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.
«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».
Узнать больше
Владелица цветочных студий «Лаванда» и «Мята»
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.
для цветочного
магазина
витрина — все в одном месте
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.
Основатель Prime Flowers
Посмотреть показатели
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.
Начните вести учет и контролировать свой цветочный магазин
Менеджер свяжется и познакомит вас с Посифлорой
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.
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.
