AI가 패션을 재편하는 방법: 5가지 AI 패션 산업 동향

패션 마니아들에게 2023년은 전환점이었습니다. AI의 파괴적인 영향력은 패션 혁명을 촉발하여 생산, 마케팅, 소비자 경험에 영향을 미쳤습니다. McKinsey의 2024년 패션 현황 설문조사 결과에 따르면 패션 전문가의 73%가 생성 AI가 비즈니스의 우선순위가 될 것이라고 답했습니다. 컨설팅 회사는 또한 AI가 3~5년 안에 패션 산업 수익에 1,500억~2,750억 달러를 추가할 수 있다고 예측했습니다. 패션용 AI가 어떻게 다섯 가지 흥미로운 방식으로 창의성을 증폭시키는지 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.

1. AI 기반 스타일 및 크기 권장 사항

개인화된 쇼핑 경험은 현대 소매업의 최전선에 있습니다. 고객은 브랜드가 자신의 취향과 선호도를 이해해주기를 기대합니다. AI는 맞춤형 스타일과 추천을 제공하는 강력한 도구가 될 수 있습니다.

오늘날 대부분의 고객은 리뷰, 사이즈 차트, 이미지 및 자세한 제품 설명을 읽는 데 약간의 시간만 투자하기를 원합니다. 해결책으로 이제 브랜드는 AI 및 기계 학습 모델을 사용하여 사이즈와 스타일을 추천합니다.

AI 작동:

• Amazon은 고객이 어떤 스타일에도 가장 잘 맞는 사이즈를 찾을 수 있도록 딥러닝 기반 알고리즘을 개발했습니다. 알고리즘은 브랜드와 사이즈 시스템 간의 사이즈 관계, 제품 리뷰 및 기타 세부 사항, 고객의 핏 선호도를 고려합니다. 이 기능은 실시간으로 고객에게 가장 잘 맞는 사이즈를 추천해 줍니다.
• Stitch Fix는 AI를 사용하여 개인화된 스타일 프로필을 만들고 상세한 설문 조사를 통해 90개의 특정 데이터 포인트를 수집합니다. 여기에는 스타일 선호도, 드레스 사이즈, 키, 위치가 포함되며, 알고리즘을 통해 개인 취향에 맞는 의류 품목의 순위를 매기고 추천할 수 있습니다.
• 독일의 B2B 기업인 스타일라이저(Styleriser)는 AI를 활용해 개인화된 이미지 컨설팅 솔루션을 제공하고, 개인의 피부톤에 따라 이상적인 색상을 추천하는 디지털 쇼핑 도우미 역할을 합니다.

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2. 지속가능성 달성

패션 산업은 매년 1,860억 파운드의 섬유 폐기물을 생성하며, 사용된 모든 재료의 87%는 매립지나 소각장으로 보내집니다. 이러한 낭비를 해결하는 것은 순환 패션 경제를 육성하는 데 필수적입니다.

AI 작동:

• Refibred는 섬유 폐기물의 최대 70%를 귀중한 재활용 프로세스로 전환하는 AI 폐기물 분류 시스템을 사용합니다. 이 회사는 AI 기반 초분광 이미징을 구현하여 섬유 구성과 오염 물질을 식별하여 폐기물을 분류하고, 의류의 트림을 자동으로 제거하여 효율적인 재활용을 보장합니다.

• H&M 및 Zara와 같은 회사는 AI를 RFID 기술과 마이크로칩이 포함된 의류 태그에 통합하여 정보에 입각한 예측 결정, 재고 가시성을 촉진하고 낭비를 최소화하고 있습니다.

Z세대 고객의 75%가 브랜드 이름보다 지속 가능성을 우선시하므로 AI는 발전을 크게 촉진할 수 있습니다.

3. AI 기반 디자인과 창의성

이러한 추세에는 AI와 인간 디자이너 간의 흥미로운 협업이 포함됩니다.

"아르 데코 건축물에서 영감을 받은 눈부신 에메랄드 귀걸이"와 같은 서면 설명을 받아 이미지를 생성하여 디자인 프로세스를 시작할 수 있는 프로그램을 사용한다고 상상해 보세요. 이것이 Dall-E 및 Midjourney와 같은 텍스트-이미지 모델의 힘입니다.

그러나 AI의 역할은 영감 그 이상입니다. 또한 디자이너의 기존 작업을 분석하고 그 지식을 활용하여 자신의 고유한 스타일에 충실한 새로운 디자인을 만들 수도 있습니다. AI는 창의적인 조력자 역할을 하여 새로운 아이디어를 촉발하고, 반복 작업으로 시간을 절약하며, 디자이너가 자신의 기술을 개선하는 데 집중할 수 있도록 해줍니다. AI가 디자이너를 대체하는 것이 아니라 그들이 더 자유롭고 효율적으로 창작할 수 있도록 역량을 부여하는 것입니다.

AI 작동:

• 망고는 프린트와 원단 디자인을 위한 AI 플랫폼 '인스파이어(Inspire)'를 선보이며 AI를 활용해 20종 이상의 공동 제작 의류를 탄생시켰다. Mango는 대화형 AI 모델인 Lisa도 공개했으며, 2018년부터 가격 책정, 고객 경험 향상과 같은 작업을 위해 약 15개의 AI 모델을 개발했습니다.
• 나이키는 AI 패션 디자인 혁신도 채택했다. 이 회사는 AI를 사용하여 이전 신발 모델 3개를 알고리즘에 입력하여 ISPA Universal 신발을 디자인했습니다. 이제 나이키는 사탕수수에서 추출한 Bio-EVA 폼과 같은 소재로 만든 친환경 신발을 생산합니다.

4. 추세 예측

패션 예측가들은 한때 질적 방법에 의존하여 런웨이 쇼, 스트리트 패션, 대중 문화를 관찰하여 트렌드를 예측했습니다. 오늘날 AI 도구는 런웨이 이미지, 검색 및 판매 데이터, 소셜 미디어 게시물과 같은 다양한 데이터 세트를 분석하여 더 빠르고 정확한 추세 식별을 가능하게 합니다.

AI 작동:

• 파리에 본사를 둔 AI 플랫폼인 휴리테크(Heuritech)는 소셜 미디어에 공유되는 수백만 장의 일일 이미지를 분석하여 최신 트렌드 분석을 제공합니다. 이는 패션 브랜드가 고객 요구에 맞는 컬렉션을 디자인하도록 지원합니다.
• 뉴욕에 본사를 둔 Trendalytics는 AI를 활용하여 소셜 미디어와 Google 트렌드에서 소매 관련 통찰력을 얻습니다. 소매업체가 패션 트렌드 인기도와 라이프사이클 단계를 측정하여 궁극적으로 판매 극대화에 도움을 줍니다.

AI 기반 추세 예측은 추세를 벗어난 생산을 방지함으로써 지속 가능성을 촉진하는 동시에 수익성을 높일 수 있습니다.

5. 증강현실

전자상거래 패션 소매업체의 가장 큰 과제 중 하나는 고객이 구매하기 전에 옷을 입어볼 필요성입니다.

Google과 Ipsos가 미국 온라인 쇼핑객을 대상으로 실시한 2023년 설문 조사에 따르면 온라인 쇼핑객의 42%가 모델 이미지의 표현 부족으로 인해 소외감을 느끼고, 59%는 구매한 상품이 만족스럽지 않을 때 실망감을 경험한 것으로 나타났습니다. 그들의 기대. 그 결과, AI는 가상 체험 기술을 현실로 만들어 가상 사이즈 및 핏 문제를 해결함으로써 온라인 쇼핑 경험을 향상시켰습니다.

AI 작동:

버버리(Burberry)가 고객이 주변에서 버버리 제품을 가상으로 경험할 수 있도록 하는 증강현실(AR) 기반 쇼핑 도구를 선보여 온라인 검색 및 쇼핑 경험을 향상시켰습니다. 또한 Google 쇼핑은 가상 체험을 위한 다양한 모델의 가용성을 높여 사이즈 문제를 줄이는 것을 목표로 합니다.

AI가 패션 디자이너를 대체할 수 있을까?

인공 지능이 패션 산업을 변화시키고 있지만 기술은 결코 인간의 창의성을 대체할 수 없습니다. 디자이너는 원단 프린트, 패턴, 색조, 이니셜 스케치 등을 준비하고, 자신이 사용하는 패션 앱용 AI에 이미지를 업로드합니다. AI 시스템은 이러한 디자인 요소를 인식하고 디자이너가 개선하거나 수정할 수 있는 더 많은 옵션을 개발할 수 있습니다.

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