С момента, когда Shein стал самым популярным онлайн-магазином мира, предоставляющим непревзойденные цены и привлечённым влиянием инстаграмеров, выкладывающих видео с покупками, возникают вопросы о том, как китайский гигант быстрой моды успевает произвести такое множество товаров с такой невероятной скоростью. Ответ кроется в алгоритмах на основе ИИ, которые позволяют компании отслеживать изменения в предпочтениях и интересах клиентов, корректируя свою цепочку поставок в реальном времени. В результате Shein может предложить до 600 000 товаров в своем онлайн-каталоге в любой момент, распространяя их по более чем 220 странам и регионам.
Однако компания также давно находится под пристальным вниманием из-за своей низкой экологической устойчивости и стала крупнейшим загрязнителем модной индустрии в 2023 году. Исследования цепочек поставок Shein выявили серьёзные нарушения трудовых прав: рабочие на заводах в южном Китае сообщают о тяжёлых 75-часовых рабочих неделях, чтобы успевать за спросом.
Компания Shein утверждает, что ИИ способен решить эту проблему. На конференции по розничной торговле в Берлине в январе Питер Пернот-Дэй, глава глобальной стратегии и корпоративных отношений Shein, объяснил, что более 5000 поставщиков Shein недавно получили доступ к ИИ-программе, позволяющей анализировать предпочтения клиентов. Эти данные затем используются для производства небольших партий товара, соответствующих спросу в реальном времени. По словам Пернот-Дэя, использование технологий машинного обучения позволяет точно прогнозировать спрос, что в конечном итоге снижает количество отходов.
Shein не единственная компания быстрой моды, которая видит преимущества ИИ в трансформации своего бизнеса. Многие конкуренты, включая H&M и Zara, также начали использовать технологии машинного обучения для анализа данных о продажах, понимания потребностей клиентов, отслеживания уровня запасов и снижения операционных затрат. Эксперты считают, что генеративный ИИ обладает большим потенциалом: согласно исследованию McKinsey, ИИ может увеличить операционную прибыль отрасли моды и товаров класса люкс до $275 миллиардов в ближайшие три-пять лет.
По словам Хольгера Харрейса, старшего партнера McKinsey, использование генеративного ИИ уже приводит к значительным изменениям в быстрой моде. В долгосрочной перспективе это может создать более персонализированные процессы в моде, включая почти индивидуальное пошивочное обслуживание с выбором цветов, стилей и размеров, управляемое ИИ с минимальными вмешательствами человека.
В то время как Shein использует ИИ для оптимизации цепочки поставок, эксперты в области экологии сомневаются, действительно ли эти меры улучшают ситуацию. По словам Льюиса Перкинса, президента Института воздействия одежды, без строгих этических, социальных и экологических стандартов ИИ может привести к ускоренному производству и перенасыщению рынка.
В 2023 году быстрые модные бренды выбросили в атмосферу 1,2 миллиарда тонн углерода, на долю модной индустрии приходится 10% глобальных выбросов. Но ни одна компания не производит столько вредных выбросов, как Shein, чей углеродный след в 2023 году составил 16,7 миллиона тонн, почти втрое превышая прежние показатели. Компания также обогнала Zara, ранее считавшуюся крупнейшим загрязнителем в моде, и удвоила выбросы фирм, таких как Nike, H&M и LVMH.
Компания была основана китайским миллиардером Скай Сю в 2008 году и стала популярным местом для онлайн-шопинга во время пандемии благодаря своему огромному ассортименту. К ноябрю 2022 года Shein занимала 50% рынка быстрой моды в США. Один из четырёх потребителей поколения Z совершает покупки на Shein, а 44% делают это как минимум раз в месяц. В июле Shein отправил около 900 000 посылок по воздуху.
В своём отчёте о устойчивом развитии Shein обозначил планы по сокращению выбросов, включая перемещение производственных мощностей ближе к клиентам, запуск фонда в размере $222 миллиона для поддержки переработки текстиля и установку цели сокращения выбросов на 25% к 2030 году. В июле Shein заявил, что компания увеличивает запасы на складах в США и использует грузовые суда для доставки товаров.
Исследования Университета Нового Южного Уэльса показывают, что компании могут использовать технологии, основанные на ИИ, для анализа своего углеродного следа и разработки стратегий его снижения. AI, согласно этим исследованиям, может помочь значительно быстрее и точнее оптимизировать цепочку создания ценности компании.
Однако исследователи предупреждают о рисках ИИ в цепочке поставок быстрой моды, включая «порочный круг перепотребления, загрязнения и эксплуатации». По словам Шахриара Актара из Университета, скорость производства Shein оказывает дополнительное давление на сотрудников фабрик.
Риски генеративного ИИ также касаются нарушения авторских прав и снижения качества человеческого творчества. В апреле художник и дизайнер Алан Джиана подал иск против Shein, обвиняя компанию в систематическом нарушении авторских прав с помощью алгоритмов, которые считают популярные работы в интернете и воспроизводят их без разрешения.
Компания Shein сталкивалась с множеством похожих исков, обвиняющих её в краже дизайнов с использованием секретных алгоритмов. Ответом на обвинения служат заявления компании о принятии мер при поступлении жалоб от законных правообладателей.
Шахриар Актар утверждает, что использование генеративного ИИ может привести к «алгоритмической монокультуре», ослабляющей необходимое творчество в модной рознице и создающей угрозы алгоритмического предвзятого отношения. Однако многие бренды продолжают инвестировать свои бюджеты в ИИ, стремясь оптимизировать производство и снизить отходы.
ИИ может привести к системным изменениям в дизайне, производстве и потреблении продукции, но только если его использование сопровождается ответственными практиками бизнеса, прозрачными цепочками поставок и стремлением к сокращению общего вреда, считают эксперты. Такие примеры, как Made2Flow и Smartex.Ai, показывают возможности AI для измерения и оптимизации воздействия на окружающую среду, а также для уменьшения материальных отходов. Однако, если ИИ будет использоваться лишь для ускорения производства и увеличения ассортимента, это может только усиливать проблему перепотребления.
Источник: Time
