Mode er en dynamisk forretning. De fleste tøjmærker laver mindst to til fire kollektioner om året. Mens de sælger nuværende sæsonbestemte kollektioner, planlægger mærker for de næste mindst et år i forvejen, og identificerer markedstendenser og materialer. Salgsperioden er omkring tre måneder, og usolgte varebeholdninger repræsenterer økonomisk tab.

Fast fashion-virksomheder introducerer nye linjer endnu oftere, hvilket reducerer den tid, det tager at designe, producere og markedsføre nye varer.

Teknologi og mode

Modeindustrien er fortrolig med at eksperimentere med teknologiske grænser. Nogle af de mest betydningsfulde teknologiske gennembrud er laserskæring, computerstøttet design og for nylig brugen af 3D-print i begyndelsen af 2010.

Modeindustrien har eksperimenteret med grundlæggende kunstig intelligens og andre banebrydende teknologier. Et eksempel er Gucci Garden, mærkets samarbejde med den virtuelle verdensplatform Roblox i maj 2021 for at fejre mærkets hundrede års jubilæum.

Non-fungible tokens (NFT'er) er et andet område af innovation, som set med Dolce &Gabbana Genesi Collection i samarbejde med UNXD, en digital luksusmarkedsplads. Denne samling blev solgt for 6 millioner USD, hvilket satte rekord for NFT-salg.

Modevirksomheder bruger også blockchains til produktgodkendelse, sporbarhed og digitale id'er, herunder dem, der er integreret af LVMH/Louis Vuitton, produktgodkendelse og sporbarhed.

Derudover har virksomheder inkorporeret augmented reality i marketing- og detailstrategier for at skabe fordybende og interaktive kundeoplevelser.

Spilskiftende teknologi

I 2021 investerede modevirksomheder mellem 1,6 og 1,8 procent af deres omsætning i teknologi. I 2030 forventes det tal at stige til mellem tre og 3,5 procent.

Generativ kunstig intelligens kan blive en game-changer for modeindustrien og tilføjer mellem US$150 og US$250 milliarder til driftsoverskuddet inden for tre til fem år. Mens modesektoren kun er begyndt at integrere kunstig intelligens, er de muligheder og udfordringer, den byder på, tydelige på tværs af alle forretningsprocesser.

Generativ AI kunne hjælpe modevirksomheder med at forbedre deres processer, bringe deres produkter på markedet hurtigere, sælge mere effektivt og forbedre kundeoplevelsen. Generativ kunstig intelligens kan også understøtte produktudvikling ved at analysere store sociale medier og datasæt for runwayshows for at identificere nye modetrends.

Estée Lauder Companies og Microsoft er gået sammen om at åbne et internt AI-innovationslaboratorium til at identificere og reagere på trends, informere om produktudvikling og forbedre kundeoplevelser.

Designere kunne bruge kunstig intelligens til at visualisere forskellige materialer og mønstre baseret på tidligere forbrugerpræferencer. For eksempel samarbejder Tommy Hilfiger Corporation med IBM og Fashion Institute of Technology i New York om Reimagine Retail-projektet, som bruger AI til at analysere forbrugerdata og designe nye modekollektioner.

Designere kan også konvertere skitser og moodboards til 3D-design og 3D-printe dem for at fremskynde prototyping. Iris van Herpen, en hollandsk modedesigner, brugte AI til at forestille sig og udføre det visuelle i hendes efterår/vinter 2023-kollektion.

NOWNESS ser på den hollandske designer Iris van Herpens fantasifulde brug af kunstig intelligens.

AI og bæredygtighed

AI hjælper med at skabe mere bæredygtig modepraksis ved at optimere brugen af ressourcer, genbruge materialer og reducere spild gennem mere præcise fremstillingsprocesser og effektiv forsyningskæde og lagerstyring. For eksempel bruger H&M kunstig intelligens til at forbedre sine genbrugsprocesser, sortere og kategorisere tøj til genbrug og fremme en cirkulær modeøkonomi.

AI kan forbedre driften og forsyningskædeprocesserne ved at optimere lagerstyring, forudsige salg baseret på historiske data og reducere overlager og lagerudbud. Mærker som Zara og H&M bruger allerede AI til at kontrollere forsyningskæder, fremme bæredygtighed ved at optimere lagerniveauer og reducere spild. Zara introducerede også kunstig intelligens og robotteknologi i deres detailbutikker for at fremskynde online afhentning af ordrer.

AI-drevne virtuelle prøveløsninger giver kunderne mulighed for at se, hvordan tøj vil se ud på dem uden fysisk at prøve det, hvilket forbedrer online shoppingoplevelsen og reducerer returraterne. Virtuelle prøver er allerede en realitet i digitale virksomheder, såsom forhandleren af receptpligtige brille Warby Parker og Amazon.

Et andet eksempel er Modiface, erhvervet af det franske multinationale firma L'Oréal i 2018, som leverer AR-baserede virtuelle prøver til makeup og modetilbehør.

Virtuelle prøver hjælper købere med at træffe beslutninger og reducere afkast. (Shutterstock)

Effektiv kampagne

AI kan også levere skræddersyede kundeoplevelser. Nogle mærker, såsom Reebok og Versace, inviterer deres kunder til at bruge AI-værktøjer til at designe produkter inspireret af mærkets følelse og udseende.

AI-drevne værktøjer kan hjælpe marketingteams med at målrette og maksimere effekten af deres kommunikationskampagner, hvilket potentielt reducerer marketingomkostningerne.

Modebranchen omfatter alt fra små virksomheder til globale kæder, haute couture til ready-to-wear, massemarked og fast fashion. Hvert brand skal forstå, hvor kunstig intelligens kan skabe værdi for deres virksomhed uden at udvande deres brandidentitet.

Den største udfordring er dog at undgå homogenisering. Generativ AI bør ikke erstatte menneskelig kreativitet, men skabe nye rum og processer.

Kreativitet og innovation forbliver sjælen og hjertet i ethvert modemærke, og AI bør være et værktøj til at forbedre og understøtte dem. Som modedesigner Hussein Chalayan har sagt, "moden vil forny sig selv gennem teknologi, nye fibre, nye måder at lave tøj på."

AI faldgruber

Modevirksomheder bør være parate til at håndtere de tilknyttede risici med nye teknologier, især med hensyn til intellektuel ejendomsret, kreative rettigheder og brands omdømme. Et af de primære spørgsmål er den potentielle krænkelse af intellektuel ejendomsret i forbindelse med træningsdata.

GenAI-modeller trænes på store designdatasæt, der ofte indeholder ophavsretligt beskyttede værker. Dette kan føre til juridiske tvister om originalitet og ejerskab. En relateret risiko er skævhed og retfærdighed i generative AI-systemer, som kan udgøre udfordringer for omdømmet for mærker, der er afhængige af teknologien.

Tvetydigheden omkring kreative rettigheder i AIs tidsalder er en anden bekymring. Det er udfordrende at afgøre, hvem der har de kreative rettigheder til et design, uanset om det er designeren, der konceptualiserede ideen, udvikleren, der byggede AI'en eller AI'en selv. Denne tvetydighed kan udvande ægtheden af et brands kreative udtryk og potentielt skade dets omdømme, hvis forbrugerne opfatter brandet som mindre innovativt eller autentisk.