Future Snoops: «ИИ может стать одним из самых мощных инструментов в области устойчивого развития»

«Будущее не предопределено. Влияние ИИ полностью зависит от того, как мы решим его использовать. При осознанном подходе, ответственном проектировании и целенаправленных действиях ИИ может стать одним из самых мощных драйверов устойчивого развития в предстоящем десятилетии», — заявила Эмма Грейс Бейли, директор по устойчивому развитию тренд-бюро Future Snoops (FS), в ходе недавнего вебинара «Sustainability No Filter», посвященного влиянию ИИ на климат.

Хотя экологический след ИИ остается актуальной проблемой, сессия была посвящена в первую очередь тем областям, где искусственный интеллект уже приносит ощутимые преимущества в сфере устойчивого развития. FS представили кейсы, демонстрирующие, как ИИ помогает брендам разрабатывать более совершенные продукты, сокращать отходы, оптимизировать цепочки поставок и минимизировать климатические и погодные риски.

FashionUnited представляет несколько примеров, актуальных для модной индустрии:

От решений по продукту до устойчивости снабжения: как ИИ уже сейчас способствует устойчивому развитию в индустрии моды

1. Дизайн продукта, включая улучшенный сорсинг:

ИИ все чаще используется для того, чтобы помочь брендам находить материалы с меньшим воздействием на окружающую среду путем «сканирования глобальных баз данных, тестирования комбинаций и прогнозирования эксплуатационных характеристик и воздействия», — объясняет Бейли. Эти процессы традиционно занимали бы годы. «Это особенно важно, учитывая, что 86% структуры потребления волокон составляют хлопок и полиэстер», — отмечает она, что делает бренды уязвимыми перед климатической нестабильностью и рисками в цепи поставок.

Одним из примеров в индустрии моды является компания Fairly Made, чей инструмент для экодизайна на базе ИИ в реальном времени отображает оценку воздействия тканей и фурнитуры на окружающую среду. «Когда пользователи изменяют параметры, общий балл влияния продукта на изменение климата меняется в режиме реального времени», — говорит Бейли, демонстрируя, как выбор влияет на экологический след продукта и его воздействие на людей в цепочке поставок на протяжении всего жизненного цикла.

2. Виртуальное сэмплирование для сокращения отходов

Создание образцов (сэмплинг) остается одним из самых расточительных процессов в моде: «35% материалов уходит в отходы еще до того, как продукция дойдет до потребителя» (источник: Common Objective), — продолжает Бейли. Виртуальное сэмплирование на базе ИИ доказывает свою высокую эффективность в решении этой проблемы.

Хотя физические образцы по-прежнему необходимы — «нам все еще нужно прикасаться и ощущать то, что мы создаем», — цифровые прототипы, сгенерированные ИИ, позволяют визуализировать, дорабатывать и утверждать дизайн до начала производства, сокращая количество образцов, пересылаемых по всему миру.

Например, дизайнер Theophilio в работе над своей коллекцией SS26 сотрудничал с Raspberry AI. Используя платформенный инструмент для рендеринга из эскизов, он смог «мгновенно визуализировать множество идей», что сделало рабочие процессы проектирования «на 40% быстрее» и сократило количество физических прототипов на «60%», — заявила Бейли.

3. Улучшение посадки

«До 44% всех товаров, возвращенных покупателями, больше никогда никем не используются (источник: ReBounc), — говорит Бейли, — и часто эти вещи сжигаются или отправляются на свалку».

Одной из главных причин возвратов, добавляет она, является неправильная посадка. Инструменты для подбора размера на базе ИИ все чаще решают эту проблему в момент покупки. Например, Nike Fit использует дополненную реальность и ИИ для сканирования стоп покупателей с помощью смартфона, составляя карту каждой стопы по 13-точечной системе измерений для генерации сверхточных рекомендаций по размеру. Бейли отмечает: «Чем больше людей пользуются этим приложением, тем точнее будут прогнозы ИИ».

«Аналогичным образом, Levi's расширяет свои инструменты для подбора образов на базе ИИ, чтобы позволить клиентам визуализировать полные образы», — продолжила она, помогая покупателям быть более уверенными в том, что купленная вещь им подойдет.

4. Масштабирование ресейла и переработки

По данным Wrap, 80% воздействия продукта на окружающую среду определяется на этапе дизайна. По словам Future Snoops: «ИИ теперь помогает брендам улучшать процессы ресейла и переработки, определяя состояние продукта, проводя аутентификацию товаров и сортируя материалы более точно и эффективно. От определения степени износа для ценообразования до автоматизации сортировки текстиля или материалов, ИИ оптимизирует циклические системы, продлевая срок службы продуктов и сокращая объем отходов».

Ярким примером является сотрудничество Patagonia с Trove, в рамках которого товары, бывшие в употреблении, интегрируются непосредственно в основную e-commerce платформу бренда. ИИ обеспечивает аутентификацию, управление запасами и логистику, позволяя клиентам приобретать новые и ресейл-товары на одной площадке при сохранении единых стандартов качества и обслуживания.

5. Аналитика цепочек поставок и минимизация климатических рисков

«Более 60% глобальных выбросов углерода приходится на цепочки поставок (источник: WEG), — отмечает Бейли, — однако бренды часто имеют очень ограниченную прозрачность в отношении того, где именно происходят эти выбросы. Способность ИИ собирать и анализировать данные в масштабах и со скоростью, недоступными человеку, начинает менять эту ситуацию».

Логистические провайдеры, такие как DHL, уже используют оптимизацию маршрутов на базе ИИ для анализа объемов перевозок с точностью до 95%, улучшая планирование «последней мили», сокращая время простоя и повышая топливную эффективность.

В то же время, инструменты прогнозирования спроса на базе ИИ в таких компаниях, как IKEA, помогают более точно предсказывать спрос, сокращая перепроизводство и ненужные перевозки.

По данным BCG, сбои в цепочках поставок, связанные с климатом, уже обходятся компаниям в среднем в 182 миллиона долларов США ежегодно. ИИ может усилить управление климатическими рисками, постоянно анализируя погодные условия и риски сбоев, что позволяет брендам прогнозировать экстремальные события и корректировать сорсинг или производство до их эскалации, — сказала Бейли.

Производитель одежды Katty Fashion разрабатывает цифрового двойника своей цепочки поставок и производственных процессов для анализа уязвимостей поставщиков в режиме реального времени. Комбинируя климатические, новостные и погодные данные, система может определять будущие зоны риска и предлагать корректировки производственных линий и рабочих смен в случае сбоев.

Наконец, Бейли подчеркнула роль ИИ в ESG-отчетности — процессе, который, по данным Bain & Company, может занимать до 80% времени отделов по устойчивому развитию. Инструменты на базе ИИ, такие как ESG AI от Konica Minolta и совместный проект Positive Luxury с Briink, оптимизируют сбор данных и ESG-оценки, повышая точность и сокращая ручную нагрузку.

«Использование ИИ сопряжено с экологическими издержками, — заключила Бейли, — но он также предоставляет нам исключительные новые возможности. При ответственном проектировании и целенаправленных действиях он может стать одним из самых мощных драйверов устойчивого развития в предстоящем десятилетии».

Источники:
- Вебинар FS Live: «Климатическая реальность ИИ», 11 декабря 2025 г.
- Инструменты ИИ использовались для транскрипции интервью и помощи в написании этой статьи.

Эта статья была переведена на русский язык с помощью инструмента искусственного интеллекта.

FashionUnited использует технологии искусственного интеллекта для обеспечения более широкого доступа к новостям и информации для профессионалов модной индустрии по всему миру. Хотя мы стремимся к точности, переводы с помощью ИИ постоянно совершенствуются и могут содержать неточности. Если у вас есть вопросы или отзывы по этому процессу, свяжитесь с нами по адресу info@fashionunited.com.