Kann generative KI Online-Händlern helfen, bessere Produkte zu entwerfen?

Da künstliche Intelligenz lernt, eine endlose Vielfalt an Aufgaben zu erledigen, beschloss der Online-Schmuckhersteller J'evar, eine eigene generative KI-Anwendung zu entwickeln, um neue Produkte zu entwerfen.

Das Tool ermöglicht es den Schmuckdesignern von J'evar, Informationen über die Materialien und Spezifikationen des Produkts einzugeben, und die generative KI erstellt ein Bild dieses Produkts. „Das Tool spart der Marke wochenlange manuelle Designzeit für Produkte“, sagt Amish Shah, Gründer und CEO der Direktvertriebsmarke für Schmuck mit im Labor gezüchteten Diamanten.

J'evar begann letztes Jahr im Jahr 2022 mit der Nutzung seines KI-Generators für Schmuckprodukte. Der Einzelhändler speist Messwerte und Bilder in eine Wissensdatenbank ein – oder eine Datenbank mit Texten, Bildern und Messwerten für Materialien, die neben anderen wichtigen Details auch das Gewicht von Gold und Silber umfasst – damit der Generator darauf zugreifen kann, bevor er ein Bild erzeugt. Shah bezeichnet es scherzhaft als „JevarGPT 1.0“ und „AI for Jewelry 1.0“, wobei ersteres eine Anspielung auf ChatGPT des OpenAI-Konsortiums ist.

Wenn er beispielsweise einen Armreif herstellen wollte, sagt Shah, könnte er der generativen KI eine Texteingabe geben, in der er angibt, wie hoch das Goldgewicht für dieses Stück sein soll, wie dünn oder breit es sein soll und welchen Designstil er bevorzugen würde wie. Er kann es sogar bitten, 50 Iterationen aus dieser einzigen Eingabeaufforderung zu erstellen. Im Gegenzug wird die generative KI vollständige Entwürfe ausgeben, von denen einige möglicherweise bereit sind, in greifbare Produkte umgewandelt zu werden. Bei anderen Produktdesigns, die von der KI ausgegeben werden, müssen J'evar-Designer das Design ändern, bis es herstellbar ist.

Shah sagt, ein Hauptgrund dafür, dass J'evar nicht alle Designs produzieren kann, ist die Unfähigkeit, Diamanten in die von der KI erzeugte Form zu schneiden. Aber selbst diese Fähigkeit werde man mit neuen Maschinen bald erreichen, sagt er.

„Es geht um Optimierung, Effizienz und Geschwindigkeit – was natürlich längerfristig zu einer Kostensenkung führen wird“, sagt Shah über den Einsatz generativer KI. „Aber was noch wichtiger ist: Was den Output betrifft, achten wir auf Präzision und ein höheres Maß an Kreativität.“

In den letzten Jahren haben Entwickler künstliche Intelligenz darauf trainiert, mehr zu können, als nur Daten zu analysieren und ihren Benutzern zu sagen, was sie mit den Daten machen sollen. Sie haben der KI beigebracht, Texte, Bilder, Videos und Töne zu erzeugen. Dies nennt man generative KI, und Online-Händler haben bereits damit begonnen, neue Produkte zu entwerfen und neue Variationen bestehender Produkte herzustellen – und das schnell. Mit generativer KI können Einzelhändler in nur wenigen Minuten mehrere Produktideen erstellen und testen, viel schneller als die Wochen oder Monate, die derzeit für die Entwicklung erforderlich wären. Online-Händler, darunter J'evar und Auricle Technology, lernen, wie sie generative KI nutzen können, um ihre Produktdesigner zu unterstützen und den Prozess effizienter zu gestalten. Da generative KI jedoch noch neu ist, sind ihre Möglichkeiten begrenzt.

J'evar nutzt seine eigene generative KI-Technologie, um seinen menschlichen Designern dabei zu helfen, den kreativen Prozess zu beschleunigen.

Während sich generative KI hervorragend zum Lernen und Verarbeiten riesiger Datenmengen eignet, ist sie noch nicht so weit, dass sie Bewegungen im Raum verstehen kann, sagt Brendan Witcher, Vizepräsident und Chefanalyst beim Forschungsunternehmen Forrester. Man denkt noch nicht an technische und strukturelle Elemente oder die physische Machbarkeit, sagt er. Obwohl die generative KI noch nicht an diesem Punkt angelangt sei, bedeute das nicht, dass sie es nicht auch irgendwann erreichen könne, sagt er.

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„Du willst einen Schuh entwerfen. Großartig“, sagt Witcher. „Nun, ein Schuh ist ein Schuh, bis man ihn anzieht und darin laufen muss. Dann fällt er einem auseinander, weil man nicht über die physikalischen Mechanismen der Bewegung nachgedacht hat.

„Die große Frage ist, wann wir die Lücke zwischen der Arbeit, die in generative KI gesteckt werden muss, um die Bewegung durch den physischen Raum, die Objekte häufig durchlaufen müssen, zu verstehen, und der kommerziellen Machbarkeit dieser Aufgabe schließen können.“

Trotz ihrer derzeitigen Einschränkungen ergibt sich laut Witcher jedoch der Wert der generativen KI aus den Bewertungen, die sie bereits zu treffen gelernt hat. Er sagt, dass die Leute ihre Arbeit auf der Grundlage des Wissens erledigen, das sie in ihrer Ausbildung erhalten, und „KI funktioniert irgendwie auch so.“ Doch die generative KI geht „zum nächsten Schritt“ und betrachtet mehr Daten, als Menschen verarbeiten können, und beurteilt dann, welche weiteren Schritte am besten sind. Es kann auch zu Ideen kommen, an die Menschen nicht denken könnten oder wollten, weil der menschliche Geist Informationen nicht so verarbeitet, wie es mit Werkzeugen der künstlichen Intelligenz möglich ist, sagt er.

„Wir können nicht so viele Daten aufnehmen und daraus eine Idee extrahieren. Für uns ist das einfach unmöglich“, sagt Witcher. „Es sollte nicht vergessen werden, dass allein die Entwicklung eines Bildes von etwas, an das man nicht denken könnte, weil man nicht darauf trainiert wurde, so zu denken, enorme Möglichkeiten bietet.“

Laut Witcher erstreckt sich der Wert der generativen KI über die Produktionsgeschwindigkeit hinaus auf einzigartige Kreationen.

„Viele reden davon, Bilder mit KI zu erzeugen, aber was mir am wichtigsten ist, ist die Fähigkeit, es immer und immer wieder zu tun, bis man etwas bekommt, das einem gefällt“, sagt Witcher.

Generative KI sei nicht dazu da, den Menschen in der Designphase zu ersetzen, sagt Shah. Vor allem nicht in der Schmuckbranche.

„Menschliche Intelligenz ersetzt künstliche Intelligenz, zumindest kann ich das für Schmuck sagen“, sagt Shah.

Generative KI sei eher ein Assistent des menschlichen Designers, sagt Shah. Es ist nicht die Technologie, die den Designern sagt, wann ein Stück fertiggestellt ist. Es ist ein Mensch, der diese Entscheidung trifft, sagt Shah. Genauso wie Adobe und Corel Grafiksoftware-Tools für Designer sind, sei generative KI ein Design-Tool und kein menschlicher Ersatz, sagt er.

„Sobald wir das erste Ergebnis erhalten haben, wird es so modifiziert, dass es produziert werden kann“, sagt Shah.

Forrester's Witcher stimmt zu, dass KI als Werkzeug und nicht als Ersatz für kreative Individuen eingesetzt werden sollte.

„Wenn alle Menschen lernen, wie man Dinge mit generativer KI macht, dann lernt niemand, wie man es über die generative KI hinaus macht“, sagt Witcher. „Mit der Zeit fängt man an, das Fachwissen von Personen auf niedriger Ebene auszusortieren, und niemand wird zu einer Person auf hoher Ebene.“

Witcher fügt hinzu, dass der Großteil der KI-Nutzung darin besteht, die künstliche Intelligenz nicht „sich selbst zu überlassen“.

„Es handelt sich eher um Assisted Intelligence – wobei die KI für Assisted Intelligence steht –, bei der wir sie nutzen, um bei unseren eigenen Aufgaben produktiver zu sein, als wir es heute tun“, sagt Witcher.

Traditionell, sagt Shah, sei Schmuckdesign ein langer Prozess, der ein paar Wochen oder sogar mehr als einen Monat dauern kann. Bei Auftragsentwürfen müssten die J'evar-Designer zunächst verstehen, welche Art von Produkt ein Kunde wünscht, bevor sie mit der Iteration beginnen. Bei der Gestaltung eines Armreifs müssten die Designer zunächst feststellen, ob ein Kunde eine breite Manschette oder etwas zum Stapeln wünscht, etwas Leichtes oder Schweres, Dickes oder Dünnes, ob er Diamanten oder Edelsteine ​​usw. möchte.

Anschließend erstellten die Designer erste Modelle, um sicherzustellen, dass sie die Kundenanfrage richtig verstanden. Dieser Prozess dauert normalerweise ein bis drei Wochen, in denen dem Kunden Entwürfe gezeigt und entsprechende Skizzen erstellt werden, sagt Shah.

In einem Fall, sagt Shah, hätten er und sein Team 55 Varianten durchgespielt, bevor ein Kunde sagte: „Ich liebe es.“ Danach ging sein Team zum computergestützten Design (CAD). Von dort aus würde es zum Rendern gehen.

„Durch den Einsatz von KI können wir diesen Prozess auf wenige Stunden und in manchen Fällen sogar auf wenige Minuten verkürzen“, sagt Shah.

Darüber hinaus muss der Designer bei der manuellen Arbeit jeden einzelnen Diamanten an seinen Platz bringen und sicherstellen, dass er sich in der richtigen Position befindet. KI beschleunigt diesen Prozess, sagt Shah. In Millisekunden kann der generative KI-Prozessor Diamanten und Edelsteine ​​bewegen, das Goldgewicht erhöhen oder verringern oder die Breite oder Dicke ändern.

„Es ist fast so, als würde man tausend Designer und die Art der Arbeit, die sie geleistet hätten, in die Wissensdatenbank aufnehmen und das System dann eine Kombination aus diesen tausend Designs durchführen lassen, um Ergebnisse zu liefern“, sagt er.

J'evar hat jahrelange Schmuckdaten in seine generative KI-Plattform eingespeist. Die Plattform erstellt Bilder, die menschliche Designer dann in der Designphase anpassen.

Shah sagt, die 90-jährige Geschichte seiner Familie in der Schmuckbranche verschafft ihm einen Vorteil gegenüber anderen bei der Entwicklung maßgeschneiderter generativer KI-Technologie für J'evar.

„Es klingt komplex, aber man muss bedenken: Wir sind im Geschäft“, sagt Shah. „Wir sind in der Schmuckbranche tätig, daher ist die Kernbank bzw. die Kerninformationen, die erforderlich sind, bei uns. Es ist nicht etwas, was ich nach draußen gehen und beschaffen muss.“

J'evar speist Text und Bilder in seine generative KI ein, um ihr beizubringen, was ausgegeben werden soll. Bei der Eingabe von Eingabeaufforderungen verwenden J'evar-Designer hauptsächlich Text, um ein Bild zu generieren.

„Diese Wissensbank liegt da“, sagt Shah. „Jetzt geht es nur noch darum, die Daten zu organisieren und in einem Format in das System einzuspeisen, das dann analysiert werden kann, und die GPUs können laufen und damit beginnen, Dinge zu kombinieren und an Sie zurückzusenden.“

Manchmal erfordert das, was generative KI hervorbringt, weniger menschliche Modifikationen als andere. Auricle Technology nutzt beispielsweise generative KI-Tools, um Logos und Farben auf seinen verschiedenen Produkten auszutauschen.

Der Gründer von Auricle Technology, William Cooksey, sagt, er habe seine Marke für Elektronikzubehör aus der Not heraus gegründet. Er nutzt die Apple AirPods an den meisten Tagen stundenlang und das harte Plastik fängt nach einer Weile an, ihm in den Ohren weh zu tun. Das veranlasste ihn, AirPod-Skins aus Silikon zu entwickeln, die weicher sind und besser in seinen Ohren verankert sind.

Als sein Hersteller Prototypen zurückschickte, druckte er das Logo von Auricle darauf. Dadurch wurde Cooksey klar, wie wichtig das Branding ist und wie er „einsteigen und in das Lizenzgeschäft einsteigen“ kann.

Die 2021 eingeführte Direct-to-Consumer-Marke stellt jetzt maßgeschneiderte Waren her, darunter AirPod-Skins, AirPod-Ladehüllen, Handyhüllen, kabellose Ladegeräte und Mauspads. Und durch Lizenzvereinbarungen bedruckt das Unternehmen diese Produkte mit Logos für mehr als 90 Teams der Major League Baseball, der National Hockey League und der Major League Soccer sowie etwa 130 College-Teams.

Anstatt dass ein Designer die Farben und Logos für jedes Team manuell ändert, hat die Marke generative KI in ihren Designprozess integriert, sagt Cooksey.

Im Gegensatz zu J'evar verfügt Auricle jedoch weder über das Budget noch über die internen Kapazitäten, um eine völlig neue generative KI-Engine zu entwickeln. Auch das Geschäftsmodell ist anders und konzentriert sich eher auf Individualisierung als auf die Entwicklung neuer Produkte.

Stattdessen arbeitet Cooksey mit der Goals Media Group zusammen, um generative KI in seinen Produktiterationen einzusetzen. Goals nutzt die Technologie, die Microsoft für Startups bereitstellt, sagt Goals-Gründer und CEO Aubrey Flynn. Dies bedeutet, dass es neben anderen Vorteilen Zugriff auf die Ressourcen von Microsoft erhält, einschließlich Technologie und Technologieexperten. Microsoft hat angekündigt, 10 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren – das Unternehmen hinter der textbasierten generativen KI-Marke ChatGPT und dem bildbasierten DALL-E.

Cooksey sagt, sein Chefdesigner und Flynn seien zu dem Schluss gekommen, dass generative KI der Weg sei, um „in kurzer Zeit, ohne die Bank zu sprengen“, Produkte mit einem Teamlogo auf Hunderte zu entwerfen.

Auricle nutzt Goals und seine generativen KI-Angebote auch, um Marketingmaterialien wie Bilder für soziale Medien zu entwickeln, die Produkte verschiedener Teams in verschiedenen Stadien hervorheben. Die generative KI erstellt ein Bild komplett mit Auricle-Branding, dem Branding des Teams und allen benötigten Texten.

„Da es sich um ein kleines Unternehmen handelt, das nicht über viel Kapital verfügt, finde ich es wirklich spannend, dass wir dennoch qualitativ hochwertige Bilder erstellen können, ohne unser Budget zu sprengen“, sagt Cooksey.

„Wenn man sich mit diesen Ligen beschäftigt, wollen sie, dass man alle Teams gleichzeitig starten kann“, sagt Cooksey. „Das hätte ich mir einfach nicht leisten können.“

Laut Flynn hat Goals etwa 650 Kunden und fast die Hälfte davon sind Online-Händler.

Flynn sagt, dass Social-Media-Marketing-Creatives, die durch generative KI erstellt wurden, die Interaktionen der Verbraucher mit der Anzeige im Vergleich zu den normalen Creatives dieser Marke um mehr als 35 % steigern können, so die Daten seiner Kunden.

Dazu gehören Creatives, die vollständig durch KI generiert wurden, bereits vorhandene Visuals, die durch AI erweitert wurden, und Kopien, die generative KI für diese Art von Visuals mitentwickelt hat.

„Ich habe gesehen, dass KI-gestützte Kreativleistungen in einem Ausmaß übertrafen, bei dem die Kosten pro Klick auf ein bestimmtes Produkt möglicherweise 30–40 % günstiger gewesen wären, basierend auf einigen KI-Anleitungen für den Text und die Bilder“, sagt er.

Er fügt hinzu, dass Marken wie Auricle – die keinen Zugang zu Kapital, Ressourcen, Infrastruktur und mehr haben als große Marken – Technologien wie generative KI frühzeitig einführen müssen, weil sie kostengünstiger sind als einige Alternativen wie die Einstellung von Designern oder Herstellern von Anfang an.

Shah, Cooksey, Witcher und Flynn äußerten alle die gleiche Idee: Es mag noch früh sein, aber der Einsatz generativer KI in der Produktentwicklung ist vielversprechend.

Während einige vielleicht sagen, dass „generative KI“ ein weiteres Schlagwort ist, sagt Witcher, was diese Technologie von anderen technischen Modeerscheinungen unterscheidet, weil Unternehmen es Einzelpersonen in ihren Organisationen bereits ermöglichen, mit generativer KI zu spielen, sie zu verstehen und damit zu experimentieren.

„Sie sind fast ein Crowd-Sourcing-Proof of Concept“, sagt Witcher. „Es ist ein einzigartiges Merkmal der generativen KI, dass sie so einfach durchzuführen und zu nutzen ist, dass fast jeder damit umgehen kann.“

Obwohl die Ergebnisse in mancher Hinsicht begrenzt und manchmal unvollkommen sind, nutzen Online-Händler generative KI-Bildgebung, um neue Produkte im Wesentlichen von Grund auf zu entwerfen, bestehende Produkte anzupassen und Marketinginhalte zu entwickeln. Sie können mehrere Iterationen dieser Bilder gleichzeitig entwickeln oder mehrere Male mit demselben Bild iterieren, bis sie mit dem Aussehen des Bildes zufrieden sind. Anschließend können sie das von der generativen KI erzeugte Design manuell anpassen, was ihnen die Zeit erspart, jede Iteration manuell durchzuführen – und ihnen die kreative Energie spart, die allein für die Gestaltung einer neuen Produktiteration erforderlich ist.

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