Lamoda и эксперты сформулировали принципы применения ИИ в моде

ИИ в модной индустрии постепенно выходит из стадии красивых экспериментов и переходит в более скучную, но полезную зону: витрина, логистика, клиентская поддержка, персонализация, работа с ассортиментом и возвратами.

В новом выпуске подкаста «Мода — off the record» эксперты Lamoda, Сбера и рынка ИИ-трансформации обсудили, где технологии действительно помогают fashion-бизнесу, а где могут быстро превратиться в дорогую имитацию прогресса.

Главная мысль простая: ИИ должен усиливать экспертизу бренда, а не подменять её.

👉 Человек всё ещё отвечает за посадку

Нейросети уже хорошо работают с визуалами, идеями, контентом и ускорением отдельных процессов. Но в моде есть зона, где автоматизация пока не заменяет профессиональную экспертизу: конструирование, технологичность и посадка вещи на разные типы фигур.

Для fashion-ритейла это не эстетическая мелочь, а экономика. Если вещь плохо сидит, покупатель возвращает заказ. А возврат в одежде — это не просто недовольство клиента, а логистика, обработка, потери времени и давление на маржу.

👉 Локальная размерная сетка важнее модного алгоритма

Один из практических выводов обсуждения — ИИ-решения нельзя просто копировать из чужих рынков. Особенно если речь идёт о выкройках, подборе размеров и рекомендациях.

В российской онлайн-торговле доля возвратов одежды после примерки может доходить до 50%. Если алгоритм обучен на неподходящих размерных сетках и типах фигур, он не снижает проблему, а масштабирует её.

Для бренда это означает: ИИ нужно калибровать под свою аудиторию, размерные стандарты и реальные данные о возвратах. Иначе вместо роста эффективности получится рост обратной логистики.

👉 Бренд-контроль становится обязательным

Генеративные инструменты позволяют быстро делать визуалы, карточки, баннеры и креативы. Но здесь появляется другой риск — бренд начинает выглядеть как все.

Татьяна Умряева, управляющий директор по продукту и данным Lamoda, прямо говорит, что без опоры на ценности, айдентику и позиционирование визуальный ряд быстро становится обезличенным и слабо отличается от конкурентов.

Это важный сигнал для fashion-рынка: скорость генерации контента сама по себе уже не преимущество. Если ИИ производит усреднённую красоту, бренд получает много картинок, но меньше узнаваемости.

👉 ИИ должен быть привязан к KPI

Ещё один принцип — не внедрять ИИ ради самого факта внедрения. Технология должна быть связана с измеримыми задачами: снижением возвратов, ростом конверсии, оптимизацией логистики, повышением эффективности поддержки и сокращением операционных затрат.

Lamoda приводит пример собственного ИИ-агента в клиентской поддержке. Первый недельный A/B-тест дал +12 процентных пунктов к автоматизации ответов в чате и прирост удовлетворённости клиентов примерно на 1 процентный пункт.

Это как раз тот случай, когда ИИ можно оценивать не по презентации, а по сервисной экономике.

Комментарий EH

На самом деле новость не про то, что «ИИ пришёл в моду». Он уже пришёл. Вопрос в том, кто умеет встроить его в бизнес-процесс, а кто просто покупает дорогую игрушку для красивых слайдов.

Для fashion-рынка самое опасное место — не генерация картинок, а ошибки в размере, посадке и ожиданиях покупателя. Там, где ИИ ошибается, платит не алгоритм, а бренд: возвратами, логистикой, недоверием и потерей повторных заказов.

Ирония в том, что мода всегда продавала индивидуальность, а массовое применение нейросетей легко может привести к обратному эффекту — все станут быстрее, дешевле и одинаковее. Поэтому главный навык бренда теперь не просто «использовать ИИ», а не дать ему стереть собственное лицо.

 

Подробности

Принципы применения ИИ в моде от подкаста «Мода — off the record»

В новом выпуске подкаста «Мода — off the record» сформулированы ключевые принципы использования искусственного интеллекта в модной индустрии. Над общими выводами работали топ‑менеджеры Lamoda и приглашенные эксперты по AI‑трансформации и машинному обучению, опираясь на практику внедрения ИИ в e‑commerce и работу с модным ассортиментом.

В выпуске подкаста «Мода — off the record» эксперты обсуждают, как ИИ‑технологии реально работают в витрине, логистике и поддержке, и где проходят границы разумной автоматизации в модном бизнесе. В дискуссии участвуют: ведущая подкаста Ольга Циос, управляющий директор по маркетингу Lamoda; Татьяна Умряева, управляющий директор по продукту и данным Lamoda; Алексей Парфун, бизнесмен, консультант по AI‑трансформации и вице‑президент АКАР; Денис Паршин, исполнительный директор и руководитель Центра машинного обучения и персонализации лаборатории нейронаук и поведения человека в Сбере.

Формула, к которой сходятся участники подкаста «Мода — off the record», сводится к принципу: искусственный интеллект в моде должен усиливать экспертизу бренда, а не подменять ее. Правильная постановка задач, сохранение ДНК и уважение к локальным особенностям потребителя позволяют использовать технологии как источник роста конверсии и эффективности, не жертвуя качеством продукта и доверием аудитории.

На базе этой дискуссии были выделены три практических принципа использования ИИ в фэшн‑индустрии, которых стоит придерживаться. Первый принцип — сохранять экспертизу за человеком в конструировании и посадке. Нейросети хорошо справляются с генерацией визуалов и идей, но не заменяют конструкторов и технологов, которые отвечают за то, как вещь сидит на теле и на разных типах фигур.

Второй принцип — адаптировать ИИ-решения под локальные размерные сетки и аудиторию. При слепом копировании чужих выкроек или использовании типовых ИИ‑решений бренды фактически передают критически важную часть процесса алгоритмам, которые чаще всего опираются на азиатские размерные сетки, отличающиеся пропорциями. В условиях, когда в российском e‑commerce до 50% одежды возвращается после примерки, обязательно калибруйте алгоритмы под свои размерные стандарты и типы фигур, иначе рост возвратов и удорожание логистики неизбежны.

Третий принцип — внедрять жесткий бренд-контроль над визуальной коммуникацией. ИИ‑инструменты позволяют быстро создавать эффектные изображения и контент, но при отсутствии жесткого бренд‑контроля возникает угроза размывания ДНК.

Татьяна Умряева, управляющий директор по продукту и данным Lamoda:

«Если использовать генеративные модели только ради эффектной картинки, без опоры на ценности, айдентику и позиционирование бренда, то визуальный ряд очень быстро становится обезличенным и слабо отличается от конкурентов. Когда нейросети воспроизводят усредненные тренды без фирменных акцентов, падает узнаваемость и отличимость бренда, даже если технически контент сделан безупречно. Для нас принципиально, что ИИ‑инструменты должны работать в рамках жестко заданных бренд‑гайдов и общей коммуникационной стратегии, а не подменять собой креативную команду и бренд‑менеджмент».

Третий принцип относится к стратегическому уровню. Внедрение ИИ без четко определенных бизнес‑целей повышает риск капитальных и операционных затрат при отсутствии измеримого эффекта. Использование технологии должно быть жестко увязано с конкретными KPI: снижением доли возвратов, ростом конверсии, оптимизацией операционных расходов и логистики, повышением эффективности клиентской поддержки.

В качестве примера приводится опыт Lamoda: запуск собственного ИИ‑агента в службе поддержки в первый же недельный A/B‑тест дал +12 процентных пунктов к автоматизации ответов в чате и прирост удовлетворенности клиентов примерно на 1 процентный пункт. Такой результат стал возможен именно потому, что проект изначально был завязан на понятные KPI сервиса и экономику, а не на демонстрационный эффект.

Ольга Циос, управляющий директор по маркетингу Lamoda:

«Во многих зонах один сильный специалист по маркетингу, контенту или аналитике все еще эффективнее и экономически целесообразнее, чем сложная ИИ‑система. Масштаб и сложность внедрений должны соответствовать реальным задачам бренда и его обороту, а не амбициям догнать тренд любой ценой».

Наконец, подчеркивается важность прозрачной коммуникации с пользователем: брендам необходимо проговаривать границы ИИ‑сервиса и объяснять, как именно работают алгоритмы. В противном случае любая неточность или ограничение технологии воспринимается покупателем как ошибка бренда, а не как специфика инструмента.