Spell – штучний інтелект для всіх

Щоб брендинг в області штучного інтелекту був успішним, необхідно використовувати перевірені часом маркетингові прийоми, уникаючи, в той же час, набридлих шаблонів, наприклад, зображень роботів. Так вважають розробники проекту Spell – потужної наскрізної платформи для ML (machine learning) і DL (deep learning). Хмарна платформа дає фізичним особам і організаціям доступ до ШІ і всіх можливостей deep і machine learning, якими зазвичай оперують тільки великі корпорації.

В основі ідеї Spell – створення технічно досконалої і доступної кожному хмарної платформи, використовуючи яку користувач отримує всі переваги штучного інтелекту. За допомогою цього сервісу користувач може, наприклад, написати скрипт, відправити його в хмару для перевірки на помилки, і отримати назад в потрібний час вже робочу версію, а також виконати масу інших технічних завдань, на які потрібно багато часу. За людину всі складні обчислення або перевірку даних виконає машина. Розробники створили вкрай зрозумілий дизайн, що відображає функціонал систем штучного інтелекту. А в FAQ представлена ​​вичерпна інформація про встановлення, запуск та роботу Spell.

Фактично, презентація продукту на базі ШІ давно вийшла за рамки візуальної і текстової подачі, вважають розробники Spell – фахівці дизайн-студії Studio Rodrigo. Причина такого підходу: бажання прибрати у клієнтів будь-яку містифікацію, пов’язану зі сприйняттям терміну «штучний інтелект». Продавати послуги, які забезпечує ШІ, непросте завдання і методи незвичайної візуальної ідентифікації тут дуже доречні.

ШІ – це людина, а не машина: версія DeepCube

Прагнення надати штучному інтелекту людське обличчя було покладене в основу маркетингової компанії продукту DeepCube – платформи глибокого навчання, розробленої для більш легкого впровадження інтелектуальних рішень на підприємствах.

DeepCube працює за принципом «розумної» камери у поєднанні зі штучним інтелектом: реєструє особу кожного покупця (відвідувача виставки, магазину тощо) і привласнює йому унікальну позначку-логотип. Кожен раз, коли клієнт повертався до певного товару на виставці або рекламного стенда, DeepCube розпізнавав унікального відвідувача за його логотипом.
Дизайн цієї платформи глибокого навчання був розроблений нью-йоркської студією Seattle Rainfall, яка дотримувалася не популярної позиції «брендинг у галузі штучного інтелекту повністю відсутній». Ситуація на ринку високих технологій призводить до того, що бренди, які просувають методи machine learning і AI, гальмують своє ж просування застарілими рекламними образами. У майбутньому основний акцент потрібно робити на результатах роботи програми. Сприйняття клієнтом штучного інтелекту як технології має стати більш абстрактним, орієнтованим на процес, позбавленим уявних проблем і упереджень.

У випадку з DeepCube основним завданням було розробити систему, яка сама створювала б логотипи, а не просто генерувала їх довільним чином. Нейронну мережу потрібно було навчити послідовно розпізнавати вхідні дані (переважно, обличчя), а потім провести ряд експериментів, щоб зрозуміти, чи зможе навчена мережа виконувати обробку даних нових користувачів.

Rainfall підійшли до завдання нестандартно, привертаючи увагу клієнтів за допомогою незвичайних візуальних ефектів. Продукт, створений таким способом, продається краще і стимулює конкурентів міняти концепцію брендингу. Проект DeepCube, фактично стирає межу між звичайним брендингом і мистецтвом, але з точки зору маркетингу – це ідеальний хід. Більш того, для системи навіть не розроблявся статичний логотип. Дизайнери і маркетологи дійшли спільної думки відносно ідентичності бренду і розробили рухому структуру, яка за формою нагадує куб. Вона і стала логотипом DeepCube.

Висновок

Штучний інтелект цілком можна презентувати, як не вивчену і послугу, що постійно розвивається, проте правила реклами цієї послуги, як і закони брендингу, ніхто не скасовував. Дизайнерський підхід до ШІ, можливо, не вирішить всіх проблем з рекламою, але приверне принципово нову аудиторію, а значить, збільшить продажі і впізнаваність бренду.

 

Читайте також:

Три тенденції розвитку AI у маркетингу: як буде трансформуватися технологія?

Фактори, що стримують роботу ШІ в маркетингу

Автор: Олена Семенчук


Коментарi