Содержание
Нейросети сейчас пишут тексты, генерируют картинки, даже какие-то идеи придумывают. Но как они могут быть полезны цветочному бизнесу? Давайте проверим.
В статье мы проведём эксперимент — дадим нейросетям поручения, как реальным сотрудникам, и посмотрим, как они справятся. В конце сравним результаты и решим, на какую работу можно «нанять» нейронку, а где она точно пролетает.
Разобраться в теме нам помогла Ольга Скасырская, основатель цветочной студии Dobrolab. В её команде работает Сергей Иванов, создатель чат-бота WaveGPT, — он рассказал, на что вообще способны нейросети.
Что такое нейросети и как они работают
Вспомните, как начинающий флорист крутит букеты. Как правило, должно пройти несколько лет обучения и практики, чтобы с нуля дойти до «виртуозно собрал авторский букет за 10 минут и не порезался секатором».
Нейронная сеть (или нейросеть) работает примерно так же — на основе предыдущего опыта. Эта программа обучается на терабайтах информации, которую загрузил разработчик перед запуском, а ещё на ответах пользователей, которые она получает каждый день. Из полученных данных она генерирует новые — чтобы они подходили под ваш запрос. Обычно это текст или картинка.
Если переносить на нашего флориста, будет так: научите его спиральной технике, дайте несколько лет практики — и он запросто соберёт букет с конкретными цветами, которые назовёт клиент. Правда, розы могут быть подгнившие, а букет рассыпется в руках из-за недостаточной плотности. Но ведь в запросе этого не уточняли!
Как видите, нейронки — пока что скромные помощники, а не готовые специалисты. Они ничего не придумывают сами, а ещё часто косячат. Чтобы этого избежать, надо знать, как правильно составлять запрос. Об этом тоже будет в статье.
Суть эксперимента. Представим владельца цветочного магазина — в эксперименте им будет наш редактор Настя. Владельцу нужно выполнить несколько задач, но времени в обрез, поэтому он обращается к нейронкам. Нейронки будут разные, чтобы не получилась реклама или антиреклама только одного сервиса.
«Увеличили выручку в 2 раза и планируем открыть третий магазин Описание: Когда мы подключили Посифлору, магазин зарабатывал примерно 200 тысяч рублей в месяц. Теперь выручка выросла до 400–500 тысяч рублей».
Владелица цветочных студий «Лаванда» и «Мята»
Создать вакансию флориста
Обычно в цветочных магазинах сотрудников нанимает сам владелец. Ему же приходится и писать вакансии.
Попробуем написать вакансию флориста за 3 минуты с помощью нейросети. Обратимся к WaveGPT.
👩 — типа владелец, но на самом деле наш редактор Настя
👻 — нейросеть
Кажется, тут даже сказать нечего. Эта задача оказалась самой лёгкой из всех — нейросеть справилась на 5/5.
Определить архетип бренда
Тем, кто хочет открыть цветочный магазин, приходится решить несколько вопросов: как назвать магазин, как оформить интерьер, какой логотип сделать. Это актуально и для тех, кто уже открыл магазин, но ещё не определился со стилем. Начнём с архетипа.
Архетип — это, по сути, то, как бренд себя позиционирует. Можно быть ярким и дерзким, с экзотичными цветами и необычными формами букетов. А можно делать композиции из натуральных материалов и транслировать единство с природой.
Мы будем уютным магазином, который помогает людям дарить близким любовь и теплоту. Пусть нейронка определит наш архетип по этому описанию или подскажет, где это сделать. Воспользуемся YandexGPT.
Обратимся к WaveGPT. Возможно, он сработает лучше?
Придумать название магазина
Наученные предыдущим опытом, составляем полный и конкретный запрос.
Насте приглянулось «Сердце теплоты». Идей для дизайна логотипа пока нет. Попросим нейронку сгенерировать пару вариантов — будет от чего отталкиваться. Для разнообразия используем WaveGPT — это чат-бот, который создала команда Ольги Скасырской.
Первый вариант понравился больше всего. Только тут ошибка в слове warmth — «тепло». Попросим нейросеть убрать её.
К сожалению, это проблема многих нейросетей. Принимать правки они не умеют — только генерировать новые результаты. На русском языке на картинках тоже не пишут, так как обычно сделаны на основе англоязычного ИИ.
Что ж, классные идеи для логотипа у нас всё равно есть. Можно скинуть их дизайнеру как референсы или взять в готовом виде один из вариантов без ошибки.
Решить, как оформить помещение
Сначала спросим у нейросети WaveGPT, что он думает по этому поводу.
Визуализируем первый вариант в приложении Starryai. На русском он выдаёт что-то совсем несуразное. Зато с английским работает хорошо.
Совет: если не владеете английским, при общении с подобными нейронками используйте переводчик. Для чистоты эксперимента наш редактор Настя так и сделала — и вот что выдала нейросеть.
К сожалению, в нейросеть нельзя загрузить фотографию вашего магазина и на её основе сгенерировать декор. По крайней мере, мы таких нейросетей не нашли.
Итак, с позиционированием ИИ справился на 3/5. Печально, что на логотипах нельзя размещать русские надписи. И ещё что YandexGPT затупил, а Starryai не работает на русском языке.
Но, должны признать, человек всё это делал бы намного дольше, чем полчаса.
Основатель Prime Flowers
Посмотреть показатели
Сгенерировать букет или свадебный декор
Идеи для составления букетов, композиций и свадебного декора обычно нужны только флористам — ведь именно они отвечают за эту сферу жизни магазина. Но если флористы прямо сейчас закопались в процессах или переживают творческий кризис, руководитель может взять инициативу на себя. Например, определить букеты для витрины.
Настя обратилась к ChatGPT — точнее, его русской версии ChadGPT.
Вроде всё понятно… Но хочется больше примеров. Уточним запрос.
Тут, кроме общих тенденций, Chad привёл в пример конкретные букеты. Насте понравился первый вариант. Посмотрим, как он будет выглядеть в реальной жизни.
Получилось не совсем достоверно, но можно использовать для вдохновения флористов. Больше подобных экспериментов с букетами проводил Шиподёр: Умеют ли нейросети во флористику: проверяем на 4 ситуациях.
А что насчёт свадебного декора? Например, у нас есть примерные пожелания невесты, мы знаем её любимые цветы. Но не совсем понятно, как это будет выглядеть. Спросим у того же Кандинского.
Кажется, тут можно ставить твёрдые 4/5.
Несмотря на огромные возможности нейросетей, есть то, чего они не смогут сделать: прочувствовать клиента, войти в его ситуацию.
К примеру, клиенту нужно придумать, как упаковать и подарить живого котёнка, — флорист эмоционально вовлекается в эту ситуацию, предлагает милые и подходящие варианты. Или невеста подбирает букет на свадьбу и сильно волнуется — флорист это видит и может успокоить, подбодрить. А заодно собрать сочетание цветов, которое с большой вероятностью ей понравится.
Мы зовём это «капелька любви» или «капелька души»: флористические навыки, помноженные на чувство стиля и эмпатию. Такое не сгенерируешь.
Оформить описания букетов на маркетплейсах
Многие цветочные магазины размещаются на «Яндекс Маркете». Мы уже рассказывали, кому это может быть выгодно и какую выручку приносит. Почти у каждого товара на Яндекс Маркете есть описание. Описание влияет на то, как высоко в поиске расположится ваш букет — проще говоря, как быстро покупатель его увидит. Если описания не будет, букет, скорее всего, «скатится» вниз, а человек выберет другие цветы, которые увидит раньше.
Поэтому дадим нейросети задачку составить описание. Для удобства будем говорить только про «Яндекс Маркет», но так можно работать абсолютно с любым маркетплейсом. На этот раз обратимся к YandexGPT.
Если загуглить, что символизируют перечисленные цветы, совпадает далеко не всё. Но символика — штука тонкая, так что не будем вычитать за это баллы.
Опытный маркетолог явно справился бы с этим заданием лучше. Но для быстрого и бесплатного решения этот вариант выглядит идеально. 4/5. Осталось добавить к описанию конкретный состав букета, количество стеблей и размеры — и можно загружать на маркетплейс.
Написать пост в соцсети
Ольга Скасырская рассказала, как сама использует чат-бот WaveGPT.
По дороге на работу она наговаривает голосовым сообщением мысли, например, для поста в соцсетях. Искусственный интеллект превращает аудио в текст, анализирует его и выдаёт готовый пост.
Кстати, встроенная расшифровка голосовых сообщений во «ВКонтакте» или Telegram — это тоже нейросети.
Команда Ольги тоже обращается к чат-боту, особенно когда нет идей или мало времени.
Бывают и забавные случаи. Например, команда Dobrolab хотела выпустить пост к 14 февраля. Картинку к посту генерировали с помощью WaveGPT. Но что-то пошло не так…
Итог — с простыми постами нейросеть справляется хорошо. Ставим 4/5.
Написать сценарий для Reels
Ольга говорит, что чат-бот может предложить идеи для Reels и написать сценарий с раскадровкой. При этом он учтёт и нужную тональность ролика — будет ролик смешной, красивый или информативный.
Попробуем с разными нейросетями:
Возможно, идеи совершенно безумные, но милые и смешные: наши редакторы обхохотались, пока читали их. Это точно можно взять на вооружение, если вы ведёте креативный аккаунт. Однако с обычным юмором нейросети пока не очень дружат.
С информативным стилем должно быть полегче. Наш редактор Настя обратилась к YandexGPT. Для надёжности сначала попросила сформулировать темы и только потом — сценарий по одной из них.
Вот что мы думаем. Нейросети часто выдают что-то абсурдное и странное, особенно когда речь идёт о тексте, а не о картинках. В чистом виде это вряд ли можно публиковать. Поэтому за сценарии поставим 1/5.
Однако потенциал нейросетей огромен. Чат-боту не нужны сон и время на подумать, он не выгорает и готов генерировать идеи 24/7. А на этих идеях уже можно строить что-то своё: это намного легче, чем самому придумывать что-то с нуля.
Выводы: на какую работу нанимаем нейросеть
Сравниваем все нейросети, которые использовали в статье. Какую из них выбрать — зависит только от ваших предпочтений и задач, которые нужно выполнить.
Откровенно провальными получились только сценарии для Reels. С архетипами тоже справились не сразу. В остальном нейросети будут хорошими помощниками: на основе их идей, текстов и картинок задачу можно выполнить в несколько раз быстрее, чем без них.
Итак, что поручаем нейросетям:
— расшифровывать голосовые сообщения;
— писать вакансии;
— предлагать идеи по оформлению цветочного магазина;
— генерировать картинки букетов, интерьера, свадебного декора;
— писать описания букетов для маркетплейсов;
— писать посты.
На самом деле это далеко не весь список задач, которые выполнит нейросеть. Ольга Скасырская и Сергей Иванов рассказывают: искусственный интеллект назначит стоимость букета, напишет должностную инструкцию, станет службой поддержки для покупателей, предложит варианты для оформления фасада. Многие нейросети можно подвязать к сайту, сервису или номеру телефона, чтобы решить задачи конкретного бизнеса.
В общем, суперудобно, быстро и никого не надо нанимать.
Что может пойти не так
Нейросети — это классный инструмент для бизнеса, но и с ним бывают осечки. Рассказываем, что неприятного может произойти и как это предотвратить.
☹️ Нейросеть словила бесяку и прислала несуществующие данные → мы использовали их в посте и получили по шапке от хейтеров.
Например, наш редактор искала статьи о нейросетях в цветочном бизнесе. Использовала ChadGPT — так показалось быстрее и удобнее. Нейросеть предложила 5 статей из англоязычных источников. Редактор пошла их гуглить, и оказалось, что ни одной из этих статей не существует.
Если бы мы, например, не проверили достоверность и использовали этот список в своих соцсетях, то совершенно справедливо получили бы порцию негатива в комментариях.
Чтобы тоже не попасть в подобную ситуацию, на всякий случай проверяйте данные, которые присылает нейросеть.
☹️ Дали нейросети свои персональные данные → они попали к другим пользователям.
Нейросети обучаются на огромном массиве информации. Одни — только на текстах, которые написали ИИ-специалисты. Другие — на всей информации из интернета.
Некоторые из них дополнительно учатся на ответах пользователей. Это значит, что слова из чата одного человека с нейросетью могут попасть в ваш диалог, и наоборот. Разработчики стараются избегать подобных ситуаций, но ошибки в программе случаются.
Почитайте, что у конкретных нейросетей написано об обработке персональных данных. У известных сервисов, таких как ChadGPT или Midjourney, обычно есть отдельные соглашения. В них указано, какие данные пользователей они обрабатывают или не обрабатывают. У маленьких бесплатных нейросетей таких документов может не быть.
В любом случае лучше не полагаться на нейросеть, а изначально не сообщать ей личную информацию: ваши Ф. И. О., город рождения, телефон, номер карточки и другие данные.
☹️ Взяли информацию из нейросети → случайно нарушили чьи-то авторские права.
Сейчас законы не особо регулируют использование нейросетей. Но нарушение авторских прав здесь работает так же, как и в реальной жизни.
Допустим, вы попросили нейросеть сгенерировать картинку: интерьер цветочного магазина с большими окнами и яркой витриной. Получившуюся картинку вы запостили в соцсети. А через неделю вам пишет художник: говорит, картинка подозрительно похожа на ту, что нарисовал он пару лет назад. Скидывает свою работу, а она и правда похожа — и по ракурсу, и по цветам, и по наполнению.
Почему так могло случиться? Искусственный интеллект, пока генерировал картинку, взял за основу именно работу художника. Он посмотрел другие картинки и фотографии по этой теме, но почему-то использовал их намного меньше, чем первую. И теперь вы оказались нарушителем авторских прав. Художник может потребовать возместить убытки или выплатить компенсацию — до 5 млн рублей.
Громких судебных прецедентов в этой сфере ещё не было. Однако лучше проверять контент, который выдаёт вам нейросеть: текст — через сервисы-антиплагиаторы, картинку — через «Поиск по картинке» в поисковиках.
Эти ситуации могли вас напугать. Возможно, показалось, что лучше не рисковать и не пользоваться нейросетями вообще. Но это не так.
На самом деле достаточно соблюдать всего 3 основных правила:
- Составлять подробные запросы.
- Не сообщать персональные данные.
- Если ответ нейросети будет где-то использоваться — проверить его на уникальность и достоверность.
Если руководствоваться ими, работа с нейросетями будет быстрой, приятной и безопасной.
