AI w R&D kosmetycznym. Unilever pokazuje, jak dane zmieniają rozwój produktów beauty & wellbeing

Unilever rozwija wykorzystanie sztucznej inteligencji w obszarze Beauty & Wellbeing, obejmującym m.in. pielęgnację skóry, włosów oraz segment wellbeing, w tym witaminy, minerały i suplementy. Jak wynika z komunikatu firmy, narzędzia AI są wykorzystywane przede wszystkim do analizy trendów konsumenckich, pracy na dużych zasobach danych naukowych oraz wsparcia zespołów R&D w projektowaniu produktów odpowiadających na aktualne potrzeby rynku.

Od analizy trendów do decyzji R&D

Unilever wskazuje, że konsumenci produktów beauty i wellbeing coraz częściej poszukują informacji o składnikach, skuteczności, naukowym uzasadnieniu działania oraz formatach produktów. Firma wykorzystuje AI do szybszego przetwarzania danych pochodzących m.in. z zachowań konsumenckich, trendów rynkowych i zapytań dotyczących produktów. Według Unilever zastosowanie AI pozwala analizować insighty konsumenckie o 60% szybciej niż wcześniej.

R&D Assistant i dostęp do wiedzy naukowej

Jednym z opisanych rozwiązań jest R&D Assistant, czyli wewnętrzny agent AI Unilever. Narzędzie łączy ponad 150 tys. dokumentów naukowych oraz dane pochodzące z ponad wieku badań firmy. Dzięki temu zespoły badawczo-rozwojowe mogą szybciej wyszukiwać informacje i analizować zależności istotne dla projektowania nowych produktów.

Cyfrowe kohorty i dane biologiczne

W komunikacji Unilever pojawia się również wątek tzw. virtual cohorts, czyli cyfrowych grup wykorzystywanych do analizy danych dotyczących m.in. skóry, włosów i mikrobiomu. Celem takiego podejścia jest lepsze zrozumienie różnic między potrzebami konsumentów oraz wsparcie procesu projektowania produktów na podstawie większych zbiorów danych. Branżowe źródła opisują ten kierunek jako element szerszego wykorzystania AI w R&D beauty & wellbeing.

Szybsze tworzenie claimów produktowych

Unilever podaje również, że AI wspiera proces opracowywania i weryfikowania claimów produktowych. Według firmy zastosowanie tych narzędzi pozwala generować potwierdzone claimy o 75% szybciej. Dla producentów kosmetyków ten obszar ma znaczenie nie tylko marketingowe, ale również regulacyjne i dokumentacyjne, ponieważ deklaracje dotyczące działania produktu muszą być oparte na danych i dowodach.

AI jako narzędzie wspierające, nie zastępujące ekspertów

Z dostępnych informacji wynika, że Unilever przedstawia AI jako wsparcie dla zespołów naukowych i badawczo-rozwojowych, a nie jako samodzielny system podejmujący decyzje produktowe. Kluczowe pozostają dane, doświadczenie zespołów R&D oraz możliwość szybszego łączenia informacji z różnych źródeł.

AI bliżej laboratoriów i procesów R&D Przykład Unilever pokazuje, że sztuczna inteligencja coraz mocniej wchodzi w obszary związane z projektowaniem formulacji, analizą potrzeb konsumenckich, pracą na danych naukowych i przygotowywaniem uzasadnienia dla deklaracji produktowych. Oznacza to przesunięcie dyskusji o AI z poziomu komunikacji marketingowej w stronę procesów badawczo-rozwojowych, jakości danych i szybszego podejmowania decyzji produktowych.