Spell – искусственный интеллект для всех

Чтобы брендинг в области искусственного интеллекта был успешным, необходимо использовать проверенные временем маркетинговые приемы, избегая, в то же время, надоевших шаблонов, например, изображений роботов. Так считают разработчики проекта Spell – мощной сквозной платформы для ML (machine learning) и DL (deep learning). Облачная платформа дает физическим лицам и организациям доступ к ИИ и всем возможностям deep и machine learning, которыми обычно располагают только крупные корпорации.

В основе идеи Spell – создание технически совершенной и доступной каждому облачной платформы, используя которую пользователь получает все преимущества искусственного интеллекта. С помощью этого сервиса пользователь может, например, написать скрипт, отправить его в облако для проверки на ошибки, и получить обратно в нужное время уже рабочую версию, а также выполнить массу других технических задач, на которые потребуется много времени. За человека все сложные вычисления или проверку данных выполнит машина. Разработчики создали предельно понятный дизайн, отображающий функционал систем искусственного интеллекта. А в FAQ представлена исчерпывающая информация об установке, запуске и работе Spell.

Фактически, презентация продукта на базе ИИ давно вышла за рамки визуальной и текстовой подачи, считают разработчики Spell – специалисты дизайн-студии Studio Rodrigo. Причина такого подхода: желание убрать у клиентов любую мистификацию, связанную с восприятием термина «искусственный интеллект». Продавать услуги, которые обеспечивает ИИ, непростая задача и методы необычной визуальной идентификации здесь очень кстати.

ИИ – это человек, а не машина: версия DeepCube

Стремление придать ИИ человеческое лицо легло в основу маркетинговой компании продукта DeepCube – платформы глубокого обучения, разработанной для более легкого внедрения интеллектуальных решений на предприятиях.
DeepCube работает по принципу «умной» камеры в сочетании с искусственным интеллектом: регистрирует лицо каждого покупателя (посетителя выставки, магазина и т.д) и присваивает ему уникальную отметку-логотип. Каждый раз, когда клиент возвращался к определенному товару на выставке или рекламному стенду, DeepCube распознавал уникального посетителя по его логотипу.

Дизайн этой платформы глубокого обучения был разработан нью-йоркской студией Seattle Rainfall, которая придерживалась непопулярной позиции «брендинг в отрасли искусственного интеллекта полностью отсутствует». Ситуация на рынке высоких технологий приводит к тому, что бренды, продвигающие методы machine learning и AI, тормозят свое же продвижение устаревшими рекламными образами. В будущем основной упор должен делаться на результаты работы программы. Восприятие клиентом искусственного интеллекта как технологии обязано стать более отвлеченным, ориентированным не на процесс, лишенным надуманных проблем и предубеждений.

В случае с DeepCube основной задачей было разработать систему, которая сама создавала бы логотипы, а не просто генерировала их произвольным образом. Нейронную сеть нужно было обучить последовательно распознавать входящие данные (преимущественно, лица), а затем провести ряд экспериментов, чтобы понять, сможет ли обученная сеть выполнять обработку данных новых пользователей.

Rainfall подошли к задаче нестандартно, привлекая внимание клиентов с помощью необычных визуальных эффектов. Продукт, созданный таким способом, продается лучше и стимулирует конкурентов менять концепцию брендинга. Проект DeepCube, фактически стирает границу между обычным брендингом и искусством, но с точки зрения маркетинга – это идеальный ход. Более того, для системы даже не разрабатывался статичный логотип. Дизайнеры и маркетологи сошлись во мнениях относительно идентичности бренда и разработали постоянно движущуюся структуру, по форме напоминающую куб. Она и стала логотипом DeepCube.

Вывод

Искусственный интеллект вполне можно презентовать, как неизученную и постоянно развивающуюся услугу, однако правила рекламы этой услуги, как и законы брендинга никто не отменял. Дизайнерский подход к ИИ, возможно, не решит всех проблем с рекламой, но привлечет принципиально новую аудиторию, а значит, увеличит продажи и узнаваемость бренда.

 

Читайте також:

Три тенденции развития AI в маркетинге: как будет трансформироваться технология?

Факторы, сдерживающие работу ИИ в маркетинге

Автор: Елена Семенчук


Комментарии