A moda é um negócio dinâmico. A maioria das marcas de roupas lança de duas a quatro coleções por ano. Enquanto vendem as coleções sazonais atuais, as marcas planejam as próximas com pelo menos um ano de antecedência, identificando tendências e materiais de mercado. A janela de vendas é de cerca de três meses, e os estoques não vendidos representam prejuízo financeiro. As empresas de fast fashion lançam novas linhas ainda mais frequentemente, reduzindo o tempo necessário para projetar, produzir e comercializar novos itens.
A indústria da moda está acostumada a experimentar novas tecnologias. Alguns dos avanços tecnológicos mais significativos são o corte a laser, o design assistido por computador e, mais recentemente, o uso da impressão 3D no início dos anos 2010.
O setor já experimentou com inteligência artificial (IA) básica e outras tecnologias de ponta. Um exemplo é o Gucci Garden, colaboração da marca com a plataforma de mundo virtual Roblox em maio de 2021 para celebrar seu centenário.
As empresas de moda também usam blockchains para autenticação de produtos, rastreabilidade e IDs digitais, incluindo aqueles integrados pela LVMH/Louis Vuitton. Além disso, as empresas incorporaram realidade aumentada em suas estratégias de marketing e varejo para criar experiências imersivas e interativas para os clientes.
Em 2021, as empresas de moda investiram entre 1,6% e 1,8% de sua receita em tecnologia. Até 2030, esse número deve subir para entre 3% e 3,5%. A IA generativa pode se tornar um divisor de águas para a indústria da moda, adicionando entre US$ 150 bilhões e US$ 250 bilhões aos lucros operacionais em três a cinco anos. Embora o setor de moda tenha apenas começado a integrar a IA, as oportunidades e desafios que ela apresenta são evidentes em todos os processos de negócios.
A IA generativa pode ajudar as empresas de moda a melhorar seus processos, levar seus produtos mais rapidamente ao mercado, vender de forma mais eficiente e melhorar a experiência do cliente. A IA generativa também pode apoiar o desenvolvimento de produtos, analisando grandes conjuntos de dados de mídia social e desfiles para identificar tendências de moda emergentes.
A Estée Lauder Companies e a Microsoft se uniram para abrir um laboratório de inovação em IA para identificar e responder a tendências, informar o desenvolvimento de produtos e melhorar as experiências dos clientes.
Os designers podem usar a IA para visualizar diferentes materiais e padrões com base nas preferências passadas dos consumidores. Por exemplo, a Tommy Hilfiger Corporation está colaborando com a IBM e o Fashion Institute of Technology de Nova York no projeto Reimagine Retail, que usa IA para analisar dados do consumidor e projetar novas coleções de moda.
A IA ajuda a criar práticas de moda mais sustentáveis, otimizando o uso de recursos, reciclando materiais e reduzindo o desperdício por meio de processos de fabricação mais precisos e gerenciamento eficiente da cadeia de suprimentos e estoque. Por exemplo, a H&M usa IA para melhorar seus processos de reciclagem, classificar e categorizar roupas para reciclagem e promover uma economia circular da moda.
A IA pode melhorar as operações e os processos da cadeia de suprimentos, otimizando o gerenciamento de estoque, prevendo vendas com base em dados históricos e reduzindo excesso e falta de estoque.
Soluções de prova virtual com IA permitem que os clientes vejam como as roupas ficarão neles sem experimentá-las fisicamente, melhorando a experiência de compra online e reduzindo as taxas de devolução.
A IA também pode oferecer experiências personalizadas aos clientes. Algumas marcas, como Reebok e Versace, convidam seus clientes a usar ferramentas de IA para projetar produtos inspirados na sensação e aparência da marca.
Ferramentas baseadas em IA podem ajudar as equipes de marketing a direcionar e maximizar o impacto de suas campanhas de comunicação, potencialmente reduzindo os custos de marketing.
O maior desafio, no entanto, é evitar a homogeneização. A IA generativa não deve substituir a criatividade humana, mas criar novos espaços e processos.
As empresas de moda devem estar preparadas para gerenciar os riscos associados às novas tecnologias, especialmente no que diz respeito à propriedade intelectual, direitos criativos e reputação da marca. Um dos principais problemas é a possível violação da propriedade intelectual relacionada aos dados de treinamento.
Os modelos de IA generativa são treinados em vastos conjuntos de dados de design, muitas vezes contendo obras protegidas por direitos autorais. Isso pode levar a disputas legais sobre originalidade e propriedade. Um risco relacionado é o viés e a imparcialidade nos sistemas de IA generativa, o que pode apresentar desafios de reputação para as marcas que dependem da tecnologia.
A ambiguidade em torno dos direitos criativos na era da IA é outra preocupação. É difícil determinar quem detém os direitos criativos de um design, seja o designer que concebeu a ideia, o desenvolvedor que construiu a IA ou a própria IA. Essa ambiguidade pode diluir a autenticidade da expressão criativa de uma marca, potencialmente prejudicando sua reputação se os consumidores perceberem a marca como menos inovadora ou autêntica.
Com informações do The Conversation.
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Este post foi modificado pela última vez em 22 de julho de 2024 09:24
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