Inteligenta artificiala (AI) a afectat diverse industrii, putand perturba afacerile prin tehnologii creative, proceduri operationale mai eficiente si acces la informatii despre consumatori si industrie, care ofera un avantaj competitiv.
Initial, automatizarea inteligentei artificiale nu parea atragatoare de catre directorii de moda pentru a o utiliza intr-o industrie bazata pe abilitati creative si expresie. Cu toate acestea, pe masura ce intram in era hiper-digitala, aceste aplicatii pot transforma afacerile si pot genera o crestere semnificativa in industrie si venituri in comparatie cu concurentii care folosesc metode traditionale.
In ciuda naturii consacrate a industriei modei, AI modifica fundamental sectorul, de la modul in care companiile de moda isi fac articolele pana la promovate si vandute. Tehnologiile inteligentei artificiale revolutioneaza industria modei in general, inclusiv design, productie, transport, marketing si vanzari.
Utilizarea AI in industria modei din 2020 a crescut atat de inradacinata incat un procent mare de magazine de moda care nu au implementat AI risca acum insolventa. In consecinta, investitia mondiala a industriilor de moda si retail in tehnologia AI este estimata sa ajunga la 7,3 miliarde de dolari pe an pana in 2022.
Sa ne uitam la unele dintre aceste aplicatii AI si la modul in care firmele adopta metode unice pentru a-si imbunatati modelele de afaceri.
Design vestimentar
Solutiile AI pentru designul modei au fost cumva neglijate. Cu toate acestea, au un potential enorm pentru o industrie care isi automatizeaza rapid procesele de proiectare si prezentare in timpul pandemiei si, cel mai probabil, dupa aceea. Care sunt noile oportunitati pentru designeri si companii si de ce AI creative este atat de subutilizata?
Implementarile initiale ale AI s-au concentrat pe cerintele de afaceri masurabile. Creativitatea este mult mai dificil de cuantificat si mult mai predispus la decalaj. Dar, pe masura ce mai multi cercetatori dezvolta noi modele de creativitate, potentialele tehnologiei devin mai evidente. Modelele AI ar putea deveni cele mai bune prietene ale creatorilor de moda foarte curand.
Modelele de inteligenta artificiala care au fost folosite pentru a genera un design nou de imbracaminte sunt retele generative adverse (GAN), un tip de Machine Learning (ML) in care doua modele adverse sunt antrenate simultan: un generator („designerul”) care invata sa creeze imagini. care arata real si un discriminator („criticul de design”) care invata sa faca distinctia intre fotografiile reale si cele false.
Generatorul devine mai bun la crearea de imagini legitime in timpul antrenamentului, in timp ce discriminatorul devine mai bun la detectarea falsurilor. Imaginile si miscarile generate de computer pot parea credibile (si potential placute din punct de vedere estetic) pentru spectator datorita utilizarii imaginative a tehnologiei.
Dar AI poate ajuta mai mult decat generarea de noi modele. Prin colectarea de date mai sofisticate, producatorii de moda folosesc tehnologia pentru a intelege mai bine dorintele consumatorilor si pentru a realiza articole de imbracaminte mai bune. Zalando, o piata de moda germana, a fost unul dintre pionierii designului de moda bazat pe inteligenta artificiala, bazat pe culorile, texturile si alte preferinte de stil preferate ale clientilor, in colaborare cu Google.
Synflux este o alta companie care imbina moda si inteligenta artificiala. Ei colaboreaza la un proiect numit Algorithmic Couture. Synflux foloseste ML pentru a crea module optime de modele de moda, modelate folosind instrumente de proiectare asistata de computer.
Merchandising virtual
Multi dintre noi avem un dulap plin cu articole pe care nu le purtam niciodata pentru ca sunt incomode, arata ieftin, nu se potrivesc tipului nostru de corp sau se potrivesc cu restul garderobei noastre. Este inevitabil atunci cand atat de multe companii online folosesc fotografii care ne ademenesc sa cumparam, dar nu ofera neaparat o imagine reala a unui articol de imbracaminte.
Tehnologiile bazate pe inteligenta artificiala, cum ar fi realitatea augmentata (AR) si realitatea virtuala (VR), incearca acum sa rezolve problema de mai sus, reducand decalajul dintre experientele de cumparare online si cele din magazin.
Potrivit unor analisti, pandemia va grabi trecerea la cumparaturile online cu cinci ani. Chiar si din nou, este indoielnic ca moda va deveni complet fara atingere: multi oameni inca vor sa mearga la mall-uri reale, unde pot explora si incerca haine adevarate. Comerciantii cu amanuntul pot apela la acest demografic kinestezic utilizand solutii AR si VR din magazin. Aceste tehnologii imbunatatesc experienta de cumparare facand-o mai captivanta si mai placuta.
Afacerile de moda folosesc tehnologia AR pentru a oferi noi functii pentru achizitiile traditionale si online. In calitate de consumator, puteti experimenta diferite stiluri, texturi si culori si diferite articole de pantofi, posete si bijuterii pentru a va completa aspectul.
Un exemplu al acestei tehnologii este aplicatia Wanna, care foloseste realitatea augmentata pentru a va permite sa incercati mai multe perechi de adidasi. Pur si simplu selectati o pereche de pantofi din colectia de modele 3D, indreptati camera catre picioarele dvs. si, pana acum, purtati practic incaltamintea selectata.
Cautare vizuala
Luati in considerare urmatorul exemplu: iesi la plimbare cand observi pe cineva care poarta cea mai frumoasa rochie pe care ai vazut-o vreodata. Iti doresti acelasi lucru, dar nu stii ce marca poarta sau de unde il poti obtine. Puteti cauta online, dar veti obtine doar cateva rezultate, in primul rand irelevante, si nu veti fi mai aproape de a va gasi noua rochie preferata.
In acest exemplu, cautarea vizuala, cum ar fi cautarea bazata pe text, scaneaza si recunoaste fotografiile introduse de utilizator si ofera cele mai relevante rezultate de cautare. Clientii pot cauta ceea ce isi doresc fara sa explice, facand achizitia online mai simpla si mai placuta.
Unele aplicatii compatibile cu inteligenta artificiala le permit utilizatorilor sa faca capturi de ecran ale hainelor online, sa detecteze echipamente si accesorii care pot fi cumparate in imagine si apoi sa descopere aceeasi tinuta si sa cumpere moda similara.
Aplicatii precum Pinterest sau Google Foto implementeaza o functie de cautare vizuala. Totusi, doar cativa sunt specializati in imbracaminte si ii ajuta pe utilizatori sa gaseasca mai multe articole vizate. Un exemplu este Lykdat, un instrument de imagine inversa pentru a gasi articole de moda folosind fotografii. Considera-l Shazam-ul imbracamintei. Clientii trimit pur si simplu o fotografie a articolelor de imbracaminte. Algoritmul va returna o lista a comerciantilor online care vand aceste bunuri.
Personalizare imbunatatita a clientilor
Personalizarea este esentiala pentru succesul in afaceri. Datorita inovatiei considerabile a datelor, exista o cantitate de date despre clienti disponibile pentru a fi accesate si studiate. Atunci cand sunt integrate cu datele de afaceri, tehnologiile de deep learning, cum ar fi AI si ML, permit firmelor de moda sa urmareasca comportamentul de cumparare individual al clientilor.
Specialistii in marketing folosesc din ce in ce mai mult cunostintele si abilitatile de calcul ale tehnologiei in crestere pentru a intelege asteptarile cumparatorilor si pentru a influenta experienta acestora pe baza achizitiilor, culorilor preferate, texturilor si altor preferinte de stil.
Intr-o arena aglomerata, reclamele unice, personalizate trec prin dezordine, iar clientii sunt dispusi sa ofere informatii personale pentru o experienta mai personalizata. Deja, sugestiile de produse bazate pe astfel de algoritmi reprezinta 35% din ceea ce cumpara oamenii de pe Amazon.
Una dintre cele mai importante companii din lume de incaltaminte de atletism si de sport, Nike nu este depasita in jocul personalizarii. Nike a impins personalizarea la urmatorul nivel, permitand clientilor sa-si proiecteze adidasii cu platforma Nike By You, pe care o definesc ca un serviciu de co-creare.
Autentificare automata
Computer Vision powered by ML este, de asemenea, folosit pentru a detecta falsurile de moda si articolele contrafacute. Detectarea falsurilor necesita ochiul instruit al personalului vamal profesionist sau al altor politisti.
Algoritmii AI pot monitoriza acum articolele contrafacute care devin mai asemanatoare cu cele reale. Oficialii vamali si de frontiera folosesc tehnologia AI pentru a ajuta la determinarea autenticitatii produselor de ultima generatie care sunt frecvent contrafacute, cum ar fi gentile si ochelarii de soare.
In timp ce navigheaza pe piete enorme de internet, clientii obisnuiti pot avea dificultati sa recunoasca articolele contrafacute de la un vanzator terta parte. Atunci cand un cumparator cumpara un produs care pare legitim, dar are performante slabe, acesta poate lasa un gust prost si poate dauna parerii sale despre marca.
Unele organizatii folosesc inteligenta artificiala pentru a examina si identifica produse potential contrafacute, bazandu-se pe seturi masive de date si imagini de pe numeroase piete online.
Entrupy a creat solutii de autentificare bazate pe inteligenta artificiala pentru firmele care achizitioneaza si vand marfuri de mare valoare. Solutiile lor de autentificare de ultima ora sunt alimentate de o combinatie de ML si Computer Vision, precum si o baza de date proprietara care contine milioane de fotografii cu articole autentice si contrafacute colectate din intreaga lume.
Tehnologia sa este folosita pentru a autentifica gentile si accesoriile de la mai multe marci de lux, cum ar fi Louis Vuitton, Chanel si Hermes, de catre principalii revanzatori si cumparatori profesionisti de produse de lux.
Prognoza tendintelor
Prognoza tendintelor este un domeniu care se concentreaza pe proiectarea viitorului unei piete. Astfel, prognoza modei este ramura afacerii de moda care se ocupa de proiectarea noilor tendinte de moda — culori, tehnici de styling, texturi ale tesaturilor si asa mai departe — care vor starni interesul consumatorilor.
Prognozatorii modei genereaza prognoze de tendinte, pe care dezvoltatorii de produse le folosesc pentru a crea articole de imbracaminte si accesorii noi pentru afaceri.
Dar un prognozator individual de tendinte in moda nu ar putea niciodata sa examineze acea cantitate de date la timp pentru sezonul urmator, asa ca utilizarea AI pentru a efectua munca grea ii elibereaza pe prognozatori sa caute tendinte emergente in sectoare mai putin traditionale, cum ar fi filmele, televiziunea, sau chiar politica.
Pentru a prevedea evolutiile tendintelor, Heuritech a creat o tehnica interna de invatare profunda care detecteaza ceea ce este cunoscut ca semnale timpurii. Indicatorii timpurii includ schimbari usoare ale activitatii in randul influentelor nervosi, care in mod frecvent dau viata tendintelor.
Heuritech ajuta companiile sa anticipeze cererea si tendintele cu mai multa precizie, sa produca intr-un mod mai durabil si sa obtina un avantaj competitiv exceptional prin folosirea unei AI puternice pentru a transforma fotografiile din lumea reala postate pe retelele sociale in informatii relevante.
Retelele sociale nu sunt singurul lucru care a schimbat modul in care prognozatorii de tendinte isi fac prognozele; multe companii folosesc si inteligenta artificiala pentru a gasi noi tendinte. Fashion Snoops, de exemplu, foloseste inteligenta artificiala pentru a cauta pe internet cuvinte la moda si terminologie noua care au potentialul de a evolua in ceva elegant.
Pentru brandurile de moda, AI si ML pot schimba jocul. Acesta va permite servicii mai rapide pentru clienti, experiente mai bune pentru utilizatori in mediul magazinului si practici de afaceri mai sustenabile. Viitorul modei pare luminos!
