Если в первой части этого исследования мы говорили об искусственном интеллекте как о рабочем инструменте в дизайне, производстве и логистике, то во второй фокус смещается к тем зонам, где AI становится особенно заметным для широкой аудитории.
Виртуальная примерка, фэшн-съёмки с цифровыми моделями и маркетинговые тексты напрямую затрагивают вопросы репрезентации, труда и доверия. Именно здесь технологии выходят за пределы «внутренней инфраструктуры» индустрии и начинают менять то, как мода воспринимается конечным потребителем.
Оптимизация логистики и прогнозирование спроса: AI как инструмент против перепроизводства
Перепроизводство — одна из главных экологических и экономических проблем модной индустрии. И здесь помощь AI оказывается особенно востребованной. Алгоритмы анализируют данные продаж, поведение покупателей, эффективность маркетинговых активностей и влияние внешних факторов, таких как погода, политическая обстановка и экономическая ситуация, которые последние годы становятся все менее предсказуемыми.
Данные анализа используются для формирования объемов производства и распределения товаров между магазинами. Исследования показывают, что такие модели не устраняют перепроизводство полностью, но позволяют заметно сократить избыточные запасы и количество товаров, которые попадают на распродажи [1].
LI & FUNG с помощью AI анализирует тренды и исторические данные продаж, чтобы оптимизировать уровни запасов и сокращать сроки выполнения заказов. Источник
Виртуальная примерка и цифровая одежда
Ключевой технологический сдвиг последних лет — diffusion-модели, которые позволяют реалистично «надевать» одежду на фотографию человека. В отличие от ранних 3D-примерок, новые системы лучше сохраняют фактуру ткани, принты и логотипы, складки и посадку. Современные исследования посвящены multi-garment- и multi-view-сценариям: когда на одном человеке надето несколько предметов одежды, и их можно рассматривать с разных ракурсов [2].
Однако даже самые продвинутые системы пока плохо работают с нестандартными телами, сложными материалами и движением. Поэтому виртуальная примерка остаётся дополнением, а не заменой физического опыта.
Маркетплейс люксовых товаров Farfetch для внедрения технологии виртуальной примерки работает в коллаборации с компанией Snapchat. Источник
AI-съёмки и цифровые модели: новая этика
С 2024 года крупные бренды начали публично использовать AI для создания фэшн-съемок. Важно, что в ряде случаев речь идёт не о полностью «синтетических моделях» вроде Микелы Соза (она же Lil Miquela), ставшей популярной в Instagram* во второй половине 2010-х, а о цифровых версиях реальных людей, созданных с их согласия.
Компания Inditex (Zara, Massimo Dutti, Bershka и др.) уже тестировала генеративные изображения для онлайн-контента и рекламных кампаний, подчёркивая, что цифровые образы создаются на основе реальных съёмок и не предназначены для замены живых моделей. H& M, в свою очередь, публично заявил о работе над так называемыми «AI-двойниками» моделей — с отдельными контрактами, оплатой и возможностью для самих моделей контролировать, где и как используется их цифровой образ.
Modelia использует AI для быстрой генерации фотографий на моделях на основе загруженной одежды. Источник: Modelia
На российском рынке появляются собственные проекты с цифровыми моделями: плюс-сайз бренд Divno первым использовал виртуальную копию реальной модели Юлии Брусникиной для лукбука свадебной и круизной коллекции. Это кейс «ориентированной на „этичный AI“ для e-commerce» компании Tokalon, которая запускает кампейны с диджитал-твинами реальных моделей.
Проект Tokalon для бренда Divno: съемка с виртуальной копией модели Юлии Брусникиной. Источник: The Blueprint
Российская компания Tokalon создает виртуальные копии реальных моделей. Источник: Tokalon
Использование AI не только упрощает организацию съемок и экономит бюджеты, но делает видимыми вопросы, которые раньше оставались за кадром: кому принадлежит цифровое тело, как должен оплачиваться его повторный «труд» и где проходит граница между участием человека и автономным использованием его визуального присутствия.
Изменяя привычные формы занятости, эти практики требуют пересмотра подходов к правам человека на собственное изображение и к формированию новых правил оплаты съёмок.
Бренд-платформы и маркетинговые тексты: AI как язык индустрии
Самым распространенным применением LLM — нейросетей, обученных на больших объемах текста для понимания, перевода и генерации человеческой речи — в моде стали маркетинговые тексты в карточках товаров, email-рассылках и рекламных баннерах — такие инструменты легко внедряются в существующие процессы, дают быстрый и заметный эффект и позволяют оценивать результат через понятные и измеряемые метрики.
Однако к 2025 году стало очевидно: автоматическая генерация текстов без ограничений размывает бренд-идентичность. Поэтому компании переходят к системам, которые не просто учитывают юридические требования и tone of voice бренда, но постепенно формируют индивидуальный язык, соответствующий ДНК и актуальным задачам бизнеса. AI здесь работает скорее как внутренняя редакция, чем как автономный автор.
Улучшение качества фотографий, создание сет-дизайна и добавление текстов с помощью AI. Источник: Vogue.com
Технологии Pulsar AI помогают брендам выявлять и анализировать актуальные тренды в социальных сетях. Источник: Techpacker
Персональные рекомендации и клиентский сервис: AI как «масштабируемый стилист»
Ещё одна важная зона применения AI в моде связана с персональными рекомендациями — не только в онлайн-магазинах, но и в физическом ритейле. Современные системы анализируют большие массивы данных: загруженные пользователем визуальные референсы, историю покупок, тип фигуры, предпочтения в посадке, цветах и стилях, а также контекст конкретного запроса — например, повод или сценарий ношения. На основе этого AI может предлагать более точные и релевантные варианты, чем традиционные рекомендательные алгоритмы, которые опираются лишь на поведение «похожих» пользователей.
AI-ориентированный виртуальный стилист от Wide Eyes формирует рекомендации образов в момент, когда покупатель просматривает отдельный товар. Источник
Важно то, что такие системы становятся основой по-настоящему омниканального опыта. Объединяя данные онлайн- и офлайн-взаимодействий, AI позволяет узнавать постоянного клиента на любом этапе контакта с брендом и предлагать ему знакомый уровень персонализации — даже в новом магазине или городе. В результате рекомендации становятся не просто способом увеличить продажи, а частью более устойчивых отношений между брендом и покупателем, где внимание к индивидуальности превращается в ключевую ценность.
Прозрачность, регулирование и маркировка AI-контента
Рост использования AI привёл к усилению регулирования. В Европе и Великобритании уже обсуждаются и внедряются требования к маркировке AI-контента, особенно в рекламе. Европейский AI Act [3] и сопутствующие кодексы подчёркивают необходимость прозрачности: потребитель должен понимать, когда он имеет дело с синтетическим изображением или текстом. Для индустрии моды, в которой продажи выстраиваются вокруг формирования доверия к бренду, это особенно важно.
AI как инфраструктура, а не замена профессионалам индустрии
AI не «убивает» моду и не делает её автоматически более устойчивой или более креативной. Он перестраивает инфраструктуру индустрии: ускоряет процессы, делает видимыми скрытые этапы работы, обнажает вопросы власти, труда и авторства.
Главный сдвиг последних лет — понимание того, что искусственный интеллект в моде — это не один инструмент, а множество различных технологий, каждая из которых требует отдельного разговора и собственного этического кодекса.
И, возможно, именно мода — с её вниманием к телу, материальности и культуре — станет той областью, где ограничения AI будут так же важны, как и его возможности.
Источники
[1] Wang, L. et al. Demand Forecasting in Fashion Supply Chains Using Machine Learning. 2024. [2] Zhu, Y. et al. Diffusion-based Virtual Try-On Systems. 2024. [3] European Commission. AI Act and Code of Practice on AI-generated Content.
*Instagram принадлежит компании Meta Platforms Inc, признанной экстремистской и запрещенной в РФ.
Учитывая, как быстро искусственный интеллект превращается в базовую инфраструктуру креативных индустрий, логичным шагом кажется практическое освоение этого инструмента.
Онлайн-курс Школы дизайна НИУ ВШЭ «Нейросети для креативной индустрии. Основы промпт-дизайна», стартующий летом 2026 года, рассчитан на тех, кто работает с визуальными образами, текстами и концепциями и хочет не просто использовать AI, а осознанно управлять им.
Программа знакомит с принципами работы нейросетей, учит формулировать промпты под реальные творческие и профессиональные задачи, создавать визуальные концепты и встраивать генеративные технологии в собственную практику — от дизайна и медиа до маркетинга и исследований.
