendszerben: ami a koronavírus volt (az ingerszegény passzív időszak kora). Csak az idő fogja megmondani, hogy ezek csupán „meghibásodások” voltak-e a rendszerben, vagy csak egyszerűen túl korai volt a társadalmunk számára az elfogadásuk. Egyelőre azonban nem voltak és nem is azok még ezek a „fejlesztések”, melyekről egyesek azt hitték, hogy azok jövőt megváltóak lennének. Ehelyett úgy tűnik, hogy ami civilizációnk valódi fejlődését kiválthatja, az a mesterséges intelligencia lenne, pontosabban ennek a generatív változata (a gépi elme szteroidokon). Hogy lépést tartsunk az emberi társadalom kognitív operációs rendszerének következő frissítésével, íme néhány paradigmaváltási lehetőség, mely átvezethet bennünket az összekapcsolt korszakból az intelligens jövővilágokba.
A növekedéstől a funkcionalitásig
Scott Galloway (a New York University, Stern School of Business professzora) azt írja, hogy ma a vállalatokat, különösen a technológiai ágazatban, főleg egy dologért dicsérik: a növekedésért. A mesterséges intelligencia azonban lehetővé teszi, hogy a különböző méretű és profilú vállalatok olyan módon skálázzák és gyorsítsák fel magukat, ami korábban nem volt lehetséges, így a szervezeti skála kevésbé lesz már annyira dicséretes, mint korábban volt. Vegyük például az OpenAI-t és a Google-t. Az OpenAI már több éve létezett, de korántsem volt annyira (el)ismert név a márka a céges világban. A ChatGPT 2022 végi megjelenése egyik napról a másikra megváltoztatta ezt az állapotot, és hirtelen a Google (a mesterséges intelligencia élharcosa) a háttérbe került. Vagy legalábbis úgy tűnt egy időre. Kevesebb mint hat hónapon belül a Google viszont egy sor mesterséges intelligencia-terméket és fejlesztést jelentett be, és visszavette az irányítást az MI-ról szóló narratíva felett. A Google rájött, hogy azonnal fel kell gyorsítania, ha versenyben akar maradni és nem a széksorokból szeretné látni az új MI-színpadot. Egy másik eklatáns példa az Adobe története. A kreatív szoftvereiről elhíresült cég talán nem uralta annyira a címlapokat, mint a GAFAM, de az évek során csendesen és folyamatosan fejlődött, hogy releváns maradjon a piacon (annyira nem nagyon erőltette meg magát viszont az tény). Éppen akkor, amikor az olyan generatív MI-eszközök, mint a DALL-E, a Midjourney és a Stable Diffusion már hatalmas hullámokat vertek, az Adobe a Firefly-val válaszolt a kötelező hype-ra. Míg a legtöbb generatív MI-eszköz csak szövegalapú funkciókat tartalmaz, addig az Adobe, egy régi és talán már megkopott szoftveróriás, most gyorsan és zökkenőmentesen integrálta ezeket a funkciókat a meglévő képalapú szoftvereibe, például a Photoshopba és társaiba, felgyorsítva ezzel valós időben a relevanciára irányuló erőfeszítéseit. Fontos azonban megjegyezni, hogy a funkcionális sebesség nem csak az olyan technológiai óriások fegyvere lehet, mint a Google és az Adobe.
A COVID-19 járvány idején az egyik olyan üzletág, melyet különösen súlyosan érintett, az a gasztronómiai ipar volt, vagyis éttermek, és még a legelismertebb létesítmények is kénytelenek voltak előbb vagy utóbb bezárni. Az egyik étterem, mely a funkcionális sebesség bekapcsolásával túlélte a járványt, a Narisawa, egy tokiói Michelin-csillagos étterem, mely folyamatosan szerepelt előtte a világ 50 legjobb éttermei között. Híres volt az éttermi prezentációja eredetiségéről és a színházi előadásmódjáról, aminek nyilvánvalóan nem sok hasznát vették, amikor az éttermeket törvényesen bezárásra kényszerítették. A Narisawa séfje viszont gyorsan „átképezte” a személyzetét, hogy bonyolult kulináris alkotásaikat omakase bento dobozokká transzformálják, melyek kiszállításra is alkalmasak, de mégis nagyon exkluzívak lettek: ezeket a dobozokat több mint 100 dollárra árazták darabonként, ami olyan prémium ár, mely sok vásárlót elriaszthat, de tükrözi a vállalkozás exkluzivitását is egyben. Azzal érveltek, hogy még a világjárvány idején is, amikor az emberek nem tudtak kimozdulni, voltak alkalmak az ünneplésre, és megérdemelték, hogy otthon is megtapasztalják a magas színvonalú ételeket. Miközben a Narisawa séfje hű maradt eredeti üzleti filozófiájához, felgyorsította üzleti tevékenységét, amikor az a legfontosabb volt.
A tranzakciótól a diskurzusig
Az e-kereskedelem 90-es évekbeli megjelenése óta az online vásárlás alapvető módja nagyjából változatlan maradt. Ez a mód három művelet köré összpontosult: keresés, szűrés és kiválasztás, ami az e-kereskedelem természetét az üzlet és a vásárló közötti tranzakcióvá tette. A csevegőrobotok, eredeti nevükön chat(ter)botok, 1994 óta léteznek, de a gyakorlatban sokáig meglehetősen frusztrálóak volt a hétköznapi életben való használatuk. Tavaly ősszel a ChatGPT meglepte a világot azzal, hogy megmutatta, hogy az emberek és gépek közötti „természetes” beszélgetések már akár meggyőzően valósághűek is lehetnek. Hirtelen bárki számára könnyen elképzelhetővé vált, hogy az olyan szolgáltatást, mint az online ügyfélszolgálat, mostantól egy mesterséges intelligencia is bátran helyettesítheti. Ami korábban tisztán tranzakciós jellegű volt, az sokkal inkább valósnak tűnő beszélgetéssé válhat, ami erősítheti a kapcsolatot a vállalkozás és az ügyfélek között. Kiderült, hogy a tranzakcióról a beszélgetésre való áttérés már egy ideje zajlott. A közösségi hálózatok és az üzenetküldő szolgáltatások egyaránt folyamatosan növekedtek az évszázad nagy részében. 2013 óta azonban az üzenetküldés növekedése kezdett lendületet venni. 2015-ben a négy nagy üzenetküldő alkalmazás (WhatsApp, Messenger, WeChat, Viber) aktív felhasználóinak száma meghaladta a négy nagy közösségi hálózati alkalmazás (Facebook, Twitter, Instagram, Twitter) aktív felhasználóinak számát már. Arra a kérdésre, hogy az emberek mit értékelnek leginkább az ügyfélélményben, és miért fizetnének többet, a „hatékonyság”, a „kényelem” és a „könnyű fizetés” állt a legelső helyen. Ugyanakkor a „barátságos kiszolgálás” és a „hozzáértő kiszolgálás” is hasonlóan magas pontszámot ért el, ami azt jelzi, hogy az emberek már nem csupán a kereskedelem tranzakciós szempontjait értékelik. Már most is lehetőségünk van arra, hogy szinte bármiről természetes beszélgetéseket folytassunk a mesterséges intelligenciával. A következő néhány évben teljesen lehetséges lesz, hogy a gépek olyan barátságos és hozzáértő kiszolgálást nyújtsanak, melyek ugyanolyan jók, ha nem jobbak, mint az emberek által beszélgetések formájában nyújtott mai megmaradt szolgáltatások.
Az egyediségtől a flexibilitásig
Definíciója szerint az egyedi eladási ajánlat (Unique Selling Proposition, vagyis az USP) „egy árunak az a tulajdonsága vagy vélt előnye, mely egyedivé teszi azt a többi konkurens márkától”. Ezt Rosser Reeves, az amerikai reklámipar egyik úttörője alkotta meg az 1940-es években. Több mint fél évszázada az amerikai marketingszakemberek körében az egyik aranyszabály. A Narisawa séfje esetében már évek óta olyan technikákat alkalmaztak, melyek lehetővé teszik, hogy a japán étkezési kultúrát autentikus, mégis fantáziadús módon élvezhessük. Főzési technikájuk volt az ő USP-jük. Ahogy azonban a csatlakoztatott korszakból az intelligens korszakba lépünk, egyre könnyebbé válik mások kirívó utánzása és másolása. A generatív mesterséges intelligenciával nem csak egyszerűen másolhatjuk az utasításokat, és azonnal hasonló kimeneteket kaphatunk, hanem megkérhetjük a MI-t, hogy fejtse vissza, hogyan készülnek a dolgok. A Narisawa séfje számára fontos volt, hogy kiváló technikákkal rendelkezzen, de ez már előtte is mindig világos volt a konyhája számára. A csúcskategóriás gasztronómia nem alkalmas elvitelre vagy kiszállításra. A Narisawa séfje meggyőződése azonban, mely a gasztronómiát és a környezeti kérdéseket ugyanabban a kontextusban ragadta meg, sok éven át és még egy világjárvány idején is változatlan maradt. Nemcsak egy olyan menüt tervezett, mely alkalmas volt a magas színvonalú elvitelre és kiszállításra, hanem egy sor eredeti csomagolt alapanyagot is, melyeket online lehetett értékesíteni. Ez a Narisawa étterem új üzletágának létrehozásához vezetett. Egy másik példa erre Ayako Tanaka, japán divat-instagrammer és influenszer. A nagy ruházati márkák sokkal nagyobb eléréssel és ismertséggel rendelkeznek a tömegpiacon, ezért sokkal többet tudnak eladni, mint egy egyéni Instagram-influenszer. De az a tény, hogy ő ma már képes olyan bevételt generálni, ami kevesebb mint tíz évvel ezelőtt csak a nagy márkák számára volt lehetséges, ez mutatja a strukturális változást, melynek tanúi vagyunk. A hatalmi dinamika az intézményekről az egyénekre terelődik át. A követői és rajongói elfogadják az ő individualitását, így azért vásárolnak termékeket, mert azokkal eleve már őt támogatják.
A jó hír a generatív MI-val kapcsolatban az, hogy „az ötlet és a kivitelezés közötti tér egy másodpercre zsugorodott”, az embereknek már nincs szükségük többéves képzésre ahhoz, hogy technikailag fejlett képeket hozzanak létre, és ez most már emelte annak a minőségét, amit korábban átlagosnak tekintettünk. A rossz hír? Egyértelmű, hogy a középszerűség most már ingyen van. Olyan emberek, akiknek nincs érzékelhető művészi tehetségük, képesek olyasmit létrehozni, ami valójában egész jónak tűnik. Vagy talán ez a jó hír. Ez nem számít valójában. Sokan beszélnek az emberek kreativitásáról, képzelőerejéről és élettapasztalatáról, amit az MI nem tud lemásolni. Nézzük csak meg a sztrájkoló forgatókönyvírók sztrájkjának tábláit. De az ellenállás hiábavaló, tehát hogyan kellene konkrétan együttműködni az MI-val, hogy a lehetetlent lehetővé tegyék?
Öt márka, mely sikeresen használja már az MI-t a marketingben
A mesterséges intelligencia olyan bonyolult és gyorsan fejlődő technológia, hogy néha nehéz elképzelni, hogy milyen gyakorlati alkalmazásokban ne lehet(ne) ma alkalmazni. A világ legsikeresebb márkái közül néhányan már évek óta használják az MI-t, és a profit, a márka hírneve és a láthatóság tekintetében már le is aratták a gyümölcsöket. Az alábbiakban csak néhány példát mutatunk be ezekből a márkákból és abból, hogyan használják ki a gépi tanulást és az MI technológiát marketingstratégiájuk szerves részeként.
Amazon
Az Amazon volt az egyik első vállalat, mely úttörő volt a személyre szabott vásárlási ajánlások terén, és az évek során algoritmusai egyre kifinomultabbá váltak. A javaslatok ma már nemcsak a korábbi vásárlásokon alapulnak, hanem a más vásárlók által vásárolt termékeken, a keresési és böngészési szokásokon és sok más tényezőn is. Az Amazon mesterséges intelligenciát használ a dinamikus árképzéshez is – szükség esetén csökkenti az árakat, hogy több eladást érjen el, és emeli az árakat, ha nagy a kereslet. Az algoritmus automatikusan lehetővé teszi az optimális értékesítést és bevételt. Az Amazon továbbra is vezető szerepet tölt be a technológia alkalmazásában, és mostanra már pénztárgép nélküli fizikai boltokat is nyitott Seattle-ben, Chicagóban és San Franciscóban, melyek mesterséges intelligenciával működő érzékelőkkel és kamerákkal rendelkeznek. Ez a technológia pontosan meg tudja állapítani, hogy a vásárló mely árucikkeket vett fel, és az Amazon Go alkalmazás segítségével automatikusan felszámolja a költségeket, amikor kisétál az üzletből. A vállalat még a divatiparban is beszáll az MI felhasználásának trendjébe az Echo Look – az MI-alapú személyes stylist, mely gépi tanuló algoritmusok segítségével egyéni öltözködési javaslatokat tesz, ezáltal növelve a ruhák, cipők és kiegészítők eladását.
Alibaba
A kínai kiskereskedelmi és technológiai multinacionális vállalat, az Alibaba Group az év elején nyitotta meg első „FashionAI” üzletét. Az üzlet célja, hogy a vásárlók számára egyszerűsítse a divatáru-kiskereskedelmi élményt intelligens ruhacímkékkel, amelyek érzékelik, ha megérintik a ruhadarabot, intelligens tükrökkel, amelyek megjelenítik a ruházati információkat és javaslatot tesznek a hozzájuk illő darabokra, valamint a jövőbeli tervek szerint egy virtuális ruhatár alkalmazással való integrációval, amely lehetővé teszi a vásárlók számára, hogy az üzletben felpróbált ruhákat lássák. A vállalatnak nem ez az első kitérője a mesterséges intelligencia területén. Az Alibaba 2015-ben indította el intelligens ügyfélszolgálati rendszerét, amely olyan jól automatizálta az ügyfélszolgálatot, hogy az emberi ügynököknél magasabb elégedettségi értékeket ért el. Az Alibaba az Amazonhoz hasonló technológiát használ arra is, hogy személyre szabott ajánlásokat és keresési eredményeket adjon a vásárlóknak, valamint automatikusan generált kirakatokat, amelyek az egyes vásárlók számára legvonzóbb termékeket jelenítik meg. A vállalat hatalmas vásárlói bázissal rendelkezik, 567 millió aktív vásárlóval és naponta több millió látogatóval a weboldalán és az alkalmazásaiban. A vásárlói szokásokra vonatkozó hatalmas adatmennyiség ideális takarmány az MI-feldolgozáshoz, és a vállalatnak kétségtelenül további tervei vannak arra vonatkozóan, hogyan lehet ezeket a jövőben felhasználni.
Starbucks
A Starbucks 2016-ban stratégiai tervet mutatott be az MI és a Big Data felhasználására, és a márka beváltotta a befektetőknek tett ígéreteit, és a jutalmazási programjának és a személyre szabásnak a fejlesztésével mélyebb kapcsolatot teremtett a vásárlóival. A személyre szabás mindig is kulcsfontosságú része volt a Starbucksnál a vásárlói élménynek, az italok egyéni ízléshez való igazítása révén. Most a vállalat a hűségkártyáját és a mobilalkalmazást használja arra, hogy összegyűjtse és elemezze a vásárlói adatokat, beleértve a vásárlásokat, azt, hogy hol és a nap melyik szakában történtek. A vállalat prediktív analitikát használ ezen adatok feldolgozására, hogy személyre szabott marketingüzeneteket küldjön a vásárlóknak, beleértve ajánlásokat, amikor a helyi üzletükhöz közelednek, és olyan ajánlatokat, melyek célja az átlagos költésük növelése. Az alkalmazásban található, mesterséges intelligencia által működtetett virtuális barista szolgáltatás azt is lehetővé teszi, hogy az ügyfelek hangutasítással közvetlenül a telefonjukról adjanak le rendelést. A személyre szabottabb vásárlói élmény biztosítása mellett a Starbucks a heti 90 millió tranzakcióból származó adatokat olyan üzleti döntésekhez használja fel, mint például, hogy hol nyisson új üzleteket, és milyen termékeket kínáljon.
Nike
A Nike mega sportmárka mindig is felkarolta a technológiát, és 2006-ban a Nike+ érzékelővel megalkotta az egyik első fitneszkövető kütyüt. A vállalat a marketing területén is ismert az innovációról; most a kettőt ötvözik, hogy személyre szabott vásárlói élményt nyújtsanak és javítsák a termékkínálatukat. A Nike egy új rendszert indított el, amely lehetővé tette a vásárlók számára, hogy saját maguk tervezzék meg a saját tornacipőjüket az üzletben. Ez nem csak remek trükk az eladások növelésére, hanem hatalmas mennyiségű hasznos adatot is gyűjt, amelyet a gépi tanulási algoritmusok felhasználhatnak a jövőbeli termékek tervezéséhez, valamint személyre szabott ajánlások és marketingüzenetek küldéséhez. A vállalat felvásárolta az Invertex testszkenneléssel foglalkozó céget, amiről Adam Sussman, a Nike digitális vezérigazgatója azt mondta, hogy: „elmélyíti a digitális tehetségeket, és továbbfejleszti a számítógépes látás és a mesterséges intelligencia terén meglévő képességeinket, miközben a legmeggyőzőbb Nike fogyasztói élményt teremtjük meg minden érintkezési ponton”. Egyértelmű, hogy a Nike-nak nagy tervei vannak az általa gyűjtött adatokkal, és mindenképpen tanulni kell tőle az MI alkalmazásait illetően, most és a jövőben is.
BMW
Számos különböző vállalat már használja az MI-t az önvezető autók működtetésére, de a BMW valóban magáévá teszi a technológiát, és a gyártási folyamatok és az általános marketingterv középpontjában használja. A BMW a Big Data-t a tervezési és mérnöki folyamatok, az értékesítés és az ügyfélszolgálat működtetésére használja. A jövő autótervezéséhez prediktív analitikát vetnek be, és a vállalat már megépített egy olyan mesterséges intelligenciával feljavított sportautót, mely tanul a vezetőjéről, hogy automatikusan az egyénre szabja a rendszereket és az utastér élményét. A BMW egy olyan intelligens személyi asszisztenst vezetett be, mely lehetővé teszi, hogy a sofőrök ugyanúgy kommunikáljanak autójukkal, mint okostelefonjukkal. Az eszköz hangvezérelt kézikönyvként is működik, előre jelzi az utazási útvonalakat, figyelmeztetéseket ad, és integrálható más alkalmazásokkal. A jövőben ezt a technológiát harmadik fél által üzemeltetett vállalkozások, például parkolóhelyek és benzinkutak marketingjére is felhasználhatják, és nem kétséges, hogy az egyes sofőrökről gyűjtött adatokat a vállalat marketing-intelligenciájában tovább hasznosítják majd.
