Kai kompiuteris nusprendžia, kokia šukuosena bus madinga
Įsivaizduokite tokį scenarijų: sėdite pas kirpėją, rodote jam nuotrauką iš „Instagram” ir sakote – noriu tokią. O tas vaizdas, kurį rodote, nebuvo sukurtas žmogaus. Jį sugeneravo algoritmas, kuris prieš tai išanalizavo milijonus šukuosenų nuotraukų, socialinių tinklų tendencijas, spalvų psichologiją ir net ekonominius rodiklius. Skamba kaip mokslinė fantastika? Tai jau vyksta dabar, ir greičiausiai jūs to net nepastebite.
Šukuosenų industrija – tai ne tik žirklės ir plaukų dažai. Tai milijardinė verslo šaka, kurioje trendai gali pakilti ir žlugti per kelias savaites. Ir būtent todėl didieji žaidėjai – nuo „L’Oréal” iki „Wella”, nuo „TikTok” algoritmų kūrėjų iki mažų kirpyklų tinklų – vis dažniau kreipiasi į dirbtinį intelektą, kad suprastų, kas bus madinga rytoj.
Kaip algoritmai „mato” šukuosenas
Pirmiausia reikia suprasti vieną dalyką: algoritmas nemato šukuosenų taip, kaip jas matome mes. Jis nemato gražios bangos ar elegantiško kirpimo. Jis mato pikselius, metaduomenis, žymas, komentarų toną, peržiūrų skaičių ir šimtus kitų kintamųjų, kuriuos mes paprastai ignoruojame.
Šiuolaikiniai šukuosenų prognozavimo modeliai dažniausiai remiasi keliais pagrindiniais duomenų šaltiniais. Pirma – vizualiniai duomenys iš socialinių tinklų. „Instagram”, „Pinterest”, „TikTok” ir „YouTube” yra tikros aukso kasyklos. Kompiuterinės regos sistemos (angl. computer vision) geba automatiškai atpažinti šukuosenų tipus, spalvas, ilgį, tekstūrą ir net stilizavimo technikas. Antra – tekstiniai duomenys: komentarai, aprašymai, žymos. Natūralios kalbos apdorojimo (NLP) algoritmai analizuoja, kaip žmonės kalba apie tam tikras šukuosenas – ar su entuziazmu, ar skeptiškai.
Trečia, ir tai daugeliui nustebina – algoritmai stebi ir visiškai nesusijusius duomenis. Ekonominiai ciklai, populiarių filmų ir serialų išleidimo datos, muzikos tendencijos, net oro sąlygos tam tikruose regionuose. Tai ne atsitiktinumas – istoriškai įrodyta, kad ekonominių sunkumų laikotarpiais moterys linkusios trumpinti plaukus (vadinamasis „hemline index” principas, pritaikytas plaukams), o klestėjimo metais populiarėja ilgi, kruopščiai prižiūrimi kirpimai.
Nuo „Pinterest” tendencijų iki kirpyklos kėdės – kaip tai veikia praktiškai
„Pinterest” yra viena iš labiausiai studijuojamų platformų šioje srityje, ir ne be reikalo. Ši platforma veikia kaip savotiškas tendencijų inkubatorius – žmonės čia saugo idėjas, kurias planuoja įgyvendinti ateityje, o ne tai, ką jau padarė. Tai reiškia, kad „Pinterest” duomenys yra iš esmės prognostiniai.
Pati „Pinterest” skelbia vadinamuosius „Pinterest Predicts” pranešimus – ir jų tikslumas yra stulbinantis. Pavyzdžiui, 2021 metais jie prognozavo „butterfly cut” (drugelio kirpimo) populiarumą, ir per kelis mėnesius šis kirpimas tikrai tapo vienu iš labiausiai ieškomų stilių pasaulyje. Kaip tai veikia? Algoritmas stebi, kurios paieškos sparčiai auga, bet dar nėra pasiekusios piko. Tai vadinama „emerging signal” (kylančio signalo) aptikimu.
Praktinis patarimas kirpėjams ir salonų savininkams: jei norite žinoti, kas bus madinga po 3-6 mėnesių, stebėkite ne tai, kas dabar populiaru „Instagram”, o tai, kas sparčiai auga „Pinterest” paieškose. Šios dvi platformos atspindi skirtingus vartotojų elgesio etapus – „Instagram” rodo, kas jau yra madinga, o „Pinterest” – kas taps madinga.
Dirbtinis intelektas ir spalvų prognozavimas – sudėtingesnė istorija
Plaukų spalva – tai atskira ir ypač įdomi sritis. Čia algoritmai susiduria su papildomais iššūkiais, nes spalvų tendencijos yra glaudžiai susijusios su kultūriniais kontekstais, sezoniškumu ir net politiniu klimatu. Tyrimai rodo, kad neramiais politiniais laikotarpiais populiarėja ryškios, provokuojančios spalvos (rožinė, mėlyna, žalia), o stabilumo laikotarpiais – natūralesnės, šiltesnės tonacijos.
„L’Oréal” ir „Wella” jau kelerius metus naudoja algoritminius modelius, kad prognozuotų, kokių dažų atsargas reikės papildyti prieš sezoną. Tai grynai logistinis pritaikymas, bet jo poveikis yra milžiniškas – mažiau išmetamų produktų, tikslesnė gamyba, geresnis pelningumas. Tačiau tuo pats neapsiribojama.
Vienas iš įdomiausių pavyzdžių – „Pantone” spalvų instituto bendradarbiavimas su AI kompanijomis. Nors „Pantone” metų spalvos pasirinkimas vis dar yra žmogiškasis sprendimas, dabar jis remiasi algoritmų sugeneruotomis ataskaitomis, kurios analizuoja spalvų pasirodymus mene, madoje, interjero dizaine ir – taip – plaukų spalvinimo tendencijose. Tai tarsi žmogus ir mašina kartu sprendžia, kas bus gražu rytoj.
„TikTok” efektas – kai algoritmas pats kuria tendencijas
Čia reikia sustoti ir pasvarstyti apie vieną filosofinį klausimą: ar algoritmai prognozuoja tendencijas, ar jas kuria? Nes „TikTok” atveju riba tarp šių dviejų dalykų yra labai miglota.
„TikTok” rekomendacijų algoritmas yra vienas galingiausių turinio platinimo įrankių, kokius žmonija yra sukūrusi. Kai jis nusprendžia, kad koks nors kirpimas ar spalvinimo technika yra „įdomi”, jis tą turinį parodo milijonams žmonių per kelias dienas. Ir staiga tas kirpimas tampa madingu – ne todėl, kad žmonės jo norėjo, o todėl, kad algoritmas nusprendė jį rodyti.
Tai sukuria keistą grįžtamojo ryšio kilpą: prognozavimo algoritmai stebi „TikTok” tendencijas → „TikTok” algoritmas kuria tendencijas → prognozavimo algoritmai vėl jas stebi. Kirpėjai ir salonai, kurie naudoja AI prognozavimo įrankius, iš esmės seka algoritmo sukurtomis tendencijomis, o ne tikrais žmonių poreikiais. Tai ne blogai ir ne gerai – tai tiesiog nauja realybė, kurią svarbu suprasti.
Praktinis patarimas vartotojams: jei matote šukuoseną „TikTok” ir jaučiate neatsispiriamą norą ją nukopijuoti, sustokite sekundei ir paklauskite savęs – ar tai tikrai jums tinka, ar tiesiog algoritmas jums tai parodė tiek kartų, kad atrodė neišvengiama? Tai ne kvietimas atsisakyti tendencijų – tai kvietimas sąmoningiau jas priimti.
Algoritminiai modeliai kirpyklų versle – nuo prognozavimo iki personalizavimo
Verslo pusė yra galbūt praktiškai įdomiausia. Šiandien egzistuoja specializuotos platformos, sukurtos būtent kirpyklų ir grožio salonų sektoriui. Tokios kaip „Vagaro”, „Fresha” ar „Treatwell” ne tik valdo rezervacijas – jos kaupia duomenis apie klientų pasirinkimus ir bando prognozuoti, ko jie norės kitą kartą.
Dar toliau eina tokios kompanijos kaip „Perfect Corp” su savo „YouCam” programa. Ši programa leidžia virtualiiai išbandyti šukuosenas, bet tuo pačiu renka milžiniškus duomenų kiekius apie tai, kokias šukuosenas žmonės bando, kurias išsaugo, kurias ignoruoja. Tai yra gryniausias galimas šukuosenų pageidavimų duomenų šaltinis – žmonės eksperimentuoja be jokio socialinio spaudimo, todėl jų pasirinkimai yra nuoširdesni.
Šių duomenų pagrindu kuriami personalizavimo algoritmai, kurie gali pasiūlyti konkrečiam žmogui tinkamą šukuoseną, atsižvelgiant į jo veido formą, plaukų tekstūrą, ankstesnius pasirinkimus ir net gyvenamąją vietą (nes tendencijos skiriasi mieste ir provincijoje, šiaurėje ir pietuose). Tai jau ne masinis prognozavimas, o individualus – ir tai yra kitas lygmuo.
Konkretus patarimas salonų savininkams: jei dar nenaudojate jokios skaitmeninės rezervavimo sistemos, kuri kaupia klientų istorijas – pradėkite. Net paprasčiausia sistema, kuri fiksuoja, ką klientas darė kiekvieną kartą, po metų duos jums vertingų įžvalgų apie tendencijas jūsų specifinėje klientų bazėje. Tai geriau nei bet koks globalus prognozavimo modelis, nes tai jūsų klientai, jūsų miestas, jūsų realybė.
Kur algoritmai klysta – ir kodėl tai svarbu
Būtų nesąžininga kalbėti apie algoritminius prognozavimo modelius ir nepaminėti jų silpnybių. Nes jų yra, ir kai kurios yra gana fundamentalios.
Pirma problema – kultūrinis kontekstas. Algoritmai yra tokie geri, kokie yra jų mokymo duomenys. O dauguma didelių šukuosenų duomenų rinkinių yra stipriai orientuoti į Vakarų, ypač anglofonišką, kultūrą. Tai reiškia, kad prognozavimo modeliai gali prastai veikti Rytų Europoje, Azijoje ar Afrikoje, kur tendencijos formuojasi pagal visiškai kitokius kultūrinius kodus.
Antra problema – „black swan” reiškiniai. Algoritmai puikiai prognozuoja tai, kas yra evoliuciniai pokyčiai – lėtas tendencijų brendimas ir keitimasis. Bet jie visiškai nepajėgūs numatyti revoliucinių pokyčių, kuriuos sukelia netikėti įvykiai. COVID-19 pandemija tai parodė labai aiškiai – per kelis mėnesius plaukų priežiūros tendencijos pasikeitė taip radikaliai (visi pradėjo pjaustytis plaukus namuose, išaugo natūralių šukuosenų populiarumas), kad joks algoritmas to negalėjo numatyti.
Trečia problema – tendencijų „demokratizavimas” ir jo paradoksas. Kai algoritmai prognozuoja tendencijas ir tos prognozės tampa viešai prieinamos (per verslo ataskaitas, žurnalų straipsnius, kirpėjų mokymus), visi pradeda dirbti pagal tas pačias prognozes. Rezultatas – tendencijos pasklinda greičiau, bet ir greičiau baigiasi. Tai sukuria tendencijų infliaciją, kai niekas nebespėja atsisėsti ir mėgautis kirpimu, nes jau rytoj jis bus „praėjęs”.
Kai žirklės susitinka su duomenų mokslu – ką tai reiškia mums visiems
Grįžkime prie to kirpyklos kėdės vaizdo, kuriuo pradėjome. Ar tai blogai, kad algoritmas dalyvauja sprendžiant, kokia bus jūsų šukuosena? Atsakymas, kaip dažnai būna, yra niuansuotas.
Viena vertus, algoritminiai modeliai gali padėti žmonėms atrasti šukuosenas, kurių jie patys nebūtų sugalvoję. Jie gali padėti kirpėjams geriau suprasti, ko klientai nori, net kai patys klientai negali to aiškiai suformuluoti. Jie gali padėti pramonei būti tvaresnei – gaminti mažiau nenaudojamų produktų, mokyti kirpėjus tų technikų, kurių tikrai prireiks.
Kita vertus, yra tikras pavojus, kad algoritmai susiaurina tendencijų įvairovę. Kai visi seka tais pačiais prognozavimo modeliais, rezultatas gali būti homogenizacija – visi atrodo panašiai, nes visi seka tą patį algoritmą. Tai priešinga tam, ką šukuosenos tradiciškai reiškė – individualumo, tapatybės, kultūrinės priklausomybės išraiškai.
Geriausias požiūris, kurį galima rekomenduoti – ir kirpėjams, ir klientams – yra naudoti algoritminę informaciją kaip vieną iš daugelio įrankių, o ne kaip galutinį atsakymą. Tendencijų prognozės gali parodyti, kas yra „ore”, bet galutinis sprendimas turi atsižvelgti į tai, kas tinka konkrečiam žmogui, konkrečiam gyvenimo stiliui, konkrečiai asmenybei. Nes joks algoritmas kol kas nesugeba apskaičiuoti, kaip jaučiatės, kai išeinate iš kirpyklos ir veidrodis jums grąžina tiksliai tokį vaizdą, kokio norėjote. O tai, galiausiai, yra vienintelis rodiklis, kuris iš tikrųjų svarbus.
