Dużo się o tym mówi i dużo się słyszy. Sztuczna inteligencja jest wszechmocna w większości branż IT i kreatywnych, w tym w modzie. Nie jest to jeszcze w pełni widoczne na rynku krajowym, chociaż sztuczna inteligencja jest tworzona i wykorzystywana przez dużych graczy, a także wkracza do mniejszych marek. Istnieje wiele zastosowań. W tym artykule omówię przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji w branży modowej, uzupełniając je przykładami. Ta ściągawka może być przydatna dla projektantów, marketerów, specjalistów ds. PR, menedżerów e-commerce, studentów i wszystkich zainteresowanych nowymi technologiami w modzie (fashion tech).
Polecane podcasty wideo:
Prognozowanie trendów za pomocą sztucznej inteligencji
Już na samym początku rozwoju kolekcji, sztuczna inteligencja może pomóc nam przewidywać trendy. AI zrewolucjonizowała ten proces. W 2018 roku, podczas mojej corocznej prezentacji na temat trendów technologicznych na nadchodzący rok, przewidziałem, że obserwatorzy trendów staną się naukowcami danych — i miałem rację. Największa na świecie agencja obserwująca trendy, WGSN, zatrudnia obecnie analityków Business Intelligence. Kupujący modę i obserwatorzy trendów mogą korzystać z rozwiązań takich jak Heuritech, narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, którego twórcy twierdzą, że przewidują trendy z 90% dokładnością nawet do 24 miesięcy naprzód. Innym rozwiązaniem SaaS dla handlu detalicznego, które umożliwia analizę trendów i prognozowanie, jest Edited. Sprzedawca internetowy ASOS wdrożył model AI w celu przewidywania popytu. Uczy się na podstawie historii sprzedaży, zwrotów i popularności produktu. Algorytm prognozuje tygodniowy popyt na każdy element garderoby, biorąc pod uwagę rozmiary i popyt w każdym magazynie na nadchodzące sezony. SHEIN również wykorzystuje sztuczną inteligencję do prognozowania trendów; Algorytmy firmy analizują media społecznościowe i Internet, podsuwając pomysły na nowe projekty (przygotowuje ich 1,5 miliona rocznie!).
Projektowanie mody z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Gdy poznamy trendy na nadchodzące tygodnie, miesiące i lata, możemy przejść do fazy konceptualizacji i projektowania. Wsparcie zapewnia generatywna sztuczna inteligencja, a konkretnie modele dyfuzyjne, które „tworzą” obrazy. Dzięki firmom takim jak holenderska firma The Fabricant (dawniej znana z cyfrowej mody i rozwiązań dla metawersum), amerykańska OpenAI czy chińska KlingAI, możesz projektować ubrania, po prostu przesyłając referencje. Na przykład, po prostu udostępnij wzór tkaniny, poproś (zapytaj) o projekt stroju oparty na tym motywie i otrzymaj efekt końcowy. Możesz również poprosić algorytm o wizualizację lub zdjęcie stroju stworzonego wyłącznie na podstawie szkicu. Dzięki ChatGPT i The Fabricant wystarczy wysłać zarówno szkic, jak i wzór, aby uzyskać projekt ubrania zwizualizowany na wirtualnym modelu. Pojawiają się również startupy wykorzystujące sztuczną inteligencję do generowania wzorów na podstawie zdjęć produktów (Fashioninsta.ai) i tworzenia modeli 3D na podstawie zdjęć lub szkiców (np. Meshy.ai).
Optymalizacja procesów produkcyjnych i kontrola jakości dzięki sztucznej inteligencji
Dzięki sztucznej inteligencji producenci mogą lepiej przewidywać popyt, usprawniać łańcuchy dostaw, automatyzować procesy fabryczne i usprawniać kontrolę jakości. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować wiele zadań produkcyjnych w fabrykach. Na przykład roboty mogą przejąć zadanie wykonywania trudnych szwów lub obsługi delikatnych materiałów, pomagając w ten sposób zredukować liczbę błędów, skrócić czas produkcji i obniżyć koszty. Systemy wizji komputerowej (CV), wykorzystując algorytmy, monitorują jakość na liniach produkcyjnych. Kamery połączone ze sztuczną inteligencją pomagają wykrywać mikroskopijne wady materiałów, jak w przypadku Smartex, startupu, który wykrywa wady tkanin, zapobiegając ich przeniesieniu do kolejnych etapów produkcji, oszczędzając czas, energię i koszty. Sztuczna inteligencja może również wspierać przepływ produkcji i logistykę, a także konserwację predykcyjną. Jednak najbardziej oczywistym zastosowaniem sztucznej inteligencji w produkcji jest prawdopodobnie optymalizacja harmonogramów pracy pracowników i alokacji zasobów.
Marketing modowy oparty na sztucznej inteligencji
Kampania Guess, opublikowana w amerykańskim Vogue'u, spotkała się niedawno z szerokim zainteresowaniem, prezentując zdjęcia z modelką generowaną przez sztuczną inteligencję. To jedno z najbardziej oczywistych zastosowań modeli dyfuzyjnych w modzie. Nie było to również pierwsze zastosowanie takich algorytmów w modzie. W styczniu 2023 roku Valentino wykorzystało algorytmy generatywne do tworzenia futurystycznych elementów na fotografiach w swojej kampanii „Essential”. Levi's również eksperymentował z podobnymi algorytmami (we współpracy z Lalaland.ai). Mniej oczywiste zastosowania sztucznej inteligencji w marketingu obejmują wykorzystanie wirtualnych stylistów AI (takich jak iLea) lub projektowanie witryn sklepowych we współpracy z modelkami dyfuzyjnymi (jak Dior).
Generatywne algorytmy sztucznej inteligencji (AI) mogą pomóc w generowaniu opisów produktów na potrzeby wewnętrzne sklepów internetowych, a także na potrzeby SEO. Możliwe jest również dynamiczne generowanie opisów produktów lub projektowanie i treść reklam w oparciu o wcześniejsze preferencje danego klienta (lub grupy klientów). Reklama programowa oparta na sztucznej inteligencji (AI) aukcje powierzchni reklamowej w czasie rzeczywistym.
Poza modelami treści i dyfuzji, sztuczna inteligencja może pomóc w pozycjonowaniu reklam i optymalizacji działań marketingu internetowego. Algorytmy ułatwiają segmentację klientów i personalizację przekazów reklamowych w oparciu o analizę nieustrukturyzowanych zbiorów danych, takich jak posty w mediach społecznościowych. Umożliwiają również analizę sentymentów i wgląd w to, co klienci lubią, a czego nie (np. dzięki Brand24).
Sprzedaż mody z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Najprostszym (nie do wymienienia, ale do stworzenia) zastosowaniem sztucznej inteligencji w sprzedaży odzieży są silniki rekomendacji, które analizują zebrane dane klientów (historię zakupów, preferowany styl, rozmiar, oglądane produkty) i sugerują alternatywy, które mogą im odpowiadać i do nich pasować. Na przykład, klient może otrzymać rekomendację sukienki w stylu i kroju, w którym czuje się komfortowo. Marka może również wyświetlić zdjęcie modelki noszącej interesujący ją produkt, ale nie będzie to przypadkowa modelka, lecz taka, która najbardziej przypomina klienta. Hiperpersonalizacja przekazu jest prawdopodobnie jednym z powodów, dla których H&M stworzył cyfrowe bliźniaki prawdziwych modelek.
Istotnym trendem sprzedażowym, który przyczynia się do zmniejszenia liczby zwrotów, są wirtualne przymierzalnie, zarówno te oparte na sztucznej inteligencji (AI) i rozszerzonej rzeczywistości (AR), jak i te oparte na modelach dyfuzyjnych (np. WEARFITS, gdzie pracuję). Umożliwiają one wizualizację ubrań lub obuwia na zdjęciach (generatywne przymierzalnie) lub w czasie rzeczywistym (przymierzalnie rozszerzone AR połączone z AI). Marki coraz częściej stosują te rozwiązania, ponieważ dostrzegają zwrot z inwestycji.
Inne narzędzia wspierające handel detaliczny obejmują chatboty i wirtualnych asystentów sprzedaży opartych na modelu generatywnym (takich jak ChatGPT). Kolejnym krokiem jest umożliwienie użytkownikom korzystania z usług agenta AI (tzw. agentic AI), który dobierze dla nich najlepszy strój i podejmie decyzję zakupową. Agentic AI to jeden z trendów technologicznych w modzie na rok 2025.
Streszczenie
Istnieje wiele sposobów na zastosowanie sztucznej inteligencji w modzie, a ich liczba będzie tylko rosnąć. Branża modowa nie powinna obawiać się branży technologicznej i sztucznej inteligencji. Zasada jest jednak taka: kto pierwszy, ten lepszy. W dobie sztucznej inteligencji marki modowe (moim zdaniem) walczą o przetrwanie, a największe marki zdają sobie z tego sprawę. Wszyscy pracujemy z nowymi technologiami.
Źródło
