Moim zdaniem. Jak zamienić małą stratę na wielki zysk?

Czytaj dalej
Fot. Andrzej Banas / Polska Press
Ryszard Tadeusiewicz

Moim zdaniem. Jak zamienić małą stratę na wielki zysk?

Ryszard Tadeusiewicz

W zeszłym tygodniu opowiedziałem, jak dzięki sztucznej inteligencji (AI) można za damo przepłynąć Atlantyk. Dziś opowiem, jak przy pomocy AI zamienić małą stratę na duży zysk.

W 2003 roku pewien naukowiec chciał polecieć samolotem z Seattle do Los Angeles na ślub brata. Kilka miesięcy przed uroczystością kupił online bilet lotniczy, ponieważ był przekonany, że im wcześniej się go kupuje, tym mniej się za niego płaci. W czasie lotu z czystej ciekawości zapytał siedzącego obok współpasażera, ile zapłacił za bilet i kiedy go kupił. Okazało się, że mężczyzna zapłacił dużo mniej, chociaż zakupu dokonał później. Naukowiec zadawał to pytanie kolejnym pasażerom i okazało się, że większość kupiła tańsze bilety.

Większość z nas by w tej sytuacji powiedziała kilka słów nienadających się do druku i na tym by poprzestała. Ale tym „nabranym” naukowcem był Oren Etzioni, wybitny specjalista AI. Był zdeterminowany, aby znaleźć sposób, dzięki któremu osoby kupujące bilety online będą wiedziały, czy zaoferowana im cena to dobra okazja, czy nie. Miejsca w samolocie są identyczne. Jednak ceny biletów różnią się ogromnie, ponieważ ich kalkulacja opiera się na wielu czynnikach, które znane są liniom lotniczym.

Etzioni doszedł do wniosku, że nie musi odkrywać przyczyn zróżnicowania cen. Zamiast tego wystarczy, że z dużym prawdopodobieństwem przewidzi, czy cena, którą widzimy na ekranie komputera, będzie w przyszłości rosła czy malała. Opierając się na tym założeniu, postanowił stworzyć program AI będący porównywarką cen. Ale nie cen tego samego towaru w tym samym momencie oferowanych w różnych sklepach, tylko cen biletów oferowanych w tej chwili i cen przewidywanych w przyszłości. Program ten powinien prześledzić wstecz transakcje dla danej trasy i przeanalizować, jak zmieniały się ceny biletów w zależności od tego, ile dni przed odlotem zostały kupione. Jeżeli średnia cena biletów miała tendencję spadkową, rozsądnie byłoby poczekać i kupić bilet później. Jeśli przeciętna cena zwykle rosła, system mógłby zarekomendować kupno biletu od razu po zaproponowanej cenie.

Etzioni zebrał próbkę 12 tysięcy cen, pobierając je przez 41 dni z jednej ze stron internetowych dla podróżujących i stworzył model pozwalający pasażerom zaoszczędzić na cenach biletów. Model nie zmierzał do poznania, dlaczego ceny się zmieniają, tylko miał przewidzieć, jak się zmienią.

Model udało się zbudować i na jego bazie Etzioni stworzył firmę o nazwie Farecast. Przewidując, czy ceny biletów lotniczych będą rosły, czy malały, Farecast wyposażył konsumentów w narzędzie wspierające ich w podjęciu decyzji, kiedy kliknąć na przycisk „kupuj”. Dał im informacje, do których nigdy wcześniej nie mieli dostępu.

System potrzebował do działania ogromnych ilości danych. Żeby zwiększyć jego wydajność, Etzioni zdobył jedną z baz danych, w której gromadzono informacje dotyczące rezerwacji lotów. Dzięki nim system mógł dokonywać przewidywań na podstawie danych z jednego roku o każdym miejscu i locie na większości komercyjnych tras w Ameryce. Farecast do swoich przewidywań przetwarzał w tym czasie blisko 200 miliardów rekordów dotyczących cen lotów, co pozwoliło klientom zaoszczędzić mnóstwo pieniędzy. Opinia o tym systemie była znakomita, więc Etzioni planował przenieść koncept swojej usługi na inne rodzaje nabywanych dóbr, których ceny można było porównać z perspektywy czasu, między innymi: pokoje hotelowe, bilety na koncert lub używane samochody. Jednak zanim udało mu się zrealizować te plany - Microsoft kupił od niego Farecast za 115 milionów dolarów. Strata kilku dolarów na bilecie lotniczym zamieniła się w ponad stumilionowy zysk!

No, ale „po drodze” była AI...

Ryszard Tadeusiewicz

Dodaj pierwszy komentarz

Komentowanie artykułu dostępne jest tylko dla zalogowanych użytkowników, którzy mają do niego dostęp.
Zaloguj się

Pro Media Sp. z o.o. informuje, że wszystkie treści ukazujące się w serwisie podlegają ochronie. Dowiedz się więcej.

Jesteś zainteresowany kupnem treści? Dowiedz się więcej.

© 2000 - 2022 Pro Media Sp. z o.o.