Անձնական տվյալների կառավարման և գեներատիվ արհեստական բանականության (Generative AI) համադրումը հասել է զարգացման նոր հանգրվանի։ Google-ի կողմից իր Google Photos-ի «վիրտուալ զգեստապահարան» գործառույթի ընդլայնումը՝ գործիք, որն ըստ էության օգտատիրոջ լուսանկարների հավաքածուն վերածում է նրա անձնական հագուստի կազմակերպված ու որոնելի շտեմարանի, շատ ավելին է, քան պարզապես նորույթ նորաձևության սիրահարների համար։ Սա նշանակալի տեղաշարժ է այն հարցում, թե ինչպես է Արհեստական բանականությունը (AI) փոխազդում մեր առօրյա կյանքում գեներացվող հսկայական, չկառուցակարգված (unstructured) տվյալների հետ։ Օգտագործելով Մեքենայական ուսուցումը (ML)՝ թվային պատկերներից ֆիզիկական ակտիվները դասակարգելու, ինդեքսավորելու և դուրս բերելու համար, Google-ը ազդարարում է անցումը դեպի ավելի խելացի և նախաձեռնող թվային փորձառություն։

Բիզնեսի համար այս գործարկումը ապագա ակտիվների կառավարման և օգտատիրոջ վրա կենտրոնացված տվյալների ճարտարապետության յուրօրինակ ցուցիչ է։ Թեև այս դեպքում կիրառությունը վերաբերում է անձնական հագուստին, դրա հիմքում ընկած տեխնոլոգիան՝ համակարգչային տեսողությունը, որն ընդունակ է իմաստաբանական (semantic) ընկալման և օբյեկտային որոնման, հենց այն շարժիչ ուժն է, որը շուտով կապահովի ձեռնարկատիրական մակարդակի աշխատանքային գործընթացները լոգիստիկայի, մանրածախ առևտրի և թվային ակտիվների կառավարման (DAM) ոլորտներում։

Իմաստաբանական տվյալների որոնման էվոլյուցիան

Պատմականորեն մեր լուսանկարները ստատիկ գրառումներ էին՝ թվային արխիվներ, որոնք պահանջում էին ձեռքով պիտակավորում կամ հիշողության վրա հիմնված որոնում։ Google Photos-ի նոր հնարավորությունը փոխում է այս պարադիգմը։ Օգտագործելով պատկերների ճանաչման առաջադեմ տեխնոլոգիաներ՝ հավելվածն այժմ կարող է տարբերակել հագուստը, հասկանալ համատեքստը և թույլ տալ օգտատերերին որոնումներ կատարել իրենց արխիվներում՝ օգտագործելով բնական լեզուն։ Սա «ըստ ամսաթվի որոնումից» դեպի «ըստ մտադրության որոնում» անցում է։

Բիզնեսների համար սա արտացոլում է Թվային փոխակերպման ջանքերի ընթացքը։ Ընկերություններն այսօր խեղդվում են չկառուցակարգված տվյալների մեջ՝ PDF-ներ, ներքին հաղորդակցություններ, պատկերներ և ժառանգված (legacy) փաստաթղթավորում։ Տվյալների «վիրտուալ զգեստապահարանի» մոդելին անցումը նշանակում է շարժվել դեպի այնպիսի համակարգեր, որոնք ոչ միայն պահում են տեղեկատվությունը, այլև հասկանում են այն։

Օգտատիրոջ փորձառության (UX) և ներգրավվածության համար դրա հետևանքները խորն են։ Երբ հարթակը կարողանում է օգտատիրոջ կյանքը կազմակերպել նման ճշգրտությամբ, այն դառնում է անփոխարինելի օգտակար գործիք։ Սա յուրաքանչյուր ժամանակակից թվային արտադրանքի նպատակն է՝ պահեստարան լինելուց անցնել արտադրողականության գործակալի դերին։ Քանի որ այս AI մոդելները դառնում են ավելի հմուտ օբյեկտները նույնականացնելու և համատեքստավորելու հարցում, մենք պետք է ակնկալենք, որ հետևյալ կարողությունները կդառնան ստանդարտ ձեռնարկատիրական ծրագրերում.

  • Ավտոմատացված կատալոգավորում. Տեսողության վրա հիմնված AI-ի օգտագործում՝ գույքագրումը կամ ակտիվները ավտոմատ պիտակավորելու և տվյալների ձեռքով մուտքագրումը վերացնելու համար:
  • Իմաստաբանական որոնման համակարգեր. Աշխատակիցներին թույլ տալով ներքին տվյալների բազաներում որոնումներ կատարել խոսակցական լեզվով՝ բարդ բուլյան տրամաբանական արտահայտությունների փոխարեն:
  • Կանխատեսող գույքագրման վերլուծություն. Պահեստում առկա ապրանքների կատալոգավորումից անցում կատարել դրանց համադրությունների կամ պաշարների համալրման առաջարկներին՝ հիմնված պատմական օգտագործման օրինաչափությունների վրա:
  • Միջհարթակային ինտեգրում. Վիզուալ տվյալների համաժամացում Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարման (CRM) համակարգերի հետ՝ գերանհատականացված գնումների կամ սպասարկման փորձառություն ստեղծելու համար:

Համատեքստը գիտակցող AI-ի ներդրումների եկամտաբերությունը (ROI)

Բիզնեսի ղեկավարության տեսանկյունից՝ AI-ի վրա հիմնված այս գործառույթների որդեգրումը ոչ միայն սպառողական միտումներին հետևելն է, այլ նաև՝ լճացած տվյալների մեջ թաքնված Ներդրումների եկամտաբերությունը (ROI) իրացնելը։ Երբ Google Photos-ը դասակարգում է զգեստապահարանը, այն կատարում է բարձր մակարդակի դասակարգման առաջադրանք, որը կորպորատիվ միջավայրում հաճախ պահանջում է թանկարժեք ձեռքի աշխատանք։

Ավտոմատացնելով չկառուցակարգված տվյալների նույնականացումը՝ ընկերությունները կարող են նվազեցնել գործառնական ծախսերը և արագացնել որոշումների կայացումը։ Եթե կազմակերպությունը կարողանա «տեսնել» իր ակտիվները նույն հստակությամբ, ինչպես Google Photos-ը տեսնում է բաճկոնը կամ սպորտային կոշիկները, արդյունավետության աճն անմիջական կլինի։ Մենք ականատես ենք լինում Ավտոմատացման հասունացմանը. պարզ առաջադրանքների վրա հիմնված սցենարներից անցում դեպի ճանաչողական ավտոմատացման, որը բարձր հուսալիությամբ մեկնաբանում է տվյալները:

Այնուամենայնիվ, այս տեղաշարժը պահանջում է ռազմավարական մոտեցում տվյալների ճարտարապետության նկատմամբ։ Բիզնեսները պետք է ապահովեն, որ իրենց տվյալները պատրաստ լինեն AI-ի կողմից մշակմանը։ Սա ներառում է անցումը մեկուսացված, հնացած պահեստային համակարգերից դեպի ամպային ճարտարապետություններ, որոնք ապահովում են բարձր արդյունավետության AI մշակում։ «Վիրտուալ զգեստապահարանը» կախարդական հնարք չէ, այն կառուցակարգված, AI-ի համար պատրաստ տվյալների դրսևորում է։ Այն ընկերությունները, որոնք այսօր ներդրումներ են կատարում հիմնարար ենթակառուցվածքներում, վաղը կկարողանան տեղակայել «գործակ