Модный интеллект: какие профессии из мира fashion заменит AI-разум

М. Аверина. Комментарий о влиянии ИИ на fashion-ретейл для Rusbase.

14.06.2019


			Модный интеллект: какие профессии из мира fashion заменит AI-разум			Модный интеллект: какие профессии из мира fashion заменит AI-разум
«Ищете что-то конкретное?» — фраза, которую не услышишь в онлайн-магазинах. Потому что ИИ уже знает, зачем вы пришли. Нейросети помнят, что вы покупали, и предлагают то, что вам, скорее всего, придется по душе. В недалеком будущем искусственный разум пойдет еще дальше: ИИ уже научился придумывать одежду, роботы — шить ее, а AI-стилисты — подбирать идеальный гардероб.

Значит ли это, что стилистам и модным дизайнерам из мира людей пора искать новую работу? Чему стоит учиться профессионалам моды уже сегодня, чтобы быть востребованными в мире победившего искусственного интеллекта?

С развитием электронной коммерции в жизни розничной торговли настали не лучшие времена. Это красноречиво иллюстрируют фотографии опустевших торговых центров в США. По прогнозу Credit Suisse от 2017 года, от 20% до 25% американских моллов исчезнут до 2022 года. Десятки своих магазинов уже закрыли гиганты ритейла вроде Macy's, JCPenney, Toys R Us, BCBG, Abercrombie & Fitch и Bebe. У старейшей американской розничной сети Sears в 2013 году было 2000 точек продаж, а в 2018 году компания объявила себя банкротом и сейчас борется за возможность сохранить хотя бы 400 магазинов.

Мировой рынок электронной коммерции, напротив, оживленно растет. Согласно отчету Statista, к 2021 году e-commerce увеличит продажи более чем на 246%. В России, согласно исследованию Института Гайдара, к 2024 году обороты онлайн-торговли могут увеличиться вдвое. Популярность интернет-магазинов легко объяснить: они экономят время, делают доступной доставку практически любых вещей со всего мира, зачастую там дешевле, никто не ходит за тобой с раздражающим вопросом чем помочь и так далее.

Самые распространенные категории товаров, покупаемых в интернете, — одежда и обувь. По данным Forrester, доля онлайн-продаж на модном рынке уже достигла 27%. В нашей стране аналогичная ситуация: согласно исследованию развития розничной онлайн-торговли в России, проведенному компаниями «Яндекс» и GfK, одежда — любимый онлайн-товар россиян.

Но и на солнце есть пятна. Евгений Карпов, бывший CPO компании Dresscode AI отмечает, что одной из проблем торговли в интернете являются возвраты.


Искусственный разум продает больше и лучше

Пример того, как искусственный интеллект уже сегодня помогает продавать больше — сервисы по подбору и доставке одежды по подписке вроде Stitch Fix. Согласно Forbes, в 2017 году у компании было 2,2 миллиона активных клиентов, а прибыль составила 1 млрд долларов. Суть сервиса в том, что стилист напару с AI-алгоритмом подбирает для каждого клиента персональные образы на основе анкетных данных о его размере, стиле, бюджете и частоте желания получать посылку. Вещи, которые оказались в коробке, но не подошли по размеру или не пришлись по вкусу, можно вернуть. Искусственный интеллект проанализирует непонравившуюся одежду и в следующий раз подберет вещи, от которых будет сложнее отказаться.

В России персонализированным подбором одежды с применением AI-технологий занимается стартап Get Outfit.

AI-технологии помогают ритейлерам не только бороться с возвратами. Как говорит Мария Аверина, партнер по FMCG&Retail в компании Navicon, искусственный интеллект способен находить закономерности и нелинейные связи в настроении и поведении покупателей, анализировать действия конкурентов, выполнять what-if анализ изменений собственной продукции и отвечать на вопросы: что будет, если изменится цена, как это повлияет на продажи? «Существующие системы легко определяют, какие факторы влияли или повлияют на продажи в целом. Связан ли рост бизнеса с неудачной маркетинговой кампанией конкурента? Возможно, изменились потребительские настроения, и наша промоакция попала точно в цель? Поиск ответов на эти вопросы — прямая задача ИИ».

Российский рекомендательный сервис для онлайн-ритейла LIKETHIS, созданный компанией «Визуальные поисковые технологии», используют нейронные сети для поиска похожей одежды по фотографии. Пользователь может сфотографировать понравившуюся вещь, загрузить фото в приложение и получить совет, где можно купить что-то похожее. На обучение нейросети ушло 65 000 изображений, найденных в поисковиках, соцсетях, на сайтах модных журналов и в интернет-магазинах одежды, обуви, сумок. Сейчас у стартапа несколько клиентов в России и США.

Придуманный в России сервис SuitApp — B2B-решение для интернет-магазинов на основе технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Оно подбирает к любой просматриваемой в онлайн-магазине вещи все необходимое для завершенного образа. Так, к вечернему платью SuitApp помогает найти соответствующую обувь, сумку, аксессуары. Также сервис умеет создавать неограниченное количество женских и мужских «луков» в разных стилях. Решение интегрируется на сайт, в мобильное приложение или емейл-рассылку ритейлера/бренда.

По мнению некоторых экспертов, искусственный разум зачастую лучше людей решает и коммуникативные задачи. Так, Маргарита Панова, основатель бренда вязаных вещей by Margo, отмечает, что в бизнесе бренда «пока страдает человеческий фактор — и со стороны клиентов, и со стороны ответственных менеджеров».

Иногда производители одежды используют искусственный интеллект в качестве дополнительной маркетинговой фишки. Пример — коллаборация российской нейросети Trendmind с создателя нижнего белья Trusbox.ru: вместе компании выпустили коллекцию трусов, дизайн которых придумал ИИ-дизайнер.


Робошвеи наступают

AI-разработки меняют и индустрию производства одежды. По словам Натальи Фроловой, управляющего директора Monoroom, в легкой и текстильной промышленности искусственный интеллект уже применяется в различных сферах: от разработки, дизайна и производства до планирования и статистики. «Любая промышленность, в том числе и производство ткани, одежды и обуви, нуждается в переработке, хранении и анализе большого потока информации как извне, так и из внутренних баз данных. ИИ, который совершенствуется и обучается в процессе работы, облегчил, ускорил и упростил ведение этих процессов».

Несмотря на то, что ткацкие станки, швейные машины, механические и электрические прессы давно автоматизировали часть работы людей, некоторые современные роботы достигли такого уровня развития, что могут потягаться с ловкостью рук самого человека. Так, роботу Lowry компании Softwear Automation по плечу создание любого изделия из ткани — от полотенец с сумками до подушек и кроссовок. Машины позволяют автоматизировать ручной труд и оптимизировать логистику за счет перемещения элементов производства ближе к дизайнерам или центрам спроса.

Еще один плюс искусственного интеллекта — одинаковая точность и высокая производительность.

Использование роботов в производстве одежды может изменить ситуацию для портных, большинство из которых сегодня уверены в своей незаменимости, считает Лиана Бахова, имидж-эксперт, преподаватель Высшей школы стилистики и Русской школы управления.

Значит ли это, что профессия швеи исчезнет совсем? Владимир Тилинин, куратор программы «Дизайн одежды» БВШД, считает, что нет. «Да, её объем существенно сократится и перейдет в разряд низкоквалифицированного труда, дешевле будет заменить эти функции машинами. Зато нужны будут специалисты, которые будут этими машинами управлять — такая трансформация швеи будет как раз одна из первых "новых" профессий в индустрии. А вот профессия портного будет актуальна, пока существует деловая одежда, сшитая на заказ».



А ты точно дизайнер?

ИТ-гиганты тоже вступили на модное поле. Разработками на стыке моды и машинного обучения занимается Amazon. В 2017 году компания выпустила Echo Look — умный гаджет за $100, призванный заменить стилиста. Устройство позволяет делать модные луки или короткие видео, структурировать гардероб по нескольким параметрам (погода, повод, время года), спрашивать «Алекса, как тебе?» и выбирать лучший образ для конкретного дня. Еще один проект, курируемый Amazon в исследовательском центре Lab126 в Сан-Франциско — разработка нейросети, научившуюся распознавать различные модные стили и способную придумывать в их рамках новую одежду.

IBM вместе с компанией Tommy Hilfiger и Технологическим институтом моды (FIT) работают над проектом Reimagine Retail, призванным определять модные тенденции и оптимизировать процесс проектирования одежды.

Для этого искусственный интеллект просмотрел 15 000 изображений с одеждой Tommy Hilfiger, 600 000 показов и 100 000 образцов ткани, проанализировал реакцию гостей и определил ключевые модные темы в моделях, силуэтах, цветах и стилях. Теперь решение почти мгновенно отвечает на вопросы: «Понравился ли публике этот стиль рубашки пять сезонов назад?», «Какие цвета сейчас в тренде?» и «Что было самым популярным в трех последних коллекциях?» Остается гадать, сколько времени на это ушло бы у человека.

Ученые из Калифорнийского университета и эксперты компании Adobe научили искусственный интеллект создавать одежду в разных стилях. Для этого они сначала скормили сверточной нейронной сети данные о покупках с Amazon по шести категориям (обувь, верхняя одежда и брюки для женщин и мужчин), а потом отдали полученную информацию генеративной состязательной сети, которая на их основе научилась создавать новые изображения. И хотя пока AI-дизайнер предлагает любителям синих рубашек больше синих рубашек и не может создать пару обуви, подходящую к конкретной паре брюк, высока вероятность, что скоро искусственный интеллект научиться решать и такие задачи.

На днях стало известно, что «Яндекс» начал закрытое бета-тестирование приложения Sloy, которое автоматически распознает предметы одежды в видео. Интерфейс решения состоит из рекомендательной ленты видео, режима сканирования, ленты подписок, камеры и профиля пользователя. Пользователь может получить дополнительную информацию о каждой запечатленной в видео вещи и увидеть ролики с похожими образами.

Что все это значит для дизайнеров-людей? По словам Евгения Карпова, им нужно будет изготавливать не просто одежду, которая понравится покупателю после примерки.


Чему учиться?

С учетом глобальных перемен важно погружаться в аналитику и модное прогнозирование, коммуникативные стратегии, сегментацию потребительских услуг, знания сырья и материаловедение, понимать, как структурирована индустрия моды, уверена Лиана Бахова.

По мнению Владимира Тилинина, чтобы быть востребованным в мире фешн-индустрии, уже сегодня стоит учиться параметрическому дизайну, трехмерной графике, аналитике и работе с информацией, изучению и анализу искусства и культуры на профессиональном уровне.

Дизайнер Юлия Косяк отмечает: чтобы оставаться востребованным, дизайнер должен изучать технологии 3D-печати и 3D-сканирования.

Важным навыком дизайнера будущего станет способность быть гибким и оперативно приспосабливаться к различным обстоятельствам, считает Лиза Грязнова, сооснователь и PR-директор Carredor Monaco Ltd, cо-куратор выставки Fashion Art Technology в центре Современного искусства М'АРС.


Искусственный интеллект (не) заменит дизайнера

Несмотря на то, что внедрение ИИ сильно облегчило и в будущем еще больше упростит работу многим труженикам фешн-индустрии, одного искусственного разума мало, чтобы стать успешным в сложном мире прекрасного. Возможно, искусственный интеллект поможет решить проблему перепроизводства одежды, сделает нас более стильными и довольными жизнью, а предпринимателям даст возможность разобраться с оптимизацией производственной рутины. Но полностью заменить труд тех, кто решает, что, как и когда мы будем носить — модных дизайнеров, стилистов, аналитиков, конструкторов одежды — он пока не сможет. По крайней мере, в ближайшем будущем.

Дизайнер Юлия Косяк уверена, что несмотря на то, что в будущем ИИ шагнет далеко за пределы человеческих возможностей, он не заменит творческую манеру дизайнера.

«Недавно европейский сервис по подбору одежды Outfittery провели эксперимент: сравнили образы, подобранные AI-стилистом и реальным. Даже с учетом того, что у первого были данные из более 600 000 анкет, он все равно проиграл человеку. Пока ИИ лучше всего работает на этапе, когда нужно на основе анкетных данных персонализировать ассортимент, из которого стилист составляет образы», — рассказывает Ким Санжиев.

Катя Пророк, дизайнер и создатель бренда k é k é считает, что искусственный разум будет востребован в fast fashion, где важна не творческая свобода, а возможность быстро считать коды и тренды, точно планировать производство под спрос в режиме онлайн.

Статья опубликована на сайте Rusbase.

Принадлежащий Сбербанку фонд вложился в Kryon

Как повысить эффективность маркетинговых инвестиций в фармацевтическом ритейле

Navicon унифицировал бизнес-процессы ARIMA с помощью Microsoft Dynamics NAV

Система в помощь: как передать машинам принятие решений

«Омни» вместо «мульти»: почему фармкомпании меняют подход к маркетингу