ThredUp是一家全球最大的在线二手服装、鞋类和配饰交易平台，自2009年成立以来，一直致力于利用数字技术提升其业务效率。这家公司最初通过基本的分析算法来管理和分类大量上传的商品，但随着每天新增物品数量的增长，从7万到8万，传统的手动和规则基础系统已经无法满足其需求。为了应对这一挑战，ThredUp开始采用生成式人工智能技术，这不仅提高了用户搜索体验，还优化了其内部运营流程。 首席产品和技术官Dan DeMeyere在最近的一次Databricks会议上表示，当处理超过1亿个独特的SKU时，公司的学习能力得到了极大的提升。ThredUp自2015年起就开始应用机器学习技术，大约20个月前，将生成式AI投入生产中。DeMeyere指出，AI在两个主要领域帮助公司提升了业务表现。 首先，ThredUp改进了搜索引擎，使其能够支持视觉搜索。过去，如果用户搜索“Madewell Jeans”，可能会得到5万个Madewell牛仔裤的结果，这种基于分类的传统搜索方式并不实用。如今，借助AI技术，用户可以搜索更具体的视觉内容，比如“圣诞丑毛衣”，而搜索结果会非常精确，即使这些词汇不在公司数据库中。 其次，在运营方面，生成式AI帮助公司更加高效地管理和分类成千上万的服装品牌、尺码和其他类别。DeMeyere提到，生成式AI模型在这方面表现出色，能够检测不同类别的商品，甚至识别不同的款式。这一变革使得ThredUp能够以前所未有的轻量化和敏捷方式进行运营。例如，过去的项目团队需要包括各种专业人才，而现在只需四个人就能完成同样的工作。 面对AI带来的变化，ThredUp也在调整其招聘策略。该公司不再强调候选人必须具备所有专业技术，而是看重他们的好奇心、能力和多面手素质。DeMeyere解释说，公司希望吸引那些有经验并对AI充满好奇的人才。这些人在ThredUp的环境中更能茁壮成长。同时，AI的应用也意味着未来可能对特定技术领域的深度要求减少，而更重视综合能力和增长思维。数据科学仍将是一个重要的技能需求，但其他专业的人员也需要了解AI的潜力，比如产品经理可以通过AI快速原型化，工程师则可以在AI的帮助下迅速搭建原型。 生成式AI的广泛应用不仅提高了ThredUp的业务效率，也为其他行业提供了新的思路。业内人士评价称，ThredUp的成功案例展示了AI在电商领域的巨大潜力，尤其是在提升用户体验和优化内部运营方面。这家公司的技术背景深厚，创始人自一开始就致力于技术创新，而生成式AI的应用进一步巩固了其在二手交易市场的领先地位。