Generative KI: Die Zukunft der Modebranche erschließen

Mittlerweile haben Sie wahrscheinlich von ChatGPT von OpenAI gehört, dem Chatbot mit künstlicher Intelligenz, der über Nacht zu einer Sensation wurde und einen digitalen Wettlauf um die Entwicklung und Einführung konkurrierender Produkte auslöste. ChatGPT ist nur ein verbraucherfreundliches Beispiel für generative KI, eine Technologie bestehend aus Algorithmen, mit denen neue Inhalte erstellt werden können, darunter Audio, Code, Bilder, Text, Simulationen und Videos. Anstatt Informationen einfach nur zu identifizieren und zu klassifizieren, erstellt generative KI neue Informationen, indem sie zugrunde liegende Modelle nutzt, bei denen es sich um Deep-Learning-Modelle handelt, die mehrere komplexe Aufgaben gleichzeitig bewältigen können, wie z. B. GPT-3.5 und DALL-E.

Während die Modebranche bisher mit grundlegender KI und anderen Spitzentechnologien experimentiert hat – dem Metaverse, nicht fungiblen Token (NFTs), digitalen IDs und Augmented Reality (AR) oder Virtual Reality (VR) – bisher Bisher hat man wenig Erfahrung mit generativer KI. Zugegebenermaßen ist diese aufstrebende Technologie erst seit kurzem allgemein verfügbar und weist immer noch besorgniserregende Macken und Fehler auf, aber alle Anzeichen deuten darauf hin, dass sie sich möglicherweise blitzschnell verbessert und in vielen Geschäftsbereichen zu einem Game-Changer wird. Changemaker.

Laut McKinsey-Analyse wird konservativ geschätzt, dass generative KI in den nächsten drei bis fünf Jahren um 150 Milliarden US-Dollar zunehmen wird und die Betriebsgewinne der Bekleidungs-, Mode- und Luxusgüterindustrie um 275 Milliarden US-Dollar steigen werden. Vom kollaborativen Design bis zur Beschleunigung des Content-Entwicklungsprozesses eröffnet generative KI neue Räume für Kreativität. Es kann alle Formen „unstrukturierter“ Daten – Rohtext, Bilder und Videos – eingeben und neue Medienformen ausgeben, von vollständigen Skripten über 3D-Designs bis hin zu lebensechten virtuellen Modellen von Videoereignissen.

Obwohl es noch am Anfang steht, zeichnen sich bereits einige klare Anwendungsfälle für generative KI in der Mode ab. (Viele dieser Anwendungsfälle gelten auch für die Schönheits- und Luxusbranche.) Insbesondere in den Bereichen Produktinnovation, Marketing, Vertrieb und Kundenerlebnis kann diese Technologie im Vergleich zu anderen Bereichen der Wertschöpfungskette der Modebranche zu erheblichen Ergebnissen führen und ist in der Branche wahrscheinlich umsetzbarer kurzfristig. In diesem Artikel skizzieren wir einige der vielversprechendsten Anwendungsfälle und stellen Maßnahmen vor, die Führungskräfte ergreifen können, sowie die Risiken, die sie dabei beachten sollten.

Unserer Meinung nach geht es bei generativer KI nicht nur um Automatisierung, sondern auch um Verbesserung und Beschleunigung. Das bedeutet, Modeprofis und Kreativen die Technologietools zur Verfügung zu stellen, mit denen sie bestimmte Aufgaben schneller erledigen können, sodass sie mehr Zeit haben, Dinge zu tun, die nur Menschen tun können. Außerdem müssen bessere Kundenservicesysteme aufgebaut werden.

Verstehen Sie die Anwendungsfälle

Das zugrunde liegende Modell und die generative KI können in der gesamten Mode-Wertschöpfungskette eingesetzt werden.

Verkäufe und Produkte:

• Konvertieren Sie Skizzen, Moodboards und Beschreibungen in High-Fidelity-Designs (z. B. 3D-Modelle von Möbeln und Schmuck);
• Durch die Zusammenarbeit mit KI-Agenten, um Daten aus Daten zu generieren (z. B. Kreativ generieren). Optionen (z. B. neue Ideen, Variationen) aus früheren Produktlinien, inspirierende Bilder und Stile), um Produktideen zu bereichern
• Massenindividuelle Produkte für einzelne Verbraucher (z. B. Brillen basierend auf Gesichtsbewegungen).

Lieferkette und Logistik:

• Unterstützen Sie Verhandlungen mit Lieferanten durch die Zusammenstellung von Recherchen;
• Verbessern Sie die robotergestützte Automatisierung von Lagerabläufen und Bestandsverwaltung mit Echtzeitanalysen (z. B. Augmented-Reality-gestützte Erkenntnisse);
• Basierend auf individuellen Rückgaberabatte auf kundenindividuelle Produkte.

Marketing:

• Trends anhand unstrukturierter Daten (z. B. Verbraucherstimmung, Kundenverhalten im Geschäft, Omnichannel-Daten) identifizieren und vorhersagen, um zielgerichtetes Marketing zu verbessern;
• Automatisierte Verbrauchersegmentierung im großen Maßstab, um Marketingpläne anzupassen; personalisierte Marketinginhalte basierend auf unstrukturierten Daten aus Verbraucherprofilen und Community-Einblicken;
• Arbeiten Sie mit KI-Agenturen zusammen, um die Inhaltsentwicklung zu beschleunigen und kreative Barrieren für interne Marketingteams abzubauen.
• Digitaler Handel und Verbrauchererlebnis:

Erstellen und generieren Sie Verkaufsbeschreibungen basierend auf früheren erfolgreichen Vertriebsrollen;

• Personalisieren Sie Online-Verbraucherreisen und -Angebote (z. B. Webseiten, Produktbeschreibungen) basierend auf individuellen Verbraucherprofilen;
• Maßgeschneidert virtuelle Produktanpassungen und Vorführungen für einzelne Verbraucher (z. B. Kleidungsanpassungen, Styling-Beratung);
• Verbesserte intelligente KI-Agenten (z. B. Konversations-Chatbots, virtuelle Assistenten) und Self-Service zur Unterstützung fortgeschrittener Verbraucherberatung (z. B. mehrsprachiger Support).
• Ladenbetrieb:

Optimieren Sie Ladenlayoutpläne, indem Sie Layoutpläne unter verschiedenen Parametern (z. B. Fußgängerverkehr, lokales Verbraucherpublikum, Größe) erstellen und testen Videodaten-Engpässe wie Mitarbeiterzuteilungslücken und Diebstahlerkennung;

• Unterstützung von AR-Hilfsgeräten, um Mitarbeiter besser über Produktinformationen (z. B. Status, Klassifizierung, Inventar, Empfehlungen) in Echtzeit zu informieren.
• Organisations- und Supportfunktionen:
• • Trainieren Sie Vertriebsmitarbeiter, um erfolgreiche „Kunden“-Beziehungen durch Echtzeitempfehlungen, Feedback-Berichte und hochwertige Verbraucherprofile aufrechtzuerhalten.
  • Entwickeln Sie personalisierte Schulungsinhalte basierend auf der Rolle und Leistung der Mitarbeiter.
  • Ermöglichen Sie Self-Service und automatisierten Support Aufgaben (z. B. HR-Tickets, Buchhaltung großer Dokumente, Überprüfung von Rechtsdokumenten).

  Generative KI hat das Potenzial, das gesamte Mode-Ökosystem zu beeinflussen. Modeunternehmen können diese Technologie nutzen, um marktfähigere Designs zu entwickeln, Marketingkosten zu senken, die Kundenkommunikation stark zu personalisieren und Prozesse zu beschleunigen. Es kann auch die Lieferkette und Logistik, den Filialbetrieb, die Organisation und die Unterstützungsfunktionen umgestalten.

  Produktentwicklung und Innovation

  Kreativdirektoren sowohl von Modehändlern für den Massenmarkt als auch von Luxusmarken können generative KI nutzen, um verschiedene Arten unstrukturierter Daten in Echtzeit zu analysieren, anstatt sich bei der Vorbereitung ausschließlich auf Trendberichte und Marktanalysen zu verlassen Die Seriengestaltung gibt Aufschluss. Generative KI kann beispielsweise Videos in sozialen Medien schnell aggregieren und Stimmungsanalysen durchführen oder Trends aus mehreren Quellen von Verbraucherdaten modellieren.

  Kreativdirektoren und ihre Teams können Skizzen und erforderliche Details wie Stoffe, Farbpaletten und Muster in eine Plattform eingeben, die auf generativer KI basiert und automatisch eine Reihe von Designs erstellt, sodass Designer verschiedene Stile und Looks entwerfen können. Ein Team könnte dann auf der Grundlage dieser Ergebnisse neue Produkte entwerfen und jedem Look die charakteristischen Elemente des Modehauses hinzufügen. Dies öffnet die Tür für die Entwicklung innovativer Produktlinien in limitierter Auflage. Durch den Einsatz generativer KI-gesteuerter Gesichtserkennungstechnologie können Produkte wie Brillen für Einzelpersonen entworfen werden, indem die Gesichtstopographie gescannt und an die Größe und Stilpräferenzen des Kunden angepasst wird.

  Dieses Szenario wurde im Dezember 2022 Wirklichkeit, als eine Gruppe Hongkonger Modedesigner vom AI Design Lab (AiDLab) eine Modenschau zum Thema „Generative AI-Supported Design“ veranstaltete. Mithilfe von Tools von Technologieunternehmen wie Cala, Designovel und Fashable nutzen Modedesigner bereits die Leistungsfähigkeit der generativen KI, um neue Ideen zu inspirieren, unzählige Designvarianten auszuprobieren, ohne teure Muster anzufertigen, und den Prozess erheblich zu beschleunigen. (Für die Schönheitsbranche bietet generative KI Marken auch die Möglichkeit, neue Produktübereinstimmungen zu identifizieren, was dazu beitragen kann, die Kosten für Labortests zu senken.) und sogar Avatare für jeden Marketingkanal, schnell.

  Die goldenen Regeln des Marketings zu finden, ist oft ein Spiel mit Zahlen. Nehmen Sie TikTok: Auf dieser Plattform gibt es kein einziges Erfolgsrezept für Viralität. Umgekehrt gilt: Je mehr Sie produzieren, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie ein Hit werden und die Markenbekanntheit und der Umsatz steigen. Das Erstellen kurzer Videos für TikTok oder andere Social-Media-Plattformen über eine KI-generierte Videoplattform hilft, Zeit und Kosten zu sparen, die mit der Ausgabe von Social-Media-Inhalten verbunden sind. Generative KI kann Muster und Trends in viralen Inhalten erkennen und basierend auf den Vorgaben der Vermarkter neue Inhalte erstellen.

  Diese Übungen können internen Marketingteams dabei helfen, ihre Arbeit zu verwalten und gleichzeitig ihre Abhängigkeit von der Auslagerung von Arbeit an Kreativagenturen zu verringern. Allerdings sollten Vermarkter bei diesem Ansatz vorsichtig sein: Der Versuch, Verbraucher anzulocken, indem man das kopiert, was andere Marken tun, kann die einzigartige Identität und das Wertversprechen einer Marke untergraben, die sie jahrelang aufgebaut hat.

  Generative KI kann auch für die personalisierte Kundenkommunikation eingesetzt werden. Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass Unternehmen, die sich durch Personalisierung auszeichnen, im Vergleich zu Unternehmen, die keine Personalisierung nutzen, eine Umsatzsteigerung von 40 % verzeichnen.

  Mehrere Startups – wie Copyai, Jasper AI und Writesonic – helfen dabei, personalisiertes Marketing in großem Maßstab durch generative KI voranzutreiben. Mit diesen Tools könnten die täglichen Aufgaben eines Vermarkters wie folgt aussehen: Er kann die Art des Inhalts auswählen, den er erstellen möchte, sei es eine E-Mail, ein langer Blog-Beitrag oder etwas anderes, und eine Eingabeaufforderung hinzufügen, die beschreibt, worum es geht Suchen Sie nach Ihrer Zielgruppe und beziehen Sie sie auf andere Parameter wie den Tonfall ein, die dabei helfen, Marketingkommunikation zu erstellen, die mit der Marke übereinstimmt. Das KI-Tool stellt Marketern dann mehrere Optionen zur Auswahl.

  Diese Tools sind am hilfreichsten, wenn sie auf Low-Funnel-Marketingkanäle (die hauptsächlich zur Förderung von Verkaufskonversionen verwendet werden) und nicht auf prestigeträchtigere Markenaufbaukommunikation angewendet werden.

  Verkaufs- und Verbrauchererlebnis

  Der heutige KI-generierte Chat, der eine leistungsfähigere Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzt, um Menschen besser zu verstehen und mit ihnen zu interagieren, ist bereits eine messbare Verbesserung gegenüber bestehenden KI-Chats. Dennoch gibt es noch keinen narrensicheren KI-Chatbot, und aktuelle Chatbots und andere Tools zur Textgenerierung machen immer noch gelegentlich Fehler, die zu schwerwiegenden Katastrophen im Kundenservice führen können. Die Technologie könnte Kundensupportmitarbeitern jedoch letztendlich dabei helfen, komplexe Anfragen auszulagern, indem sie beispielsweise Chatbots verwenden, um personalisierte Antworten in mehreren Sprachen bereitzustellen.

  Heutzutage gibt es Dienste, die einer Marke einen generativen KI-„Vertreter“ zuweisen, der Kundendienstanfragen per E-Mail, Chat, SMS und über die markeneigene Plattform bearbeitet. Diese Dienste tragen dazu bei, die Wartezeiten beim Kundendienst zu verkürzen und die Reaktionszeiten zu verbessern.

  Generative KI-Agenten können auch Luxusmarken bedienen, insbesondere auf der „Kunden“-Seite, einer Einzelhandelsstrategie, bei der Verkaufsassistenten langfristige Beziehungen zu den Kunden mit den höchsten Ausgaben der Marke aufbauen, um Käufe zu fördern und die Markentreue zu erhöhen. (Zum Beispiel können High-End-Marken durch Termineinkäufe in Luxusboutiquen eine Umsatzkonversionsrate von 60 bis 70 % erzielen.) Der Prozess ist immer noch einigermaßen analog und manuell und verlässt sich darauf, dass die Verkäufer der Marke über verschiedene Nachrichten kommunizieren. Plattform oder SMS zur Kontaktaufnahme mit Kunden, und zwar nur, während diese Vertriebsmitarbeiter arbeiten. KI-gestützte Tools können Gespräche fortsetzen oder Styling-Vorschläge machen, nachdem Käufer das Geschäft verlassen, Vertriebsmitarbeiter darin schulen, wie sie mit Kunden interagieren, die Kommunikation für bestimmte Kunden personalisieren und Verbraucherprofile und Echtzeitinteraktionen online analysieren.

  Im Juli 2022 gab der Bekleidungshändler Stitch Fix bekannt, dass er mit GPT-3 und DALL-E 2 (Text-zu-Bild-KI-Generator) experimentiert, um den Umsatz anzukurbeln und die Kundenzufriedenheit durch bessere Styling-Services zu verbessern. Diese generativen Modelle werden getestet, um Stylisten dabei zu helfen, große Mengen an Kundenfeedback schnell und genau zu interpretieren und Produkte zu kuratieren, die Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit kaufen. KI-Tools können beispielsweise das gesamte Kundenfeedback analysieren, das Hunderte von Textkommentaren, E-Mail-Anfragen, Produktbewertungen und Online-Beiträge umfassen kann. Wenn ein Kunde häufig sagt, dass eine bestimmte Hose eine „tolle Passform“ und eine „lustige Farbe“ hat, kann DALL-E Bilder ähnlicher Hosen generieren, die der Kunde möglicherweise kaufen möchte. Der Stylist kann dann ähnliche Produkte im Bestand von Stitch Fix finden und sie dem Kunden empfehlen.

  Virtuelle Testversionen sind ein weiteres Beispiel dafür, wie generative KI den Verkauf und das Kundenerlebnis verbessert. Das in Paris ansässige Unternehmen Veesual bietet E-Commerce-Modemarken eine virtuelle Anprobe-Integration, sodass Kunden ihre eigenen Modelle und Kleidung zum Anprobieren auswählen können.

  Praktische Ratschläge

  So aufregend die generative KI-Technologie auch sein mag, Unternehmen möchten dennoch auf Nummer sicher gehen, bevor sie Kernaufgaben vollständig an die generative KI delegieren. Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich diese Technologie entwickelt, und des explosionsartigen Wachstums ihrer Nutzerbasis kann es jedoch ebenso riskant sein, die Möglichkeiten dieser Technologie nicht zu erkunden. Führungskräfte können jetzt darüber nachdenken, wie ihr Unternehmen generative KI nutzen kann. Führungskräfte können mit wenigen Schritten beginnen.

  Schätzen Sie Ihren „Nordstern“

  Modeführer sollten darlegen, wo generative KI den größten Mehrwert für ihr Unternehmen bieten kann. Achten Sie zunächst darauf, welche Bereiche – kreatives Design, Merchandising, Werbung für Modenschauen oder Kunden – am meisten von generativer KI profitieren könnten. Führungskräfte können dann priorisieren, welche generativen KI-Anwendungsfälle sie verfolgen sollten, basierend darauf, wie wirkungsvoll die Anwendungsfälle für das Unternehmen sein werden. Zu den Wirkungsmaßnahmen gehören die Verbesserung der Kundenzufriedenheitswerte und die Verkürzung der Wartezeiten beim Kundenservice.

  Sobald der Wert ermittelt ist, sollten Anwendungsfälle auch auf der Grundlage ihrer Umsetzbarkeit priorisiert werden. Die Entscheidung, wie generative KI nahtlos eingesetzt werden kann, hängt von Faktoren wie den technischen Fähigkeiten des Teams ab. Anschließend sollte das Team eine kurzfristige Roadmap erstellen, um diese Anwendungsfälle zu testen und zu validieren. Gleichzeitig können sie auch darüber nachdenken, was langfristige Ziele beinhalten könnten, etwa wie man eine Plattform für generatives Design aufbauen kann, die Designer Saison für Saison aktualisieren und nutzen können.

  Es mag verlockend sein, etwas Spaß mit generativer KI zu haben, aber die Nutzung ihrer Leistungsfähigkeit erfordert zusätzliche Anstrengungen. Führungskräfte der Modebranche müssen bewusst Tools entwickeln, die einen Mehrwert bieten, anstatt wahllos mit vorhandenen Tools zu experimentieren.

  Verstehen Sie die Risiken und planen Sie, sie zu mindern

  In einem früheren Artikel haben wir einige der Risiken des Einsatzes generativer KI aufgelistet. Zum einen werden die rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz generativer KI noch geklärt. Designer werden manchmal dafür kritisiert, dass sie abgeleitete Werke und Nachahmer-Designs erstellen. Wem gehören das geistige Eigentum und die kreativen Rechte an KI-generierten Werken? Diese Werke basieren möglicherweise auf multimodalen Datenquellen, wie z. B. den früheren Sammlungen anderer Designer, und werden von Fall zu Fall festgelegt, bis ein überzeugender rechtlicher Präzedenzfall vorliegt entsteht. (Der hochkarätige Kampf zwischen Hermès und dem Künstler Mason Rothschild um Meta-Birkin-NFTs, in dem ein Richter entschied, dass die NFTs die Marke von Hermès verletzten, ist zwar nicht mit generativer KI verbunden, zeigt aber, dass Modemarken bei der Einführung neuer Technologien möglicherweise mit rechtlichen Schwierigkeiten konfrontiert werden.)

  Ein weiteres Risiko besteht in der Voreingenommenheit und Fairness in generierten KI-Systemen, insbesondere in Bezug auf voreingenommene Datensätze, was zu Reputationsproblemen für Marken führen könnte, die auf die Technologie angewiesen sind. Beispielsweise könnte der Ruf einer Marke geschädigt werden, wenn ein Bildgenerierungstool eine Werbekampagne mit unangemessenen oder anstößigen Bildern erstellt, die dann weltweit geteilt werden. KI-Unternehmen für die Schadensbegrenzung verantwortlich zu machen, trägt möglicherweise nicht dazu bei, die Wut der Verbraucher zu unterdrücken.

  Es besteht auch das Risiko, dass Mitarbeiter, die generative KI nutzen, sich ihrer Mängel nicht vollständig bewusst sind und möglicherweise nicht in der Lage sind, die durch die Technologie verursachten Fehler zu überprüfen. In diesem Fall müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter regelmäßig schulen und ihnen die Ressourcen zur Verfügung stellen, die sie benötigen, um den Umgang mit Technologie zu verstehen.

  Während Risiken unvermeidlich sind, können Manager ihre potenziellen Auswirkungen abmildern, indem sie Prozesse zur Risikobewältigung, Ethik und Qualitätssicherung einrichten.

  Bestehende Mitarbeiter weiterbilden

  Generative KI-Tools können in vielen verschiedenen Bereichen eines Unternehmens einen Mehrwert schaffen. Daher wird es wichtig sein, Mitarbeiter, darunter Designer, Vermarkter, Vertriebsmitarbeiter und Kundendienstmitarbeiter, im Umgang mit dieser Technologie zu schulen und zu schulen.

  Einige Unternehmen haben KI-fokussierte Schulungen eingeführt. Beispielsweise hat Levi Strauss im Jahr 2021 ein Bootcamp für maschinelles Lernen ins Leben gerufen, um nichttechnisch versierte Mitarbeiter darin zu schulen, wie sie maschinelles Lernen im Designprozess des Unternehmens einsetzen können. Mitarbeiter, die das Projekt abgeschlossen haben, haben neue KI-Tools erstellt, die für ihre Arbeit relevant sind. Eines der Ziele von Levi's bei der Einrichtung des Programms bestand darin, die Vielfalt der Mitarbeiter mit technischen Kenntnissen zu erhöhen, damit das Unternehmen Probleme erkennen kann, die Mitarbeitern mit traditionellem technischen Hintergrund möglicherweise entgehen. Das Projekt hilft auch Teams mit unterschiedlichen Disziplinen – etwa Design- und Ingenieurteams –, besser zu kommunizieren und Gemeinsamkeiten zu finden. Darüber hinaus hat Levi's festgestellt, dass das Programm zur Verbesserung der Mitarbeiterbindung beiträgt.

  Mit Mitarbeitern, die sich mit KI auskennen, wird die Zusammenarbeit eine neue Bedeutung bekommen. Führungskräfte sollten Folgendes berücksichtigen: Wie definieren wir Verantwortlichkeiten und arbeiten zwischen technischen und nichttechnischen Rollen zusammen? Design- und Softwareentwicklungsteams können wöchentliche Führungstreffen einrichten, um vierteljährliche Roadmaps und Arbeitssitzungen zwischen Teams zu entwickeln. Designleiter können ihre Anforderungen an bestimmte Erkenntnisse und Tools mitteilen (vielleicht Tools zum Generieren von Designänderungen aus Skizzen), und das Engineering-Team stellt diese Tools bereit.

  Arbeiten Sie mit dem richtigen technischen Unterstützer

  Es besteht kein Zweifel daran, dass Modeunternehmen in ihre Belegschaft investieren müssen, wenn es darum geht, generative KI zu nutzen, aber sie müssen die Anwendungen oder zugrunde liegenden Modelle nicht selbst entwickeln. Stattdessen können Modeführer mit KI-Unternehmen und Experten zusammenarbeiten, um schnell Maßnahmen zu ergreifen. Modemanager arbeiten möglicherweise mit Unternehmen zusammen, die neue Technologien anbieten, wie Microsoft oder OpenAI, oder mit Partnern, die unterstützende Funktionen wie Cloud Computing oder APIs bereitstellen.

  Während sich schnell potenzielle Anwendungsfälle für generative KI abzeichnen, wird die Zukunft dieser Technologie in der Bekleidungs- und Luxusgüterindustrie noch erforscht. Aber heute neue Tools auszuprobieren, bedeutet morgen endlose Möglichkeiten.

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