如今，全球對生成人工智能產生了濃厚的興趣。并且有充分的理由。生成式人工智能已經為零售商和消費品牌創造了無數新機會。它代表了能力上的一個飛躍，因為它既非常強大又非常靈活。正是這種適應能力將幫助領導者重塑他們經營企業、服務客戶和完成工作的方式。

直到最近，除了尖端人工智能之外，幾乎沒有人聽說過大型語言模型或生成式人工智能。2022年底，OpenAI發布了ChatCPG。幾個月后，谷歌、微軟和Meta等企業創建了自己的大型語言模型。

對于零售商而言，生成式人工智能帶來了無限的機會。對于零售商和品牌而言，問題不在于他們是否應該將人工智能嵌入其組織的數字核心，而在于如何以及何時嵌入。

通過將其嵌入到企業的數字核心中，生成人工智能將轉變他們優化任務、管理數據、創建更快的見解、通過新體驗進行創新、增強一線員工以及與客戶聯系和溝通的能力。

以下是零售商可以付諸行動的一些機會。

與客戶互動的新方式

每個零售商的每個角色都有可能被重塑，與“人工智能副駕駛”一起工作的人成為常態。

例如，我們已經看到ChatGPT可以通過一些方式有效地以自然、引人入勝和相關的方式進行對話、回答問題和總結信息。通過將生成人工智能擴展到零售客戶支持，該技術可以幫助響應查詢、解釋產品、提供產品推薦等。

另一方面，我們也可以期待人們執行新的任務，例如確保準確和負責任地使用人工智能系統。投資培訓人員與生成式人工智能一起工作的企業將具有顯著的優勢。

我們已經看到零售商推動這種人工智能支持的數字體驗的早期例子。例如，許多百貨店使用人工智能購物助手，通過讓購物者自動回答有關產品可用性和位置的問題來改善客戶體驗。

那么個性化呢?多年來，星巴克等品牌一直在使用人工智能算法來提供個性化產品推薦。但生成式人工智能處理大量數據，并實時提供見解的能力將把這一技術提升到一個全新的水平。

考慮到零售商傳統上很難將他們對客戶的所有不同見解以一種連貫的方式整合在一起，這將變得更加重要。生成式人工智能將是實現這一愿景的關鍵，人們一直在談論這一愿景，但尚未實現，即在任何時刻為每位顧客提供高度相關的零售建議。

經營企業的新方法

生成式人工智能非常適合需求預測和庫存管理等任務，因為該技術擅長從各種非結構化數據源中總結見解。

通過使用歷史銷售數據、市場趨勢、天氣狀況和社交媒體情緒等來源，零售商將能夠更準確地了解即將到來的需求。這將有助于減少缺貨，減少庫存過剩，提高運營效率。

在產品設計等領域也大有可為。通過對現有設計和其他數據源的生成人工智能進行微調，零售商將能夠立即生成與品牌相關且流行的設計。該技術還提供了一個機會，允許客戶按需定制自己的產品。

增強商店

生成式人工智能有望從根本上增強零售商在其商店中融合實體和數字體驗的能力。

以商品推銷為例。通過分析產品屬性、歷史銷售和客戶偏好，生成式人工智能將能夠建議優化的商店布局和產品放置，并為購物者提供增強的個性化尋路體驗。

想象一下，例如，使用基于人工智能的生成應用在當地的商店中進行引導，該應用會主動推薦與獨特偏好和需求相關的產品。

負責任的人工智能

我們只是對生成式人工智能對零售業的真正影響有所了解。但這項技術正在以驚人的速度發展。這就是確保負責任地使用人工智能至關重要的原因。這意味著為獲取、提煉和部署數據設置護欄。這也意味著通過網絡安全操作進行思考。管理監管和隱私風險是一個良好的開端，零售商可以更進一步，確保他們使用的技術在設計上是負責任的。

不久之后，擁有強大的人工智能生成能力，將成為任何想要與同行保持同步的零售商的基本要求。成功的零售商將是那些強烈依賴這項令人興奮的新技術的人，并開始探索它如何重塑他們業務的每一個部分。