Индустрия моды в значительной степени полагается на искусственный интеллект для оптимизации своих запасов и борьбы с огромным количеством товаров, которые каждый год остаются непроданными, сопутствующей экологической катастрофой и, как следствие, экономическими потерями, сообщает AFP.
«Мы закрываем магазины, сокращаем расходы на электроэнергию, аренду, транспортировку товаров и постоянное перемещение товаров в магазинах, которые потом возвращаются и отправляются обратно», — для руководителя французской платформы Blacksheep, продающей очки по очень низким ценам и отважившейся в мир моды, искусственный интеллект — это настоящий прорыв.
«В Китае существует производство по требованию, фабрики в Китае, которые производят и перепродают, мы подключаем их к нашей платформе, они входят в систему, и именно их товары продаются», — объясняет Пьер Вайзман, который делает ставку на искусственный интеллект, чтобы «сделать Zara дешевле, чем Shein.
Хотя подход этого молодого энтузиаста к высококонкурентному миру одежды радикален, искусственный интеллект становится реальностью для всего сектора. И Шеин играет главную роль
Конкурентное преимущество азиатского концерна сверхбыстрой моды заключается не только в агрессивном ценообразовании, но и в модели, основанной на данных. Бренд тестирует рынок, производя небольшие начальные партии от 100 до 200 наименований, таким образом выравнивая спрос и предложение и минимизируя количество непроданных товаров.
Представитель Shein-France высоко оценил эту модель производства «по требованию» в Сенате в январе, которая позволяет бренду ограничить процент непроданных товаров до уровня менее 10 процентов, в то время как более традиционные компании обычно имеют от 20 до 40 процентов непроданных товаров.
«Конечно, есть кое-что хорошее, что мы можем почерпнуть из модели Шейна», — признает Фелипе Маркес, директор по информационным системам Etam.
Французская компания по производству нижнего белья делает упор на искусственный интеллект, «чтобы оптимизировать продажи и минимизировать накопления», подчеркнул он.
Например, если он купит товаров на сумму 400 000 евро через агента ИИ, правильно выбрав количество, цвета продуктов и т. д., Etam достигнет «тех же результатов продаж», что и при инвестициях в 600 000 евро через предыдущую систему, объясняет Фелипе Маркес.
Etam также разрабатывает агент, который поможет «складским магазинам лучше направлять нужный продукт нужному покупателю в нужное время».
По другую сторону Атлантики мировой джинсовый гигант Levi’s «в течение многих лет использует искусственный интеллект для планирования, прогнозирования запасов и множества других приложений», сообщил агентству AFP генеральный директор Мишель Гасс.
В исследовании Boston Consulting Group от ноября 2025 года приводится пример немецкой платформы Zalando, которая смогла сократить свои ошибки в прогнозировании спроса на 20 процентов, а модное подразделение американской компании Walmart сократило время производства на 18 недель благодаря инструментам искусственного интеллекта.
Согласно отчету McKinsey «Состояние моды 2026», повышение прибыльности и тщательное управление запасами теперь являются главными приоритетами для 45 процентов руководителей.
Проблема огромна: согласно анализу логистического оператора Noatum, 20 процентов производимой ежегодно одежды так и не доходит до потребителя, в результате чего образуются ненужные запасы на сумму 140 миллиардов долларов.
Парадокс остается: хотя ИИ помогает сократить уровень запасов, он также помогает ускорить запуск новых коллекций, стимулируя чрезмерное потребление, учитывая, что на моду приходится примерно 8 процентов глобальных выбросов парниковых газов.
(БТА)
Каждая новость – это актив, следите за Investor.bg и в .
