KI und Mode:

Vom Entwurf neuer Kollektionen bis zu Markttrends

In der Vergangenheit wurden die Trends auf dem Markt durch Modeschauen gesetzt: Echt Veranstaltungen, bei denen Einkäufer und Prognostiker lediglich die Modetrends notieren konnten, die die Designer für den Massenmarkt für das kommende Jahr ausgewählt hatten. Heute sind die Prognosen dank der neuen technologischen Innovationen, die die Art und Weise, wie die Mode in der Gesellschaft funktioniert, verändert haben, viel schneller.

Ein Beispiel für eine neue Technologie ist die künstliche Intelligenz, die nicht nur die Art und Weise, wie Modegeschmack und -konsum verfolgt werden, unglaublich schnell und einschneidend verändert, sondern auch den kreativen Prozess selbst, der zunehmend eine direkte Auswirkung auf die Modeprognosen hat. Einst das Ergebnis zeitaufwändiger Recherchen von Trendjägern auf der ganzen Welt, sind es heute Datenextraktionen aus Excel-Tabellen, die mit einem Mausklick erledigt werden können.

Algorithmen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz stellen sich auf sehr „produktive“ Weise in den Dienst des Modestylings und unterstützen die Unternehmen der Branche bei der Vorhersage und Erstellung neuer Kollektionen auf der Grundlage einer Analyse der Nachfrageprognose.

KI-Algorithmen: Die Zukunft der Mode

Wir sollten KI nicht nur als künstliche Intelligenz betrachten, sondern im Sinne einer „gesteigerten“ Intelligenz, da sie das menschliche Denken und die kreative Kapazität erweitern und zum Beispiel die automatische Erkennung von Moden, Stilen und weltlichen Trends durch die Analyse von Posts und Artikeln automatisieren kann, verstehen. Die Frage ist also nicht, ob KI den Platz der neuen Designer einnehmen kann, sondern in welchen Aspekten sie diese durch ihre eigenen Analyse- und Beobachtungsfähigkeiten unterstützen kann, um kreativer zu sein.

KI und Nachfrageprognose

Neben der traditionellen Unterstützung in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Preisgestaltung kann KI Modeunternehmen dabei helfen, Daten zur Vorhersage neuer Trends durch Lösungen für maschinelles Lernen zu nutzen, die das Design und die Entwicklung neuer Produkte auf der Grundlage der Verbraucherpräferenzen beeinflussen können.

Einer der kritischsten Aspekte der Nachfrageprognose ist die Berechnung der Prognose für neue Produkte, für die keine historische Basis zur Verfügung steht.

Dieses Problem wird in der Regel dadurch gelöst, dass der Nutzer manuell ein bereits vorhandenes Produkt auswählt, das er als ähnlich zu dem neuen Produkt ansieht. In diesem Bereich hat sedApta überwachte und nicht überwachte Algorithmen trainiert, um eine quantitative Rangliste der Produkte zu erstellen, die dem neuen Produkt am ähnlichsten sind. Diese Rangliste wird vom Nutzer konsultiert, um die Auswahl, die er ohne die Unterstützung des virtuellen Assistenten getroffen hätte, analytisch zu validieren und/oder ähnliche Produkte zu identifizieren, die er möglicherweise nicht in Betracht gezogen hat.

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