Mode is een dynamische business. De meeste kledingmerken maken minimaal twee tot vier collecties per jaar. Terwijl ze de huidige seizoenscollecties verkopen, plannen merken de volgende minimaal een jaar van tevoren, waarbij ze markttrends en materialen identificeren. De verkoopperiode bedraagt ongeveer drie maanden en onverkochte voorraden vertegenwoordigen een financieel verlies.
Fast fashion-bedrijven introduceren nog vaker nieuwe lijnen, waardoor er minder tijd nodig is voor het ontwerpen, produceren en op de markt brengen van nieuwe items.
De mode-industrie is bekend met het experimenteren met technologische grenzen. Enkele van de belangrijkste technologische doorbraken zijn lasersnijden, computerondersteund ontwerp en, meer recentelijk, het gebruik van 3D-printen begin 2010.
De mode-industrie heeft geëxperimenteerd met basis-AI en andere geavanceerde technologieën. Een voorbeeld is de Gucci Garden, de samenwerking van het label met het virtuele wereldplatform Roblox in mei 2021 om het honderdjarig bestaan van het merk te vieren.
Niet-fungibele tokens (NFT's) zijn een ander gebied van innovatie, zoals blijkt uit de Dolce &Gabbana Genesi Collection in samenwerking met UNXD, een digitale luxemarktplaats. Deze collectie werd verkocht voor 6 miljoen dollar, waarmee een record werd gevestigd op het gebied van NFT-verkopen.
Modebedrijven gebruiken ook blockchains voor productauthenticatie, traceerbaarheid en digitale ID’s, waaronder de ID’s geïntegreerd door LVMH/Louis Vuitton, productauthenticatie en traceerbaarheid.
Bovendien hebben bedrijven augmented reality geïntegreerd in marketing- en retailstrategieën om meeslepende en interactieve klantervaringen te creëren.
In 2021 investeerden modebedrijven tussen de 1,6 en 1,8 procent van hun omzet in technologie. In 2030 zal dat cijfer naar verwachting stijgen tot tussen de drie en 3,5 procent.
Generatieve AI zou een game-changer kunnen worden voor de mode-industrie en binnen drie tot vijf jaar tussen de 150 en 250 miljard dollar aan de bedrijfswinst kunnen toevoegen. Hoewel de modesector nog maar pas is begonnen met het integreren van AI, zijn de kansen en uitdagingen die dit met zich meebrengt duidelijk zichtbaar in alle bedrijfsprocessen.
Generatieve AI kan modebedrijven helpen hun processen te verbeteren, hun producten sneller op de markt te brengen, efficiënter te verkopen en de klantervaring te verbeteren. Generatieve AI zou ook de productontwikkeling kunnen ondersteunen door grote datasets van sociale media en catwalkshows te analyseren om opkomende modetrends te identificeren.
Estée Lauder Companies en Microsoft hebben samengewerkt om een intern AI-innovatielab te openen voor het identificeren van en reageren op trends, het informeren van productontwikkeling en het verbeteren van klantervaringen.
Ontwerpers zouden AI kunnen gebruiken om verschillende materialen en patronen te visualiseren op basis van eerdere consumentenvoorkeuren. De Tommy Hilfiger Corporation werkt bijvoorbeeld samen met IBM en het Fashion Institute of Technology in New York aan het Reimagine Retail-project, dat AI gebruikt om consumentengegevens te analyseren en nieuwe modecollecties te ontwerpen.
Ontwerpers kunnen schetsen en moodboards ook omzetten in 3D-ontwerpen en deze in 3D printen om het prototypen te versnellen. Iris van Herpen, een Nederlandse modeontwerpster, gebruikte AI om de beelden van haar herfst/wintercollectie 2023 te bedenken en uit te voeren.
NOWNESS kijkt naar het fantasierijke gebruik van AI door de Nederlandse ontwerper Iris van Herpen.
AI helpt bij het creëren van duurzamere modepraktijken door het gebruik van hulpbronnen te optimaliseren, materialen te recyclen en afval te verminderen door nauwkeurigere productieprocessen en efficiënt supply chain- en voorraadbeheer. H&M gebruikt bijvoorbeeld AI om zijn recyclingprocessen te verbeteren, kleding te sorteren en te categoriseren voor recycling en een circulaire mode-economie te bevorderen.
AI kan de bedrijfsvoering en supply chain-processen verbeteren door het voorraadbeheer te optimaliseren, verkopen te voorspellen op basis van historische gegevens en overvoorraden en voorraadtekorten te verminderen. Merken als Zara en H&M maken al gebruik van AI om toeleveringsketens te controleren, duurzaamheid te bevorderen door de voorraadniveaus te optimaliseren en verspilling te verminderen. Zara introduceerde ook AI en robotica in hun winkels om het online ophalen van bestellingen te versnellen.
Met AI-aangedreven virtuele pasoplossingen kunnen klanten zien hoe kleding eruit zal zien zonder ze fysiek te hoeven passen, waardoor de online winkelervaring wordt verbeterd en het aantal retourzendingen wordt verlaagd. Virtuele passen zijn al een realiteit bij digitale bedrijven, zoals brillenwinkel Warby Parker en Amazon.
Een ander voorbeeld is Modiface, dat in 2018 werd overgenomen door de Franse multinational L'Oréal, dat op AR gebaseerde virtuele try-ons biedt voor make-up en modeaccessoires.
AI kan ook klantervaringen op maat bieden. Sommige merken, zoals Reebok en Versace, nodigen hun klanten uit om AI-tools te gebruiken om producten te ontwerpen die zijn geïnspireerd op de uitstraling en uitstraling van het merk.
Met AI-aangedreven tools kunnen marketingteams de impact van hun communicatiecampagnes targeten en maximaliseren, waardoor de marketingkosten mogelijk worden verlaagd.
De modebranche omvat alles, van kleine bedrijven tot mondiale ketens, van haute couture tot confectiekleding, massamarkt en fast fashion. Elk merk moet begrijpen waar AI waarde voor hun bedrijf kan genereren zonder hun merkidentiteit te verwateren.
De grootste uitdaging is echter het voorkomen van homogenisering. Generatieve AI mag de menselijke creativiteit niet vervangen, maar nieuwe ruimtes en processen creëren.
Creativiteit en innovatie blijven de ziel en het hart van elk modemerk, en AI zou een hulpmiddel moeten zijn om deze te verbeteren en te ondersteunen. Zoals modeontwerper Hussein Chalayan heeft gezegd:“mode zal zichzelf vernieuwen door technologie, nieuwe vezels, nieuwe manieren om kleding te maken.”
Modebedrijven moeten bereid zijn de daarmee samenhangende risico's van nieuwe technologieën te beheersen, met name op het gebied van intellectueel eigendom, creatieve rechten en merkreputatie. Een van de belangrijkste problemen is de mogelijke inbreuk op intellectueel eigendom met betrekking tot trainingsgegevens.
GenAI-modellen worden getraind op enorme ontwerpdatasets, die vaak auteursrechtelijk beschermde werken bevatten. Dit kan leiden tot juridische geschillen over originaliteit en eigendom. Een gerelateerd risico is vooringenomenheid en eerlijkheid in generatieve AI-systemen, wat reputatieproblemen kan opleveren voor merken die afhankelijk zijn van de technologie.
De dubbelzinnigheid rond creatieve rechten in het tijdperk van AI is een ander punt van zorg. Het is een uitdaging om te bepalen wie de creatieve rechten op een ontwerp bezit:of het nu de ontwerper is die het idee heeft geconceptualiseerd, de ontwikkelaar die de AI heeft gebouwd of de AI zelf. Deze dubbelzinnigheid kan de authenticiteit van de creatieve uitingen van een merk verzwakken, waardoor de reputatie van een merk mogelijk wordt geschaad als consumenten het merk als minder innovatief of authentiek beschouwen.
Heeft u geen geld om uw belastingen te betalen? Je hebt opties
Verberg de waarheid niet om uw erfgenamen voor te bereiden op toekomstige rijkdom
Voel je je groovy? Vertragen. Beweeg niet te snel Voorbereiding op pensioen
De staat van blockchain in de boekhoudsector
AI-adoptie door CMO's:groei opschalen en merkvertrouwen behouden op CES
Voorkeursaandelen
Hoe vind je land om te leasen