Недавно глобальный розничный гигант Walmart объявил о революционной технологической инновации: генеративный ИИ-инструмент «Trend-to-Product» (от тренда к продукту), разработанный собственными силами за 18 месяцев, официально введён в эксплуатацию.

Этот технологический инструмент, ориентированный на швейную промышленность, в реальном времени собирает данные о трендах из социальных сетей и интернета, сокращая традиционный цикл разработки одежды с шести месяцев до шести недель. В идеальных условиях весь производственный цикл может быть сокращён на 18 недель, достигая «световой скорости» производства — от анализа данных до выпуска продукта.

Источник изображения: Интернет

1. ИИ-ускорение разработки моды: от захвата вдохновения до производственных решений

В штаб-квартире Walmart в Арканзасе (США) техническая команда продемонстрировала журналистам работу этой революционной системы. Система ежедневно автоматически собирает более 500 миллионов записей из социальных сетей, контента модных блогеров и данные с торговых платформ, используя алгоритмы глубокого обучения для выявления трендов по более чем 120 модным элементам, включая цвета, узоры и фасоны. По сравнению с традиционными ручными исследованиями, занимающими 2–3 недели, ИИ-система за 15 минут генерирует полную доску вдохновения с рекомендациями по материалам, оценкой затрат и анализом производственной осуществимости.

«Раньше дизайнерам приходилось перелистывать сотни модных журналов, а теперь ИИ автоматически предлагает 200 самых популярных элементов дизайна текущего сезона», — рассказала Андреа Олбрайт, исполнительный вице-президент по закупкам Walmart. Она отметила, что система уже помогла бренду No Boundaries повысить эффективность разработки новых продуктов на 400%, а некоторые процессы сократились с нескольких недель до 24 часов. В зимней коллекции 2023 года 30% самых продаваемых товаров были напрямую созданы на основе идей, сгенерированных ИИ.

Источник изображения: Официальный сайт Walmart

2. Оптимизация цепочки поставок: устранение 18-недельной «чёрной дыры» времени

Швейная промышленность долгое время страдала от длительного цикла «дизайн — производство — выход на полку». В традиционной модели от обнаружения тренда до поступления товара в магазины в среднем уходило 26 недель, но Walmart с помощью ИИ-инструмента сократил этот срок до 8 недель. Руководитель технической команды пояснил, что система способна за 12 недель предсказать характеристики будущих хитов и одновременно запустить переговоры о закупке тканей, что только на этапе бронирования материалов экономит 45 дней.

Ещё более важным является оптимизация производственных решений с помощью ИИ. Система интегрирует данные о реальных производственных мощностях более 2000 поставщиков Walmart по всему миру и автоматически рекомендует оптимальные производственные планы на основе популярности трендов.

Источник изображения: Официальный сайт Walmart

3. Практика ИИ для бренда стоимостью 2 миллиарда долларов: переосмысление быстрой моды

В качестве одного из первых пользователей, молодёжный бренд одежды Walmart No Boundaries уже стал бенефициаром модели, управляемой ИИ. Этот бренд, запущенный в феврале 2023 года, благодаря системе Trend-to-Product вышел на ритм «еженедельного обновления», увеличив годовое количество SKU на 170% по сравнению с традиционной моделью. Примечательно, что точность прогнозирования хитов выросла с 35% (средний показатель по отрасли) до 68%, а складские запасы на конец сезона сократились на 40%.

Источник изображения: Официальный сайт Walmart

4. ИИ-амбиции товарной империи стоимостью триллионы долларов

Винойд Бидаркоппа, главный технический директор Walmart International, сообщил, что технология постепенно охватит более 200 категорий товаров, включая бытовую технику и товары повседневного спроса. Первой областью расширения станут сезонные товары: разработка украшений на Хэллоуин 2024 года уже начала использовать модуль прогнозирования трендов. Система показала, что количество запросов на украшения в тематике Человека-паука выросло на 300% по сравнению с прошлым годом, и ИИ рекомендовал увеличить объём поставок таких товаров в 2 раза, а также начать закупку сырья у китайских поставщиков на 2 месяца раньше.

Когда этот гигант с годовым объёмом закупок более 350 миллиардов долларов глубоко интегрирует свою глобальную цепочку поставок с данными о трендах в реальном времени, традиционный цикл разработки товаров в 6–12 месяцев может полностью разрушиться. Как сказал Бидаркоппа: «Будущая конкуренция в розничной торговле — это, по сути, гонка за скорость превращения данных в товары».