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
Retail media: polski rynek rozwija się szybciej, niż światowa średnia
mat.pras.

W 2024 roku polski segment retail mediów urósł o ok. 30 proc. rdr. Tegoroczny wzrost powinien osiągnąć 20-30 proc. W 2025 roku szacowana wartość rynku w Polsce wyniesie ok. 1,6-1,8 mld zł. Jego udział w całym torcie reklamowym będzie stopniowo rosnąć wraz z przesuwaniem budżetów z innych kanałów. Co przyniesie tej branży przyszłość?

W 2026 roku retailerzy zaczną mocniej inwestować w in-store, a prawdziwy skok nastąpi w 2027 roku, gdy rynek zyska dojrzałe case studies i twarde benchmarki inkrementalności – pisze Maciej Tygielski, wieloletni ekspert rynku retailowego w Polsce, CEO MyShopTV.

Sieci handlowe są zainteresowane tematem, ale potrzebują wyspecjalizowanych podmiotów, które zapewnią im m.in. jasne wskaźniki efektywności i pomiar potwierdzający przyrost sprzedaży. Dzięki takiemu partnerstwu w perspektywie 2-3 lat największe sieci mogą podnieść zyski operacyjne o 2-3 proc., a średnie – o 1-3 proc. Bez dopracowania kluczowych elementów rozczarowanie zarządów i działów finansowych jest niemal pewne. 

Wartość rynku retail mediów wciąż rośnie

W 2024 roku polski segment retail mediów urósł rdr. o ok. 30 proc., napędzany głównie kanałami cyfrowymi. W tym roku można zakładać wzrost o kolejne 20-30 proc., ponieważ część rynku wciąż porządkuje standardy operacyjne i metody pomiaru. 

Szacowana wartość całej kategorii w Polsce w 2025 roku mieści się w przedziale od ok. 1,6 do 1,8 mld zł. To oszacowanie opiera się na twardych danych dotyczących przychodów reklamowych największych platform e-commerce w 2024 roku oraz na obserwowanym dopływie budżetów do kanałów on-site i off-site.

Wzrost nie wynika z napływu „nowych” pieniędzy, lecz głównie z przesunięć z performance marketingu, social mediów, części telewizji i programmaticu, a także z budżetów trade’owych i brandowych. Z tego powodu udział retail mediów w całym torcie reklamowym będzie rósł stopniowo, a nie skokowo. Prawdziwe zwiększenie roli nośników in-store wymaga jeszcze pełnego uwiarygodnienia pomiaru i dowodów na przyrost sprzedaży, co realnie przełoży się na większe przesunięcia budżetów po 2026 roku. 

Wyraźniejsze przyspieszenie inwestycji w in-store nastąpi w 2027 roku. Taki scenariusz jest spójny z globalnymi prognozami, według których retail media i e-commerce przejmują coraz większy udział w globalnym torcie reklamowym.

Polska rozwija się szybciej

Co ciekawe, polski rynek rozwija się szybciej niż światowa średnia, wynosząca w ub.r. 18,2 proc. rdr. W skali globalnej prognozy wskazują, że w 2025 roku retail media osiągną wartość ok. 176 mld dolarów i będą odpowiadać za ok. 15 proc. światowych wydatków reklamowych. W USA segment przekroczy 62 mld dolarów, rosnąc rok do roku o ponad 10 mld.

Liderem skali i monetyzacji pozostają Stany Zjednoczone. Europa nadrabia dystans z niższej bazy, ale robi to w szybkim tempie. Kluczowa różnica polega na tym, że na Starym Kontynencie dopiero pod koniec 2024 roku sfinalizowano wspólne standardy dla in-store oraz uzupełniono ramy pomiarowe dla całej kategorii retail media, co otworzyło drogę do szerszych budżetów. Zainteresowanie in-store w UE jest wysokie, choć dotychczas inwestycje były umiarkowane – rynek czekał na pewność metodologiczną i porównywalność danych.

Kluczowy moment dla retail media

Polski rynek retail mediów rozwija się dwutorowo. Z jednej strony mamy segment digital (on-site i off-site), który osiągnął dojrzałość i wysoką dynamikę. Coraz większe znaczenie zyskują kampanie off-site zasilane danymi retailerów, często łączone z CTV i mediami społecznościowymi. Z drugiej strony rośnie segment cyfrowych nośników w sklepach stacjonarnych – in-store. 

Nakłady inwestycyjne są jeszcze umiarkowane, ale rynek wreszcie mówi wspólnym językiem, co pozwala planować i rozliczać kampanie w sposób porównywalny.

Na mapie Polski równolegle zachodzą dwa kluczowe wdrożenia, które realnie przebudowują ofertę cyfrowych nośników. Jedno dotyczy Żabki Ads, działającej głównie w największych aglomeracjach i od stycznia 2025 roku wyznaczającej standard dla metropolii. Jednocześnie rozwija się sieć ekranów w sklepach Grupy Chorten – projekt powiatowy, skierowany do konsumentów robiących codzienne zakupy poza dużymi miastami, gdzie koncentruje się ponad 80 proc. populacji kraju. Razem oba nurty – metropolitalny i powiatowy – po raz pierwszy pozwalają budować kampanie z pełnym pokryciem geograficznym, co stanowi unikatowy w skali świata układ zasięgowy.

Przełomem dla obszaru in-store było wdrożenie spójnych standardów IAB Europe i zasad pomiaru dla retail mediów, które porządkują kwestie takie jak obecność, widoczność, strefy ekspozycji i czas kontaktu. Wrzesień 2025 roku był pierwszym miesiącem działania rynku na ustandaryzowanych zasadach. Dziś mamy skodyfikowane definicje i metryki (m.in. obecność w strefie ekranu, widoczność, dwell time, zgodność z normami pomiaru). To umożliwia spójne briefy i porównywalne oferty między sieciami. Równocześnie rosną zasoby infrastruktury – liczba ekranów i formatów audio.

W 2026 roku można spodziewać się bardziej procesowej współpracy w modelu test-learn-scale, z jasno zdefiniowanymi, wspólnymi KPI, obejmującymi on-site, off-site i in-store. To będzie moment, w którym in-store zacznie przyciągać większe pakiety budżetów. Natomiast prawdziwy skok – mierzony już szerokimi przesunięciami środków – nastąpi w 2027 roku, gdy rynek zyska dojrzałe case studies i benchmarki inkrementalności.

Zwiększone zyski retailerów

Zainteresowanie tematem jest dziś wysokie wśród sieci handlowych. W kolejnych etapach będą one koncentrować się na budowie wysokiej jakości oferty mediowej, opartej na jasnych wskaźnikach efektywności, gwarancjach udziału w emisji, audytowalnym pomiarze i publikacji case studies potwierdzających rzeczywisty przyrost sprzedaży. Równolegle będą łączyć kanały w spójne pakiety – tak, by jedna kampania obejmowała powierzchnie w aplikacjach, serwisach internetowych, emisje off-site oraz nośniki w sklepie.

Retail media to strumień o wysokiej marżowości po stronie kanałów cyfrowych i umiarkowanej – przynajmniej na początku – po stronie nośników w sklepie. W horyzoncie 2-3 lat największe sieci, dysponujące dużą bazą aktywnych użytkowników w aplikacjach i serwisach, będą w stanie budować przychody liczone w dziesiątkach milionów złotych rocznie. Sieci średniej wielkości rozwijać je będą w skali od kilkunastu do kilkudziesięciu milionów złotych.

W relacji do całego biznesu oznacza to zwykle wzrost zysku operacyjnego przed amortyzacją o 2-4 proc. w przypadku największych podmiotów oraz o 1-3 proc. dla średnich. Takie efekty są osiągalne pod warunkiem konsekwentnego zbudowania produktu mediowego z jasnymi wskaźnikami efektywności, wdrożenia pomiaru potwierdzającego inkrementalną sprzedaż oraz kompetentnej sprzedaży łączącej powierzchnie cyfrowe i sklepowe.

Jeśli te elementy zostaną dopracowane, przychód mediowy stanie się stabilnym, marżowym filarem obok podstawowej działalności handlowej. Jeśli jednak zabraknie standardów i dowodów skuteczności, rozczarowanie zarządów i działów finansowych jest niemal pewne – sama obecność ekranów nie generuje popytu na reklamę.

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
StoryEditor
Klarna i Google Cloud łączą siły: sztuczna inteligencja w służbie personalizacji zakupów
Klarna to globalna sieć płatności i asystent zakupowy oparty na sztucznej inteligencji.Axel Öberg

Klarna oraz Google Cloud ogłosiły strategiczne partnerstwo oparte na sztucznej inteligencji, które ma na celu przyspieszenie innowacji, rozwój kreatywności i dostarczanie nowych produktów dla ponad 114 mln klientów fintechu na całym świecie. Współpraca ma wzmocnić możliwości technologiczne Klarny w zakresie personalizacji doświadczeń zakupowych, tworzenia treści wizualnych oraz bezpieczeństwa transakcji.

Nowa inicjatywa pozwoli Klarna w pełni wykorzystać ekosystem Google Cloud AI – od infrastruktury i platformy po najnowsze modele językowe i wizualne. Jak podkreśla David Sandström, dyrektor ds. marketingu w Klarnie, połączenie wiedzy konsumenckiej z mocą modeli Google już przynosi zauważalne efekty. Wczesne testy rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji zwiększyły czas spędzany przez użytkowników w aplikacji o 15 proc., a liczbę zamówień o 50 proc. – To dowód na to, że kreatywność wspierana przez AI może całkowicie odmienić sposób, w jaki ludzie robią zakupy – zaznaczył Sandström.

Pierwszym etapem partnerstwa będzie rozwój funkcji w aplikacji Klarna, które mają zwiększyć atrakcyjność zakupów online. W ramach filaru „kreatywnej szybkości” fintech wykorzysta najnowsze generatywne modele mediów Google, takie jak Veo 2 i Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana). Pozwolą one tworzyć interaktywne cyfrowe lookbooki, które użytkownicy będą mogli przeglądać bezpośrednio w aplikacji. Równocześnie systemy te umożliwią opracowywanie hiperspersonalizowanych kampanii marketingowych, opartych na preferencjach i historii zakupowej użytkowników.

Drugim obszarem współpracy jest jakość i personalizacja treści. Klarna planuje rozbudowę swojej biblioteki zawierającej ponad 200 mln obrazów, wykorzystując modele sztucznej inteligencji do generowania i ulepszania grafik produktowych. Dzięki temu konsumenci mają otrzymać dostęp do bardziej angażujących, realistycznych i lepiej dopasowanych wizualnie rekomendacji produktów, co – według firmy – przełoży się na wyższe wskaźniki konwersji.

Wspólne działania obejmują także zwiększenie poziomu bezpieczeństwa transakcji. Klarna wykorzysta sprzęt i rozwiązania Google Cloud do szkolenia grafowych sieci neuronowych, które pomogą w walce z oszustwami i praniem pieniędzy. Systemy te będą analizować zależności między użytkownikami, transakcjami i urządzeniami, umożliwiając precyzyjniejsze wykrywanie anomalii i podejrzanych schematów zachowań.

Jak podkreślają partnerzy, projekt ma charakter długofalowy i stanowi element strategii Klarny polegającej na łączeniu zakupów, finansów i rozrywki w jeden spójny, inteligentny ekosystem. Dzięki integracji z Google Cloud fintech chce nie tylko zwiększyć efektywność operacyjną, lecz także zaoferować konsumentom bardziej intuicyjne, bezpieczne i inspirujące środowisko zakupowe oparte na danych i sztucznej inteligencji.

ZOBACZ KOMENTARZE (0)
02. listopad 2025 05:01