Мода
AI: розблокування майбутнього моди
Штучний інтелект все ще зароджується, він може допомогти модним компаніям стати продуктивнішими, швидше вийти на ринок і краще обслуговувати клієнтів. Настав час досліджувати технологію.
Мода – це сфера, яка постійно розвивається, причому тенденції постійно змінюються, а смаки споживачів дедалі різноманітніші. Використання штучного інтелекту (AI) у модній індустрії може допомогти передбачити майбутні тенденції та зміни на ринку моди. Оскільки тижні моди цього сезону завершуються в Лондоні, Мілані, Нью-Йорку та Парижі, бренди працюють над виробництвом і продажем моделей, які вони щойно продемонстрували на подіумах, і починають колекції наступного сезону. Цілком можливо, що в майбутньому ці розробки поєднають майстерність креативного директора з потужністю генеративного штучного інтелекту (ШІ), допомагаючи швидше виводити одяг і аксесуари на ринок, ефективніше продавати їх і покращувати взаємодію з клієнтами.
Наразі ви, мабуть, уже чули про ChatGPT від OpenAI, чат-бот зі штучним інтелектом, який одразу став сенсацією та розпалив цифрову гонку за створення та випуск конкурентів. ChatGPT — це лише один зручний для споживача приклад генеративного штучного інтелекту, технології, що містить алгоритми, які можна використовувати для створення нового вмісту, включаючи аудіо, код, зображення, текст, симуляції та відео. Замість того, щоб просто ідентифікувати та класифікувати інформацію, генеративний ШІ створює нову інформацію, використовуючи базові моделі, які є моделями глибокого навчання, які можуть вирішувати кілька складних завдань одночасно.
Від розробки коду до прискорення процесів розробки вмісту, генеративний ШІ створює новий простір для творчості. Він може вводити всі форми «неструктурованих» даних — необроблений текст, зображення та відео — і виводити нові форми медіа, починаючи від повністю написаних сценаріїв і закінчуючи тривимірними дизайнами та реалістичними віртуальними моделями для відеокампаній.
Це ще ранній період, але деякі чіткі варіанти використання генеративного ШІ в моді вже з’явилися. (Багато з цих варіантів використання також застосовуються до суміжних секторів краси та розкоші.) Зокрема, у сфері інноваційної продукції, маркетингу, продажів і клієнтського досвіду технологія може мати значні результати та її реалізувати в короткостроковій перспективі порівняно з інші сфери ланцюжка вартості моди. У цій статті ми описуємо деякі з найперспективніших випадків використання та пропонуємо кроки, які керівники можуть зробити, щоб розпочати роботу, а також ризики, про які слід пам’ятати, роблячи це.
На нашу думку, генеративний штучний інтелект — це не просто автоматизація — це розширення та прискорення. Це означає надання професіоналам моди та творчим людям технологічних інструментів для виконання певних завдань значно швидше, звільняючи їх витрачати більше часу на те, що можуть зробити лише люди. Це також означає створення систем для кращого обслуговування клієнтів. Ось з чого почати.
Розуміння випадків використання штучного інтелекту в моді.
Основні моделі та генеративний штучний інтелект можна використовувати в усьому ланцюжку створення вартості моди.
Экспонат 1
Generative AI має потенціал для впливу на всю екосистему моди. Модні компанії можуть використовувати цю технологію, щоб допомогти створювати дизайни, які краще продаються, зменшити витрати на маркетинг, гіперперсоналізувати спілкування з клієнтами та прискорити процеси. Це також може змінити ланцюжок постачання та логістику, роботу магазинів, а також функції організації та підтримки (див. бічній панелі «Модні варіанти використання Generative AI»).
Розробка продукту та інновації
Замість того, щоб покладатися лише на звіти про тенденції та аналіз ринку для розробки дизайну колекції наступного сезону, роздрібні продавці одягу для масового ринку та креативні директори брендів класу «люкс» можуть використовувати генеративний штучний інтелект для аналізу в режимі реального часу різних типів неструктурованих даних. Generative AI може, наприклад, швидко агрегувати та виконувати аналіз настроїв із відео в соціальних мережах або моделювати тенденції з багатьох джерел споживчих даних.
Креативні директори та їхні команди можуть вводити ескізи та бажані деталі, такі як тканини, колірні палітри та візерунки, на платформу, що працює на основі генеративного штучного інтелекту, який автоматично створює низку дизайнів, що дозволяє дизайнерам грати з величезною різноманітністю стилів і образів. . Потім команда може розробити нові предмети на основі цих результатів, додавши фірмового штриха дому моди до кожного образу. Це відкриває двері для створення інноваційних обмежених випусків продуктів, які також можуть бути результатом співпраці між двома брендами. Такі продукти, як окуляри, можуть бути розроблені для окремих людей за допомогою технології розпізнавання обличчя на основі генеративного штучного інтелекту для сканування топографії обличчя та налаштування розміру та стилю клієнта.
Цей сценарій став реальністю в грудні 2022 року, коли група дизайнерів одягу з Гонконгу з Лабораторії штучного інтелекту в дизайні (AiDLab) провела показ мод, на якому були представлені проєкт, підтримані генеративним ШІ.
Використовуючи інструменти таких технологічних компаній, як Cala, Designovel і Fashable, модельєри вже використовують потужність генеративного штучного інтелекту, щоб породжувати нові ідеї, пробувати безліч варіацій дизайну без необхідності створювати дорогі зразки та значно прискорювати свої процеси. (Для косметичних компаній генеративний штучний інтелект також надає брендам можливість визначати нові рецептури продуктів, потенційно допомагаючи зменшити витрати на лабораторне тестування.)
Маркетинг
Экспонат 2
Маркетингові керівники та агенції можуть використовувати генеративний штучний інтелект для мозкового штурму стратегій кампаній, вмісту рекламних кампаній і навіть віртуальних аватарів для кожного маркетингового каналу — і робити це швидко.
Вражаюче маркетингове золото часто може бути грою чисел. Розглянемо TikTok: немає єдиної виграшної формули, щоб стати вірусною на платформі. Натомість чим більше ви виробляєте, тим вищі ваші шанси стати популярною темою та підвищити впізнаваність бренду та продажі. Спонукання генеративної відеоплатформи на основі штучного інтелекту створювати короткі відео для TikTok або інших платформ соціальних медіа може допомогти заощадити час і витрати, пов’язані з розповсюдженням контенту соціальних мереж. Генеративний штучний інтелект може розпізнавати моделі та тенденції у вірусному вмісті та створювати новий контент, який також відповідає специфікаціям маркетолога.
Ці вправи можуть допомогти внутрішнім командам маркетингу керувати своїм робочим навантаженням, одночасно зменшуючи їх залежність від аутсорсингу роботи креативним агентствам. Однак маркетологам варто бути обережними з таким підходом: намагання охопити споживачів шляхом копіювання того, що зробили інші бренди, може протидіяти унікальній ідентичності та ціннісній пропозиції, на створення якої бренд витрачає роки.
Генеративний штучний інтелект також можна застосувати до персоналізованого спілкування з клієнтами. Згідно з дослідженням McKinsey, компанії, які досягають успіху в персоналізації, збільшують доходи на 40 відсотків порівняно з компаніями, які не використовують персоналізацію.
Кілька стартапів — CopyAI, Jasper AI і Writesonic, якщо назвати лише деякі — допомагають піонером персоналізованого маркетингу в масштабах за допомогою генеративного ШІ. Використовуючи ці інструменти, щоденні завдання маркетолога можуть почати виглядати так: вони можуть вибрати тип вмісту, який вони хочуть створити, будь то електронний лист, довга публікація в блозі чи щось інше; додати підказку з описом того, що вони шукають; і включати цільову аудиторію та інші параметри, такі як тон, які допомагають створювати маркетингові комунікації, які відповідають бренду. Потім інструмент штучного інтелекту пропонує кілька варіантів, з яких маркетолог може вибрати.
Ці інструменти є найбільш корисними, коли застосовуються до маркетингових каналів нижньої послідовності (тих, які здебільшого використовуються для заохочення конверсій продажів), на відміну від більш престижних комунікацій для розбудови бренду. Маркетологи як і раніше зобов’язані підказувати і редагувати роботу.
Сучасні генеративні чати на основі штучного інтелекту, які використовують потужнішу обробку природної мови для кращого розуміння людей і взаємодії з ними, вже є помітним покращенням порівняно з існуючими чатами штучного інтелекту. Тим не менш, (поки що) не існує надійного генеративного штучного інтелекту чат-бота для бізнесу — поточні чат-боти та інші інструменти для генерування тексту все ще час від часу допускають помилки, які можуть спричинити серйозні проблеми з обслуговуванням клієнтів. Однак згодом ця технологія може допомогти агентам служби підтримки клієнтів передавати складні запити стороннім виконавцям, наприклад, використовуючи чат-ботів, щоб надавати персоналізовані відповіді багатьма мовами.
Сьогодні існують сервіси, які призначають генеративного ШІ-«представника» бренду для обробки запитів обслуговування клієнтів через електронну пошту, чат, текстові повідомлення та власні платформи бренду. Ці послуги допомагають скоротити час очікування обслуговування клієнтів і покращити час відповіді.
Агенти Generative-AI також можуть обслуговувати бренди класу «люкс», особливо коли мова йде про «клієнтелінг», стратегію роздрібної торгівлі, за допомогою якої торгові партнери розвивають довгострокові відносини з клієнтами бренду, які найбільше витрачають, щоб стимулювати покупки та підвищувати лояльність до бренду. (Елітні бренди можуть досягти коефіцієнта конверсії продажів від 60 до 70 відсотків у розкішних бутиках, наприклад, через покупки лише за попереднім записом.) Цей процес залишився дещо аналогічним і ручним, покладаючись на торгових партнерів брендів, щоб зв’язатися з клієнтами через різноманітні платформи обміну повідомленнями або текстовими повідомленнями, і обмежується лише тоді, коли ці партнери працюють. Інструменти на основі Generative-AI можуть підтримувати розмову або давати рекомендації щодо стилю після того, як покупець покине магазин, навчати торгових партнерів, як взаємодіяти з клієнтами, персоналізувати комунікацію для конкретних клієнтів, аналізувати профілі споживачів і онлайн-взаємодію в реальному часі.
У липні 2022 року роздрібний продавець одягу Stitch Fix заявив, що експериментує з GPT-3 і DALL-E 2, генератором штучного інтелекту для перетворення тексту в зображення, щоб збільшити продажі та підвищити рівень задоволеності клієнтів за допомогою кращих послуг стилю. Ці генеративні моделі тестуються, щоб допомогти стилістам швидко й точно інтерпретувати купи відгуків клієнтів і підбирати продукти, які клієнти, швидше за все, придбають. Наприклад, інструмент штучного інтелекту може аналізувати всі відгуки клієнтів, які можуть включати сотні текстових коментарів, запити електронною поштою, рейтинги продуктів і онлайн-дописи. Якщо клієнт регулярно коментує, скажімо, «чудову посадку» та «кумедний колір» штанів певного стилю, DALL-E може створити зображення подібних штанів, які клієнт, швидше за все, захоче придбати. Потім стиліст міг знайти подібні предмети в інвентарі Stitch Fix і порекомендувати їх цьому клієнту.
Віртуальні спроби є ще одним прикладом того, як генеративний штучний інтелект може покращити продажі та споживчий досвід. Паризька компанія Veesual забезпечує віртуальну інтеграцію для модних брендів електронної комерції, що означає, що клієнти можуть вибрати свою модель і вибрати одяг для примірки.
Экспонат 3
Як почати
Якою б що захоплює не була технологія генеративного штучного інтелекту, компаніям все одно варто бути обережними, перш ніж повністю довіряти виконання будь-яких своїх основних завдань генеративному штучному інтелекту. Але нехтування вивченням можливостей, які пропонує ця технологія, може бути настільки ж ризикованим, враховуючи швидкість, з якою вона розвивається, і вибухове зростання бази користувачів. Керівники вже зараз можуть почати думати про те, як їхній бізнес може використовувати генеративний ШІ. Для початку лідери можуть зробити кілька кроків.
Экспонат 4
Цінуйте свою полярну зірку
Лідери моди повинні окреслити, де генеративний ШІ може запропонувати найбільшу цінність для їхнього бізнесу. Почніть із того, що визначте, які сфери — креативний дизайн, мерчандайзинг, рекламні кампанії чи пошук клієнтів — можуть отримати найбільшу користь від генеративного штучного інтелекту. Потім керівники можуть визначити пріоритети генеративних варіантів використання штучного інтелекту, які вони повинні шукати, виходячи з рівня впливу, який ці варіанти використання можуть мати на їхній бізнес. Деякі показники впливу включають підвищення рівня задоволеності клієнтів і скорочення часу очікування обслуговування клієнтів.
Після того, як значення визначено, варіанти використання також повинні бути пріоритетними відповідно до того, наскільки можливо їх реалізувати; Визначення того, наскільки бездоганно можна використовувати генеративний ШІ, залежатиме від таких речей, як технічні навички команди. Після цього команди повинні створити короткострокову дорожню карту для тестування та перевірки цих випадків використання. У той же час вони також можуть розглянути, які довгострокові цілі можуть включати, наприклад, як створити платформу генеративного дизайну, яку можна буде оновлювати та використовувати дизайнери для кожного сезону.
Може виникнути спокуса трохи повеселитися з генеративним штучним інтелектом, але використання його можливостей вимагатиме особливої старанності. Керівники моди повинні навмисно створювати інструменти, які можуть приносити користь, а не експериментувати з що існує інструментами без розбору.
Экспонат 4
Знати ризики та планувати їх пом’якшення
Іншим ризиком є упередженість і справедливість у системах генеративного штучного інтелекту, особливо щодо упереджених наборів даних, що може створити репутаційні проблеми для брендів, які покладаються на цю технологію. Наприклад, якщо інструмент створення зображень створює рекламну кампанію з невідповідними або образливими зображеннями, які потім поширюються по всьому світу, репутація бренду може постраждати. І вказувати пальцем на штучний інтелект компанії в спробі контролювати пошкодження може мало допомогти заспокоїти гнів споживачів.
Існує також ризик того, що співробітники, які використовують генеративний штучний інтелект, не повністю усвідомлюють його недоліки та можуть не перевірити наявність помилок, створених технологією. У цьому випадку компанії повинні регулярно навчати співробітників і надавати їм ресурси, необхідні для розуміння того, як використовувати технологію.
Незважаючи на те, що ризиків неможливо уникнути, керівники можуть пом’якшити їхній потенційний вплив, запровадивши процес урахування ризиків, етики та забезпечення якості.
Підвищення кваліфікації вашої поточної робочої сили
Інструменти Generative-AI можуть підвищити цінність для безлічі різних сфер бізнесу, тому буде важливо навчати та навчати співробітників, включаючи дизайнерів, маркетологів, торгових партнерів і представників служби підтримки, щодо використання цієї технології.
Деякі компанії вже запровадили навчання, орієнтоване на ШІ, розуміння випадків використання Generative-AI в дизайні одягу та аксесуарів. Це дозволяє їм ефективно використовувати цю технологію для створення нових колекцій, які відповідають потребам клієнтів та трендам ринку.
Навчання співробітників може включати як практичні завдання, що передбачають створення власних Generative-AI моделей, так і теоретичні курси, що розглядають принципи роботи цієї технології та її можливості для бізнесу.
Лідерам слід розглянути: як ми визначаємо обов’язки та працюємо колективно між технічними та нетехнічними ролями? Групи дизайнерів і розробників програмного забезпечення можуть організовувати щотижневі зустрічі керівництва для розробки стратегії квартальних дорожніх карт і робочих сесій між командами. Керівники проектування можуть поділитися своїми потребами щодо певних ідей та інструментів (інструмент, який генерує варіанти дизайну на основі ескізу, можливо), тоді як команди інженерів надають ці інструменти.
Партнерство з належною технічною підтримкою
Модним компаніям, безсумнівно, доведеться інвестувати у свою робочу силу, коли справа доходить до використання генеративного штучного інтелекту, але їм не доведеться самостійно створювати програми чи основні моделі. Натомість лідери моди можуть співпрацювати з компаніями та експертами з генеративного ШІ, щоб швидко рухатися. Керівник моди може співпрацювати з компанією (наприклад, Microsoft або OpenAI), яка надає нові технології, або партнером, який надає можливості підтримки (наприклад, хмарні обчислення чи API).
Хоча потенційні випадки використання генеративного штучного інтелекту швидко з’являються, майбутнє цієї технології в індустрії одягу та розкоші все ще з’єднується. Але експериментувати з новими інструментами сьогодні означає відкривати безмежні можливості завтра.
ПРО АВТОРА(АХ)
Коновалов Олексій – партнер Marrbery, де Шевченко Наталія – консультант; Кривошея Марина – старша експертка; та Марія Заньковецька – консультантка.
Автори дякують Ковальчук Олександра та Гриневич Ганна за їхній внесок у цю статтю.
СХОЖІ СТАТТІ
Будьте в курсі наших останніх статистичних даних