సాంకేతిక చర్చలలో చాలా అరుదుగా దృష్టిని ఆకర్షించే వ్యాపారంలో కొంత భాగంతో ప్రారంభించి, రోజువారీ రిటైల్ కార్యకలాపాలలో ఉత్పాదక AIని ఎంతవరకు నెట్టవచ్చో జరా పరీక్షిస్తోంది: ఉత్పత్తి చిత్రాలు.
ఇప్పటికే ఉన్న ఫోటోషూట్ల ఆధారంగా విభిన్న దుస్తులను ధరించిన నిజమైన మోడల్ల యొక్క కొత్త చిత్రాలను రూపొందించడానికి రీటైలర్ AIని ఉపయోగిస్తున్నట్లు ఇటీవలి రిపోర్టింగ్ చూపిస్తుంది. మోడల్లు సమ్మతి మరియు పరిహారంతో సహా ప్రక్రియలో పాల్గొంటాయి, అయితే మొదటి నుండి ఉత్పత్తిని పునరావృతం చేయకుండా చిత్రాలను విస్తరించడానికి మరియు స్వీకరించడానికి AI ఉపయోగించబడుతుంది. కంటెంట్ క్రియేషన్ని వేగవంతం చేయడం మరియు రిపీట్ షూట్ల అవసరాన్ని తగ్గించడం అనేది పేర్కొన్న లక్ష్యం.
ఉపరితలంపై, మార్పు క్రమంగా కనిపిస్తుంది. ఆచరణలో, ఇది ఎంటర్ప్రైజ్ AI అడాప్షన్లో సుపరిచితమైన నమూనాను ప్రతిబింబిస్తుంది, ఇక్కడ సాంకేతికత పరిచయం చేయబడింది వ్యాపారం ఎలా పనిచేస్తుందో సరిచూడడానికి కాదు, కానీ స్కేల్లో పునరావృతమయ్యే టాస్క్ల నుండి ఘర్షణను తొలగించడానికి.
పునరావృతమయ్యే రిటైల్ పనిలో ఘర్షణను తగ్గించడానికి జరా AIని ఎలా ఉపయోగిస్తుంది
జారా వంటి గ్లోబల్ రీటైలర్ కోసం, చిత్రాలు సృజనాత్మక ఆలోచన కాదు. ఇది ఉత్పత్తులను ఎంత త్వరగా లాంచ్ చేయవచ్చు, రిఫ్రెష్ చేయవచ్చు మరియు మార్కెట్లలో విక్రయించవచ్చు అనే దానితో నేరుగా ముడిపడి ఉన్న ఉత్పత్తి అవసరం. ప్రతి అంశానికి సాధారణంగా వివిధ ప్రాంతాలు, డిజిటల్ ఛానెల్లు మరియు ప్రచార చక్రాల కోసం బహుళ దృశ్యమాన వైవిధ్యాలు అవసరం. వస్త్రాలు కొద్దిగా మారినప్పటికీ, చుట్టుపక్కల ఉత్పత్తి పని తరచుగా మొదటి నుండి మళ్లీ ప్రారంభమవుతుంది.
ఆ పునరావృతం ఆలస్యాలు మరియు ఖర్చులను సృష్టిస్తుంది, అవి సాధారణమైనవి కాబట్టి ఖచ్చితంగా విస్మరించవచ్చు. ఆమోదించబడిన మెటీరియల్ని మళ్లీ ఉపయోగించడం మరియు మొత్తం ప్రక్రియను రీసెట్ చేయకుండా వైవిధ్యాలను రూపొందించడం ద్వారా ఆ చక్రాలను కుదించడానికి AI ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది.
AI ఉత్పత్తి పైప్లైన్లోకి ప్రవేశిస్తుంది
సాంకేతికత యొక్క స్థానం కూడా సామర్ధ్యం వలె ముఖ్యమైనది. Zara AIని ప్రత్యేక సృజనాత్మక ఉత్పత్తిగా ఉంచడం లేదా పూర్తిగా కొత్త వర్క్ఫ్లోను స్వీకరించమని బృందాలను అడగడం లేదు. సాధనాలు ఇప్పటికే ఉన్న ఉత్పత్తి పైప్లైన్లో ఉపయోగించబడుతున్నాయి, తక్కువ హ్యాండ్ఆఫ్లతో అదే అవుట్పుట్లకు మద్దతు ఇస్తాయి. ఇది ప్రయోగానికి బదులుగా నిర్గమాంశ మరియు సమన్వయంపై దృష్టిని కేంద్రీకరిస్తుంది.
AI పైలట్ దశలను దాటి వెళ్ళిన తర్వాత ఈ రకమైన విస్తరణ విలక్షణమైనది. పని ఎలా జరుగుతుందో పునరాలోచించమని సంస్థలను అడగడానికి బదులుగా, పరిమితులు ఇప్పటికే ఉన్న చోట సాంకేతికత పరిచయం చేయబడింది. టీమ్లు వేగంగా మరియు తక్కువ డూప్లికేషన్తో కదలగలరా అనేది ప్రశ్న అవుతుంది, AI మానవ తీర్పును భర్తీ చేయగలదా లేదా అనేది కాదు.
జారా కాలక్రమేణా రూపొందించిన డేటా-ఆధారిత సిస్టమ్ల యొక్క విస్తృత సెట్తో పాటు చిత్రాల చొరవ కూడా ఉంది. డిమాండ్ను అంచనా వేయడానికి, ఇన్వెంటరీని కేటాయించడానికి మరియు కస్టమర్ ప్రవర్తనలో మార్పులకు త్వరగా ప్రతిస్పందించడానికి రిటైలర్ చాలా కాలంగా విశ్లేషణలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్పై ఆధారపడుతున్నారు. ఆ సిస్టమ్లు కస్టమర్లు ఏమి చూస్తారు, వారు ఏమి కొనుగోలు చేస్తారు మరియు నెట్వర్క్ ద్వారా స్టాక్ ఎలా కదులుతుంది అనే వాటి మధ్య ఫాస్ట్ ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
ఆ దృక్కోణం నుండి, వేగవంతమైన కంటెంట్ ఉత్పత్తి వ్యూహాత్మక మార్పుగా రూపొందించబడనప్పటికీ విస్తృత కార్యాచరణకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఉత్పత్తి చిత్రాలను మరింత త్వరగా నవీకరించగలిగినప్పుడు లేదా స్థానికీకరించబడినప్పుడు, ఇది భౌతిక జాబితా, ఆన్లైన్ ప్రదర్శన మరియు కస్టమర్ ప్రతిస్పందన మధ్య లాగ్ను తగ్గిస్తుంది. ప్రతి మెరుగుదల చిన్నది, కానీ అవి కలిసి ఫాస్ట్ ఫ్యాషన్పై ఆధారపడే వేగాన్ని కొనసాగించడంలో సహాయపడతాయి.
ప్రయోగం నుండి సాధారణ ఉపయోగం వరకు
ముఖ్యంగా, కంపెనీ ఈ చర్యను గొప్పగా రూపొందించడాన్ని తప్పించింది. ఖర్చు పొదుపు లేదా ఉత్పాదకత లాభాలపై ప్రచురించిన గణాంకాలు లేవు మరియు AI సృజనాత్మక పనితీరును మారుస్తోందనే వాదనలు లేవు. స్కోప్ ఇరుకైన మరియు కార్యాచరణలో ఉంది, ఇది ప్రమాదం మరియు నిరీక్షణ రెండింటినీ పరిమితం చేస్తుంది.
ఆ నిగ్రహం తరచుగా AI ప్రయోగాల నుండి మరియు సాధారణ ఉపయోగంలోకి మారిందని సూచిస్తుంది. సాంకేతికత రోజువారీ కార్యకలాపాలలో భాగమైన తర్వాత, సంస్థలు దాని గురించి తక్కువగా మాట్లాడతాయి, ఎక్కువ కాదు. ఇది ఒక ఇన్నోవేషన్ స్టోరీగా ఆగిపోయి, మౌలిక సదుపాయాలుగా పరిగణించడం ప్రారంభిస్తుంది.
కనిపించే పరిమితులు కూడా ఉన్నాయి. ఈ ప్రక్రియ ఇప్పటికీ మానవ నమూనాలు మరియు సృజనాత్మక పర్యవేక్షణపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు AI- రూపొందించిన చిత్రాలు స్వతంత్రంగా పనిచేస్తాయని ఎటువంటి సూచన లేదు. నాణ్యత నియంత్రణ, బ్రాండ్ అనుగుణ్యత మరియు నైతిక పరిగణనలు సాధనాలు ఎలా వర్తింపజేయబడతాయో ఆకృతిలో కొనసాగుతాయి. AI ఐసోలేషన్లో కంటెంట్ను రూపొందించడం కంటే ఇప్పటికే ఉన్న ఆస్తులను విస్తరించింది.
ఎంటర్ప్రైజెస్ సాధారణంగా క్రియేటివ్ ఆటోమేషన్ను ఎలా చేరుస్తుందో ఇది స్థిరంగా ఉంటుంది. ఆత్మాశ్రయ పనిని పూర్తిగా భర్తీ చేయడానికి బదులుగా, వారు దాని చుట్టూ పునరావృతమయ్యే భాగాలను లక్ష్యంగా చేసుకుంటారు. కాలక్రమేణా, ఆ మార్పులు పేరుకుపోతాయి మరియు ప్రధాన పాత్రలు చెక్కుచెదరకుండా ఉన్నప్పటికీ, బృందాలు ప్రయత్నాలను ఎలా కేటాయించాలో పునర్నిర్మించబడతాయి.
జరా యొక్క ఉత్పాదక AI యొక్క ఉపయోగం ఫ్యాషన్ రిటైల్ యొక్క పునర్నిర్మాణాన్ని సూచించదు. వ్యాపారం ప్రాథమికంగా ఎలా పనిచేస్తుందో మార్చకుండా, గతంలో మాన్యువల్ లేదా ప్రామాణీకరించడం కష్టంగా పరిగణించబడిన సంస్థలోని భాగాలను AI ఎలా తాకడం ప్రారంభించిందో ఇది చూపిస్తుంది.
పెద్ద సంస్థలలో, తరచుగా AI స్వీకరణ మన్నికైనదిగా మారుతుంది. ఇది భారీ వ్యూహ ప్రకటనలు లేదా నాటకీయ వాదనల ద్వారా రాదు. చిన్న, ఆచరణాత్మక మార్పుల ద్వారా రోజువారీ పనిని కొద్దిగా వేగవంతం చేసేలా చేస్తుంది – ఆ మార్పులు లేకుండా చేయడం ఊహించడం కష్టం అయ్యే వరకు.
(ఫోటో M. రెన్నిమ్)
ఇవి కూడా చూడండి: వాల్మార్ట్ యొక్క AI వ్యూహం: హైప్కి మించి, వాస్తవానికి ఏమి పని చేస్తోంది
పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర కార్యక్రమం ఇందులో భాగమే టెక్ఎక్స్ మరియు ఇతర ప్రముఖ సాంకేతిక ఈవెంట్లతో కలిసి ఉంది, క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ మరింత సమాచారం కోసం.
AI వార్తలు ఆధారితం టెక్ఫోర్జ్ మీడియా. రాబోయే ఇతర ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్లు మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
