Experterna svarar: Allt du vill veta om AI i modeindustrin 

På bilden: Jackie Kothbauer, Chandadevi Giri, Nicklas Hermansson & Charlotte Sundåker

Ny teknik förändrar de kreativa näringarna i grunde och frågan är – hur? Några av frågorna som dyker upp när det kommer till teknikutvecklningen och AI är, vilken typ av AI-teknik bör företag känna till, var är ett bra sätt att börja för ett företag, för att få ut det mesta av AI och hur kommer AI att påverka modebranschen och vår konsumtion de kommande åren?

Ny teknik förändrar de kreativa näringarna i grunden. Frågan är bara: hur?

Jackie Kothbauer arbetar som digital futurist och guidar företagsledare och entreprenörer till framgång. Hon mappar upp framtidsscenarier över olika branscher, kundbeteenden och makthavare: ”Om du behöver förnya dig kommer jag berätta för dig hur du ska göra.”

Charlotte Sundåker är medgrundare och VD för Planethon, ett innovationsbolag som hjälper ledare och organisationer att verka inom de planetära gränserna. Enligt henne kan teknik i allmänhet och AI i synnerhet skapa såväl hållbarhet som ohållbarhet, vilket gör det viktigt att använda det rätt.

Nicklas Hermansson är journalisten som startade eget mediebolag efter att ha tillbringat 20 år hos de ledande i Sverige. I dag konsumerar han 2 500 artiklar, rapporter, poddavsnitt och videoklipp varje vecka för att identifiera nästa stora trend. Han delar sedan med sig av sina rön genom keynotes, det egna nyhetsbrevet NomoFomo Insights och syns i exempelvis Aftonbladet och SVT.

Chandadevi Giri är universitetslektor i industriell ekonomi vid Institutionen för teknik på Högskolan i Borås. I sin doktorsavhandling, Datadriven AI Techniques for Fashion and Apparel Retailing, tillämpade hon datadriven AI-teknik för att skapa ett bättre beslutsfattande kopplat till att kunna förutse kunders köpbeteende, försäljning och kampanjresultat inom kläddetaljhandeln. Nu ansvarar hon för forskningsprojektets genomförande och för samarbetet mellan det akademiska och branschaktörer.

Om vi tittar på AI, vilken typ av AI-teknik bör företag känna till?

Jackie Kothbauer: Craig Canarick sade på SIME Stockholm att allt som kan vara digitalt kommer att vara digitalt. Det var 1995. I dag? Allt som kan vara fygitalt kommer att vara fygitalt. Varje fysisk produkt och tjänst kommer med en smart digital tvilling (en kontinuerligt uppdaterad modell av ett fysiskt objekt med information om objektet, dess miljö och användning). All annan teknik kommer att bli en del av och användas inom detta. Jag kommer inte bara ha en PT – han eller hon träffar mig på gymmet, via en app, mail eller genom aktivitetsarmbandet. Det läggs till nya lager i varje relation du har, med nya människor, varumärken, produkter eller resmål. Det flerdimensionella är nyckeln här, för allt: maskiner, fabriker, detaljhandel, kontor, hem, bilar och städer. Alla kommer att ha en digital tvilling. Även vården. Det gäller även din digitala närvaro, vad du skapar på jobbet, för att testa dejten innan första träffen IRL, arbetsintervjun och allt som innebär någon form av due diligence. AI är kärnan i utvecklingen här och all data möjliggör också en exakt och unik personalisering – i realtid.

Charlotte Sundåker: Ingen kan väl ha missat hajpen runt LLM (Large Language Models) Generative AI, och många använder nu verktyg som ChatGPT, Midjourney och DALL·E 2. Men AI är så mycket mer än så, och vad allt egentligen handlar om är att bygga in sunt förnuft i maskiner. LLM:er faller under NLP – modeller för att förstå ett naturligt språk, och som har funnits ett tag. Användningsområdena för LLM kommer att explodera eftersom det är så lätt att använda. Men det är viktigt att poängtera att vi fortfarande är tidigt i utvecklingen, även om till exempel Gartner redan nu förutspår att 30% av nya läkemedel kommer att upptäckas med generativ AI (en AI som är tränad att utifrån massiva träningsdata generera output, såsom text och bild, utifrån exempelvis frågor som ställs av en användare) redan 2025. De menar också att 2026 kommer generativ design-AI att automatisera 60% av designarbetet vid utvecklingen av nya sajter och appar. Samma år kommer över 100 miljoner människor att ta hjälp av ’cobots’ (robotar som kan jobba nära sina mänskliga medarbetare på ett säkert sätt) i deras arbete. År 2027 kommer nästan 15% av nya applikationer att genereras automatiskt av AI utan en människa inblandad. Det här händer inte alls i dag. Men, nya modeller och teknologier för att beskriva världen och framtiden utvecklas i en allt snabbare takt. Med tanke på hur snabbt LLMs som ChatGPT har spridits lär de kommande generationerna av tekniken bli ännu mer integrerade i andra saker vi använder. Det finns också andra AI-modeller som kan hjälpa företag att bli mer exakta och effektiva, som Machine Learning (som lär datorer att lära av data), Natural Language Processing (att få datorer att förstå mänskligt språk), Computer Vision (tolka visuell information) och Reinforcement Learning (används i robotik och spel). En annan viktig aspekt för företag att tänka på här är alla styrmedel för AI som nu tas fram av exempelvis OECD, UNECO och EU med den så kallade AI Act, som syftar till att hantera de risker som kan uppstå med att jobba med AI.

Chandadevi Giri: AI-teknologier som Computer Vision, naturlig språkbehandling, maskin- och djupinlärning är avgörande för att företagen ska kunna förbättra sitt arbete inom en rad olika områden. Att fatta välgrundade beslut här kräver en förståelse för hur AI tillämpas inom områden som automation, rekommendationssystem och prediktiv analys. Företag bör också investera i rätt IT-infrastruktur för att effektivt kunna utnyttja kraften i AI.

Nicklas Hermansson: Först har vi maskininlärning – ryggraden i massor av saker, såsom rekommendationssystemen du ser i onlinebutiker och även prediktiv analys som hjälper företag att fatta bättre beslut. Natural Language Processing är det som möjliggör chatbotar och automatiserad kundservice och kan till och med analysera vad människor känner för ett varumärke på sociala medier. Computer Vision är superviktigt exempelvis för ansiktsigenkänning, kvalitetskontroller i tillverkning och även för självkörande bilar. Reinforcement Learing är riktigt bra för att lösa komplexa problem, såsom att optimera en värdekedja. Generativ AI låg bakom att vi alla pratade om påven och hans Balenciaga-rock, vilket naturligtvis var falskt och skapat av en AI-bildgenerator. Den tekniken handlar om att skapa något nytt, oavsett om det är text, bild, video eller ljud. Vi kommer att se det i saker som innehållsgenerering för sajter och för virtuella världar i spel. Det tänjer verkligen på gränserna för vad vi trodde att maskiner kunde skapa och eftersom det är visuellt och konsumentcentrerat får generativ AI den största uppmärksamheten. För mig är det en symbol för ’tech sweetness’ – wow-känslan av att tech får oss att glömma allt annat.

Och var är ett bra sätt att börja för ett företag, för att få ut det mesta av AI?

Jackie Kothbauer: Att upptäcka vilka plattformar, verktyg och tjänster du redan använder där saker om AI-funktioner och AI-assistenter finns integrerade. Att lära sig och investera i nya verktyg bör alltid vara sekundärt i förhållande till att ta det du redan är bra på och bli en hejare på det. Ring alla client success managers som du bidrar till att betala lönen för varje månad. Hur kan de hjälpa dig att nå din fulla potential inom AI? är vad du ska fråga dem, samt be om en egen workshop för dig och ditt team. Vad vi också måste förstå här är att ChatGPT fungerar precis som en smartphone, där appar skapar ett unikt verktyg för varje användare. Förstår du dig på den logiken, så kommer AI-världen bli ditt nya Disneyland.

Charlotte Sundåker: Genom att börja titta på uppgifter och delar av arbetet med låg risk som vanligtvis kräver mycket manuellt arbete, exempelvis olika administrativa uppgifter. För min del använder jag numera ChatGPT dagligen för att generera, översätta eller skriva om text vilket gör hela processen betydligt snabbare än tidigare. Utifrån vad du ska göra kan du testa olika AI-teknik, även generativ AI. Det är smart att börja smått och lära dig vad verktygen kan göra för dig, vare sig det är att analysera texter, skapa vassare trendprognoser, hitta mönstren i stora mängder data eller skapa nytt innehåll. En annan bra utgångspunkt är att börja fundera på vilken data man redan sitter med och vad som saknas. För att AI-modellerna och algoritmerna ska fungera behöver du bra, ’ren’ data, och datastyrning är något för alla företag att börja titta på. Du bör se AI som ett stöd till det du gör – inte minst när det handlar om bearbetning av information, där datorer är betydligt effektivare än oss.

Nicklas Hermansson: Testa dig fram. Jag skulle rekommendera att dra igång mindre pilotprojekt som kan hjälpa dig att förstå både möjligheterna och begränsningarna hos AI, i en kontrollerad miljö. När du väl har koll på det kan nästa steg vara att konsultera experter. Vad du vill uppnå är att skräddarsy tekniken för att passa ditt företags specifika behov, och att då prata med folk som redan har gjort den resan underlättar mycket. När du väl grävt djupare kommer du snart märka att data betyder allt. Kvalitetsdata är absolut nödvändigt för att träna upp effektiva AI-modeller, så företag bör investera inte bara i att samla in data utan också på att renodla och organisera den. Dessutom är det avgörande att ha rätt kompetens. Här kan du antingen utbilda din befintliga personal eller, vid behov, plocka in nya kollegor med rätt kunskaper för att ro projekten iland. Till sist, som journalist, känner jag alltid ett behov av att lyfta fram det etiska, där det är avgörande att ta itu med utmaningar med datasekretess och källkritik redan från början. Att vara transparent här bygger förtroende och är a och o för framgång på längre sikt.

Chandadevi Giri: Ett företag måste först slå fast sina egna behov och mål för att nyttja AI fullt ut. De måste investera i datainsamling, utveckla AI-drivna organisatoriska beslutsstödssystem och skapa en miljö som värdesätter utveckling, lärande och anpassning.

Hur kommer AI att påverka modebranschen och vår konsumtion de kommande åren?

Jackie Kothbauer: Metaverse-mogna varumärken som Nike och lyxmärken såsom Rolex, som kämpar mot förfalskningar, kommer få in web3 i vanligt folks medvetanden. Varje fysisk produkt kommer med en digital tvilling för att säkerställa äkthet och kunna ta betalt för andrahandstransaktioner. Den cirkulära konsumenten köper, säljer, samlar på, kurerar, gör om och brandar om produkten. AI snabbar på den här utvecklingen och gör dagens konsument till varumärkespartners. Marknaden kommer finnas online, offline, B2B, P2P, på marketplaces, DTC…många affärsmodeller kommer samexistera. Att fånga upp marknadsdata och göra rätt strategiska drag kommer att bli både viktigare och svårare. Allra störst är kanske utmaningen i att upprätthålla en enhetlig varumärkesidentitet. Ju fler som är med och formar hur ett varumärke upplevs desto större är risken att misslyckas och urvattnas. Hur och när kommer en sån som Shein omfamna web3? Det blir när de skaffar sig en ny uppfattning om vår planet och gör begagnat online till sin kärnverksamhet. Jag kan knappt bärga mig. Tänk om femtio procent av retail var peer-to-peer? Varje gång jag säljer mina jeans till dig utan en återförsäljare inblandad så rör vi oss åt det hållet. Svenska Sellpy, som fått stöd av HM:s AI-satsning, förflyttar sig också hitåt. De lagerhåller just nu 3 miljoner produkter. Det borde vara noll. Digital kurering och facilitering borde vara deras kärn och allt annat borde ’outsourcas’ till deras vänkrets, även känd som deras kunder.

Charlotte Sundåker: AI kan vara ett bra verktyg för att till exempel hjälpa modekunder inom e-handel att med hjälp av teknik hitta ett plagg som matchar ens färgpreferenser och storlek, direkt ansluten till enhetens kamera och kopplad till backend i modebutikens system. Det här kan också bidra till ökad transparens i värdekedjan och främja hållbar produktion och konsumtion.

Nicklas Hermansson: Potentialen för AI i modebranschen är stor. Ta personalisering, till exempel. AI kan verkligen skapa en shoppingupplevelsen genom att ta fram skräddarsydda rekommendationer baserade på varje persons unika smak. Det här är inget nytt, men vi har bara sett början av personalisering på nätet. Om du lägger till Computer Vision och AR är det ganska lätt att föreställa sig en helt annan shoppingupplevelse online de närmaste åren. AI revolutionerar också backend genom optimering av värdekedjan. Algoritmer kan dramatiskt förbättra prognoser för efterfrågan och lager och göra hela systemet mer effektivt. När det kommer till trender, så är maskininlärning på väg att bli en gamechanger. Genom att analysera data från sociala medier och andra plattformar kan den rentav ge varumärken en ’kristallkula’ för att förutse kommande trender.

Chandadevi Giri: AI har potential att förändra modebranschen i grunden genom att möjliggöra personliga shoppingupplevelser, hållbara arbetsmetoder och en mer stabil supply chain management. Över tid också genom att förse konsumenter med personliga rekommendationer och designers med datadrivna insikter.

Hur kommer det att påverka designprocessen inom exempelvis mode?

Jackie Kothbauer: På samma sätt som streaming gjorde alla till potentiella artister och TikTok är den nya plantskolan för filmregissörer. Vi kommer alla kunna använda generativ AI i designprocessen i kombination med print-on-demand och småskalig produktion för att lansera vårt eget varumärke. Om det här är en bra sak? Det kommer ju resultera i att fler människor än någonsin är kreatörer, men en mycket låg andel kan bygga en långsiktigt hållbar och framgångsrik karriär. Att driva ett modemärke kommer att bli mer av en hobby än ett företag, ser jag framför mig.

Charlotte Sundåker: Design kan inte bara skapas betydligt mer effektivt utan tillsammans med förbättrad AR och VR så kommer vi kunna gå ner mycket mer i detalj för att skräddarsy design och minimera överproduktionen. En viktig utveckling här är att designers kommer att kunna se ekosociala effekter av olika kreationer innan det ens har tillverkats, eftersom ESG-data i värdekedjor kommer att vara tillgängliga för AI-modeller på ett helt annat sätt än i dag. Det kan guida dem i materialanvändning och hela värdekedjan för att skapa bästa möjliga förutsättningar för återvinning och återanvändning.

Nicklas Hermansson: Tja, det är här som AI verkligen skulle kunna komma in med lite ’runway-magi’. Föreställ dig en designers skissbok som aldrig får slut på idéer, tack vare AI-algoritmer som kan spotta ur sig inspiration baserad på allt från historiska modetrender till aktuella Instagram-snackisar. Det handlar inte bara om att skapa ny design utan också om att förstå vad folk verkligen vill ha på sig. AI kan analysera kunddata, vad folk sparar på Pinterest, gillar och delar, och mata tillbaka det i designprocessen. Så i stället för att designers gissar vad som blir nästa stora grej, kommer de att ha helt andra insikter för att skapa looks som har större chans att nå genom bruset. Det här är deras möjlighet att förvandla sig till Nostradamus. Som en motreaktion tror jag också att mänskliga innovationer och lågteknologiska delar kommer att värderas ännu högre i framtiden när det mesta är automatiserat.

Chandadevi Giri: Genom att analysera marknadsdata, trender och konsumentpreferenser kommer AI att förbättra designarbetet avsevärt och samtidigt fokusera på de kundcentrerade delarna. På så vis kommer designers kunna skapa samples snabbare, minska sitt avfall och ta fram bättre och mer hållbara kollektioner.

AI har blivit ett modeord inom marknadsföring, hur kan det bli ett verktyg för att skapa effektivare marknadsföring?

Jackie Kothbauer: Om du arbetar med marknadsföring har du lärt dig nya verktyg under hela din karriär. Inget nytt under solen. Webb, sociala medier, ecom, appar, AI… vad blir nästa grej?

Charlotte Sundåker: Det har det verkligen, och inte bara där förstås. Som jag var inne på så handlar AI om att bygga in sunt förnuft i maskiner, och därefter kan det få stor betydelse både i trendbevakning och i att förstå kundbeteende, för strategisk marknadsföring och i att skapa och mäta kampanjer. Som med alla nya verktyg är det viktigt att förstå vad det faktiskt är du gör innan du använder dig av AI i marknadsföring. Inte minst eftersom det finns många känsliga upphovsrätts- och integritetsfrågor kopplade till ny AI, för att inte tala om social rättvisa för AI-arbetare, och klimatavtrycket av att köra modellering i datacenter.

Nicklas Hermansson: Ja, det har det och jag skulle säga att det är legitimt. AI:s potential inom marknadsföring är långt ifrån bara en hajp. Föreställ dig att ha ett verktyg som kan sålla genom berg av kunddata på några sekunder, som hjälper dig att identifiera exakt vad dina kunder vill ha. Det är vad AI gör. Det förvandlar big data till, förhoppningsvis, ’big insights’. Och det låter dig skräddarsy dina kampanjer med laserliknande precision. Men det handlar inte bara om analys. AI-drivna chatbots håller på att bli framtidens kundtjänst, eftersom de är tillgängliga 24/7, hanterar frågor och till och med merförsäljning av produkter. Och, AI är som sagt bra på personalisering. Det gör det möjligt för dig att skapa kommunikation som passar varenda en i din kundbas ner på individnivå, vilket i sin tur skapar kampanjer som är effektiva och engagerar.

Chandadevi Giri: Riktad marknadsföring och anpassning är två stora fördelar. AI har potential att använda konsumentdata för att bygga mycket personliga kampanjer genom att anpassa erbjudanden, produktrekommendationer och innehåll till varje individs särskilda smak. En annan viktig teknik jag nämnde är predictive analytics, som gör att företag kan analysera tidigare data för att förutsäga trender och hitta möjliga leads, vilket optimerar budgetering. AI gör också innehållsskapande enklare. Att använda AI-drivna lösningar sparar tid och kraft för att generera rapporter, inlägg på sociala medier och produktbeskrivningar. Med AI blir A/B-testning (en metod för att jämföra två versioner av en webbsida eller app mot varandra för att avgöra vilken som presterar bättre) och optimering mer effektiva eftersom algoritmer snabbt kan avgöra vilken typ av marknadsföringsmaterial och annonskampanjer som fungerar bäst. AI effektiviserar också kundsegmenteringen genom att klassificera kunder efter deras beteende, demografi och preferenser, vilket möjliggör mer personliga erbjudanden och riktad marknadsföring. Sentimentanalys (en process där man använder tekniker för bearbetning av naturligt språk och maskininlärning för att identifiera och extrahera subjektiv information från textdata) hjälper till med marknadsföring i realtid och planering genom att följa konversationer i sociala medier och kundrecensioner för att analysera kundernas känslor. E-mail-kampanjer, SEO, marknadsföringsautomatisering och optimering av annonskampanjer påverkas alla av AI genom att göra dessa processer mer effektiva och datadrivna. Dessutom hjälper det till med lead scoring, konkurrentanalys, ROI-utvärdering, hantering av sociala medier, kartläggning av kundvägar och generering av reklaminnehåll. Sammantaget gör AI det möjligt för företag att förbättra sin marknadsföringstaktik, interagera med kunder mer framgångsrikt och effektivt tillhandahålla skräddarsytt, relevant innehåll. Allt detta leder till förbättrade resultat.

Hur ser du på utvecklingen framåt under de kommande åren?

Jackie Kothbauer: Det kommer att förändra allt, lika mycket som internet gjorde. Internet förvandlade alla till innehållsskapare. AI skapar digitala verktyg, maskiner och fabriker, en digital dimension av allt levande, vilket också är anledningen till att det flerdimensionella som sagt är nyckeln att bemästra här.

Charlotte Sundåker: Generativ AI kommer att bli mer stabilt och troligen mer allmänt tillgängligt och integrerat, lite som Siri och liknande i dag, fast med fler affärsmöjligheter. Vi ser också en övergång ’tillbaka’ till mer analytisk AI, som behövs för att förstå den data som AI och företag behöver för att fortsätta utvecklas. De etiska aspekterna och styrning och reglering av AI-modeller kommer definitivt bli större under de kommande åren. Det är viktigt att alltid vara medveten om konsekvenserna av att träna modeller, även för saker som mänskliga rättigheter, och hur det påverkar redan existerande ojämlikheter. IT-säkerhet och skydd av både person- och företagsdata kommer också att behövas hänga med i den snabba takten inom AI-genererad röst, video och deep fakes.

Nicklas Hermansson: Det kommer att bli snabbare, smartare och mer integrerat i vårt dagliga liv. Men vi kommer inte att prata så mycket om det. Nu är den stora frågan var vi är i ’hypecykeln’. Vissa säger att AI-revolutionen har peakat, andra att vi bara är i början. Hur som helst är jag 100 procent säker på att AI kommer att revolutionera två av våra största samhällsutmaningar i dag: hälsovård och klimatförändringar. Jag är också ganska säker på att vi kommer att prata om och ta del av interaktiv AI mycket under de kommande åren. För mig är chatbotarna den mest fascinerande delen av denna revolution. Inom en snar framtid kommer de flesta av oss att ha digitala assistenter som guidar oss genom livet och fattar våra beslut, oavsett om det är en bra idé eller inte.

Chandadevi Giri: Utvecklingen inom AI kan förväntas revolutionera olika branscher, såsom mode, finans, hälsovård och utbildning. Den kommer att bli mer tillgänglig och kapabel att hantera komplexa uppgifter, exempelvis produktrekommendationer, förutse lagerhållning och ge en snabb och exakt sjukdomsdiagnos. AI-driven automation och beslutsstöd kommer att bli allt vanligare i affärsuppgörelser, vilket gör verksamheter mer effektiva. Etiska överväganden kommer att bli mer betydelsefulla, med fokus på rättvisa, transparens och ansvarstagande.