AI jako platforma operacyjna mody. 16 innowacji technologicznych, które odmienią sektor w roku 2026
Cykllicznie konstruuję zestawienie najistotniejszych nurtów technologicznych w przemyśle odzieżowym. Nie inaczej będzie w 2026. Na początku mej drogi w fashion tech, byłam pełna zapału dla każdej technologii, którą branża modowa mogła zaadaptować. Wraz z upływem czasu i zgromadzonym doświadczeniem, moje nastawienie stało się bardziej wyważone. Kompilacja z 2025 roku prawie w całości się spełniła, dołożę wszelkich starań, aby podobnie było w 2026. Dużo będzie o inteligencji sztucznej (AI), nieco o blockchainie, a także o bezpieczeństwie.
Zanim przejdę dalej, należy pamiętać, że:
- Marki odzieżowe wdrażają technologie na różne sposoby w swoich łańcuchach wartości, procesach produkcyjnych i dostawach. Zależy to głównie od środków marki (w tym finansowych), jej elastyczności, jak również metod zarządzania przedsiębiorstwem (O tym, dlaczego marki modowe obawiają się technologii, pisałam w tym artykule).
- Technologie używane przez sektor modowy są często niezauważalne dla odbiorcy końcowego, albo też nie są rozpatrywane jako innowacje.
- W minionych latach obserwowaliśmy wiele POCs (Proof of Concept). Część z opisanych przeze mnie poniżej trendów będzie w roku 2026 wprowadzana na szerszą skalę.
Które technologie będą najczęściej implementowane przez sektor odzieżowy w roku 2026?
AI jako platforma operacyjna mody
Agentyczne AI (Agentic AI), agenci AI, inteligentne systemy wieloagentowe (Multiagent Systems)
O tej tendencji wspominałam już w ubiegłym roku i pisałam na łamach Fashion Biznes. Widzieliśmy już debiut agentycznego AI w sprzedaży i wygląda na to, że będzie to zyskujący na popularności trend. AI występuje tu jako autonomiczny „agent”, który samodzielnie realizuje zadania, odpowiadając na przykład na określone potrzeby lub problemy (np. monitorowanie tendencji, optymalizacja łańcucha dostaw, automatyczne rekomendacje, automatyczna sprzedaż). Marki odzieżowe wykorzystują agentyczne AI do reagowania na zmiany w popycie i preferencjach w czasie rzeczywistym, np. dynamiczne planowanie produkcji w reakcji na mikrotrendy z TikToka.
O rolę agentycznego AI w modzie w nadchodzącym roku zapytałam Magdalenę Bornos-Paciorek, Industry Manager w Google:
Agentic AI oparta na Universal Commerce Protocol (UCP) odegra istotną rolę w najbliższej przyszłości. Protokół ten staje się uniwersalnym językiem dla handlu, umożliwiając agentom AI pełne zrozumienie oferty marek, od parametrów technicznych po dostępność produktową. To jedna z odpowiedzi na tzw. „paraliż decyzyjny”: raport Accenture wskazuje, że prawie 3/4 konsumentów czuje się przeciążonych nadmiarem informacji i rezygnuje z zakupów z powodu zbyt trudnego procesu wyboru. AI w modzie ułatwi nam szybszy wybór produktów, działając jak inteligentny doradca/doradczyni. Zamiast prezentować setki ubrań, pokaże jedynie te najlepiej dopasowane do nas. Dzięki temu proces zakupu staje się po prostu prostszy i mniej wyczerpujący. – odpowiedziała mi Magda, zarysowując tym samym inne zastosowania agentic AI.
Modele specyficzne dla domeny (Domain-Specific Language Models – DSLM)
Sektor odzieżowy potrzebuje swoich własnych modeli językowych. Duże marki modowe w najbliższym czasie będą trenowały swoje modele. DSLM dedykowane modyfikują wydajność narzędzi AI w modzie (np. szybsze działanie, lepsze zrozumienie terminologii branżowej, trafniejsze rekomendacje, mniejsza ilość błędów). Według Gartnera do 2028 roku ponad 50% modeli GenAI będzie wyspecjalizowane, pytanie jakie trzeba sobie jednak zadać dotyczy ich potencjalnej jakości.
Przewidywanie trendów w modzie napędzane AI
AI i zaawansowane modele analityczne analizują dane z mediów społecznościowych, e‑commerce, wyszukiwań, influencerów i sprzedaży, aby prognozować nadchodzące tendencje. Już teraz z tego rodzaju technologii korzystają największe marki modowe, co nie zmienia faktu, że są one dostępne również dla mniejszych brandów. Pisałam już o wykorzystaniu AI w trend forecastingu w moim artykule o AI w modzie i uważam, że w roku 2026 będzie to jeszcze ważniejszy okres dla AI w analizowaniu i wyznaczaniu trendów.
Jakie ma to znaczenie dla mody:
- Marki szybciej reagują na zmieniające się upodobania klientów.
- Mogą zredukować nadprodukcję dzięki lepszemu dopasowaniu kolekcji do popytu.
- Mogą zostać zintegrowane z projektowaniem, merchandisingiem i marketingiem w czasie rzeczywistym.
Magdalenę Bornos-Paciorek zapytałam również o to, przy użyciu jakich narzędzi marki modowe powinny w najbliższym czasie przewidywać trendy. I czy one jeszcze będą istniały w erze AI:
Marki modowe mogą dzisiaj łączyć klasyczną analitykę z zaawansowanymi rozwiązaniami, takimi jak BigQuery do przetwarzania ogromnych zbiorów danych czy Vertex AI, który pozwala budować własne modele predykcyjne oparte na trendach rynkowych.
Genialnym, szybkim i prostym wsparciem dla działów zakupów jest też NotebookLM – wystarczy załadować tam nagrania z pokazów czy lookbooki konkurencji, by AI błyskawicznie przeanalizowało nam wideo i wygenerowało listę fasonów czy kolorów na dany sezon. Trendy w erze sztucznej inteligencji nie znikną, ale staną się bardziej mierzalne, bo dzięki np. historycznym danym z Google Trends możemy precyzyjnie oszacować popyt. Przykładowo, twarde dane mogą wykazać, że danej zimy poszukujemy czapek dwa razy częściej niż szalików, co pozwala markom uniknąć strat i zamówić towar w idealnej proporcji. – opisała praktyczne narzędzia Magdalena.
Modele dyfuzyjne w projektowaniu i visual merchandisingu
Modele dyfuzyjne (AI tworzące m.in. wideo czy obrazy) już od pewnego czasu są implementowane w branży odzieżowej. Powstały udane i mniej udane POCs wykorzystujące tę technologię. Wszyscy pamiętamy klęskę – a może sukces (bo rozgłos i kontrowersje!) – reklamy Guess w amerykańskim Vogue’u, czy wykorzystywanie cyfrowych bliźniaków przez H&M. Wiemy już też, że mogą być wykorzystywane w Visual Merchandisingu, tak jak robi to Dior, czy w projektowaniu ubrań, jak robi to wiele dużych marek modowych. W roku 2026 modele dyfuzyjne w projektowaniu i VM będą jeszcze szerzej implementowane, również w mniejszych markach. To wszystko pozwoli markom modowym skrócić time-to-market produktu.
Doświadczenie klienta: AR, GenAI, phygital
Wirtualne przymierzalnie AR i GenAI online
To już nie są POCs, marki odzieżowe, takie jak Zara na dużą skalę wdrażają wirtualne przymierzalnie zarówno AR (buty i torebki, w sklepach stacjonarnych, jak i w aplikacji), jak i Gen AI (znów: modele dyfuzyjne). W Polsce z wirtualnymi przymierzalniami eksperymentowało np. CCC (przymierzalnia WEARFITS, w którym pracuję). Jeśli chodzi o virtual try-ons (VTO) oparte o AR, jest to już dość dojrzała technologia, jednak cały czas udoskonalana (jak na przykład poprzez zaawansowane maskowanie butów). W roku 2026, dzięki połączeniu AI z 3D, technologia ta będzie szerzej implementowana. Warto pamiętać, że marki coraz częściej zainteresowane są generatywnym AI i wykorzystaniu wcześniej wspomnianych modeli dyfuzyjnych w wirtualnych przymierzalniach (patrz: Zara). W związku z ich coraz większą dostępnością i coraz lepszą jakością (na przykład nie zamienianie twarzy, coraz szybsze działanie), możemy się spodziewać większej ilości ciekawych implementacji Gen AI Try-On.
Wearables, Physical AI i asystenci głosowi
Kolejnym istotnym trendem technologicznym w branży modowej są wearables oraz physical AI. Obejmują one technologie noszalne, takie jak inteligentne zegarki, biżuteria czy odzież wyposażona w sensory oraz systemy sztucznej inteligencji. Z perspektywy mody oznacza to nie tylko rozszerzenie kategorii produktowych, lecz także realne połączenie mody, zdrowia i technologii, a w konsekwencji – powstawanie nowych modeli biznesowych, w tym modeli subskrypcyjnych.
Zagadnienie to poruszałam już w 2019 roku podczas mojego wystąpienia TEDx, a dziś staje się ono rzeczywistością rynkową. Physical AI w modzie ma potencjał, aby stać się czymś więcej niż kolejnym interfejsem – może być ewolucją, a być może rewolucją w sposobie, w jakim ludzie wchodzą w interakcję z oprogramowaniem i algorytmami.
Przykładem tego kierunku są prace OpenAI prowadzone we współpracy z Jonym Ive’em nad urządzeniem umożliwiającym codzienne korzystanie z AI bez konieczności stosowania interfejsu wzrokowego. W odpowiedzi na te działania, według dostępnych raportów, Apple rozwija konkurencyjne urządzenie wearable napędzane sztuczną inteligencją. Jednocześnie warto podkreślić, że do interakcji głosowej z AI nie jest dziś niezbędne dedykowane urządzenie – możliwe jest to już poprzez smartfony, na przykład za pośrednictwem Siri wykorzystującej na przykład model Gemini od Google.
Od smartfona droga do wearables jest bardzo krótka. Choć na co dzień korzystamy już z inteligentnych zegarków czy pierścionków (takich jak Oura Ring), physical AI w modzie idzie o krok dalej. Oznacza odejście od telefonu jako centralnego urządzenia na rzecz rozwiązań typu AI-first, w których wyświetlacz nie musi – i często nie będzie – odgrywał kluczowej roli.
Wirtualne lustra AR i Gen AI jako przyszłość omnichannel
Już od wielu lat marki instalowały w swoich sklepach wirtualne lustra. Ale dopiero od 2-3 zaczęły być to wirtualne lustra AR, które rzeczywiście mają sens biznesowy. Takie marki jak Zara testują takie lustra w swoich sklepach. Dziś mierzy się w nich głównie buty czy akcesoria (jak torebki), natomiast branża dąży do tego, aby dać klientom możliwość wizualizacji na sobie, w czasie rzeczywistym przy wykorzystaniu wcześniej wspomnianych modeli dyfuzyjnych. Dzięki takim zabiegom, marki chcą podnieść zaangażowanie klientów, konwersję i zredukować bariery zakupowe.
Gry i moda cyfrowa
Na wstępie napiszę, że zapomnijmy o NFT, już rok temu w swoich analizach wieściłam ich upadek. Żeby jednak zrozumieć i dotrzeć do Generacji Z oraz Generacji Alpha należy zaangażować się w rynek gier. Przewidywany przychód w roku 2026 w tej branży to 526,26 mld EUR i ma wzrosnąć do 687,22 USD w 2030 roku (CAGR 2026-2030 to 6,77%). Co ciekawe, gaming to nie tylko platforma marketingowa dla marek modowych, ale i retailowa. Mikropłatności w grach umożliwiają markom sprzedaż tak zwanych skinów, czyli na przykład wirtualnych ubrań. Korzystały z tej możliwości między innymi marki takie jak Balenciaga, Moncler czy Louis Vuitton.
Operacje, dane i modele biznesowe
Instant fashion i ultra fast fashion
Instant fashion jest to model produkcji oparty na danych i natychmiastowej reakcji. W roku 2026 konsumenci dalej będą chcieli kupować więcej, a marki będą chciały więcej sprzedawać. Oczywiście, jednocześnie rosnąć będzie rynek second hand (prawie 60% konsumentów będzie w roku 2026 kupowało z drugiej ręki), ale jak pokazują badania kupowanie z drugiej ręki coraz częściej przypomina konsumpcję fast fashion. Podążając za mikro trendami z Tik Toka, a czasem je wyznaczając, marki modowe będą produkowały co najmniej tyle co w 2025 roku, jeśli nie więcej. Ważnym jednak czynnikiem będą cła i regulacje na przykład Unii Europejskiej, która (dbając o środowisko, ekonomię i dobrostan konsumenta) coraz agresywniej przeciwstawia się markom typu Temu czy SHEIN. Można zatem powiedzieć, że w roku 2026 walczyć ze sobą będą 2 prądy: jeden to potrzeba wyzwalania natychmiastowej dopaminy dzięki zakupom, drugi to ustawodawstwo i potrzeba regulacji instant fashion.
Transformacja pracy dzięki AI
W roku 2026 AI będzie zautomatyzować procesy i wspierać pracowników (projektantów, merchandiserów, marketerów) w pracy, wymagając od nich nowych umiejętności, takich jak promptowanie czy vibe coding. Jednocześnie powoli będzie wypierać niektóre stanowiska, zwłaszcza na poziomie juniorskim, co widać już w branży IT. AI zmieniać będzie zadania — od powtarzalnych (np. analiza danych) do kreatywnych i strategicznych. Tematem skomplikowanym jest to, czy AI zabierze ludziom w branży modowej pracę. Jeszcze dwa lata temu, gdy zapytałam moich studentów, czy tak będzie odpowiedzi były negatywne – przecież algorytmy nie zastąpią myślenia kreatywnego! W tym roku, moi studenci nie byli już tego tacy pewni – odpowiadali, że jest możliwe, że AI odbierze ludziom pracę w branży modowej i nie tylko. Prawdą jest, że w Stanach Zjednoczonych dochodzi do masowych zwolnień, ale z drugiej strony – powstają nowe miejsca pracy, związane z rozwojem lub obsługą AI. Osobiście skłaniam się ku temu, że branża modowa przejdzie transformację i możliwe, że wiele osób straci zatrudnienie. Czy będziemy mieli szansę na przebranżowienie się? Zobaczymy.
Budowa działów R&D w markach modowych.
Trend ten jest powiązany z poprzednim – transformacją pracy dzięki AI. Duże marki modowe bardzo chętnie zatrudniają programistów i product managerów. Brandy, niektóre później niż powinny, budują własne działy R&D, w których dewelopują nowe technologie na potrzeby swojego biznesu lub integrują te budowane przez Big Tech i startupy. Od lat tacy giganci jak LVMH wyławiają ciekawe startupy, po to aby wzbogacić doświadczenie marki, zmniejszyć zwroty lub po prostu zwiększyć sprzedaż. Trend ten będzie rósł w dobie AI i wyścigu technologicznego, którego jesteśmy świadkami, co potwierdza to, że (jak donosi Vogue Business) coraz częściej osoby z backgroundem IT zastępują pracę osobom nietechnicznym w branży modowej (tu oczywiście należy pamiętać o potrzebie rozumienia marki i kompetencjach estetycznych dalej potrzebnych w branży modowej).
Regulacje w platformach społecznościowych
Platformy społecznościowe przestają być „Dzikim Zachodem” dla marek modowych. Nowe regulacje w UE (DSA, AI Act) oraz wewnętrzne polityki Meta czy TikToka (czy jednak wystarczające?) ograniczają automatyzację, wymagają oznaczania treści generowanych przez AI i zwiększają odpowiedzialność reklamodawców. Dla mody oznacza to wzrost znaczenia transparentności, brand safety oraz własnych kanałów komunikacji, choć te ostatnie raczej nie istnieją w online.
Integracja różnych technologii i danych
W roku 2026 wygrywają nie marki, które potrafią połączyć dane, technologię i procesy w jeden spójny system. AI, e-commerce, retail, CRM, AR i social media przestają działać w silosach, a zaczynają zasilać wspólny model decyzyjny. Dla branży modowej oznacza to pełniejszy obraz klienta i możliwość podejmowania trafniejszych decyzji — od projektowania kolekcji po merchandising i marketing. Integracja danych staje się warunkiem skutecznej personalizacji i realnej skalowalności biznesu, a technologia przestaje być wsparciem, a zaczyna być fundamentem strategii.
Personalizacja, moda na zamówienie, analityka predykcyjna i asystenci AI
Personalizacja w modzie przestaje być dodatkiem, a staje się podstawowym oczekiwaniem klientów. Dzięki AI marki są w stanie przewidywać popyt, lepiej dopasowywać kolekcje i prowadzić dialog z klientem w czasie rzeczywistym — od inspiracji po zakup i obsługę posprzedażową. Asystenci AI zmieniają e-commerce w cyfrowego stylistę, który zna nasze preferencje i może za nas wybrać ubrania, a nawet dokonać transakcji zakupowej. Branża stopniowo odchodzi od masowości produkcji jednego produktu i sezonowości na rzecz bardziej elastycznego, spersonalizowanego i opartego na danych modelu relacji marka–klient. Czy oznacza to mniej fast fashion? Raczej więcej. Marki będą podążać śladami SHEIN, które produkuje od 100 do kilkuset sztuk jednego designu, dla testów, by następnie produkować masowo. W efekcie zarówno wypuszczają ogromną ilość projektów (ponad 1,3 mln w SHEIN według najnowszych danych), jak i finalnie pojedynczych produktów.
Cyber bezpieczeństwo i bezpieczne AI.
O cyberbezpieczeństwie na łamach Fashion Biznes już pisałam. Jak pokazuje doświadczenie marek modowych – bardzo łatwo w tym zakresie o błędy i niedopatrzenia, które mogą skutkować wyciekami danych. W roku 2026 do aktualnej kafeterii problemów związanych z tym zagadnieniem dochodzi bezpieczeństwo związane z AI. Im więcej marek wdraża AI do personalizacji, prognozowania popytu czy projektowania kolekcji, tym większa staje się skala przetwarzanych danych – od zachowań zakupowych po dane wykorzystywane w wirtualnych przymierzalniach. W tym kontekście kluczowe znaczenie zyskuje konfidenzjalne przetwarzanie danych i bezpieczna architektura modeli AI: ochrona własności intelektualnej, zabezpieczenie modeli przed wyciekiem lub manipulacją oraz zgodność z regulacjami. Dla branży modowej oznacza to jedno – zaufanie klienta staje się równie ważne jak estetyka kolekcji, a inwestycje w secure AI i governance przestają być kosztem, a zaczynają być warunkiem konkurencyjności.
SEO LLM
W roku 2026 bardzo istotnym elementem strategii marketingu marek modowych będzie SEO pod LLMy (Duże Modele Językowe) jak na przykład Gemini, ChatGPT czy Perplexity. Już w roku 2023 agencje zajmujące się optymalizacją treści pod wyszukiwarki zaczęły się tym interesować. Jak grzyby po deszczu powstają startupy takie jak Snoika, które zajmują się tym zagadnieniem. Dla niektórych startupów modowych LLMy stanowią drugie źródło ruchu na stronie. Dobra optymalizacja zatem to szansa na rozwój biznesu.
Kilka zdań podsumowania
Oto 16 trendów technologicznych w modzie na rok 2026. Są one naturalną kontynuacją tego, co działo się w tym zakresie w ubiegłym roku. Niektóre z nich nie są zaskakujące, inne owszem. O wszystkich, według mnie – autorki artykułu – powinniśmy myśleć w roku 2026 tworząc strategie naszych dużych firm, małych marek modowych i startupów fashion tech.
Przeczytaj również: Przymierz, zanim kupisz, a unikniesz zwrotu. Moda wchodzi w erę wirtualnych przymierzalni