Как российские fashion-бренды используют искусственный интеллект: исследование looksy.tech

Команда looksy.tech провела исследование российского fashion-рынка и выяснила, как бренды используют искусственный интеллект, какие задачи уже решают с его помощью и что планируют автоматизировать в ближайший год.

В опросе приняли участие 59 представителей российских fashion-брендов — собственники и основатели компаний, руководители маркетинга и продукта, коммерческие директора, маркетологи и менеджеры. В выборку вошли бренды женской, мужской, детской и спортивной одежды, обуви, аксессуаров, нижнего белья и домашней одежды.

97% fashion-брендов уже используют ИИ

Исследование показало, что искусственный интеллект уже стал частью повседневной работы большинства опрошенных компаний: 97% респондентов используют ИИ в тех или иных задачах.

Чаще всего нейросети помогают создавать контент. 63% компаний используют их для работы с текстами — например, описаниями товаров, публикациями для социальных сетей и рекламными материалами. 51% генерируют с помощью ИИ визуальный контент — от предметной съёмки до полноценных лукбуков, и здесь технологии всё чаще заменяют дорогие студийные съёмки: подробнее об этом мы рассказывали в материале про ИИ-фотосессии для модных брендов. Еще 39% применяют технологии в клиентской поддержке, 27% — в аналитике, 25% — в рекламных задачах.

Самыми популярными инструментами среди участников исследования стали Claude — его используют 68% опрошенных — и ChatGPT с результатом 53%. Далее идут Midjourney (37%) и Gemini (36%). Также бренды работают с DeepSeek, Higgsfield, Kandinsky, GigaChat, Canva AI, Adobe Firefly, Copilot и другими сервисами.

Бренды хотят автоматизировать не только создание контента

Сегодня ИИ чаще всего используют для текстов и изображений, однако планы компаний на ближайший год показывают более широкий интерес к технологии.

37% респондентов хотели бы автоматизировать генерацию визуального контента и лукбуков. По 32% назвали прогнозирование спроса и управление ассортиментом, а также клиентскую поддержку. Среди других направлений — подготовка карточек товаров, аналитика продаж, персональные рекомендации и настройка рекламы.

При этом много времени у команд по-прежнему занимают повторяющиеся операционные задачи: обработка заказов, ведение социальных сетей, создание визуалов и описаний товаров, оформление карточек для маркетплейсов, работа с отзывами и ответы покупателям.

Главный барьер — качество результата

Несмотря на активное использование ИИ, компании пока не готовы передавать ему все больше процессов без оглядки. 51% участников исследования назвали одним из основных препятствий сомнения в качестве результата.

Еще 41% отметили нехватку внутри компании специалистов, которые могли бы заниматься внедрением и развитием ИИ. Около трети респондентов считают барьером стоимость решений, а 27% пока не понимают, с каких процессов лучше начинать автоматизацию или как встроить новые инструменты в существующую инфраструктуру. Чтобы снизить риск ошибки на старте, при выборе конкретного сервиса стоит опираться на понятный чек-лист — мы разбирали его в статье «Как выбрать сервис виртуальной примерки. 7 критериев, которые определят вашу конверсию».

80% компаний ждут от ИИ экономии времени

Для fashion-бизнеса ценность ИИ все меньше связана с самим фактом использования новой технологии. На первый план выходит измеримый эффект.

Почти 80% участников исследования назвали главным показателем эффективности ИИ экономию времени сотрудников. 54% оценивают его пользу через рост продаж, 42% — через снижение затрат. Среди других ожидаемых эффектов — повышение качества контента и конверсии, сокращение возвратов, ускорение запуска новых товаров и снижение нагрузки на клиентскую поддержку.

Результаты исследования показывают, что российские fashion-бренды постепенно переходят от экспериментов с нейросетями к их интеграции в регулярные процессы. Если сейчас ИИ чаще всего помогает создавать контент, то следующий этап его применения компании связывают с аналитикой, прогнозированием спроса, управлением ассортиментом и улучшением клиентского опыта.

Кирилл Пегов, сооснователь и CPO looksy.tech:

«В ближайшие 2–3 года ИИ в fashion будет все меньше восприниматься как инструмент только для генерации контента и все больше — как часть экономики бизнеса. На первый план выйдут решения, которые помогают прогнозировать спрос, управлять ассортиментом, персонализировать рекомендации, снижать возвраты и быстрее принимать решения на основе данных.

Одновременно будет расти спрос на специализированные fashion-решения: виртуальную примерку, подбор размера и посадки, ИИ-стилистов, персональные рекомендации и автоматизацию карточек товаров. Следующий этап — переход от отдельных ИИ-сервисов к связанной инфраструктуре, где технология работает сразу в нескольких точках клиентского пути.

Важным станет не сам факт использования ИИ, а то, насколько глубоко компания сможет встроить его в свои процессы и измерить реальный эффект для бизнеса».