Detta innehåll är endast tillgängligt för inloggade. Vänligen logga in nedan.
Ej medlem?
Ansök om medlemskap
Gamla AI-bolag är inte längre relevanta. Den teknik som gäller nu inom artificiell intelligens har utvecklats från 2020 och framåt. Det var ett av budskapen när John Brüel Gabrielsson, AI-entreprenören som driver företagen Foodla och Unbox AI, gästade Borås Industri- och Handelsklubb.
John kommer ursprungligen från Viskafors men bor numera i Stockholm och han driver två företag. Dels Foodla, som gör det möjligt för leverantörer att dela masterdata till de stora detaljhandelsaktörerna och sälja sina produkter i de redan etablerade e-handelskanalerna.
– Vi är en infrastruktur mellan leverantörerna och detaljhandeln. Leverantörerna skapar digitala kopior av alla sina data i vår plattform och sedan delar vi detta i alla system inom dagligvaru- och detaljhandeln – från e-handel till logistik, ett extremt intressant område, sa John.
Det andra bolaget och det som John uppehöll sig mest vid inför Handelsklubbens februarimöte är Unbox AI. De utvecklar en stor AI-modell som optimerar och ökar kundföretagens försäljning med hjälp av artificiell intelligens utifrån kundernas beteendemönster och köpvanor. Med stora aktörer inom detaljhandeln som kunder har Unbox AI:s teknik visat sig fungera väl.
I grunden rör det sig om en stor AI-modell som lär sig kundbeteende utifrån vilka varor kunderna brukar köpa och med vilken frekvens i kombination med externa insamlade data kring tidpunkt, dag, årstid, väder och annat som korrelerar med människors beteende och som påverkar köpbeteendet. Detta för att kunna förutse människors behov och beteende utifrån många olika sammanvävda aspekter, som ett redskap för att butikerna ska kunna servera specifika kundanpassade erbjudanden, men också för att de på ett större plan ska kunna optimera hela sitt sortiment.
– Ju mer vi vet om kundens beteende desto bättre vet vi vad kunden gör i nästa steg. Och lyfter vi det en nivå till miljoner människor och miljarder beteende-parametrar kan modellen lära sig hur kunderna fungerar i relation till varje produkt. Känner jag dig som kund så är det inte svårt att veta vad jag ska rekommendera dig. Användningsområdena är många, från sök i e-handeln, sortimentsoptimering och kampanjutskick, till bedrägeribedömningar i självscanningen i butik, då modellen kan avgöra huruvida kunden scannat alla varor.
– Unbox AI började som ett forskningslab på Stanford University med professor Gunnar Carlsson och min bror Rickard Brüel Gabrielsson år 2018. Resultatet blev att vi idag jobbar med branschledande bolag i Sverige och globalt.
För att tolka mänskligt beteende använder Unbox AI en stor egenutvecklad foundation-modell. Tekniken går att liknas med den som ChatGPT grundar sig på, en virtuell assistent baserad på en språkmodell som utvecklats av företaget Open AI, men istället för text är modellen byggd utifrån fokus på beteendemönster.
John jämförde konsten att ge AI sin kunskap med hur ett barn lär sig om sin omvärld genom att observera och lära sig från mönster, sammanhang och relationer mellan saker och koncept. På samma sätt fungerar self-supervised learning. För att lära sig vad en hund är räcker det inte att veta att en hund har fyra ben, päls och en svans – det är även sant för en häst. Istället ligger förståelsen kring vad en hund är i alla dessa relationer och sammanhang. En hund är något som hoppar efter en frisbee när den kastas, något som känner en kärlek till sin husse, har en antagonistisk relation till katter osv. Genom att lära sig vad en hund är genom relationer på detta sätt, lär man sig även vad en katt är.
Han talade om tre stora inlärningsspår genom AI: 1. reinforcement learning, 2. supervised learning och 3. self-supervised learning
– Det mesta av vår inlärning sker autonomt, genom erfarenhet och självlärande, såsom self-supervised learning (3). Det är inte enbart genom underbyggt lärande (1), gener och kamrater, eller genom övervakat lärande (2) från föräldrar och lärare. Betydelsen av saker definieras av deras sammanhang och är relationell. Ju fler ”relationer” vi upptäcker, desto djupare blir vår förståelse.
När det gäller konsumentbeteende gäller det att samla mycket data för att kunna göra säkra bedömningar. Det är ingen analys som sker utan en självlärande modell som lär sig från miljarder parametrar.
Bland de resultat som Unbox AI åstadkommit för sina kundföretag nämnde John att en onlineförsäljning ökade med 10 procent och en butiksförsäljning med 2,2 procent hos en skandinavisk detaljhandelskedja. En nära 20-procentig vinstökning blev det för ett europeiskt återförsäljarföretag och ett ledande call-centerföretag fick en prognos med 91 procents säkerhet om vilka medarbetare bland tio-tusentals anställda som skulle komma att säga upp sig. Allt beräknat utifrån sammanvägda beteenden och miljarder parametrar.
John sammanfattade med att säga att hans modell kan ta hänsyn till miljarder parametrar, men att datan måste finnas för att modellen ska kunna lära sig beteendet. Att det är självtänkande mekanismer som gäller och att tekniken i grunden är generell, inte specialiserad mot enstaka behov.
– Betydelse bygger på kontext och relationer. Grundläggande modeller som kommer att överleva och utvecklas är stora och generella och bygger på säkrade algoritmer och data.
– Det viktigaste att ha i åtanke: Säkerställ att du samlar in datan kring dina kunder på rätt sätt redan nu, det är nyckeln för att kunna använda AI framåt.
GPT står för Generative Pre-trained Transformer
Detta innehåll är endast tillgängligt för inloggade. Vänligen logga in nedan.