Как ИИ меняет производство одежды: от лекал до персонализации

Искусственный интеллект становится ключевым фактором трансформации фешн-индустрии. Нейросети уже применяются для разработки коллекций, создания рекламного контента и анализа предпочтений покупателей. Технологии меняют не только производство и продвижение, но и требования к специалистам. об этом сообщает Известия.

Ежегодно индустрия накапливает более 84 млрд кг текстильных отходов, 87% из которых попадают на свалки. Цифровые технологии позволяют направлять до 70% отходов на вторичную переработку, поддерживая циркулярную экономику. Однако основное влияние ИИ связано с изменением процесса создания одежды: раньше путь от идеи до изделия занимал недели, теперь часть этапов автоматизируется.

Одним из первых этапов внедрения ИИ стала разработка лекал. Современные CAD-системы с элементами искусственного интеллекта выполняют задачи, которые раньше требовали много времени от конструктора. Как отмечает преподаватель Британской высшей школы дизайна Мария Шевченко, автоматизация имеет ограничения: создание качественного лекала требует учета свойств ткани, технологии пошива и особенностей фигуры.

Нейросети используются при разработке коллекций: генерируют эскизы и помогают проверять дизайнерские идеи. Развитие 3D-моделирования позволяет оценивать посадку изделия до создания физического образца. Преподаватель Школы дизайна НИУ ВШЭ Гульназ Сафонова отмечает, что программы вроде CLO 3D избавляют от необходимости создавать образцы вручную.

ИИ меняет и требования к специалистам. По словам экспертов, речь идет не о замене профессий, а об их трансформации. Наиболее ценными становятся специалисты, которые понимают конструкцию, свойства материалов и умеют ставить задачи алгоритмам. Промпт-инжиниринг становится новой компетенцией в фешн-индустрии.

В будущем ожидается развитие трехмерного моделирования и роботизации производства. Персонализация станет массовой: ИИ сможет создавать одежду с индивидуальной посадкой. Однако эксперты предупреждают: многие решения, позиционируемые как ИИ, пока остаются маркетинговыми обещаниями. Ключевой вопрос — удастся ли оцифровать экспертный опыт конструктора.