Các nút thắt cổ chai trong sáng tạo, chuỗi cung cấp không có hiệu quả và kỳ vọng của khách hàng ngày càng tăng đang buộc các nhãn hàng thời trang tìm kiếm các giải pháp thông minh hơn. Theo McKinsey, AI tạo sinh có thể làm tăng lợi nhuận hoạt động trong ngành thời trang, may mặc và hàng xa xỉ lên tới 275 tỷ USD vào năm 2028.
Chúng ta hãy khám phá mười trường hợp sử dụng AI hàng đầu trong ngành thời trang để giúp các nhãn hàng thời trang cắt giảm chi phí, tăng tính cá nhân hóa và hoạt động bền vững hơn.
- Nền tảng thời trang tuần hoàn được AI hỗ trợ
Nền kinh tế tuần hoàn trong thời trang đã được AI thúc đẩy mạnh mẽ. Các nền tảng hiện đại dùng cho bán lại và hàng thời trang đã qua sử dụng hiện dựa vào AI để:
- Phát hiện mức độ hao mòn của quần áo: bằng cách sử dụng thị giác máy tính và học sâu, các nền tảng có thể tự động phát hiện các dấu hiệu hao mòn (ví dụ: bạc màu, có hạt vón, vết bẩn, đường may bị kéo căng) từ các hình ảnh được tải lên. Việc này làm giảm công việc kiểm tra chất lượng bằng thủ công và đảm bảo tính nhất quán.
- Phân loại tự động: AI phân loại các mặt hàng đã qua sử dụng theo nhãn hàng, chủng lại, kích cỡ, kiểu dáng và thậm chí cả mức độ phù hợp về xu hướng để đẩy nhanh việc niêm yết sản phẩm.
- Các thuật toán định giá năng động: dựa trên các xu hướng về nhu cầu, tình trạng của mặt hàng và giá trị của nhãn hàng, các mô hình AI điều chỉnh giá để tối ưu hóa tốc độ bán lại và biên lợi nhuận.
- Nâng cao hình ảnh: AI nâng cao chất lượng ảnh bằng cách điều chỉnh ánh sáng, xóa phông nền và chỉnh màu để tăng cường sự gắn kết của khác hàng.
- Các nhân vật ảo có sức ảnh hưởng do AI tạo ra
Các nhân vật ảo có ảnh hưởng do AI tạo ra hiện là công cụ thiết yếu trong marketing thời trang và kể chuyện bằng kỹ thuật số, với các nhãn hàng tạo ra các hình đại diện (avatar) tùy chỉnh để đại diện cho chân dung khách hàng ngách (niche customer personas).
- Được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình hóa 3D: các chân dung khách hàng kỹ thuật số này được xây dựng bằng cách sử dụng AI tạo sinh và xây dựng kịch bản bằng các mô hình ngôn ngữ lớn để tham gia chân thực trong các bình luận, chú thích và tin nhắn trực tiếp.
- Nội dung được tối ưu hóa cho nền tảng: hình đại diện được thử nghiệm phân tách (A/B tested) trên TikTok, Instagram và Snapchat, với việc AI tối ưu hóa các biểu cảm của khuôn mặt, tư thế cơ thể và giọng điệu ngôn ngữ để phù hợp với các phân khúc khán thính giả cụ thể.
- Đồng nhất hóa bản sắc nhãn hàng: các nhãn hàng có thể “may đo” các giá trị của hình đại diện (ví dụ, tính bền vững, phong cách khác người, sự hòa nhập) để phù hợp với các chủ đề của chiến dịch và kỳ vọng của khách hàng.
- AI cho đánh giá tính đa dạng và sự hòa nhập
Với kỳ vọng xã hội ngày càng tăng về công bằng và sự đại diện, các nhãn hàng đang sử dụng AI để đánh giá sự hòa nhập về hình ảnh và nội dung văn bản:
- Phân tích hình ảnh: các mô hình thị giác máy tính phân tích tông màu da, hình dáng cơ thể, tuổi và các đặc điểm của khuôn mặt trong các hình ảnh marketing để định lượng sự đại diện về nhân khẩu học.
- Phát hiện sự thiên vị trong sao chép: các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đánh giá các mô tả sản phẩm và quảng cáo về ngôn ngữ có mã hóa theo giới hoặc thiếu nhạy cảm về văn hóa, đánh dấu các khu vực cần cải tiến.
- Báo cáo tuân thủ: một số nền tảng hiện tạo ra điểm số DEI (tính đa dạng, công bằng và hòa nhập) cho các chiến dịch và tài liệu quảng cáo (lookbook), dựa trên mục tiêu của nhãn hàng hoặc các tiêu chuẩn của ngành.
- Cải tiến quá trình thiết kế bằng trí tuệ nhân tạo
Hầu hết các công ty trong ngành thời trang đều dựa vào các thiết kế hàng may mặc được thực hiện thủ công. Tuy nhiên, AI sáng tạo có thể là cách có hiệu quả để thay thế trong các tình huống như đại dịch khi mọi người không thể làm việc.
Các công cụ được AI hỗ trợ có thể tạo ra các thiết kế hàng may mặc bằng cách sử dụng dữ liệu như hình ảnh từ các sản phẩm trước đó của nhãn hàng hoặc từ các nhà thiết kế khác, dữ liệu về gu thời trang của khách hàng (màu sắc và lựa chọn kiểu dáng) và các xu hướng thời trang hiện tại.
Dưới đây là một số phát triển gần đây về thiết kế:
- Tích hợp AI tạo sinh: các công cụ như Midjourney, DALL.E, và Adobe Firefly hiện được sử dụng rộng rãi để cùng tạo nên các bảng cảm hứng (moodboard), bản vẽ phác thảo và thậm chí toàn bộ thiết kế trang phục.
- Những tiến bộ của con người trong tham gia vào hoạt động của hệ thống (Human-in-the-loop advancements): AI hiện là người cộng tác trong thời gian thực trong việc hình thành ý tưởng, cho phép nhà thiết kế khám phá hàng trăm biến thể một cách nhanh chóng trong khi vẫn duy trì sự kiểm soát sáng tạo.
- Tự động hóa dòng làm việc: Việc tự động tạo ra các gói hướng dẫn kỹ thuật, phối màu sắc và các mẫu chế thử 3D giúp đẩy nhanh quá trình từ bản vẽ phác ra mẫu.
- Phân tích đa phương thức: AI phân tích văn bản, hình ảnh và dữ liệu video đồng thời (ví dụ, các cảnh quay của buổi trình diễn thời trang, nội dung TikTok, và nhận xét của khách hàng) để nhận diện các xu hướng.
- Khai phá xu hướng chi tiết hơn: các mô hình trích xuất các vi xu hướng (ví dụ sự xuất hiện các hình dạng cụ thể của ống tay áo hoặc nguyên vật liệu) và theo dõi vòng đời của chúng trong các nền tảng.
- Bảng thông tin trong thời gian thực: nhiều nhãn hàng thời trang hiện sử dụng các bảng thông tin được AI hỗ trợ hiển thị ngay cảm xúc của khách hàng và các xu hướng thiết kế đang xuất hiện.
- Cải tiến dây chuyền sản xuất
Hiện nay, ngành may hầu như dựa vào các quá trình sản xuất thủ công. Tuy nhiên, các giải pháp được AI hỗ trợ đang thay đổi xu hướng này bằng cách cho phép tự động hóa trong ngành sản xuất may.
AI có thể giúp công nhân vượt qua các thách thức đạo đức này bằng tự động hóa. Ví dụ, robot có thể giúp tự động hóa các nhiệm vụ có rủi ro hoặc dễ bị sai sót trong cơ sở sản xuất để làm giảm khối lượng công việc và cải thiện an toàn cho công nhân.
Hơn nữa, thị giác máy tính được AI hỗ trợ cũng có nhiều ứng dụng trong sản xuất thời trang, gồm đảm bảo chất lượng có hiệu quả và bảo dưỡng dự đoán thiết bị, làm giảm thời gian dừng máy và đảm bảo hoạt động liên tục.
Một số cách AI có thể hỗ trợ sản xuất là:
- Dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho: bằng cách dùng phân tích dự đoán để phân tích dữ liệu lịch sử, các xu hướng trên mạng xã hội và sự ưa thích của người tiêu dùng, các dịch vụ được AI hỗ trợ cho phép các nhãn hàng dự đoán nhu cầu chính xác hơn. Điều này giúp làm giảm tối đa sản xuất thừa, làm giảm hàng tồn kho dư và làm sản xuất phù hợp với nhu cầu thị trường trong thời gian thực.
- Tối ưu hóa chuỗi cung cấp: các chuỗi cung cấp thời trang phức tạp do chúng gồm các nhà cung cấp nguyên liệu thô, các nhà sản xuất, các đơn vị logistics và các nhà bán lẻ. AI nâng cao quản lý chuỗi cung cấp bằng:
- Theo dõi nguyên liệu và hàng tồn kho trong thời gian thực để ngăn ngừa nút thắt cổ chai.
- Phân tích dữ liệu logistic để nhận diện và loại trừ sự không hiệu quả.
- Cải thiện sự cộng tác của nhà cung cấp bằng cách theo dõi sự tuân thủ với tính bền vững và các tiêu chuẩn chất lượng.
Dưới đây là những phát triển mới đây trong sản xuất thời trang với AI:
- Bản sao số: bản sao ảo của hệ thống sản xuất mô phỏng sản xuất để thử nghiệm các cải tiến trước khi triển khai thực.
- Bảo dưỡng dự đoán: hệ thống thị giác máy tính tiên tiến hơn dự đoán sự cố máy hỏng, cải thiện thời gian hoạt động liên tục và giảm chi phí.
- Kiểm soát chất lượng: hệ thống thị giác máy tính được tăng cường bằng AI phát hiện các lỗi rất nhỏ, lệch màu và thậm chí đường may bị lệch, chính xác hơn nhân viên kiểm định là con người.
- Dự báo xu hướng
Trong kỷ nguyên số, AI được sử dụng để dự đoán các xu hướng thời trang bằng cách sử dụng các loại dữ liệu khác nhau. Dự đoán xu hướng cũng có thể được sử dụng để làm giảm sự lãng phí trong ngành thời trang và may mặc bằng cách thiết kế quần áo mà con người sẽ thực sự muốn mặc. Dự đoán chính xác hơn có thể dẫn tới sản xuất và các chu kỳ phân phối tinh gọn hơn, dẫn đến ít phế liệu hơn.
Dưới đây là các cải tiến gần đây cho dự đoán xu hướng bằng AI:
- Các nguồn dữ liệu mở rộng: hiện gồm video phát trực tiếp trên mạng xã hội (ví dụ TikTok), các xu hướng tìm kiếm trên Google trong thời gian thực, và dữ liệu cảm tính cục bộ.
- Dự báo ngắn hạn và dài hạn: các mô hình AI chính xác hơn khi dự đoán cả sự trỗi dậy theo mùa và theo xu hướng lan nhanh.
- Các vòng phản hồi thiết kế: dữ liệu xu hướng được đưa trở lại thành các công cụ thiết kế, cho phép lặp lại thiết kế phù hợp với sở thích ngày càng thay đổi của người tiêu dùng.
- Cải tiến bán lẻ thời trang
Tự động hóa thông minh
Các nhiệm vụ hậu cần trong bán lẻ, như tạo hóa đơn, có thể được tự động hóa thông qua tự động hóa thông minh. Các hệ thống được AI hỗ trợ có thể xử lý lượng lớn dữ liệu tài chính và dữ liệu giao dịch, tạo ra các hóa đơn chính xác mà không cần can thiệp thủ công.
Cách tiếp cận này tiết kiệm thời gian quý báu cho nhân viên bán lẻ bằng cách để cho họ chú trọng vào các hoạt động có tính chiến lược hơn trong khi giảm sai sót và cải thiện hiệu suất hoạt động. Ngoài ra, tự động hóa các nhiệm vụ có tính lặp lại này có thể cắt giảm chi phí đi kèm với các quá trình thủ công, do vậy hỗ trợ hoạt động bán lẻ và tăng năng suất.
Quản lý hàng tồn kho và hoạt động bán lẻ
Các hệ thống thị giác máy tính đóng vai trò chủ chốt trong tự động hóa các hoạt động bán lẻ quan trọng, gồm:
- Quản lý hàng tồn kho: các hệ thống AI quan trắc các mức hàng trong kho trong thời gian thực, dự đoán nhu cầu bổ sung và ngăn ngừa trữ hàng quá nhiều hoặc thiếu hàng.
- Cửa hàng không nhân viên thu ngân: Các giải pháp thanh toán tiền được AI hỗ trợ cho phép mua hàng không cần nhân viên thu ngân, nơi mà khách hàng có thể nhặt lên các món hàng và rời khỏi cửa hàng trong khi các hệ thống AI tự động tính hóa đơn hàng họ mua.
- Trải nghiệm bán lẻ thống nhất: AI liên kết hành vi trực tuyến và ngoại tuyến, cho phép trải nghiệm đa kênh trơn tru, điều chỉnh các chương trình khuyến mại, mặt bằng bày hàng và hàng tồn giữa các cửa hàng.
Tự động hóa quá trình robot (RPA) trong bán lẻ
RPA nâng cao hiệu suất bán lẻ bằng cách tự động hóa các quá trình lặp lại và mang lại tương tác khách hàng thông minh hơn. Các ứng dụng chính gồm:
- Quản lý quan hệ khách hàng (CRM): các chatbot AI và các trợ lý ảo xử lý các truy vấn của khách hàng, xử lý hàng trả lại và khuyến nghị các sản phẩm dựa trên tương tác trong quá khứ.
- Hoạt động marketing: RPA trong marketing tự động hóa quản lý chiến dịch, như gửi các bản chào hàng cá nhân hóa, chia phân khúc dữ liệu khách hàng, và theo dõi các chỉ số gắn kết.
- Cá nhân hóa cao hơn
Với hệ thống AI phân tích lượng rất lớn dữ liệu khách hàng để làm tăng khả năng tùy chỉnh, các nhãn hàng hiện có thể tạo nên các trải nghiệm để làm thỏa mãn sự ưa thích của cá nhân trong khi nuôi dưỡng sự gắn kết và lòng trung thành của khách hàng.
- Gương thông minh và phòng thử: Gương tích hợp AI gợi ý các cỡ, màu sắc thay thế và các hướng dẫn về phong cách dựa trên tương tác của khách hàng.
- Marketing cá nhân hóa: Bằng cách phân tích các tập dữ liệu khổng lồ với lịch sử mua sắm, hành vi duyệt web và thông tin nhân khẩu học, AI có thể tạo ra những hiểu biết tường tận để tạo ra những nỗ lực marketing được thiết kế riêng biệt cao độ. Dưới đây là cách AI có thể giúp marketing cá nhân hóa:
- Các khuyến nghị trúng mục tiêu
Các thuật toán AI phân tích hành vi của khách hàng để gợi ý các sản phẩm đúng với gu cá nhân. Ví dụ, nếu khách hành thường xuyên tìm kiếm váy mùa hè, hệ thống có thể khuyến nghị các kiểu dáng tương tự hoặc các phụ kiện bổ sung.
Trên các nền tảng thương mại điện tử, các gợi ý cá nhân hóa xuất hiện ở các trang chủ hoặc trong lúc thanh toán sẽ làm tăng cơ hội mua hàng.
- Các chiến dịch qua email
Các hệ thống được AI dẫn dắt có thể tạo ra các khuyến nghị cá nhân hóa qua email dựa trên phong cách độc nhất của khách hàng, mua sắm trong quá khứ hoặc sự ưa thích theo mùa. Ví dụ, một nhãn hàng có thể gửi email làm nổi bật hàng mới về có màu sắc mà khách hàng thường xuyên chọn mua.
- Thử ảo
Công nghệ thử ảo sử dụng thực tế tăng cường (AR) để cho khách hàng thử ảo hàng may mặc, trang điểm và các sản phẩm khác. Công nghệ này tái tạo trải nghiệm sự vừa vặn ở cửa hàng, giúp người mua hàng hình dung được các mặt hàng, đưa ra quyết định sáng suốt và tận tưởng trải nghiệm mua sắm gắn kết hơn.
- Gia tăng tính bền vững
Bằng cách tích hợp AI vào hoạt động, các nhãn hàng thời trang có thể đạt được tính bền vững thông qua sử dụng nguồn lực thông minh hơn, tối ưu hóa chuỗi cung cấp và giảm phế liệu:
Phân tích dự đoán để giảm sản xuất thừa
Các thuật toán AI sử dụng phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu của khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, các xu hướng trên mạng xã hội và động lực của thị trường. Bằng cách tối ưu hóa sản xuất, AI giúp các nhãn hàng ngăn ngừa trữ hàng quá mức, do vậy làm giảm phế liệu và giảm tác động môi trường của hàng tồn kho không bán được.
Tìm nguồn cung nguyên liệu bền vững
Các hệ thống được AI dẫn dắt cho phép lựa chọn nguyên liệu bền vững bằng cách đánh giá các yếu tố như tác động môi trường, nguồn cung đạo đức và hiệu quả về chi phí. Các hệ thống này có thể đánh giá các lựa chọn nguyên liệu thô và khuyến nghị các nguyên liệu thay thế thân thiện với sinh thái, như xơ tự nhiên hoặc các nhà cung cấp có hồ sơ tuân thủ tốt.
Giảm phế liệu trong sản xuất
Bằng cách phân tích dữ liệu về hiệu quả sản xuất, sử dụng nguyên liệu và kiểm soát chất lượng, AI có thể nhận diện các khu vực có thể giảm phế liệu. Cách tiếp cận này làm giảm gánh nặng môi trường của phế liệu dệt và cũng nâng cao hiệu quả chi phí cho các nhãn hàng thời trang.
- AI cảm xúc trong ngành thời trang
AI cảm xúc, cũng được biết đến là tính toán ảnh hưởng đang được áp dụng để gia tăng tính cá nhân hóa cảm xúc trong mua sắm:
- Thừa nhận cảm xúc thông qua Webcam hoặc App: AI phát hiện các biểu cảm nhỏ hoặc độ cao của giọng nói (có sự đồng ý) để giải thích các trạng thái cảm xúc, như vui thích, bối rối, thất vọng.
- Phong cách phù hợp với tâm trạng: Dựa trên các cảm xúc phát hiện được, AI khuyến nghị các món đồ thời trang (ví dụ các màu đậm khi hạnh phúc, các kiểu dáng ấm cúng khi lo âu) bằng cách dùng bản đồ phong cách tâm lý được đào tạo.
- So sánh cảm xúc dựa trên văn bản: một số nhãn hàng sử dụng AI để phân tích các nội dung đầu vào được nhập bằng văn bản hoặc lời nói trong các cuộc chuyện trò với chatbot để suy ra tâm trạng và sự ưa thích kiểu dáng.
Nguồn: https://research.aimultiple.com/ai-in-fashion/
Bài viết được đăng trên Đặc san Dệt May và Thời trang số tháng 3/2026. Chi tiết tại đây!
