AI 인공 지능 복장 침입 의류 산업, 대량 의 ‘ 철밥그릇 ’ 이 퇴직 을 앞두고 있다!

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이 기술은 의상을 디자인할 수 있을 뿐만 아니라 재고 재고를 정밀하게 기획할 수 있다.

심지어 인공지능이 엘리트 화이트칼라를 철저히 대체할 수 있을지 걱정도 나오고 있다.

디자이너

일단 인공지능에 침입하는 건...

창의력으로 유명한 디자이너 중.

인도 전자업체 홈페이지 Myntra 에서 가장 잘 팔리는 제품 중 하나는 올리브색, 노란색, 파란색 맞춤으로 만든 티셔츠다.

이 디자인은 컴퓨터 알고리즘에서 완성된 것이다.

정확하게 Myntra 제품의 디자인은 두 종류의 컴퓨터 산법이 생성된다:

첫 번째 알고리즘 은 랜덤 그림 을 생성 할 수 있다

두 번째 산법은 먼저 Myntra 의 재고 중 의류의 이미지를 분석하고 기존 디자인과 비슷한 디자인을 생성하지만 중복된 디자인은 없다

Myntra 최고경영자 Ananth Narayanananan은 이 인공지능 (AI)이 디자인한 의상 판매량은 100% 속도로 늘고 있다고 밝혔다.

미국 기술의 거두 IBM 이 내놓은 인공지능 시스템 IBM Watson 은 이미 패션 디자인에서 광범위한 응용을 받았다.

2016년 영국 디자이너 브랜드 Marchesa 응용은 "IBM Watson 기술이 체코 카르나카라코바 (Karokova)로 인공 스마트 드레스를 선보여 Met Gala (Mit Gala)가 패션계에 깜짝 놀랐다"고 밝혔다.

같은 해 중국 여자 스타 이우춘은'보게스 '11주년 축제에 참석했다.

중국 디자이너 장훼산이 디자인한 인공 지능 예복으로 IBM (1313) 윈윈윈 (Watson) 의 패션 데이터자원을 적용했다.

미국 전자상거인 아마존 (Amazon)은 코딩 패션 업무를 위해 지난해 인공지능 알고리즘: 대량의 이미지를 분석하고 그 스타일을 모방하여 의상을 디자인했다.

이렇게 전방적인 설계 기술은 감탄을 금치 못하게 하고, 자주 표절 하는 디자이너들이 곧 실업할 수도 있는데...

매수

또한 많은 회사들이 인공지능을 이용하여 각종 의상의 재고량을 결정하고, 인공지능도 패션 추세에 대한 해독을 통해 소비자의 수요를 예측할 수 있으며, 그들에게 어떤 것을 추천할지 결정할 수 있다.

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이전에 이들 사업은 매수와 상품 기획자들이 결정했지만 현재 회사는 인공지능에 따라 제품 그룹을 확정할 수 있는 데 도움이 된다.

미국은 월간 패션 전신자 Stch Fix 를 주문해 인공지능 (AI) 기술, 스타일리스트, 스타일리스트 (3합일) 의 모드로 양체의 난제를 해결하고, 활발한 사용자는 2억 7억 명에 이른다.

우선 Sitch Fix (Stitch Fix) 는 "데이터 과학 + 스타일리스트" 의 방법으로 사용자 개인의 선호와 수요에 따라 5가지 패션 아이템을 추천해 달마다 박스를 주문하는 형식으로 상품을 사용자 집으로 보내고, 두 번째 사용자가 집에서 착용하고 만족스러운 무료로 환불필요한 상품을 남긴다.

이러한 방식에 의존하여, Stitch Fix 는 모든 사용자의 피드백 및 개성화의 수량을 최적화시키기 위해 그 후 주문서를 기록할 수 있다.

마찬가지로 Myntra 의 인공지능 계산법도 비슷한 디자인의 특징을 갖출 수 있다

과거의 판매 상황은 미래 상품 판매의 가능성을 계산한다.

전통 소매상에서 매수와 상품 기획 인원은 각종 다른 의상 종류로 분배된다.

예를 들어 일부 소매상은 니트 상의와 소직 상의를 겨냥한 독립 팀을 가지고 있다.

구매자는 이러한 세분은 스타일과 색깔의 추세를 직관적으로 파악하는 데 도움이 된다고 말했다.

그러나 인공지능과 큰 데이터를 능숙하게 사용하는 소매는 고용보다 더 적은 매수를 선호하는 이유는 인공지능기술에 비해 직감적이다.

2012년 미국의 월별 주문 패션 임대 사이트 Le Tote (Le Tote) 성립, 월세 임대 패션액세서리 서비스를 제공하고, 고객은 매달 59달러를 지불하면 1회용 3건을 빌릴 수 있다

두 가지 액세서리와 사용자도 소매가격보다 50퍼센트 낮은 가격으로 이 상품을 구매할 수 있다.

이 같은 연간 매출액은 수억 달러에 달하는 플랫폼에 대해 모든 브랜드 제품의 구매를 담당하는 팀은 단지 6명에 그쳐 이 상품을 Le Tote 를 통해 전문적인 알고리즘을 선출한 것이다.

이 알고리즘은 몇 명의 고객이 상품을 그들의 디지털 버킷리스트와 온라인 평가와 최근 구매 등 데이터가 재고 가입 여부를 확인할 수 있다.

남성 패션 상품은 월에 플랫폼 보이블플랫폼을 주문한 직원인 네타한캐티스 (Nathan Cates) 에 의하여 모든 의류와 액세서리를 구매할 뿐이다.

회사는 이미 산법 도구와 거대한 데이터베이스를 세웠고, 네이든 캐티스가 의류 수요를 더욱 정확하게 예측할 수 있도록 했다.

인공지능의 한계와 미래 추세

이공학원 경제학자 에릭 블리잉 블루슨과 카네메론 대학 컴퓨터 과학자 Tom Mitchell 지난해 미국 과학 잡지에서 몇 년 동안 기계의 자동화와 인공지능이 더 많은 일을 감당할 것이라고 말했다.

대부분 영향을 받은 인공 작업은 일부 자동화를 실현해서 완전히 사라진 것이 아니다.

예를 들어 인공지능이 회사의 데이터 분석을 돕지만 공급상과의 협상은 보통 인간이 완성해야 한다는 것이다.

스웨덴 H &M 그룹은 인공 지능 부문 고위급 분석과 10인조 Arti Zeighami 는 인수와 상품 기획 인원을 늘리고 있는 팀을 인건으로 대신할 계획이 없다고 말했다.

근거

노동자 통계국은 10년 동안 도매와 소매 매수들의 취업 수가 2% 하락할 것으로 예상하고 있으며 전체 직업의 취업자는 7% 증가할 것으로 보인다.

일부 원인은 복잡하지 않은 업무와 임무가 자동화된 대체로 (예컨대 디렉터리 재고) 또는 일부 소매상들이 구매 상품을 구매하는 디자인에 대한 요구가 많지 않다는 것이다.

또 한 분야의 일자리는 인공지능이 대체할 수 없는 스타일리스트다.

Bombfell, Stitch Fix (Fix) 와 그들의 많은 경쟁 상대들이 점점 고용되고 있다. 이 스타일리스트들은 인공지능이 제공하는 스타일리스트를 받아들일 수 있지만, 결국 자신들이 어떤 상품을 추천할지 결정했다.

인공지능과 인간의 업무가 결합되는 추세: 더 많은 인류 직원들을 고용해 인공지능 기술을 고객에게 상응하는 서비스를 제공한다.

인공 지능 투자 공구 연구개발 회사 EquBot 최고경영자 Chida Khatua (Khatua) 는 자산 관리 업계의 미래가 더 자동화될 것으로 예상되더라도 더 많은 재무고문을 채용하여 도움을 제공할 것이다.

이런 일은 결국 완전히 자동화를 실현하기 어렵다.

하지만 인건의 임금 수준은 자동화 수준이 높아지면서 영향을 받을 것으로 전망된다.