StoryEditor

AI szybko uczy się branży beauty. A Ty jak szybko uczysz się AI?

Wizerunek autorki artykułu wygenerowany przez Stable Diffusion / Stable Diffusion
Ilustracja do tego artykułu to wizja tego, jak Stable Diffusion wyobraża sobie autorkę tekstu w roli influencerki reklamującej pomadkę. Czy wygląda to zabawnie? Tak, zwłaszcza kiedy spojrzymy na budowę dłoni, ale wygenerowane cyfrowo treści są wokół nas – a będzie ich coraz więcej.

W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) stała się kluczowym graczem w wielu dziedzinach życia, w tym także w branży beauty. Wprowadzenie AI do przemysłu kosmetycznego i urody przynosi za sobą zarówno liczne korzyści, jak i wyzwania. Dzięki rosnącej dostępności zaawansowanych modeli językowych i generatywnych, takich jak GPT-3, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E 2 i inne, branża ta doświadcza prawdziwej rewolucji. W niniejszym artykule omówimy, jakie możliwości i zagrożenia niesie ze sobą wykorzystanie AI w kosmetyce i urodzie.

 

Korzyści stosowania AI w branży beauty

 

Personalizacja produktów i usług: AI staje się kluczowym narzędziem w personalizacji produktów i usług urodowych. Dzięki analizie danych, AI może dostosować kosmetyki i zabiegi do indywidualnych potrzeb klienta. Algorytmy pomagają określić rodzaj skóry, preferencje i ewentualne alergie, co prowadzi do skuteczniejszej pielęgnacji i lepszych rezultatów. Ponadto, AI może śledzić zmiany w stanie skóry i rekomendować odpowiednie produkty lub zabiegi w czasie rzeczywistym, co zapewnia ciągłą personalizację. To nie tylko poprawia doświadczenie klienta, ale także zwiększa lojalność wobec marki i efektywność salonów urodowych.

Rozpoznawanie składników i alergenów: Dzięki analizie danych, AI może skanować etykiety produktów, rozpoznawać składniki i identyfikować potencjalne alergeny. To nie tylko pomaga konsumentom unikać produktów, które mogą wywołać reakcje alergiczne, ale także podnosi poziom świadomości na temat składu kosmetyków. AI jest w stanie błyskawicznie porównać składniki z bazą danych alergenów, co przyspiesza proces wyboru bezpiecznych produktów. Dla osób z wrażliwą skórą jest to szczególnie cenne narzędzie, które wpływa na zdrowie i komfort podczas korzystania z kosmetyków.

Wirtualne przymierzanie kosmetyków: Dzięki AI wirtualne przymierzanie kosmetyków staje się rzeczywistością. Algorytmy wykorzystują technologię AR (Rozszerzona Rzeczywistość), która pozwala klientom testować produkty kosmetyczne na swoim wizerunku bez konieczności aplikacji fizycznych. Zaawansowane modele językowe i generatywne AI pozwalają na dokładne odwzorowanie kolorów i tekstur produktów na zdjęciach lub w czasie rzeczywistym za pomocą kamer. To nie tylko ułatwia wybór odpowiednich kosmetyków, ale także podnosi doświadczenie zakupowe online, zwiększając pewność klientów i obniżając koszty zwrotów. Wirtualne przymierzanie kosmetyków to świetny przykład, jak AI integruje technologię z branżą urody, przynosząc korzyści zarówno konsumentom, jak i producentom kosmetyków.

Personalizowane porady: AI odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu spersonalizowanych porad dotyczących pielęgnacji skóry i makijażu na platformach społecznościowych oraz w aplikacjach sieci drogeryjnych czy perfumeryjnych. Algorytmy AI mogą analizować zdjęcia i dane o skórze użytkowników, identyfikować jej typ, problemy i potrzeby. Na tej podstawie AI generuje indywidualne rekomendacje dotyczące produktów i zabiegów. To nie tylko poprawia doświadczenie zakupowe, ale także zwiększa lojalność klientów i sprzedaż produktów kosmetycznych.

 

Zagrożenia stosowania AI w branży beauty

 

Ochrona prywatności: Wprowadzenie AI do branży beauty niesie ze sobą wyzwanie związane z ochroną danych osobowych. Aby zapewnić personalizację i skuteczność usług, konieczne jest zbieranie dużej ilości informacji, takich jak zdjęcia twarzy, preferencje kosmetyczne i stan skóry. Jednak to rodzi ryzyko naruszenia prywatności i nieuprawnionego dostępu do tych danych. Dlatego kluczowe jest ścisłe przestrzeganie przepisów o ochronie danych oraz dbałość o bezpieczeństwo informacji, aby dać klientom pewność, że ich prywatność jest chroniona. Ponadto całkowicie zasadne są obawy co do tego, że te informacje mogą zostać wykorzystane do nielegalnego targetowania reklam i wykorzystywania delikatnych danych do nieczystych zagrań marketingowych.

image

Flakon perfum wygenerowany przez Midjourney

Midjourney
Zagrożenie dla rynku pracy: Wprowadzenie AI w tworzeniu treści i grafik może budzić obawy o utratę miejsc pracy dla specjalistów, takich jak copywriterzy czy graficy. Automatyzacja procesów pisania i generowania grafik może przekształcić sposób, w jaki niektóre zadania są wykonywane, co może prowadzić do redukcji zatrudnienia w tych dziedzinach, a już spowodowało zapaść na rynku usług copywriterskich. Niektórzy kontrują, że AI może też tworzyć nowe możliwości pracy, takie jak nadzorowanie i zarządzanie technologią AI, dostosowanie treści do potrzeb klientów czy tworzenie bardziej zaawansowanych strategii marketingowych, niemniej wymiana jednych specjalistów nie będzie miała stosunku 1:1, ani nie sprawi, że kreatywni pracownicy odzyskają zatrudnienie. Kluczowe jest więc dostosowanie się do zmian i rozwijanie nowych umiejętności, aby wykorzystać potencjał AI w tworzeniu wartościowych treści i grafik, zamiast rywalizować z nią.

Standardy i bezpieczeństwo: Wykorzystywanie AI wiąże się z ryzykiem polegania na nieprawidłowych informacjach. Modele językowe, choć potrafią generować teksty, nie zawsze gwarantują wierność faktom, ponieważ nie tworzą treści tak, jak ludzie. AI generuje teksty, tworząc łańcuszki wyrazów, które wyglądają jak ludzka mowa, ale niekoniecznie zawierają rzeczywiste informacje, ponieważ ich kolejność wynika z matematycznego prawdopodobieństwa następowania po sobie. To oznacza, że jeśli AI „uczy się” na treściach zawierających np. często występujące informacje o tym, że witamina C to znany kancerogen, to będzie tworzyć treści zawierające takie właśnie sugestie. To szczególnie ważne w kontekście dostarczania treści, które opierają się na faktach, takich jak informacje okołomedyczne. Dlatego zawsze należy zachować ostrożność i poddać wygenerowane treści weryfikacji, aby uniknąć rozpowszechniania nieprawdziwych informacji. AI może być użyteczne, ale odpowiedzialność za prawdziwość treści pozostaje w rękach użytkowników.

Manipulacja wizerunkiem: AI potrafi tworzyć niezwykle realistyczne obrazy i filmy, co niesie ze sobą ryzyko manipulacji wizerunkiem. Zdolność do generowania autentycznie wyglądających treści (np. nieistniejących produktów luksusowych marek, które rzekomo można dostać po okazyjnej cenie na portalu typu Allegro czy OLX) może być wykorzystywana zarówno w celach reklamowych, jak i dezinformacyjnych. Istnieje ryzyko, że fałszywe treści mogą być użyte do wprowadzania w błąd lub oszukiwania ludzi, co ma poważne konsekwencje dla społeczeństwa i biznesu. Dlatego ważne jest, aby rozwijać technologie wykrywania deepfake‘ów i promować etyczne wykorzystanie AI, aby uniknąć potencjalnych szkód dla ludzi i reputacji firm. Powszechne jest żartowanie z tego, że generatywne AI tworzy obrazy, na których ludzie mają po kilkanaście palców u rąk, i po tym można rozpoznać tzw. fejka – ale nic nie wskazuje na to, żeby ten problem nie miał zostać niedługo rozwiązany.

Brak kreatywności: Rozwój AI w tworzeniu treści kosmetycznych wywołuje obawy związane ze spadkiem kreatywności i oryginalności. Modele AI uczą się na dostępnych treściach, w tym tych generowanych przez inne AI, co może prowadzić do cyklu samopowielania. To może doprowadzić do utraty unikalności i spadku wartości treści. Dlatego ważne jest, aby nadzorować proces tworzenia treści, dbać o różnorodność i zachować ludzką kreatywność w procesie, aby uniknąć utraty wartości i oryginalności pracy ludzkiej. Szczególną uwagę w tym podpunkcie należy zwrócić na zapaść modelu językowego; jest to zjawisko, w którym model AI staje się nadmiernie powtarzalny i przewidywalny w generowaniu tekstów. Oznacza to, że modele zaczynają wytwarzać treści o niskiej jakości, często powtarzając te same frazy lub wzorce, ponieważ „uczą się” na treściach generowanych przez inne modele językowe – a więc treściach niższej jakości niż te, które tworzą ludzie. Można sobie to zobrazować jak recykling papieru; po którymś przejściu przez ten proces przestaje on nadawać się do użytku. Generowane treści stają się niskowartościowe, co obniża jakość doświadczenia, zarówno użytkownika, jak i ostatecznego odbiorcy. Dlatego monitorowanie i utrzymanie jakości modelu, w tym kontrola treści, na których się on „uczy”, jest kluczowe, aby uniknąć zapaści i zapewnić, że generowane treści pozostaną atrakcyjne i wartościowe.

Kradzież cudzej własności intelektualnej: Wykorzystywanie generatywnego AI, takiego jak modele językowe i graficzne, może podnosić zasadne wątpliwości etyczne związane z własnością intelektualną. Tworzenie treści, które opierają się na danych wejściowych lub wzorcach, często korzysta z cudzej własności intelektualnej, takich jak obrazy i teksty. To może prowadzić do naruszeń praw autorskich i licencji, a także podważać kreatywną pracę artystów i twórców treści. Dlatego ważne jest, aby uwzględniać te kwestie i działać zgodnie z odpowiednimi przepisami praw autorskich oraz respektować prawa innych twórców. Wprowadzanie AI do procesu tworzenia treści wymaga staranności i przestrzegania norm etycznych, aby uniknąć nieuprawnionego wykorzystywania cudzej własności intelektualnej.

 

image

Specjalne e-wydanie Wiadomości Kosmetycznych z prognozami dla branży beauty na 2024 r.

 

wiadomoscikosmetyczne.pl
Aby przeczytać więcej tak interesujących treści pobierz bezpłatnie specjalne e-wydanie Wiadomości Kosmetycznych tutaj. Poznaj opinie ekspertów. Dowiedz się więcej o trendach i prognozach na 2024 rok. 

 

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
StoryEditor
GS1 General Assembly 2026: wiarygodne dane fundamentem rozwoju biznesu w erze AI
Warszawskie spotkanie, zorganizowane pod hasłem „Vision in Action: Leadership that builds the future”, podsumowało pierwszy rok wdrażania globalnej strategii Vision 2030GS1

Sztuczna inteligencja, automatyzacja oraz rygorystyczne unijne regulacje prawne zmuszają rynek do głębokiej rewizji podejścia do zarządzania informacją. Podczas GS1 General Assembly 2026, które po raz pierwszy odbyło się w Warszawie, liderzy biznesu z ponad 100 krajów wskazali jednoznacznie: zaufane i ustrukturyzowane dane to strategiczna infrastruktura nowoczesnej gospodarki, bez której algorytmy AI tracą swoją biznesową wartość.

Globalny zwrot ku kodom 2D i strategii Vision 2030

Warszawskie spotkanie, zorganizowane pod hasłem „Vision in Action: Leadership that builds the future”, podsumowało pierwszy rok wdrażania globalnej strategii Vision 2030. Cyfrowa transformacja łańcuchów dostaw widoczna jest m.in. w masowym przejściu z tradycyjnych kodów kreskowych na kody dwuwymiarowe (kody 2D, w tym QR w standardzie GS1).

Obecnie aż 26 z 30 największych detalistów na świecie aktywnie wdraża to rozwiązanie, a globalna platforma weryfikacji Verified by GS1 odnotowała 50-procentowy wzrost liczby użytkowników. Standardy te stają się niezbędne do obsługi m.in. Cyfrowego Paszportu Produktu (DPP) oraz unijnych rozporządzeń dotyczących zrównoważonego rozwoju (PPWR, EUDR) i raportowania ESG.

Głos ekspertów: dane jako strategiczna infrastruktura

„AI może tworzyć realną wartość dla biznesu, administracji publicznej i konsumentów wyłącznie wtedy, gdy korzysta z zaufanych, ustrukturyzowanych i interoperacyjnych danych. Bez nich AI generuje jedynie szum. Dlatego wiarygodne dane są fundamentem transformacji cyfrowej – i właśnie ten fundament GS1 buduje od ponad 50 lat” – wskazał Mark Batenic, Przewodniczący Rady Globalnej GS1.

image

Demonstrator kodów 2D: Nowa era zaangażowania konsumentów

„Standardy GS1 pomagają firmom funkcjonować i rozwijać się w gospodarce cyfrowej, w której kluczowe znaczenie ma możliwość wymiany zaufanych, ustrukturyzowanych danych. Wspierają dostęp do nowych rynków, optymalizację łańcuchów dostaw, lepsze doświadczenia konsumentów, bezpieczeństwo pacjentów oraz rozwój bardziej zrównoważonej gospodarki o obiegu zamkniętym. To fundament naszej strategii Vision 2030 – budowania zaufania do danych dla wszystkich, wszędzie. Koncentrujemy się na zwiększaniu wpływu GS1 w kluczowych sektorach, przyspieszeniu globalnego przejścia na kody 2D, rozszerzaniu możliwości zaufanej identyfikacji i wymiany danych oraz wspieraniu firm w coraz bardziej złożonym otoczeniu regulacyjnym” – podsumował Renaud de Barbuat, President and CEO GS1.

 

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
StoryEditor
Producenci
22.05.2026 14:45
Unilever stawia na algorytmy. Sztuczna inteligencja tworzy nowe kosmetyki
Unilever wykorzystuje AI do projektowania produktów i analizy trendówshutterstock

Brytyjski gigant FMCG wykorzystuje sztuczną inteligencję do projektowania produktów i analizy trendów. O szczegółach zmian w laboratoriach opowiada dyrektor ds. R&D koncernu, Jason Harcup. Nowe cyfrowe systemy skracają czas pracy badawczej z miesięcy do kilku dni.

Współcześni konsumenci niezwykle dokładnie sprawdzają skład kosmetyków przed zakupem. Szukają naukowych dowodów skuteczności i czytają opinie w mediach społecznościowych. Aby wyjść naprzeciw tym rosnącym oczekiwaniom, zespoły badawcze koncernu Unilever wdrożyły zaawansowane algorytmy. Cyfrowe narzędzia analizują dekady danych laboratoryjnych oraz porządkują wiedzę naukową firmy.

Nowa technologia pozwala przetwarzać informacje znacznie szybciej niż dotychczas. Redakcja Personal Care Insights rozmawiała o tym bezpośrednio z dyrektorem ds. R&D działu Beauty & Wellbeing. – Rozwój produktów wspierany przez AI pomaga zespołom analizować insighty o 60% szybciej i dokonywać odkryć w ciągu kilku dni - procesów, które wcześniej trwały miesiącami. Wykorzystujemy AI do ciągłej analizy sygnałów z mediów społecznościowych, wyszukiwarek, platform sprzedażowych i działań konkurencji, przetwarzając ponad 1000 zewnętrznych źródeł danych miesięcznie – powiedział Jason Harcup.

Cyfrowe laboratorium marek Pond‘s i Dove

Naukowcy tworzą wirtualne grupy testowe przed rozpoczęciem fizycznych prób w laboratoriach. Sztuczna inteligencja symuluje przy tym reakcje ludzkiej skóry na różne kombinacje substancji czynnych. Dzięki temu specjaliści precyzyjnie typują najbardziej efektywne receptury. Ponadto, ograniczają liczbę laboratoryjnych powtórzeń z sześciu do zaledwie dwóch prób, co diametralnie zmienia dotychczasowe procedury.

Opracowanie linii Pond‘s Skin Institute Hydra Miracle doskonale obrazuje skalę tych cyfrowych przemian. Jason Harcup wskazuje na potężną wydajność nowych systemów komputerowych. “Sztuczna inteligencja wspiera naszych naukowców w analizie ogromnych zbiorów danych dotyczących mikrobiomu skóry - dysponujemy 30 TB danych - aby odkrywać wzorce, których wykrycie zajęłoby tysiące lat nawet przy użyciu tradycyjnych narzędzi cyfrowych” – wyjaśnił menedżer.

Wypada zauważyć, że koncern zastosował zaawansowane modelowanie cyfrowe także podczas udoskonalania produktów Dove Damage Therapy. Badacze określili ubytki aminokwasów w uszkodzonych włosach na poziomie molekularnym. 

– Modelowanie i testy wspierane przez AI pozwoliły zespołom zidentyfikować i zoptymalizować odpowiednią kombinację składników ukierunkowanych na konkretne uszkodzenia – podkreślił przedstawiciel firmy.

image

Dove rozwija antyperspiranty typu refill. Ambitne plany Unilevera

Wizerunkowy zgrzyt marki Vaseline

Rozwój cyfrowy niesie jednak ze sobą spore wyzwania wizerunkowe i prawne dla światowych producentów. Należąca do koncernu marka Vaseline wywołała spore kontrowersje w mediach społecznościowych. Internetowy artysta posługujący się pseudonimem Name Junior oskarżył firmę o kradzież jego pracy. Twórca opublikował 12 maja 2026 roku wpis, w którym zarzucił marce bezprawne wykorzystanie jego autorskiego plakatu.

Grafik twierdzi, że marka zmodyfikowała jego dzieło filmowe za pomocą generatora obrazów. Projekt trafił następnie do oficjalnej reklamy kosmetyków bez zgody autora. Jak podaje Personal Care Insights, przedstawiciele marki natychmiast wycofali sporną kreację z przestrzeni publicznej. Obecnie wewnętrzny zespół prowadzi szczegółowe postępowanie wyjaśniające w tej sprawie, aby dokładnie zbadać zaistniały incydent.

Źródło: Personal Care Insights

Zobacz także:

image

Rossmann stawia na cyfrowy fundament. ServiceNow usprawni pracę drogerii

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
02. czerwiec 2026 08:31