«Вы должны руководствоваться данными»: прогнозисты моды используют ИИ для предсказания следующей тенденции | Искусственный интеллект (ИИ)

Его неделя моды в Париже а улицы города заполнены знаменитостями, дизайнерами, моделями и журналистами. Среди толпы зоркие эксперты ведут тщательные записи. Это прогнозисты модной индустрии. Их работа — получить представление о цветах, кроях, тканях и узорах новых коллекций дизайнеров в надежде обнаружить новые тенденции.

Их заметки будут быстро добавлены в кураторские «прогнозы тенденций», которые будут проданы дизайнерам и розничным торговцам, которые будут использовать их, чтобы вдохновлять на создание новых вещей и решать, что будет продаваться в следующем сезоне – подумайте о речь «синий свитер» в Дьявол носит Прада, где героиня Мерил Стрип язвительно объясняет этот процесс своей наивной помощнице Энди (которую играет Энн Хэтэуэй). Традиционно прогнозисты моды полагались исключительно на эти качественные методы, наблюдая за показами на подиумах, а также за уличной модой и поп-культурой, чтобы делать прогнозы.

Но поскольку в последнее десятилетие технологии искусственного интеллекта становятся все более мощными, агентства по прогнозированию теперь обращаются за помощью к количественным результатам, полученным с помощью машинного обучения. Эти инструменты искусственного интеллекта могут обнаруживать закономерности в больших наборах данных изображений показов на взлетно-посадочной полосе, публикаций в социальных сетях, данных поиска, а также данных о продажах в Интернете и в магазинах, что может помочь прогнозистам точнее и, что особенно важно, быстрее определять возникающие тенденции.

Это все хорошие новости для отрасли. стоимостью около 2 трлн долларов (1,65 трлн фунтов стерлингов) во всем мирепоскольку даже небольшое отклонение от цветовой палитры или решений по краю может иметь серьезные последствия для прибыли компании.

Прогнозы также могут иметь серьезные последствия для углеродного следа индустрии моды, который, по оценкам Global Fashion Agenda и McKinsey & Co, несет ответственность как минимум за 4% от всех Мировые выбросы и который патроны более 92 млн тонн ткани ежегодно.

«Точные прогнозы тенденций могут сократить потери, сэкономить деньги и дать компаниям преимущество перед конкурентами», — говорит доктор Михал Корен, исследователь, специализирующийся на прогнозировании моды в колледже Шенкар в Тель-Авиве, Израиль. «Использование инструментов искусственного интеллекта в прогнозировании может способствовать повышению устойчивости индустрии моды за счет снижения вероятности неточных прогнозов».

Хотя стоит помнить, что ИИ поставляется с собственные экологические издержкиПрямой стимул для использования этих инструментов прогнозирования ИИ очевиден: чем точнее прогнозы, тем меньше вероятность того, что компания будет тратить ресурсы на производство одежды, которую никто не захочет покупать.

«Постоянно улучшать наше прогнозирование тенденций и производить только то, что мы можем продать, — это важная часть головоломки для достижения нашей цели — стать нулевым чистым доходом к 2040 году», — говорит Лиз-Лотте Лёвеборг, которая возглавляет команду модной разведки в штаб-квартире H&M в Стокгольме. . «С этой целью мы начинаем изучать, как ИИ может сыграть роль в нашем процессе прогнозирования».

Острый, модный или мейнстрим

Большинство отраслей в той или иной степени используют методы прогнозирования, чтобы решить, что и сколько производить каждый год. Обычно эти прогнозы основаны на исторических данных о продажах с поправкой на такие базовые факторы, как сезонность (например, зимние шины, как правило, продаются больше зимой, а мороженое — беспроигрышный вариант летом).

Но прогнозирование в индустрии моды может быть сложнее. Во-первых, факторы, которые сложнее измерить, такие как эмоции и эстетика, могут оказывать гораздо большее влияние на модные тенденции, чем, скажем, на продажи автомобильных шин.

Социальные и культурные движения также могут оказывать огромное влияние на тенденции – подумайте, как ярко-розовый цвет вторгся на рынок этим летом Барби релиз фильма, или как причудливая мода стал после блокировок Covid.

«Быстрые темпы развития индустрии моды также означают, что тенденции могут измениться в одночасье», — говорит Корен. «Например, если у знаменитости только что был аншлаговый концерт, и на сцене она носит определенную пару обуви, это может оказать существенное влияние на продажи этой продукции». Новизна также является ключевым моментом, что создает врожденную проблему для прогнозистов. Тенденции постоянно меняются – как однажды сказал дизайнер Карл Лагерфельд: «Суть моды в изменчивости», – а это значит, что то, что было в моде в июне, к октябрю может устареть.

Все эти факторы заставляют прогнозистов моды реагировать быстро, чтобы не предлагать своим клиентам устаревшие прогнозы. Инструменты искусственного интеллекта могут быть особенно полезны в этом отношении: Модели искусственного интеллекта разрабатываются который может автоматически сканировать тысячи изображений взлетно-посадочной полосы и мгновенно извлекать наиболее распространенные цветовые палитры и узоры.

Прогнозисты также обращаются к большим данным, собранным из публикаций в социальных сетях, чтобы выявить потребительские предпочтения, поскольку некоторые влиятельные лица в Instagram теперь обладают, по крайней мере, такой же властью в определении тенденций, как и именитые дизайнеры, а то и больше. Например, модели искусственного интеллекта, подобные разработанным Парижская компания Heuritech. анализируйте миллионы изображений, публикуемых в социальных сетях каждый день. Они просматривают посты, связанные с одеждой и модой, классифицируя пользователей на «острых» (людей, носящих новые стили, которые могут или не могут стать мейнстримом, но которые являются ключевыми сигналами предстоящих тенденций), «модных» (влиятельные ранние последователи тенденция, которая будет способствовать ее распространению), или «мейнстрим» (остальные из нас).

Затем они кодируются из списка из 2000 атрибутов (например, «плиссированная юбка», «алый цвет» или «длинные рукава») и отслеживаются в режиме реального времени, что позволяет модели искусственного интеллекта определить, как развивается популярность конкретных образов. .

«Цель состоит в том, чтобы помочь брендам количественно оценить, что люди носят в настоящее время, и иметь возможность предсказать, что люди будут носить в будущем, благодаря всем имеющимся данным», — говорит Тони Пинвилл, который стал соучредителем Heuritech в 2013 году после завершения получил докторскую степень в области искусственного интеллекта и машинного обучения в Университете Сорбонны в Париже.

Прогнозы могут быть сделаны на год вперед, а результаты могут быть такими конкретными, как: «По прогнозам, полоски в следующем году будут на 80% более заметными на европейском рынке» (кстати, это реальный прогноз модели Heuritech). если вы ищете советы по стилю).

Поскольку эти модели искусственного интеллекта становятся все более точными, есть надежда, что дизайнеры и розничные продавцы будут производить больше того, что действительно будет продаваться. «Одна из наших целей — решить проблему избытка товаров в индустрии моды», — говорит Пинвилл. «Потому что на данный момент 40% модных товаров во всем мире не продаются по полной цене, а 25% товаров не продаются вообще».

Инструменты искусственного интеллекта также могут помочь диверсифицировать коллекции, выявляя закономерности демографических тенденций, которые в противном случае прогнозисты могли бы упустить из виду. «Например, мы часто видим, что французские дизайнеры придерживаются очень «парижской» точки зрения на индустрию моды и предполагают, что их клиенты тоже имеют такие же вкусы», — говорит Пинвилл. «Но если вы посмотрите на данные в более глобальном масштабе, вы увидите, что сегментация клиентов на самом деле очень широка».

Другими словами, использование инструментов искусственного интеллекта, которые могут анализировать миллионы сообщений со всего мира каждый день, позволяет прогнозистам видеть, как тенденции развиваются в конкретных регионах, возрастных группах и субкультурах. Это дает дизайнерам и розничным торговцам ценную информацию при принятии решений о том, как скорректировать свои решения по дизайну и ассортименту для каждого отдельного рынка.

Творческий ракурс

Но в индустрии, основанной на эмоциях, такой как мода, существует риск полагаться исключительно на данные. «Несколько лет назад в социальных сетях было заметно, что желтый цвет стал тенденцией», — говорит Франческа Мустон, вице-президент по моде в компании. WGSN, ведущая компания по прогнозированию тенденций базирующаяся в Лондоне, которая разработала собственная модель искусственного интеллекта включить в свои методы прогнозирования в 2022 году. «И если бы вы руководствовались исключительно данными социальных сетей, желтые фигуры могли бы показаться хорошей инвестицией, поскольку эти посты получили множество лайков и репостов – вероятно, потому, что у людей, как правило, очень интуитивный подход. реакция на яркие цвета.

«Но как человек вы сами собираетесь выйти и надеть ярко-желтое пальто? Это смелый модный выбор. Тем не менее, людям, которые ходят в черно-серых пальто, вполне могли понравиться эти посты о желтых пальто в социальных сетях».

Именно здесь традиционные навыки прогнозиста тенденций остаются ключевыми. Объединив результаты крупномасштабных данных с творческим опытом и пониманием более широкого социального контекста, прогнозисты могут с пользой интерпретировать данные для создания прогнозов, которые будут актуальны для среднего потребителя.

«Вот почему мы придерживаемся очень творческого подхода к нашим прогнозам, используя команду отраслевых экспертов», — говорит Мастон. «Поэтому, если мы делаем прогноз, например, для индустрии красоты, эта команда людей, возможно, работала над рецептурами кремов для лица и будет иметь врожденное понимание продукта».

Методология WGSN также опирается на то, что она называет «фундаментальными исследованиями» для создания более полных прогнозов, учитывающих качественные элементы, например, то, как изменения в государственном законодательстве или молодежной культуре могут влиять на тенденции. Во время пандемии Covid 2020 года это включало мониторинг того, как, например, введенные правительством ограничения повлияют на такие вещи, как продажи домашней одежды (которые резко выросли) или доходы от свадебных платьев (которые резко упали).

Сохранение этих качественных элементов важно, поскольку инструменты ИИ способны лишь агрегировать существующую информацию о том, что носят люди, и делать соответствующие прогнозы. У них также нет собственного эстетического взгляда или чувства моды – по крайней мере, пока – поэтому они, возможно, не смогут удовлетворить стремление потребителей к новизне, которое часто является неотъемлемой частью того, что делает что-то модным.

«Роль экспертов в интерпретации и отслеживании тенденций будет продолжать иметь решающее значение, даже если модели, основанные на искусственном интеллекте и данных, станут более точными», — говорит Корен. Это потому, что, в конечном счете, прогнозисты тенденций должны также иметь более широкое понимание культурной и политической атмосферы – и понимания того, как это отразится на одежде.

«Например, в 2008 году индустрия моды серьезно пострадала от мирового финансового кризиса, и прогнозисты поняли, что для того, чтобы новая летняя одежда была актуальной, она должна отражать унылую экономическую ситуацию», — объясняет Корен. «Вот почему одежду того сезона описывали какдепрессия шикарнаяи почему черный доминировал [autumn] Цветовая палитра 2009 года».

Таким образом, похоже, что на данный момент инструменты прогнозирования ИИ — это всего лишь инструмент, который можно использовать вместе с другими для принятия более обоснованных творческих решений. «Чтобы быть хорошим прогнозистом тенденций в наши дни, вам нужно одновременно ориентироваться на данные и творчески руководить», — говорит Мастон. «Потому что, в конце концов, речь идет об интерпретации всех сигналов, чтобы наметить будущее».