Categoría: E.Commerce Hoy

En la actualidad, las marcas y sus agencias creativas se encuentran bajo una enorme presión para crear y entregar imágenes de productos precisas y de alta calidad a gran escala, desde imágenes clave para campañas hasta fotografías de productos para comercio electrónico.  El contenido dirigido a la audiencia, como las variaciones visuales personalizadas y localizadas, agrega capas adicionales de complejidad a la producción. Los costos de producción, los plazos cortos, los recursos y el mantenimiento de la identidad de marca son obstáculos recurrentes que impiden a los equipos de marketing crear más activos y contenido más específico para sus segmentos de audiencia.  Por ejemplo, un fabricante de máquinas de café expreso podría querer dirigirse a una amplia gama de audiencias para el próximo lanzamiento de un producto, desde jóvenes profesionales que viven en una ciudad hasta generaciones mayores que disfrutan de su jubilación en el campo. Históricamente, esto requeriría múltiples flujos de trabajo, ubicaciones, equipos y ciclos de revisión para ejecutarse, lo que a menudo no es posible, lo que limita el contenido disponible que los equipos de marketing pueden usar para la segmentación. Para generar contenido de alta calidad y preciso para la marca a gran escala y dirigido a segmentos de audiencia muy diversos, los equipos creativos ahora pueden aprovechar los flujos de trabajo de IA generativa. La integración de la IA generativa en las herramientas y aplicaciones que se utilizan para la generación de activos visuales y la producción de contenido precisos para la marca puede generar nuevas posibilidades y eficiencias para la cadena de suministro de contenido. Muchos desarrolladores ya están trabajando para hacer esto realidad. En esta publicación, presentamos el plan NVIDIA Omniverse para el acondicionamiento 3D para una IA generativa visual precisa , brindamos una descripción general de cómo funciona, para qué se puede usar y escuchamos a algunos líderes de la industria sobre cómo piensan sobre el desarrollo de este campo.  Los Blueprints de NVIDIA Omniverse son flujos de trabajo de referencia que le permiten implementar y crear fácilmente aplicaciones 3D, de simulación y gemelas digitales .  Acondicionamiento de modelos para desbloquear la IA generativa para la creación de activos escalables y controlados La integración de la IA generativa en un flujo de trabajo para crear imágenes precisas de la marca puede ser problemática si no se tiene control sobre la información visual del producto. Es posible que se malinterpreten o pierdan ciertas pautas de la marca, como la geometría, el color y los logotipos, si no se aplica un determinado condicionamiento.  El condicionamiento de modelos implica proporcionar a un modelo información o reglas específicas para ayudarlo a realizar mejores predicciones o tomar mejores decisiones en función de lo que desea que haga. Para condicionar un LLM, debe proporcionar instrucciones basadas en texto, ejemplos, contexto o historial de conversaciones anteriores. En el caso de los generadores de imágenes, puede proporcionar texto o una imagen de muestra.  Pero esto solo proporciona un cierto grado de control sobre el modelo de IA. Por eso es necesario el condicionamiento 3D.  La creación de un escenario en 3D permite a los artistas tener el máximo control creativo o dirección sobre el resultado de las imágenes generadas. La creación de una interfaz de usuario fácil de usar para la interacción del usuario final permite a los equipos no técnicos iterar y crear contenido en un marco controlado y condicionado, mientras que la IA mantiene los activos de marca intactos. Este modelo de Omniverse adopta un enfoque multimodal, junto con una combinación de 3D para el elemento principal y geometría de entorno simple y pases de renderizado 2D para una rápida retoque para completar la escena controlada. Mantiene la integridad del gemelo digital del producto con enmascaramiento y puede encuadrar la toma cambiando el ángulo de la cámara y el zoom a través de una ventana gráfica 3D. La creación de un flujo de trabajo condicionado en 3D para una IA generativa visual precisa implica un puñado de componentes clave: Para este flujo de trabajo, exploramos específicamente microservicios que le permiten utilizar IA generativa y al mismo tiempo aprovechar OpenUSD para el desarrollo de aplicaciones y flujos de trabajo en 3D.   Los planos de Omniverse están diseñados para ser extensibles y personalizables. A continuación, se muestran algunos componentes adicionales que puede incorporar al flujo de trabajo: Al finalizar la guía de flujo de trabajo , podrá desarrollar su propia aplicación personalizada con IA para ayudar y acelerar a sus equipos creativos y de marketing. Todos los microservicios están disponibles actualmente como vista previa en build.nvidia.com , donde puede realizar llamadas API para evaluación. El ecosistema de marketing se construye con NVIDIA Omniverse Blueprints Los desarrolladores de proveedores de software independientes (ISV) y agencias de servicios de producción están construyendo la próxima generación de soluciones de creación de contenido, infundidas con IA generativa controlable, construida sobre OpenUSD.  Por ejemplo,  Accenture Song , GRIP , Monks , WPP y Collective World están adoptando Omniverse Blueprints para acelerar el desarrollo.  Desarrollo de una solución de IA escalable para la creación de activos de marca Este modelo le ofrece una arquitectura de ejemplo de cómo crear aplicaciones de IA generativas controlables. Ahora, usted o su cliente pueden aprovechar al máximo su aplicación: Al implementar este plan, usted o su cliente obtendrán los siguientes beneficios: Empezar En esta publicación, presentamos NVIDIA Omniverse Blueprint para el acondicionamiento 3D para una IA generativa visual precisa y le mostramos formas de beneficiarse de la creación de aplicaciones de IA generativa para la generación de activos visuales y la producción de contenido con precisión de marca. Para obtener más información, consulte los siguientes recursos: Recursos relacionados nvidia Blog. J. M. Traducido al español

La Inteligencia Artificial (IA) impulsa el comercio digital para cautivar a los clientes en épocas de gran demanda en línea. El auge del comercio digital ha impulsado a las empresas minoristas a rediseñar sus canales y priorizar las plataformas digitales en sus estrategias omnicanal. Este cambio refleja las crecientes expectativas de los consumidores, que ahora esperan una experiencia de compra fluida entre los canales físicos y digitales. El Black Friday, que se celebrará el próximo 29 de noviembre, constituye una prueba de fuego para estas estrategias, ya que las empresas se esfuerzan por atraer a más clientes a sus plataformas digitales en busca de mayores ventas. En el Black Friday de 2023, según datos de la industria, la visita a tiendas virtuales en Colombia aumentó en más de 50% en comparación con un viernes tradicional. Además, se estima, que el porcentaje de internautas que compró en línea semanalmente en el país, superó el 50% en 2022, según datos de Statista. En el mismo año, “Colombia se posicionó como el tercer mayor mercado de comercio online de América Latina y se espera que el sector alcance un crecimiento del 60% entre 2022 y 2027”, destaca un reciente informe. En general, América Latina se perfila como una de las regiones con mayor potencial para el comercio electrónico. Según Statista Digital Market Outlook, se prevé que el número de usuarios de e-commerce en la región supere los 186 millones en 2024, con un crecimiento del 51.4% que alcanzará los 281 millones en 2029. ¿Cómo la IA puede potenciar las ventas durante el Black Friday? La IA se ha convertido en una herramienta esencial para fortalecer la competitividad en retail. De hecho, en los próximos años se espera que las inversiones en IA en este sector crezcan de manera exponencial, pasando de 5.000 millones de dólares en la actualidad a más de 30.000 millones de dólares en el año 2028, de acuerdo con cifras de Fortune Business Insights. En línea con las necesidades de esta industria, SAP ha lanzado recientemente nuevas capacidades basadas en IA diseñadas para optimizar procesos, reducir costos y fortalecer la fidelidad del cliente. Estas soluciones integran la experiencia de SAP en la industria con SAP Business AI, creando un enfoque integral para responder a las necesidades de nuestro mercado. “Gracias a nuestra capacidad para recolectar, gestionar y procesar datos provenientes de múltiples fuentes y sistemas dentro de una organización, se puede conocer e identificar de manera óptima las preferencias de sus clientes y así tomar decisiones de negocio clave, aumentando fidelidad y retención en el consumidor además del valioso revenue para sus negocios. Por supuesto todo con el respaldo de nuestra IA”, afirmó Sarha Tuta, Vicepresidente de Customer Experience de SAP para la Región Norte de Latinoamérica y México. Entre las herramientas que más popularidad están ganando en la industria se destacan los asistentes de IA generativa, los cuales se integran en los procesos de negocio, proporcionando información de valor sobre la cadena de suministro, la experiencia del cliente y el rendimiento de las ventas. Es por ello que SAP ha puesto a disposición de los fabricantes su copiloto de IA generativa, Joule, un asistente inteligente que tiene la capacidad de brindar claridad sobre cómo se mueven las ventas en épocas del año tan cruciales para el comercio como esta, puede don datos y estadísticas predecir la demanda y proporcionar claridad sobre el correcto funcionamiento de la cadena de suministro preparando a los distribuidores para cubrir las demandas de estas fechas. En esencia este copiloto ayuda a comprender mejor el negocio gracias al análisis de los datos del mismo, lo que permite ofrecer una mejor experiencia a los usuarios activos durante esta época de compras. Otro avance significativo es SAP Predictive Demand Planning, que aplica modelos de autoaprendizaje para prever la demanda a largo plazo, emitiendo alertas inteligentes y recomendaciones que mejoran la toma de decisiones en retail. SAP también ha mejorado su solución Predictive Replenishment, que permite una reposición de inventarios más eficiente en tiendas y centros de distribución, ajustándose a los cambios en la demanda y los objetivos de negocio para optimizar la cadena de suministro. Gestión avanzada de pedidos: personalización y eficiencia en cada operación SAP ha introducido también nuevas herramientas para la gestión de pedidos, con la base de SAP Order Management, que permite a los retailers automatizar y personalizar eventos comerciales específicos mediante flujos de trabajo. Esta solución es ideal para personalizar operaciones como la recogida en tienda o la entrega de pedidos, asegurando una experiencia optimizada para el cliente. Ejemplos incluyen la reposición automática de productos frescos en supermercados y la actualización en tiempo real de pedidos en tiendas de café, creando una experiencia de compra ágil y centrada en el cliente final. El proceso de transformación digital del sector retail presenta retos y oportunidades que están siendo aprovechados por las compañías que han adoptado la tecnología y la están convirtiendo en una herramienta para crecer, destacarse y asegurar un éxito sostenible. Fechas como el Black Friday y la temporada de compras de Navidad y fin de año  son una oportunidad de oro para que las compañías saquen el mayor provecho de la tecnología ofrezcan experiencias que superen las expectativas de sus consumidores. SAP News. Traducido al español