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
Dane, ziarna i odrobina magii: jak technologia udoskonala proces parzenia kawy
Nathan Dumlao/unsplash.com

Kiedyś zaparzenie idealnej filiżanki kawy wydawało się kwestią szczęścia, ale dziś technologia zamienia tę „magię” w powtarzalny proces.

Przez lata domowe parzenie kawy opierało się na instynkcie, cierpliwości i dobieraniu parametrów na oko. Zmieniało się nieco grubość mielenia, ilość wody, wciskało inny przycisk i miało nadzieję, że kolejna filiżanka będzie smakować lepiej. Problem polega na tym, że kawa jest niezwykle delikatna. Niewielka zmiana stopnia zmielenia, temperatury wody, dozy, czasu parzenia czy przepływu może całkowicie odmienić ostateczny smak naparu.

Kiedy parzenie kawy zaczęło opierać się na danych

Właśnie dlatego cyfrowa rewolucja w świecie kawy budzi tyle emocji. Ekspresy do kawy zintegrowane z aplikacją, inteligentne wagi, nowoczesne czajniki i urządzenia parzące na podstawie zapisanych receptur pomagają zrozumieć, co tak naprawdę wpłynęło na efekt w filiżance. Zamiast zastanawiać się, dlaczego wczorajsze espresso było słodsze, wystarczy spojrzeć na liczby: dozę, czas, proporcje, temperaturę i przepływ.

Ma to ogromne znaczenie, ponieważ wybitna kawa opiera się na powtarzalnych parametrach. Standardy parzenia określone przez Specialty Coffee Association skupiają się na kontrolowanych czynnikach, takich jak proporcje kawy do wody, ekstrakcja, moc, jakość wody, temperatura i czas kontaktu. Mówiąc prościej: precyzyjne dane ułatwiają uzyskanie powtarzalnych rezultatów.

Nowoczesny Ekspres Melitta doskonale wpisuje się w ten trend, udowadniając, że automatyczne ekspresy do kawy przestały być wyłącznie mechanicznymi urządzeniami. Dzięki dedykowanym aplikacjom cyfrowym oraz intuicyjnym systemom sterowania, urządzenia tej marki pozwalają na precyzyjne dostosowywanie profili smakowych i zdalne zarządzanie procesem parzenia.

Dla osób pijących kawę na co dzień największą korzyścią nie jest sama obecność „inteligentnych” technologii, ale możliwość zapisania sprawdzonych parametrów. Gdy już znajdziesz idealne ustawienia dla swojego espresso, lungo, flat white czy cappuccino, ekspres pozwoli Ci bez trudu odtworzyć ten sam rezultat za każdym razem.

Jak czujniki i oprogramowanie pomagają opanować sztukę baristyczną

Kawa wciąż budzi emocje, ale sam proces jej przygotowywania staje się fascynująco techniczny. Inteligentne wagi potrafią śledzić wagę, czas, a nawet tempo zalewania. Nowoczesne modele są na przykład wyposażone we wskaźnik przepływu w czasie rzeczywistym, a aplikacje pozwalają użytkownikom zapisywać dane dotyczące parzenia oraz udostępniać lub przesyłać receptury do kompatybilnych wag.

W tym kontekście koncepcja „god shot” staje się mniej tajemnicza. W żargonie kawowym określa się tak wyjątkową porcję espresso, której smak wydaje się niemal niemożliwy do odtworzenia: zbalansowaną, słodką, pełną, aromatyczną i gładką. Kiedyś można było uzyskać jedną taką idealną porcję espresso, by następnego ranka bezpowrotnie stracić ten efekt. Dzięki danym można zapisać recepturę i odtworzyć ten moment.

image
Nathan Mullet/unsplash.com

Podobne rozwiązania trafiają teraz do ekspresów do kawy. Inteligentne ekspresy do kawy wykorzystują aplikacje do harmonogramowania parzenia, zapisywania profili, wysyłania powiadomień, automatycznej synchronizacji ustawień i aktualizacji oprogramowania. Oznacza to, że oprogramowanie nie jest już czymś oderwanym od samej kawy. Staje się integralną częścią metody zaparzania.

Dla entuzjastów technologii to najbardziej interesujący aspekt: ekspresy do kawy zaczynają działać jak precyzyjne instrumenty. Czujniki pomagają utrzymać stabilną temperaturę. Oprogramowanie potrafi przechowywać receptury. Aplikacje przeprowadzają użytkowników przez ustawienia. Wagi dokładnie mierzą ilość płynu w filiżance. Młynki i zaparzacze pomagają ograniczyć błąd ludzki. Intuicja baristy nie znika – zostaje po prostu przełożona na dane.

Oczywiście technologia nie zastąpi smaku. Wciąż potrzebujesz dobrych ziaren, czystej wody i receptury dopasowanej do Twoich preferencji. Eliminuje jednak element niepewności. Zamiast myśleć: „To było świetne, ale nie mam pojęcia dlaczego”, wiesz dokładnie, co uległo zmianie, i potrafisz to powtórzyć.

Przyszłość kawy to nie tylko aplikacje, ekrany i połączone z siecią urządzenia. Chodzi o to, by dać ludziom pewność i pełną kontrolę nad procesem parzenia. Dane pomagają odnaleźć idealny smak. Oprogramowanie pozwala go zachować. A gdzieś pomiędzy ziarnami, liczbami i pierwszym łykiem sztuka parzenia kawy staje się po prostu nieco łatwiejsza do opanowania.

ARTYKUŁ SPONSOROWANY
ZOBACZ KOMENTARZE (0)
StoryEditor
Retailerzy potrzebują wdrożenia. Pierwsze humanoidy w sklepach już za rok?
Dominik Saczko
Dominik Saczko
Pierwsze humanoidy mogą pojawić się w handlu nawet w ciągu roku.Wiadomości Kosmetyczne

Roboty humanoidalne coraz bliżej polskich sklepów. Pierwsze pilotaże są możliwe już za rok a Polacy są na tak. Branża musi już teraz myśleć o pierwszych krokach.

W artykule przeczytasz:

  • Roboty w handlu? Polacy widzą je w roli wykładania towarów i podawania lokalizacji
  • Roboty jako doradcy, ale nie jako asystenci reklamacji czy doradcy zakupowi
  • Czy automatyzacja handlu wyprze pracowników?

Eksperci przychodzą ze wskazówkami dla retailerów.

image

Rossmann testuje humanoidalne roboty w logistyce: przełomowy pilotaż UBTech Walker S2

Roboty w handlu? Polacy widzą je w roli wykładania towarów i podawania lokalizacji

W ciągu roku w sklepach może zaroić się od robotów. Szybciej, niż wielu retailerów zakłada. Handel już teraz musi się przygotować na humanoidy. Rynek musi mieć pewną wiedzę i opracowany model wdrożeniowy. Pierwsze kroki powinny zaczynać się od wskazania procesu, w którym technologia poprawi dostępność towaru, obsługę lub produktywność. Przewagę zdobędą nie ci retailerzy, którzy jako pierwsi pokażą robota u siebie, tylko te podmioty, które najwcześniej uzyskają rzeczywistą wartość biznesową. 

Według raportu branżowego autorstwa UCE Research i Brave Mind Fighters pt. “Co Polacy myślą o robotach humanoidalnych w handlu?” wynika, że tylko 11% konsumentów w Polsce nie zaakceptowałoby wykonywania przez robota pracy w sklepie. Najwięcej wskazań uzyskały takie czynności, jak przekazywanie informacji o produktach, podawanie ich lokalizacji oraz wykładanie towaru (po ok. 32% wskazań). Raport pokazuje więc, gdzie klienci najłatwiej dostrzegają praktyczną użyteczność technologii, ale nie daje gotowej kolejności wdrożeń.

image

Algorytmy w drogerii. Jak AI odbiera klientów markom kosmetycznym

Roboty jako doradcy, ale nie jako asystenci reklamacji czy doradcy zakupowi

Według badania konsumenci chętniej widzą robota jako źródło informacji niż doradcę wpływającego na zakup. Jeszcze ostrożniej podchodzą do powierzania mu płatności, zwrotów i reklamacji.

Jak komentują to rynkowi eksperci, widać wyraźnie, że humanoid powinien usuwać rozpoznany problem klienta, a nie zastępować rozwiązania, które już działają.

Pilotaż powinien objąć jedną placówkę, strefę lub proces i mieć jasno określony cel. Dla funkcji informacyjnej miernikami mogą być czas znalezienia produktu, liczba skutecznie obsłużonych zapytań i odsetek spraw przekazanych pracownikowi. Z kolei w logistyce ważniejsza będzie liczba poprawnie wykonanych operacji, dostępność robota i czas pracy bez awarii.

– Robot udzielający informacji jest tylko fizycznym interfejsem. Bez aktualnych cen, danych o dostępności, planogramów i mapy obiektu nie rozwiąże żadnego realnego problemu klienta. Jakość danych i integracja z systemami muszą więc wejść do pilotażu od początku – mówią eksperci z UCE Research.

image

Ulta Beauty testuje robotyczny manicure. Startup 10Beauty rośnie

Czy automatyzacja handlu wyprze pracowników? 

Opłacalności nie można sprowadzać do porównania stawki pracownika z kosztem godziny operacji robota. Trzeba w tej skali uwzględnić integrację, serwis, energię, szkolenia, nadzór, przestoje i utratę wartości technologii. Korzyści to nie tylko zaoszczędzone roboczogodziny, ale też ograniczenie liczby wakatów, poprawa dostępności towaru, krótsza obsługa i przesunięcie pracowników do zadań wymagających wiedzy lub odpowiedzialności.

– Robot od samego początku powinien być komunikowany jako wsparcie pracowników i klientów, a nie ich zastępca. Przy funkcjach związanych z bezpieczeństwem potrzebna jest również przejrzystość co do zakresu działania samego urządzenia i przetwarzania danych – mówi Piotr Gerke z zespołu Brave Minds Fighters, zajmującego się robotami humanoidalnymi.

Przewaga nie powstanie zatem w dniu ustawienia humanoida w sklepie. Zbudują ją wyniki pilotaży, poprawione procesy, integracje i kompetencje zespołów. Według znawców tematu, wyścig o tego typu technologię i płynące z tego korzyści, wygrają tylko ci retailerzy i zarządcy obiektów, którzy potrafią oddzielić procesy rzeczywiście warte robotyzacji od tych, w których humanoid pozostaje tylko kosztowną demonstracją technologii.

– Zależnie od zastosowania pierwsze pilotażowe wdrożenia humanoidów w polskim handlu mogą pojawić się nawet w ciągu najbliższego roku lub dwóch lat. Największą przewagę uzyskają jednak nie firmy, które pierwsze kupią dużą liczbę urządzeń, ale te, które najwcześniej zdobędą doświadczenie, dane i kompetencje pozwalające ustalić, gdzie robot rzeczywiście się opłaca – ocenia Arkadiusz Cybulski z Brave Mind Fighters.

Dominik Saczko
Dominik Saczko
ZOBACZ KOMENTARZE (0)
22. wrzesień 2026 14:05