Onderzoek naar de AI-relaisfase van AI-toepassing in PIM

In een reeks artikelen onderzoeken we hoe de processen en technologieën die in PIM worden gebruikt, zullen veranderen als gevolg van (generatieve) AI. In het kader van PIM hebben we drie belangrijke fasen van AI-toepassing vastgesteld, en in dit artikel gaan we dieper in op de eerste van die fasen. 

AI-tools draaien ‘aan de zijkant’ in de AI-relayfase als onafhankelijke tools in de huidige workflows. Door ChatGPT in te zetten, kan een copywriter essentiële productsamenvattingen of diepgaande artikelen maken. Een perfect gepersonaliseerde e-mail voor een lead kan ook worden gemaakt door ChatGPT te gebruiken door een Sales Development Representative. 

AI in workflows voor productgegevens

In dit artikel zullen we ons concentreren op het Product Information Management-proces en hoe AI drie cruciale systemen in de Product Data Workflow zal beïnvloeden: 

• Het ERP-systeem

• De PIM

• Het e-Commerce-systeem

We zullen elke toepassing gedetailleerd onderzoeken, te beginnen met het systeem waar de meeste producten worden gemaakt: het ERP-systeem. 

ERP-systemen (Enterprise Resource Planning).

Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen vormen de ruggengraat van de moderne bedrijfsvoering en verenigen verschillende processen om workflows te moderniseren, de productiviteit te verbeteren en de nauwkeurigheid van gegevens te garanderen. ERP-systemen zijn cruciaal bij productbeheer bij het afhandelen van diverse aspecten, van voorraadbeheer tot projecttracking. Laten we twee belangrijke toepassingen van generatieve AI binnen ERP-systemen verkennen die een revolutie teweegbrengen in het opstellen van productspecificaties en de interne communicatie. **Productspecificaties opstellen:**Productspecificaties zijn vaak complex en vereisen hoge precisie. Dit kan tijdrovend zijn en gevoelig voor menselijke fouten als je dit handmatig doet. Met Generatieve AI kun je de technische parameters van een product invoeren en een conceptspecificatiedocument genereren. Als je bijvoorbeeld een nieuwe lijn computermonitoren produceert, kun je informatie invoeren zoals schermgrootte, resolutie, vernieuwingsfrequentie, connectiviteitsopties, enz., en GPT-4 kan een goed gestructureerde en gemakkelijk te begrijpen conceptspecificatie genereren. Je moet dit concept nog steeds bekijken en aanpassen, maar het bespaart veel tijd en vermindert het aantal fouten in het conceptproces. 

**Interne communicatie creëren:**ERP-systemen bevatten vaak modules voor projectbeheer en interne communicatie. Generatieve AI kan op basis van de gegevens in deze modules regelmatig projectupdates of teamcommunicatie opstellen. Als je team bijvoorbeeld werkt aan de implementatie van een nieuwe productlijn, kan GPT-4 een wekelijkse projectupdate genereren met een samenvatting van het werk dat tijdens de week is voltooid, de taken die voor de volgende week klaar staan ​​en eventuele uitdagingen of blokkades die je tegenkomt. Een projectmanager moet dit beoordelen en aanpassen voordat hij wordt uitgezonden. 

 **PIM-systemen (Product Information Management)**Product Information Management (PIM)-systemen zijn essentiële kernen die de organisatie, verrijking en distributie van productgegevens in het productmanagementlandschap coördineren. PIM-systemen zijn geëvolueerd om een ​​informatiestroom mogelijk te maken en attributen, specificaties en beschrijvingen te overbruggen, allemaal essentieel om klanten aan te spreken en de verkoop te stimuleren. In dit gedeelte wordt het transformerende potentieel van AI binnen PIM-systemen onderzocht, waarbij de nadruk ligt op het in kaart brengen van attributen en het verrijken van gegevens als uitstekende voorbeelden van hoe AI de workflows voor productbeheer verbetert. 

**Kenmerktoewijzing:**AI kan de structuur en vereiste kenmerken van verschillende marktplaatsen of kanalen leren en begrijpen en vervolgens helpen je productkenmerken aan deze vereisten in kaart te brengen. Dit vermindert de complexiteit en moeite van het onderhouden van afzonderlijke toewijzingen voor elk kanaal. GPT-4 zou bijvoorbeeld kunnen leren dat je kenmerk 'Kleur' ​​moet worden toegewezen aan 'Productkleur' ​​voor Amazon en dat voor Shopify als een 'Variantkleur'. 

**Gegevensverrijking:**AI kan je productbeschrijvingen verbeteren op basis van attributen die zijn opgeslagen in de PIM. Het kan extra tekst of metagegevens genereren waarmee je product opvalt, helpt bij zoekmachineoptimalisatie en de winkelervaring verbetert. Gegeven een lijst met technische specificaties voor een laptop zou de AI bijvoorbeeld een tekst kunnen genereren waarin wordt uitgelegd wat deze specificaties betekenen voor een niet-technische klant. 

 **E-commerceplatforms **E-commerceplatforms, de bruisende digitale marktplaatsen van onze tijd, dienen als grens waar producten klanten in virtuele staat ontmoeten. Deze platforms maken gebruik van een enorm potentieel om klantervaringen vorm te geven en de verkoop te stimuleren, waarbij ze sterk afhankelijk zijn van de precisie en aantrekkingskracht van productgegevens. Met de combinatie van generatieve AI worden e-commerceplatforms zo bestuurd dat ze hun huidige mogelijkheden overtreffen, door automatisering, intelligentie en verbeterde betrokkenheid te introduceren. In dit gedeelte wordt de diepgaande impact van generatieve AI op e-commerceplatforms onderzocht en wordt onthuld hoe deze een revolutie teweegbrengt in producttagging en klantinteracties.  **Generering van producttags:**Generatieve AI kan je productbeschrijvingen en -kenmerken analyseren om relevante producttags voor te stellen. Deze tags kunnen de zoekbaarheid op je e-commercesite verbeteren en klanten helpen vinden wat ze zoeken. Voor een 'rode, vintage, houten stoel' kan de AI bijvoorbeeld tags voorstellen als 'vintage', 'houten', 'rood' en 'stoel'. 

 **Geautomatiseerde antwoorden op productvragen:**Generatieve AI kan algemene vragen van klanten over je producten afhandelen, waardoor je klantenondersteuningsteam de ruimte krijgt om complexere problemen aan te pakken. Als een klant bijvoorbeeld vraagt: "Heeft deze telefoon draadloos opladen?" de AI kan de productkenmerken analyseren om een ​​relevant antwoord te geven. Houd er rekening mee dat tijdens de "AI Relay"-fase de resultaten van de AI handmatig moeten worden overgebracht naar het relevante systeem, wat mogelijk tot fouten of inconsistenties kan leiden. Maar zelfs in deze fase kan generatieve AI aanzienlijke tijd en moeite besparen bij het beheren van complexe productgegevens in je ERP-, PIM- en e-commercesystemen. Naarmate de integratie in latere fasen verbetert, worden de voordelen nog opmerkelijker. 

 Al met al hebben we genoten van het proces waarbij het potentieel van AI in productgegevensworkflows werd onthuld. We zijn getuige geweest van de transformatieve kracht van technologie bij het verbeteren van de efficiëntie en nauwkeurigheid in elke fase van de AI-relaisfase en in de spannende fasen die nog zullen komen.