Como é que as marcas de moda estão, na verdade, a utilizar a IA?

Mas onde parece ter-se chegado a um consenso é no facto de já termos ultrapassado a fase em que nos limitávamos a ficar impressionados com a ideia desta nova tecnologia brilhante. Agora, tanto as empresas como os consumidores procuram exemplos concretos de como a IA pode ser bem utilizada e dos benefícios que traz.

Então, como é que quatro grandes marcas de moda estão, na verdade, a utilizar esta tecnologia?

Assistente de IA para colaboradores (Levi’s)

A Levi’s está a utilizar IA para garantir que os funcionários das lojas estejam tão bem informados — ou até mais — do que os clientes quando estes entram na loja.

A ideia do seu assistente de IA para funcionários, o STITCH, surgiu, na verdade, num hackathon de funcionários realizado no ano passado. A Levi’s realizou então um projeto-piloto em 10 lojas antes de implementar o STITCH em mais de 70 lojas da Levi’s nos EUA, devido ao sucesso da ferramenta – que aumentou a satisfação dos clientes em até oito pontos nas lojas que adotaram a tecnologia, em comparação com as que não o fizeram.

Os funcionários da loja podem fazer perguntas ao assistente de IA sobre questões operacionais e relacionadas com os produtos, utilizando a mesma linguagem natural que usariam para falar com outra pessoa. Podem ser, por exemplo, perguntas sobre as diferenças entre modelos de calças de ganga ou sobre como proceder em situações como o processamento de encomendas online na loja.

A Levi’s também integrou a IA noutros aspetos do seu negócio, como a previsão da procura, e incentivou os seus colaboradores a utilizar o Microsoft Copilot, tendo-os levado a criar mais de 800 agentes de IA até ao momento.

Cada um destes agentes proporciona à Levi’s uma visão sobre os desafios que os colaboradores enfrentam e sobre as áreas em que a IA pode realmente fazer a diferença, o que ajuda a definir melhor onde devem ser direcionados os investimentos.

Relatórios de retalho (Urban Outfitters)

A empresa-mãe da Urban Outfitters, a URBN, está a experimentar IA autônoma para automatizar os seus relatórios semanais. O sistema tem como objetivo reduzir vários relatórios separados a uma única visão geral que reúna todos esses dados e identifique elementos que possam ser postos em prática, de forma a acelerar a tomada de decisões.

Isto vai além da elaboração de relatórios por IA generativa, em que um relatório é criado em resposta a um comando e ao fornecimento de dados. O sistema autônomo funciona de forma proativa, recolhendo os dados e gerando os relatórios de forma autónoma, sem necessidade de receber instruções em cada etapa.

Para maximizar a precisão, a URBN desenvolveu uma camada semântica universal, que consiste num modelo de dados unificado e significa que a IA agente dispõe de uma única fonte de verdade a partir da qual pode trabalhar. Isto também permite à empresa rastrear cada resultado até à sua origem.

A URBN espera que a análise de aspetos como o facto de um determinado tipo de produto estar a vender acima das expectativas numa área e abaixo das expectativas noutra lhe permita ajustar a distribuição e responder mais rapidamente às tendências.

A Zara já há algum tempo que tem vindo a experimentar a IA generativa, nomeadamente utilizando-a para vestir modelos humanos em fotografias existentes com novos conjuntos.

O objetivo é permitir que a Zara atualize a sua loja online com novos modelos mais rapidamente, em comparação com a necessidade de marcar uma nova sessão fotográfica de cada vez. Segundo consta, a Zara também obtém a aprovação das modelos antes de utilizar IA para editar as suas fotografias e oferece-lhes uma compensação financeira.

Mas a Zara está agora a dar mais um passo em frente com a introdução de tecnologia de experimentação baseada em IA generativa na sua aplicação.

Os clientes podem carregar uma fotografia do rosto e uma fotografia de corpo inteiro para criarem um avatar virtual de 360 graus de si próprios. Em seguida, podem «experimentar» quaisquer produtos, com a IA a vestir o avatar com as peças escolhidas.

Um pormenor interessante é que a tecnologia sugere artigos que combinam com o produto escolhido. Assim, se escolher uma saia, a IA irá combiná-la com tops, casacos e até sapatos, para lhe dar uma ideia de como ficaria como conjunto. Os looks sugeridos pela IA também ficam guardados na aplicação, para que possa voltar a consultá-los mais tarde.

É um exemplo de como as lojas de moda estão a utilizar a IA para resolver um dos seus maiores problemas: as devoluções de produtos, porque os clientes não sabem como a roupa lhes ficará ou se lhes servirá quando compram online.

O avatar de IA pode não ser 100% preciso, mas os clientes podem considerar vantajoso ver os artigos numa versão de si próprios, em vez de num modelo com proporções completamente diferentes.

Foto cedida pela Revolve

Aplicações de IA para lojas físicas (Revolve)

A Revolve é uma das marcas de moda que mais aposta na IA e que se mostra muito aberta quanto a isso.

Uma empresa que, desde o início, se baseou nos dados, a Revolve está a integrar a IA em quase todas as vertentes do seu negócio, desde o design até à experiência do utilizador e aos relatórios internos. Por exemplo, no que diz respeito ao comércio eletrónico, a Revolve desenvolveu um novo programa interno que utiliza a IA para melhorar os metadados dos produtos. 

Normalmente, os retalhistas têm de etiquetar manualmente os atributos de um produto para que estes apareçam nos resultados quando os clientes pesquisam tipos específicos de produtos ou palavras-chave. A Revolve está a utilizar IA para «analisar» imagens e etiquetá-las, de modo a que apareçam em pesquisas mais relevantes — por exemplo, um artigo não precisa de estar especificamente listado na categoria «roupa de trabalho» para aparecer numa pesquisa com essas palavras-chave, desde que tenha atributos relevantes.

O mais interessante, porém, é que a Revolve começou a expandir-se para o retalho físico, tendo aberto duas lojas nos EUA desde 2024. A empresa também planeia abrir mais lojas para impulsionar o crescimento.

E a empresa pretende aplicar a mesma abordagem baseada em dados e inteligência artificial às suas lojas físicas.

A Revolve está a desenvolver ativamente ferramentas que lhe permitam ter acesso ao tipo de relatórios a que está habituada no seu site, onde cada alteração é mensurável em termos do seu impacto nas vendas e na experiência do utilizador. A empresa encara a IA como uma oportunidade para compreender melhor o que se passa na loja e como otimizá-la, por exemplo, onde colocar um expositor.

Não há muitos operadores de lojas físicas que não gostassem de ter uma visão mais aprofundada sobre a forma como as suas lojas geram vendas; por isso, se a Revolve conseguir demonstrar a capacidade da IA nesta área, é provável que muitos sigam o seu exemplo. 

O que significam estes casos de utilização para o sourcing?

Exemplos práticos de utilização da IA, como estes, dão-nos uma visão sobre a forma como a indústria da moda está a evoluir. E isto tem um impacto no aprovisionamento tão grande como em qualquer outra área do negócio.

Se os avatares de IA generativa ajudarem a reduzir as devoluções online, as marcas e os retalhistas poderão começar a ajustar as quantidades que encomendam de determinados produtos. Da mesma forma, a análise da procura de artigos específicos em lojas físicas concretas poderá ajudar nas previsões de tendências e no aprovisionamento associado.

A elaboração de relatórios apoiada pela IA também poderia ajudar as marcas a fazer previsões e a efetuar encomendas mais precisas, o que, por sua vez, poderia reduzir o desperdício resultante do vestuário não vendido. Além disso, os assistentes de IA para os colaboradores poderiam desempenhar um papel importante ao ajudar a orientar as decisões dos compradores, com vista a reduzir o número de devoluções.

Embora o debate sobre a utilização ética e verdadeiramente útil da IA deva continuar, estes exemplos da vida real demonstram que a tecnologia tem potencial como ferramenta para reduzir as devoluções e os excessos nas encomendas, o que pode ajudar os retalhistas a tomar melhores decisões de abastecimento e, em última análise, a produzir menos resíduos. E essa é uma discussão que vale a pena ter.