Zastosowania sztucznej inteligencji w przemyśle modowym

Sztuczna inteligencja (SI) zmienia przemysł modowy od podstaw – rewolucjonizując sposób projektowania, produkcji, marketingu i sprzedaży ubrań. To, co zaczęło się od prostych rekomendacji produktów, przekształciło się w kreatywność napędzaną SI oraz analitykę danych, które stały się niezbędne w biznesie dla marek modowych. W rzeczywistości ponad jedna trzecia menedżerów w branży modowej deklaruje korzystanie z generatywnej SI w obszarach takich jak obsługa klienta, tworzenie obrazów, copywriting i odkrywanie produktów już w połowie dekady.

Projektowanie wspierane przez SI i prognozowanie trendów

SI coraz częściej pełni rolę kreatywnego partnera dla projektantów oraz potężnego narzędzia dla prognozujących trendy. Narzędzia generatywne SI potrafią tworzyć oryginalne projekty mody lub pomagać w dopracowywaniu koncepcji poprzez analizę ogromnych zbiorów danych i generowanie nowych pomysłów.

Gracze fast-fashion jak Shein stosują algorytmy do oceny zainteresowania konsumentów online i wprowadzają nowe produkty w ciągu kilku dni. Zastępując intuicję danymi, prognozowanie trendów oparte na SI pomaga markom projektować to, czego klienci naprawdę chcą, ograniczając zgadywanie i maksymalizując zyski przy minimalizacji odpadów.

Optymalizacja łańcucha dostaw i zarządzanie zapasami

Jednym z najbardziej wpływowych zastosowań SI w modzie jest prognozowanie popytu i zarządzanie łańcuchem dostaw. Branża od dawna boryka się z nadprodukcją – szacuje się, że co roku niesprzedanych pozostaje 2,5 miliarda sztuk odzieży (o wartości 70–140 miliardów dolarów), z czego około 25% trafia ostatecznie na spalenie lub do wysypisk.

Jak SI optymalizuje zapasy

Modele uczenia maszynowego analizują historyczne dane sprzedaży, wskaźniki sprzedaży, dane z przeglądania online, trendy w mediach społecznościowych, a nawet sygnały pogodowe czy ekonomiczne, aby przewidzieć, które style i w jakich ilościach będą się sprzedawać w nadchodzących sezonach. Te prognozy pomagają detalistom optymalizować poziomy zapasów i zapobiegać nadmiernej podaży, która prowadzi do przecen lub strat.

Zaawansowane planowanie i widoczność

Narzędzia planowania oparte na SI umożliwiają symulacje scenariuszy (testowanie, jak zmiana ilości produkcji lub terminów dostaw wpływa na sprzedaż i zapasy) oraz pełną widoczność łańcucha dostaw. Zintegrowane platformy zbierają dane z zaopatrzenia, produkcji, logistyki i punktów sprzedaży, oferując całościowy obraz sieci dostaw.

Dzięki tym informacjom marki mogą proaktywnie przekierowywać przesyłki lub dostosowywać moce produkcyjne, aby zapobiec niedoborom lub nadmiarowi zapasów. Efektem jest bardziej szczupły i responsywny łańcuch dostaw, który eliminuje zgadywanie w decyzjach produkcyjnych, obniża koszty i redukuje słynne nadmiarowe odpady branży modowej.

Systemy łańcucha dostaw oparte na SI umożliwiają śledzenie zapasów i prognozowanie popytu w czasie rzeczywistym

Spersonalizowane doświadczenia zakupowe i rekomendacje

Współcześni konsumenci oczekują spersonalizowanych doświadczeń zakupowych, a SI jest silnikiem umożliwiającym to na dużą skalę. Algorytmy rekomendacji analizują zachowania przeglądania, historię zakupów, profil sylwetki i aktywność w mediach społecznościowych, aby sugerować produkty, które klienci najprawdopodobniej pokochają.

Inteligentne rekomendacje produktów

Amazon stosuje modele uczenia maszynowego grupujące klientów o podobnych rozmiarach i wzorcach zakupowych, aby dostarczać wysoce trafne rekomendacje produktów. Silniki te uczą się indywidualnych preferencji stylu i kontekstów, zauważając wzorce, takie jak upodobanie do minimalistycznych sneakersów i neutralnych kolorów, a następnie podkreślają nowe produkty pasujące do tego profilu.

Wirtualni styliści i agenci zakupowi SI

Poza sugestiami produktów, SI napędza osobistych stylistów i wirtualnych asystentów zakupowych. Zamiast statycznych filtrów, aplikacje modowe oferują teraz agentów SI lub chatboty, które rozmawiają z klientami, doprecyzowując rekomendacje, uwzględniając cele stylizacyjne, okazję, preferowany krój i aktualną garderobę, proponując kompletne pomysły na stylizacje.

Rozwiązywanie problemu dopasowania i rozmiarów

Zwroty z powodu złego dopasowania kosztują detalistów miliardy i frustrują klientów. SI rozwiązuje ten kluczowy problem za pomocą narzędzi rekomendujących właściwy rozmiar i symulujących dopasowanie.

• Rekomendacje rozmiarów Amazona: Analizuje wcześniejsze zamówienia, porównuje z podobnymi klientami, uwzględnia informacje o produkcie (krój, rozciągliwość tkaniny, cechy marki) oraz opinie klientów dotyczące dopasowania, aby sugerować optymalne rozmiary.
• True Fit i Easysize: Agregują dane pomiarów ciała i specyfikacje ubrań, aby przewidzieć optymalne rozmiary w różnych markach.
• 3D skanowanie stóp Nike: Aplikacja na smartfony wykorzystuje wizję komputerową do skanowania stóp i określania dokładnego rozmiaru buta dla idealnego dopasowania sneakersów online.
• Wirtualne przymierzanie Google: Funkcja oparta na SI pokazuje ubrania na ponad 40 różnorodnych modelach ciała, pozwalając klientom zobaczyć, jak produkty układają się na sylwetkach podobnych do ich własnych, budując pewność zakupu.

Dzięki rozwiązaniu problemów dopasowania i personalizacji za pomocą SI, detaliści poprawiają satysfakcję klientów, zmniejszają kosztowne zwroty i wymiany oraz budują zaufanie do zakupów modowych online.

Wirtualne przymierzanie i narzędzia personalizacji oparte na SI wzbogacają doświadczenia zakupów online

SI w marketingu mody i zaangażowaniu klientów

Wpływ SI sięga również sposobu, w jaki moda jest promowana i jak marki angażują klientów. W reklamie i tworzeniu treści narzędzia SI pomagają tworzyć przyciągające wzrok wizualizacje i teksty szybciej i taniej.

Generatywna SI dla treści wizualnych

Generatywna SI do obrazów pozwala markom tworzyć materiały marketingowe bez rozbudowanych sesji zdjęciowych. Detalista Revolve stworzył kreatywną kampanię reklamową 2023 roku, wykorzystując generatywną sztukę do wizualizacji modowych fantazji, które trudno lub drogo byłoby zrealizować w rzeczywistości.

Niektóre domy mody generują całe sesje zdjęciowe produktów za pomocą SI: startupy takie jak Botika oferują modele generowane przez SI, umożliwiając markom prezentację ubrań na różnorodnych wirtualnych modelach różnych etniczności i typów sylwetek bez zatrudniania dodatkowych fotografów czy talentów. Levi's testował modele generowane przez SI (za pośrednictwem Lalaland.ai), aby pokazać ubrania na bardziej zróżnicowanych kształtach ciała, uzupełniając modele ludzkie, jednocześnie obniżając koszty i zwiększając inkluzywność.

Copywriting i personalizacja napędzane SI

Marki korzystają z generatorów tekstu SI (opartych na dużych modelach językowych) do tworzenia opisów produktów, podpisów w mediach społecznościowych i maili marketingowych. Adore Me, marka bielizny, używa generatywnej SI do pisania SEO-optymalizowanych opisów produktów, oszczędzając około 30 godzin pracy copywritera miesięcznie i zwiększając organiczny ruch na stronie o 40%.

Treści tworzone przez SI można szybko dostosować do różnych odbiorców – zmieniając ton lub podkreślając konkretne cechy produktów – co pomaga w testach A/B komunikatów marketingowych. Co więcej, SI personalizuje same treści: automatyczne maile marketingowe zawierają produkty rekomendowane przez SI dla konkretnych odbiorców, a strony internetowe dynamicznie pokazują różne banery na stronie głównej w zależności od profilu odwiedzającego (np. podkreślając odzież męską lub damską na podstawie wcześniejszych zachowań).

Chatboty SI i wirtualni asystenci

Wiele sklepów modowych oferuje teraz interfejsy czatu oparte na SI na swoich stronach lub aplikacjach, aby obsługiwać zapytania klientów i udzielać porad stylizacyjnych. Boty te wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, aby rozumieć pytania typu „Jakie buty pasują do granatowego garnituru?” i sugerować odpowiednie produkty.

Asystenci ci sprawiają, że zakupy online są bardziej interaktywne i „naturalne”, zwłaszcza dla młodszych konsumentów przyzwyczajonych do interfejsów wiadomości. Choć obecne chatboty czasem popełniają błędy, szybko się uczą dzięki większej ilości danych treningowych. Marki dostrzegają duży potencjał: agenci SI są dostępni 24/7, obsługują niezliczoną liczbę klientów jednocześnie i potrafią zwiększać sprzedaż, ucząc się preferencji i rekomendując produkty uzupełniające.

Wirtualni influencerzy i immersyjne doświadczenia

Generowani przez SI wirtualni influencerzy, tacy jak Lil Miquela, zdobyli popularność w marketingu modowym. Lil Miquela to postać CGI z milionami obserwujących, która „pozowała” dla topowych marek luksusowych (np. Prada) i angażuje odbiorców poprzez posty w mediach społecznościowych i wydania muzyczne. Marki tworzą te wirtualne awatary za pomocą generatywnej SI i modelowania 3D, a następnie skryptują je z użyciem modeli językowych SI, aby autentycznie wchodziły w interakcje z fanami. Wykorzystując wirtualnych ambasadorów marki, firmy mogą precyzyjnie kontrolować wizerunek i trafiać do technologicznie zaawansowanych konsumentów generacji Z w erze metawersum.

SI umożliwia także wirtualne pokazy mody i doświadczenia rozszerzonej rzeczywistości. Podczas pandemii marki eksperymentowały z SI, tworząc cyfrowe pokazy mody lub animowane lookbooki 3D, gdy wydarzenia fizyczne zostały odwołane. AI Fashion Week zadebiutował w 2023 roku, prezentując kolekcje zaprojektowane przy wsparciu SI i pokazane w rzeczywistości mieszanej.

W rozszerzonej rzeczywistości (AR) detaliści wykorzystują SI, aby klienci mogli skierować kamerę telefonu na siebie i zobaczyć nałożone ubrania – na przykład filtry AR do „przymierzania” sneakersów lub biżuterii na Instagramie używają wizji SI do śledzenia ciała użytkownika i realistycznego renderowania produktów. Te interaktywne kampanie zwiększają zaangażowanie i mogą stać się viralowe, pokazując, jak technologie SI wzbogacają opowiadanie historii marki i kontakt z klientem.

Narzędzia marketingowe oparte na SI umożliwiają spersonalizowane kampanie, wirtualnych influencerów i immersyjne doświadczenia zakupowe

Wzmacnianie zrównoważonego rozwoju i gospodarki o obiegu zamkniętym w modzie

Zrównoważony rozwój to palący problem w modzie, a SI odgrywa kluczową rolę w uczynieniu branży bardziej ekologiczną. Poza ograniczaniem nadprodukcji dzięki lepszemu prognozowaniu popytu, SI jest stosowana do efektywniejszego recyklingu i ponownego wykorzystania odzieży.

Recykling i odsprzedaż napędzane SI

Zautomatyzowane systemy sortowania wykorzystują SI do rozpoznawania różnych rodzajów odpadów tekstylnych według materiału, koloru i stanu, sortując ubrania do recyklingu lub odsprzedaży znacznie szybciej niż ręczne sortowanie.

Na rynku odsprzedaży platformy z używanymi ubraniami online stosują SI do usprawnienia operacji: algorytmy rozpoznawania wizualnego oceniają przesłane zdjęcia używanej odzieży, wykrywając ślady zużycia (plamy, blaknięcie) i weryfikując jakość. SI może nawet ustalać optymalne ceny odsprzedaży, analizując trendy popytu i stan przedmiotu – to dynamiczny model cenowy, który pomaga szybciej sprzedawać używane rzeczy, maksymalizując ich wartość.

Walka z podróbkami i zapewnianie autentyczności

Walka z podróbkami i zapewnianie autentyczności – ważny aspekt zrównoważonej konsumpcji – zyskała wsparcie dzięki SI. Luksusowa platforma odsprzedaży The RealReal wykorzystuje narzędzia SI („Shield” i „Vision”) oparte na rozpoznawaniu obrazów, które sygnalizują potencjalnie fałszywe produkty projektantów, kierując je do dokładniejszej kontroli przez ekspertów.

Zrównoważone projektowanie i optymalizacja materiałów

Po stronie projektowania SI wspiera modę zrównoważoną poprzez optymalizację wykorzystania materiałów. Oprogramowanie do tworzenia wzorów oparte na SI układa elementy wykrojów na tkaninie z minimalnymi odpadami (proces zwany optymalizacją marker making). Uczenie maszynowe może także pomagać w wynajdywaniu ekologicznych tkanin, analizując dane o właściwościach materiałów i sugerując zrównoważone alternatywy.

W projektowaniu produktów niektóre marki korzystają z generatywnej SI do tworzenia mody wykorzystującej materiały z recyklingu lub biodegradowalne w nowatorski sposób. Adidas podobno używał danych SI do projektowania sneakersów z w pełni recyklingowalnych komponentów. Wszystkie te działania zmierzają do jednego celu: wykorzystania SI do ograniczenia śladu środowiskowego mody na każdym etapie, od tworzenia po koniec życia produktu.

Systemy oparte na SI optymalizują wykorzystanie materiałów, wykrywają podróbki i umożliwiają modę w obiegu zamkniętym dzięki inteligentnemu recyklingowi i odsprzedaży

Przyszłość SI w modzie

Od atelier po witrynę sklepową, SI wplata się w tkankę biznesu modowego. Umożliwia projektantom i merchandiserom większą kreatywność i pewność, wspierając intuicję danymi. Pomaga detalistom działać efektywniej, dostarczając właściwe produkty we właściwe miejsce i czas. I sprawia, że doświadczenia zakupowe są bardziej angażujące i spersonalizowane dla konsumentów na całym świecie.

Nic dziwnego, że menedżerowie mody postrzegają SI jako niezbędną do konkurowania na nowoczesnym rynku. Firmy reorganizują zespoły i procesy, aby integrować narzędzia SI, uwalniając ludzkie talenty do zadań kreatywnych i analitycznych o wyższej wartości.

SI wspiera, a nie zastępuje ludzką kreatywność

Co ważne, rozwój SI w modzie nie zastępuje ludzkiej kreatywności – ją wspiera. Projektanci nadal dostarczają wizję i gust, które napędzają kolekcje, ale mają teraz potężne narzędzia do eksplorowania większej liczby pomysłów w krótszym czasie. Marketerzy nadal tworzą opowieści marki, ale z SI mogą skuteczniej dostosowywać je do różnych segmentów odbiorców.

W miarę jak zagłębiamy się w tę dekadę, spodziewaj się, że SI będzie dalej otwierać innowacje w prognozowaniu stylów, produkcji na żądanie, immersyjnym handlu i nie tylko. W branży opartej na innowacji i wyznaczaniu trendów, SI szybko staje się ostatecznym trendsetterem – który zmienia modę na lepsze, jeden inteligentny algorytm na raz.