Veilinghuis – use case
>
Veilinghuis – use case
veilinghuis AI App

De Revolutie in Veilinghuizen door Generatieve AI:
Een Case Study over Efficiëntie en Innovatie

In de snelle wereld van veilinghuizen is het beheren van een omvangrijke catalogus van artikelen een uitdagende opdracht, vooral wanneer elk item zorgvuldig moet worden gedocumenteerd met meerdere foto’s. Traditioneel was dit proces tijdrovend en arbeidsintensief, waarbij het handmatig fotograferen en hernoemen van duizenden foto’s dagen in beslag nam. Dit artikel belicht hoe een veilinghuis deze uitdaging heeft aangepakt door de kracht van Generatieve AI en de OpenAI-code-interpreter te benutten, waarmee een revolutionaire oplossing werd gecreëerd die niet alleen de efficiëntie aanzienlijk heeft verhoogd, maar ook de weg heeft vrijgemaakt voor verdere innovatie binnen de sector.

Het Probleem

Een veilinghuis stond voor de immense taak om voor elke veiling ongeveer 1000 artikelen te fotograferen, met elk 4 tot 5 foto’s, en deze vervolgens te hernoemen van de standaard ‘DCIM0000’-benaming naar een specifiek lotnummer. Het handmatige proces was niet alleen tijdrovend maar ook vatbaar voor fouten, wat de productiviteit en workflow aanzienlijk belemmerde.

Veilinghuis choas

De Oplossing door KaiMO

KaiMO, een innovator op het gebied van Generatieve AI, ontwikkelde een tweeledige softwareoplossing die dit proces radicaal transformeerde. De kern van deze oplossing was het gebruik van de OpenAI-code-interpreter om kleine, maar krachtige programma’s te genereren die specifiek zijn afgestemd op de behoeften van het veilinghuis.

Fase 1: Automatisering van de Fotografie Workflow

De eerste stap was het automatiseren van de fotografie workflow. KaiMO creëerde een Python-applicatie die QR-codes genereerde met daarin het lotnummer. Bij de eerste foto van een nieuw lot werd de QR-code zichtbaar geplaatst. Na het verwijderen van de QR-code volgde een reeks foto’s van het lot. Deze procedure werd herhaald voor elk lot, waarbij alle foto’s in dezelfde map werden opgeslagen, hoewel opsplitsing ook mogelijk was.
Deze aanpak zorgde voor een naadloze en georganiseerde workflow, waardoor het proces van fotograferen aanzienlijk werd gestroomlijnd.

Fase 2: Slimme Hernoeming en Organisatie van Foto’s

De tweede applicatie was gericht op het uitlezen van alle foto’s in de map, het identificeren van de foto’s met de QR-code en het bijbehorende lotnummer, en vervolgens het hernoemen van de foto’s. De eerste foto van elk lot met QR code werd hernoemd naar het lotnummer met volgnummer 0, en alle volgende foto’s kregen een volgnummer, beginnend bij 1, tot de volgende QR-code werd herkend. Dit proces herhaalde zich tot alle foto’s waren verwerkt. Deze aanpak zorgde voor een revolutionaire verbetering in de snelheid en nauwkeurigheid van het hernoemingsproces.

veilinghuis organisatie

De Impact

De implementatie van deze AI-gestuurde oplossingen heeft het veilinghuis in staat gesteld het gehele proces van fotograferen en hernoemen te reduceren tot minder dan een uur, een significante verbetering ten opzichte van de dagenlange inspanning die voorheen nodig was. Dit heeft niet alleen de operationele efficiëntie verbeterd, maar ook de mogelijkheid geboden om meer tijd en middelen te besteden aan andere kritieke aspecten van het bedrijf, zoals klantenservice en catalogusbeheer.

Conclusie

De case study van KaiMO illustreert de transformerende kracht van Generatieve AI in de bedrijfswereld, met name in sectoren die traditioneel afhankelijk zijn van arbeidsintensieve processen. Door op maat gemaakte AI-oplossingen te implementeren, kunnen bedrijven niet alleen hun efficiëntie en productiviteit verhogen, maar zich ook positioneren voor toekomstige innovatie en groei. Voor veilinghuizen en soortgelijke organisaties betekent dit een nieuwe horizon van mogelijkheden, waarbij technologie de sleutel is tot het ontsluiten van potentieel en het overtreffen van de verwachtingen van zowel klanten als stakeholders.

Veilinghuis – use case