كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي باتجاهات الموضة للموسم القادم؟ هل ترغب في استكشاف هذا الموضوع؟ دعنا نتعرف على المزيد من التفاصيل في هذا المقال مع INVIAI!

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في طريقة توقع المصممين وتجار التجزئة للأساليب القادمة. تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية بمسح كل شيء من صور عروض الأزياء إلى منشورات وسائل التواصل الاجتماعي وأرقام المبيعات لتتنبأ بما سيرغب به المستهلكون في الموسم القادم. 

يوضح محللو الصناعة أن “نماذج الذكاء الاصطناعي تقوم بتوحيد وتحسين توقعات اتجاهات الموضة من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات التاريخية واللحظية بسرعة، واكتشاف الأنماط، وتحديد الاتجاهات التي ستكون بارزة”.

من خلال رصد هذه الأنماط مبكراً، يمكن للعلامات التجارية مواءمة مجموعاتها مع طلب المستهلكين وتقليل الهدر – وهو فائدة مهمة نظراً لأن قطاع الموضة يساهم بالفعل بأكثر من 10% من انبعاثات الكربون العالمية.

باختصار، تتيح التوقعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للشركات تصميم وتوفير الأنماط والألوان المناسبة قبل وقت طويل.

دور الذكاء الاصطناعي في توقع الاتجاهات

يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات تحليل بيانات متقدمة للكشف عن اتجاهات الأسلوب على نطاق واسع. تعتمد هذه الأنظمة على الرؤية الحاسوبية لفحص الصور والتعلم الآلي للعثور على الترابطات في البيانات الضخمة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي “معالجة ملايين الصور على وسائل التواصل الاجتماعي يومياً لاكتشاف الألوان والأقمشة والطبعات والأشكال والسمات الرئيسية الأخرى التي تشكل اتجاهات الموضة”. كما يحلل مجموعات صور عروض الأزياء وصور أسلوب الشارع بكميات كبيرة، مستنتجاً تلقائياً الأنماط والقصات ولوحات الألوان الشائعة.

من خلال قياس مسار كل اتجاه، يساعد الذكاء الاصطناعي العلامات التجارية على “توقع الطلب بدلاً من الاستجابة له”. تجمع هذه النماذج أيضاً بين بيانات المبيعات والبحث التاريخية مع الإشارات اللحظية: كما يشير تقرير، فإن الذكاء الاصطناعي الآن “يحلل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات المبيعات واتجاهات البحث” ليقدم رؤى سريعة قائمة على البيانات.

والنتيجة هي عملية توقع تعمل باستمرار، وليس فقط موسمياً.

• صور عروض الأزياء والتحريرية: يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح مكتبات ضخمة من صور عروض الأزياء لتحديد الأنماط والأشكال الناشئة.
• وسائل التواصل الاجتماعي ومتابعات المؤثرين: من خلال التعرف البصري على إنستغرام وتيك توك والمدونات، يكتشف الذكاء الاصطناعي الأساليب الفيروسية في الوقت الحقيقي.
• بيانات البحث والمبيعات: توفر استعلامات البحث عبر الإنترنت، ومشتريات التجارة الإلكترونية، ودوران المخزون إشارات كمية تُحسن التوقعات.
• ملاحظات العملاء: يقوم الذكاء الاصطناعي المعتمد على اللغة الطبيعية بتحليل المراجعات والتعليقات لقياس المشاعر (مثل الإعجاب أو عدم الإعجاب بأسلوب معين)، مضيفاً طبقة إضافية من الفهم.
• المدخلات الديموغرافية/الإقليمية: تقسم نماذج الذكاء الاصطناعي الاتجاهات حسب العمر أو الثقافة أو الموقع، مما يسمح بتوقعات مخصصة للأسواق المختلفة.

باستخدام هذه المدخلات، تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحديث التوقعات باستمرار. وفقاً لشركة Heuritech المتخصصة في توقع الاتجاهات، فإن هذا النهج لا يكتفي بتحديد ما هو رائج فحسب، بل  “يقيس أيضاً مسار كل اتجاه”، مما يساعد العلامات التجارية على معرفة ما إذا كان الأسلوب سينمو أو يتلاشى.

في مجال الموضة السريعة خصوصاً، تعني المراقبة اللحظية والتحليلات التنبؤية للذكاء الاصطناعي أن المجموعات يمكن تعديلها خلال أيام بدلاً من شهور.

الذكاء الاصطناعي في التطبيق: الأدوات والأمثلة

طورت شركات حول العالم أدوات توقع تعتمد على الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تستخدم Heuritech الرؤية الحاسوبية على الصور الاجتماعية؛ فهي “تحلل ملايين الصور المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي، مطبقة تقنية التعرف على الصور لقياس وتوقع ما يرتديه الناس حسب السوق”. Trendalytics تدمج بيانات البحث وعروض الأزياء لرصد الاتجاهات الدقيقة مبكراً – كما تشير دراسة حالة، فقد حددت منصتهم الاهتمام المتزايد بـ “الفساتين المجعدة، وطبعات التاي-داي، أو السترات البومبر” قبل أن تصبح هذه الأساليب شائعة.

تدمج شركات الاستشارات مثل WGSN الآن نماذج الذكاء الاصطناعي في توقعاتها، مزجاً بين الخبرة البشرية والاستماع الاجتماعي.

حتى كبار تجار التجزئة يستخدمون الذكاء الاصطناعي داخلياً. على سبيل المثال، بنت شركات ضخمة تعتمد على البيانات مثل زارا أنظمة تتعلم باستمرار من سلوك العملاء. يراقبون الإشارات اللحظية من وسائل التواصل والمبيعات لتعديل التصاميم الجديدة ومستويات المخزون فوراً تقريباً.

تساعد هذه المرونة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هذه العلامات التجارية على “التعامل مع دورات الموضة المتغيرة بسرعة” بشكل أفضل من التخطيط الموسمي التقليدي. وتعتمد علامات تجارية تقنية أخرى (شين، نايكي، وغيرها) على الذكاء الاصطناعي أيضاً: يستخدمون الخوارزميات للتنبؤ باتجاهات الشباب وحتى لتوليد تصاميم جديدة بناءً على الضجة الاجتماعية.

في كل هذه الحالات، الفكرة الأساسية واحدة: استغلال الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات الخام إلى توقعات اتجاهات قابلة للتنفيذ قبل الموسم القادم.

التخصيص والاتجاهات المحلية

إلى جانب الاتجاهات العالمية، يتيح الذكاء الاصطناعي أيضاً توقعات شخصية ومحلية عالية الدقة. تحلل محركات التوصية المدعومة بالتعلم الآلي سلوك المتسوقين الفردي لتقديم أنماط مخصصة. على سبيل المثال، تستخدم خدمات مثل Stitch Fix و Zalando “ملاحظات العملاء وتفضيلات المستهلكين والتحليلات التنبؤية لاقتراح إطلالات تناسب تفضيلات الأسلوب الفردية”.

عملياً، يعني هذا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد شرائح العملاء المتخصصة والأذواق الإقليمية التي قد يغفلها التوقع الموحد. توضح Heuritech أن الذكاء الاصطناعي يسمح بـ “فهم دقيق للاتجاهات عبر الأسواق والفئات السكانية المختلفة... مما يمكّن العلامات التجارية من تكييف مجموعاتها لتفضيلات محلية محددة”.

باختصار، يمكن ضبط نفس الأساليب المعتمدة على البيانات التي تتنبأ بالاتجاهات العامة لتناسب الثقافات الفرعية أو المدن أو الفئات العمرية، مما يساعد المصممين على ابتكار المنتج المناسب في المكان المناسب.

الفوائد والاستدامة

تقدم التوقعات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مزايا تجارية واضحة. تشير العلامات التجارية إلى تحسين تجربة العملاء بفضل توافر المخزون المتوافق مع الاتجاهات، و زيادة المبيعات من خلال تلبية الطلب بسرعة. والأهم من ذلك، أنها تعزز الاستدامة: مع توقعات أكثر ذكاءً، تتجنب الشركات الإنتاج المفرط للمنتجات غير المرغوبة.

كما يشير تحليل صناعي، باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن لعلامات الموضة “تجنب إنتاج قطع خارجة عن الاتجاه، مما يزيد الربحية ويقلل الهدر”.

تشمل الفوائد الرئيسية:

• تشكيلات دقيقة: يمكن مواءمة المخزون مع الطلب الفعلي، مما يوفر للمشترين الأنماط التي يرغبون بها.
• إيرادات أعلى: تحقيق الاتجاهات الصحيحة يعزز المبيعات وحصة السوق.
• تقليل الهدر: التوقعات الدقيقة تعني عدد أقل من الملابس الزائدة وانبعاثات كربونية أقل.

ببساطة، “توقع الاتجاهات المدعوم بالذكاء الاصطناعي... يساعد علامات الموضة على التنبؤ بالاتجاهات من خلال تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، وملاحظات العملاء، والبيانات التاريخية”. هذا النهج القائم على البيانات يحل محل التخمين، بحيث تستند المجموعات إلى الأدلة وليس الحدس فقط.

مع مرور الوقت، تقوم خوارزميات التعلم بتحسين دقتها باستمرار، مما يصقل توقعات كل موسم بشكل أكبر.

التحديات وآفاق المستقبل

على الرغم من قوتها، ليست توقعات الذكاء الاصطناعي سحرية. تعتمد دقتها على جودة وتنوع البيانات. إذا لم تظهر بعض الأساليب بما يكفي في البيانات (مثل الابتكارات التصميمية الجديدة كلياً)، قد لا يلتقطها الذكاء الاصطناعي فوراً. وبالمثل، قد يؤدي الاعتماد المفرط على اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي إلى تحيز التوقعات نحو الأساليب الشائعة بالفعل.

يؤكد الخبراء على ضرورة دمج الذكاء الاصطناعي مع البصيرة البشرية: كما قال أحد المتنبئين، الذكاء الاصطناعي “لا يزيل الإبداع – بل يعززه” من خلال ضمان تفاعل التصاميم، لكن يجب على المصممين توجيه الرؤية. في الواقع، تنصح Heuritech بـ “دمج الذكاء الاصطناعي مع خبرة الموضة” لتحقيق أفضل النتائج.

في المستقبل، ستصبح أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر تطوراً. نتوقع توقعات أكثر دقة، وتنبيهات اتجاهات فورية للمصممين، وتكاملًا أوثق بين البيانات العالمية والمحلية.

لكن مراقبو الاتجاهات البشر سيظلون مهمين: فالأحداث غير المتوقعة والإبداع الخالص سيظلان يلعبان دوراً. المستقبل يعود لفرق الموضة التي تجمع بين قوة التنبؤ بالذكاء الاصطناعي وحدس الإنسان الماهر.

يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل توقعات الموضة بسرعة. من خلال تحليل مجموعات ضخمة من الصور والبيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي الآن “تحديد الاتجاهات الناشئة وتوقع الطلب المستقبلي” الذي قد يغفله الخبراء البشر. تكتسب العلامات التجارية التي تستخدم هذه الأدوات ميزة تنافسية – بإطلاق مجموعات مناسبة وفي الوقت المناسب مع تقليل المخزون الزائد.

مع تسارع دورات الموضة وعولمة الأسواق، أصبحت هذه القدرة التنبؤية ضرورية. يعد مزيج تحليلات الذكاء الاصطناعي مع البصيرة الإبداعية بمستقبل يمكن فيه للمصممين التنبؤ بألوان وطبعات وقصات الموسم القادم قبل حتى انطلاق عروض الأزياء – متقدمين على الاتجاهات بدلاً من ملاحقتها.