Si è tenuta a giugno presso la nostra sede di Affi (VR), la seconda edizione di Digital Content Factory Revolution, l’evento lanciato nel giugno 2023 e pensato per condividere con cadenza annuale novità e riflessioni sulla rivoluzione che AI sta portando nei processi di produzione e distribuzione dei contenuti in ambito moda.
A dire la verità è del 2018 la prima integrazione di un algoritmo AI nel motore di Chalco. Si trattava del primo servizio di auto-tagging che generava automaticamente tag e metadati a partire da immagini di prodotto. Il servizio si è evoluto negli anni e oggi rappresenta una risorsa vitale per il brand che l’ha adottato e perfezionato nel tempo.
Sono passati sei anni ma sembrano venti. I progressi che abbiamo visto fare ai principali motori di AI soprattutto nell’ultimo anno sono incredibili quindi torniamo alle principali evidenze emerse in occasione dell’evento.
Giornata intensa ma che ci va di raccontarvi seppur in estrema sintesi. Intensa perché il tema è complesso ma anche perché non è facile mantenere su AI quel giusto equilibrio tra visione d’insieme e pragmatismo. È la sfida che ci siamo dati in occasione dell’evento, speriamo di esserci riusciti e ci riproviamo in due articoli: questo, dedicato agli insight di carattere più generale e di metodo, e un secondo (approfondisci qui) in cui raccontiamo alcune applicazioni pratiche presentate all’evento di servizi AI già disponibili nella piattaforma Chalco BrandLife.
AI: il nostro perimetro di applicazione
Prima nota generale: il perimetro di applicazione. AI tocca potenzialmente ogni ambito del business, noi ci concentriamo sul contributo che AI può portare ai processi di produzione e distribuzione del contenuto. Ma capiamo meglio cosa si inserisce in questo perimetro.
Se per contenuto intendiamo qualsiasi asset, informazione o dato relazionato a una struttura anagrafica di prodotto (approfondisci qui), capiamo immediatamente che l’ambito di applicazione dell’AI in questo caso è particolarmente delicato poiché insiste direttamente su quanto il brand abbia di più prezioso, il prodotto. Ancor più precisamente su asset, informazioni e dati attraverso i quali il prodotto si presenterà digitalmente nei contesti di vendita (B2B, e-commerce, marketplace, …) e di promozione (digital marketing, social media, …) omni-canale.
AI non è sinonimo di magia
Capito che ci stiamo occupando di un tema critico per il successo del business, arriviamo alla seconda nota generale: AI non è sinonimo di magia. L’AI non scende dal camino e non si adagia lievemente sui processi esistenti semplificandoli o sostituendoli senza che questo comporti un’adeguata preparazione e le opportune integrazioni. Sono fondamentali la pianificazione e con essa la chiarezza del perimetro e del processo entro il quale il servizio si inserirà.
AI come risorsa di processo
Interrogandoci sul processo entriamo nel merito della terza nota generale: AI come risorsa di processo. Se l’AI non è una bacchetta magica, allora cos’è? Nella nostra visione, quella secondo cui è possibile paragonare la produzione dei contenuti a un processo di fabbrica (approfondisci qui), AI interviene in quel processo come una risorsa che, al pari di persone o strumenti di varia natura, ottimizza o sostituisce un workflow o una serie di workflow gestiti oggi manualmente. Spesso l’AI riceve input da altre fasi del processo e restituisce output che a loro volta saranno processati in fasi successive.
Training e controllo qualità: cose da umani
Sulla scia della convinzione per cui l’AI non corrisponde a magia, abbiamo più volte sottolineato l’importanza del contributo umano in due momenti fondamentali dell’utilizzo di un motore di AI. Il primo rappresenta la fase iniziale di implementazione del servizio, fase che spesso richiede un intervento umano, volto a ridursi progressivamente, ma che è necessario per il training degli algoritmi attraverso la correzione e quindi riduzione progressiva degli errori e il graduale instradamento verso l’autonomia del servizio.
Il secondo momento, fondamentale, di intervento umano sui risultati dei servizi AI è il controllo qualità. In particolare nel contesto della generazione o manipolazione dei contenuti e ancor più nel contesto moda, i risultati delle elaborazioni non sono quasi mai perfetti. Ci riferiamo a imprecisioni di natura tecnica, si pensi alla post-produzione ad esempio, ma anche a imprecisioni legate alla sensibilità e alla peculiarità del brand e della relativa direzione creativa. La componente umana è destinata a ridursi nel tempo ma una fotografia a oggi ci obbliga a sottolineare che è ancora necessaria, e spesso la sua sottovalutazione diventa causa del fallimento o dell’interruzione di molti progetti legati all’AI.
Approccio agnostico ai servizi AI: Chalco AI Gateway
La quinta e ultima nota di carattere generale ha a che fare con il tema delle integrazioni e più in particolare con l’approccio che abbiamo deciso di seguire progettando Chalco AI Gateway, il motore centralizzato di integrazione di tutti i servizi AI nella suite Chalco BrandLife.
AI evolve a velocità astronomiche, nascono continuamente nuovi servizi e sempre più specializzati, ne consegue che spesso il risultato migliore sia ottenibile attraverso la combinazione di servizi diversi. È proprio per questo che Chalco AI Gateway nasce con un approccio agnostico rispetto al singolo servizio AI ed è orientato piuttosto al risultato atteso. Grazie anche al supporto consulenziale fornito, quando necessario, dal nostro team Hyphen-Formula, Chalco AI Gateway integra e modula oggi in maniera trasparente diversi servizi di AI a seconda dello specifico workflow e output atteso.
