Шампунь и печенье получают обновление с помощью ИИ, поскольку гиганты потребительского рынка перепроектируют свои лаборатории

      История ИИ в основном рассказывалась через чипы, дата-центры и компании, создающие модели. Теперь она рассказывается через полку с шампунями.

      Крупнейшие производители повседневных товаров, компании, стоящие за бутылками и упаковками в большинстве кухонь и ванных комнат, заявляют, что используют искусственный интеллект для разработки продуктов и проведения кампаний по их продаже, превращая технологию, ассоциируемую с программным обеспечением, в неотъемлемую часть лаборатории потребительских товаров.

      Это та же волна принятия технологий, которая подтолкнула инструменты ИИ в корпоративные программные пакеты, теперь они появляются в категориях, столь непривлекательных, как гель для душа и печенье.

      Procter & Gamble предлагает самый ясный пример того, как это выглядит внутри исследований и разработок.

      💜 технологий ЕС Последние новости из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного ИИ-искусства. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас! Компания сообщает, что использовала ИИ для скрининга десятков тысяч пептидов при разработке формулы для продукта Pantene, опираясь на внутреннюю базу данных из более чем 8500 формул, чтобы предсказать, как смесь будет ощущаться на коже или волосах, прежде чем кто-либо ее смешает.

      Дело не в новизне ради новизны. Дело во времени. Шаги, которые когда-то требовали раундов физических испытаний, могут быть сокращены вычислительно, что ускоряет движение кандидатов к потребительским испытаниям.

      Mondelez, компания по производству закусок, стоящая за длинным списком известных брендов печенья и шоколада, описывает аналогичный сдвиг в области продуктов питания.

      Она утверждает, что инструмент разработки продуктов на основе ИИ помог ей создать десятки новых формул, и что программное обеспечение позволяет разработчикам двигаться от двух до пяти раз быстрее, чем традиционные методы.

      Тем же генеративным системам уделяется внимание в маркетинге, производя персонализированные изображения, текст и видео с темпом, который традиционные студии не могут сопоставить.

      Unilever наиболее активно сосредоточилась на стороне кампаний. Бренд Dove запустил линию средств по уходу за телом с ароматом печенья в партнерстве с Crumbl, при этом ИИ был вовлечен на всех этапах, от направления продукта до выбора влиятельных лиц и самого креатива.

      Компания сообщила, что кампания привлекла миллиарды показов и принесла большой объем новых покупателей в бренд. Что бы ни думали о мыле с ароматом печенья, механика здесь поучительна: одна ИИ-поддерживаемая цепочка, работающая от формулы до подачи.

      Что связывает примеры, так это сжатие. В потребительских товарах традиционные затраты на эксперименты измеряются месяцами лабораторной работы и тестовыми партиями, а традиционные затраты на кампанию измеряются часами работы агентств. ИИ атакует оба направления.

      Реформулирование становится задачей поиска по известным ингредиентам, а контент становится чем-то, что генерируется и варьируется по запросу, подход, который отражает рекламные амбиции, продемонстрированные, когда OpenAI представила рекламу, созданную ИИ, на Каннском фестивале.

      Эти утверждения требуют некоторой осторожности. Большинство конкретных цифр поступает от самих компаний, и у потребительских гигантов есть все основания представлять свои программы ИИ более продвинутыми, чем они есть на самом деле.

      Разработка продукта все еще заканчивается панелями дегустации и дерматологическими испытаниями, и формула, которая нравится алгоритму, не является тем же самым, что и формула, которую покупатель купит дважды.

      Собственные исследователи отрасли отметили, что маркетинг, сгенерированный ИИ, часто уходит в общее, упуская характер, специфичный для бренда, который делает кампанию успешной.

      Тем не менее, направление последовательно среди компаний, которые редко соглашаются друг с другом. Перераспределение бюджетов предприятий в сторону ИИ-агентов и инструментов стало общей чертой крупных компаний, от корпоративных агентов Tencent до описанных здесь исследований и разработок потребительских товаров, и сектор упакованных товаров не остается в стороне.

      Для покупателей видимый результат будет обыденным: больше вариантов, более быстрые обновления, ароматы и текстуры, которые появляются и исчезают быстрее, чем когда-либо.

      Механизмы, стоящие за полкой, меняются даже там, где продукты выглядят одинаково. Бутылка шампуня все больше становится результатом поиска.