Нейросети в моде: семь раз отмерь, один раз настрой!

Пока одни модные дома, в лице владельцев Gucci и Yves Saint Laurent, сливают миллионы на "революционные" ИИ-проекты, которые потом тихо прикрывают, другие – без лишнего шума – наращивают прибыль. Секрет? Они не ищут волшебную таблетку, а используют нейросети как скальпель – точно и выверенно. Главное – трезвый расчет, а не слепая вера в громкие обещания. Меня зовут Мария Шевченко, я помогаю fashion-брендам внедрять ИИ в реальную работу – от разработки коллекций до создания контента, и я разберу для вас, насколько эффективно работают сегодня проекты с нейросетями.

Как консультант, я регулярно сталкиваюсь с подобным алхимическим мышлением. На конференциях, встречах с клиентами – везде одно и то же: ожидание чуда. Приведу пример: на одной конференции по цифровому маркетингу представитель крупного fashion-ритейлера с гордостью рассказывал о внедрении ИИ-стилиста. На вопрос из зала о конкретных результатах он ответил: "Пока тестируем, но верим в светлое будущее!". Вот оно – типичное алхимическое мышление.

Современное отношение многих модных брендов к ИИ напоминает поиски алхимиков. Они грезят о философском камне – универсальном решении, которое в мгновение ока превратит убыточный бизнес в процветающий. Тратят огромные деньги на умные чат-боты и виртуальных стилистов, ожидая чуда. Но, как и в случае с алхимией, реальный прорыв рождается не от поиска магических формул, а от системного подхода к решению конкретных задач. Например, компания Kering (владелец таких гигантов, как Gucci, Balenciaga, Yves Saint Laurent) запустила амбициозного чат-бота Мадлен, обещая революцию в онлайн-шопинге. Результат? Сервис на реконструкции, а пользователи сетуют на деревянные ответы. Другой пример - компания Levi's свернула проект с ИИ-моделями, осознав, что технология не решает, а скорее маскирует проблему построения инклюзивного бренда.

Вместо того, чтобы пытаться создать искусственный интеллект, который полностью вытеснит дизайнеров, стилистов или продавцов, успешные компании используют ИИ как мощный инструмент для решения конкретных задач и помощи специалистам. Запомните: ИИ должен решать четко сформулированную проблему, уже решаемую специалистами, но с помощью ИИ – эффективнее. Именно этому я и учу fashion-бренды. Мы не выкидываем дизайнеров или маркетологов – мы даем им в руки инструменты, которые увеличивают их продуктивность в 3-5 раз.

Взгляните на Stitch Fix. Это онлайн-сервис персонального стайлинга. Они не стали создавать всемогущего ИИ-стилиста. Вместо этого – гибридная модель: алгоритмы анализируют данные о клиентах (размеры, предпочтения, историю покупок), а затем стилисты, опираясь на этот анализ, делают финальный подбор одежды. StockX (крупнейшая платформа для перепродажи коллекционных кроссовок и одежды) не пытается вытеснить экспертов по аутентификации. Вместо этого нейросети там сканируют товары по фотографиям. Система анализирует изображения и выявляет подозрительные детали. «Мы не заменяем экспертов, – говорят в StockX, – наша система помогает им сосредоточиться на действительно сложных случаях, экономя время и ресурсы». Это позволяет StockX обрабатывать огромный поток товаров, не жертвуя качеством проверки.

Farfetch: Точность бьет магию.
Один из главных принципов, который я стараюсь донести до своих клиентов, – это необходимость фокусировки. Не пытайтесь решить все проблемы сразу. Начните с малого, но бейте точно в цель. Как это сделал Farfetch – онлайн-платформа, где продаются товары от сотен бутиков и брендов со всего мира. Вместо того, чтобы создавать глобального ИИ-стилиста, Farfetch сосредоточились на узкой задаче: подобрать аксессуары к уже выбранным вещам. Микро-алгоритм, обученный на данных реальных стилистов, учитывает все – от гармонии цветов до ценовой категории. Результат? Средний чек взлетел на 18%, а 31% покупателей добавляют рекомендованный аксессуар в корзину. И никаких волшебных превращений!

·H&M: Математика побеждает интуицию.
Многие боятся, что ИИ – это сложно и непонятно. Но на самом деле, это просто продвинутая математика. И если у вас есть данные – а у fashion-брендов их обычно предостаточно! – ИИ может творить настоящие чудеса. Как в случае с H&M – одним из крупнейших мировых ритейлеров одежды. Проблема избыточных запасов и распродаж знакома каждому бренду. H&M решили ее с помощью ИИ, который анализирует данные о продажах, погоде, трендах и даже активности в соцсетях. Результат? Более точное прогнозирование спроса, оптимизация поставок и, как следствие, сокращение ненужных запасов. Это позволяет H&M не только экономить деньги, но и действовать более ответственно, производя меньше ненужной одежды.

·EDITED: Знание – сила (и деньги).
В современном мире информация – это ключ к успеху. И ИИ – это идеальный инструмент для сбора и анализа информации. Тот, кто владеет информацией, владеет рынком. Пример EDITED это наглядно демонстрирует. EDITED – это аналитическая платформа для модной индустрии. Как выяснить, какие цены держат ваши конкуренты? EDITED предлагает решение: платформа в реальном времени отслеживает цены и ассортимент миллионов товаров. Брендам больше не нужно гадать – они получают точные данные для формирования собственной ценовой стратегии. Итог? Рост маржинальности на 8-15%. Компании могут молниеносно реагировать на изменения рынка и предлагать покупателям конкурентоспособные цены.

Чтобы не заблудиться в мире ИИ, нужна карта. Вот три главных ориентира, выведенных мной на основе опыта работы с fashion-индустрией:
1. Узкая специализация: Сосредоточьтесь на решении конкретных, узких задач. Не пытайтесь объять необъятное. Как Farfetch, которые сфокусировались на подборе аксессуаров к уже выбранным вещам, а не на создании всеобъемлющего ИИ-стилиста.
2. Симбиоз человека и машины: ИИ – инструмент, а не замена эксперту. Вспомните Stitch Fix, где алгоритмы анализируют данные, а финальное решение – за стилистами.
3. Поэтапное внедрение: Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого. Небольшие ИИ-решения, сфокусированные на конкретной проблеме, могут дать результат ощутимее, чем масштабные, но неподготовленные проекты.

Прежде чем делать решительный шаг, ответьте на 5 простых вопросов. Кстати, именно эти вопросы я задаю своим клиентам на первой же встрече:
1. Можете ли вы сформулировать задачу для ИИ одним предложением?
2. Есть ли у вас данные для обучения модели?
3. Готовы ли вы к тому, что ИИ – это не волшебная палочка, а инструмент, требующий настройки и контроля?
4. Как вы будете измерять успех? (В деньгах, процентах, количестве довольных клиентов?)
5. Готовы ли вы начать с малого и двигаться постепенно?
Если вы ответили "да" на все вопросы – у вас есть шансы на успех. Если нет – возможно, стоит притормозить.

Не смогла отказать себе в удовольствии немного похулиганить с текстом этой статьи при помощи нейросетей. Здесь вы можете почитать альтернативную версию ;-)