De opkomst van AI in de modeproductie

We spraken met modetechnologisch adviseur Thomas Rothery over wat kunstmatige intelligentie kan betekenen voor het genereren van design en het voorspellen van trends in de detailhandel.

Eerder dit jaar, tijdens de Sportswear Pro 2024-conferentie in de RAI Amsterdam, konden duizenden mensen van over de hele wereld zich vier dagen lang verdiepen in de toekomstige mogelijkheden van de sportkledingindustrie.

Een van de aanwezigen en spreker op het evenement was fashion-tech consultant en voormalig senior menswear designer bij FILA, Thomas Rothery. Voor Thomas is de toekomst van sportkleding en de mode-industrie in het algemeen – en het onderwerp waarover hij sprak als gast in een paneldiscussie – nauw verbonden met kunstmatige intelligentie (AI).

"Een van de onderwerpen die we tijdens ons Sportswear Pro-panel bespraken, was het ideeënvormingsproces", aldus Thomas.

“In creatief design is ideation het genereren van ideeën voor het designproces. Hiervoor zijn er een aantal echt goede AI-tools. Bijvoorbeeld, met een bedrijf als FILA of Adidas, zou je een selectie van producten uit de backcatalogus van het merk kunnen nemen en in principe een AI-model kunnen trainen om nieuwe producten te genereren op basis van die input. Daarom zou het ontwerpen creëren waar je zelf niet aan had gedacht, maar die wel samenhangen met de merkidentiteit.

"Sommige van deze AI-modellen zijn erg geavanceerd en je kunt extra prompts toevoegen. Je kunt bijvoorbeeld zeggen 'Art Deco-geïnspireerd', en het zal je merkstijl combineren met een beetje andere invloed. Het kan je helpen om veel sneller ideeën te genereren dan je als mens zou doen.

“Je kunt in feite ook hetzelfde ontwerp maken voor je reclame- en marketingcontent. Een van mijn medepanelleden – Ian Campbell Cole, een vriend van mij die ontwerper en docent is aan de Nottingham Trent University – organiseert workshops waarin hij een marketingpakket in Hermès-stijl maakt met behulp van prachtige afbeeldingen die AI heeft gegenereerd. Dat kost normaal gesproken honderdduizenden ponden en vereist topmodellen en fotografen, maar met AI is het slechts een halve dag werk, als je eenmaal weet wat je doet.”

Beperkt gebruik, onbeperkt potentieel

Toch zijn mensen op hun hoede voor de mogelijke nadelen van AI. Hoewel Thomas de bredere maatschappelijke risico's van steeds krachtigere AI niet ontkent, zegt hij dat het voor degenen die in design en printing werken belangrijk is om ons beperktere gebruik van AI te zien als slechts een hulpmiddel.

Trendvoorspelling is een ander interessant gebied waar machine learning kan helpen toekomstige ontwikkelingen te signaleren

"Ik denk aan AI een beetje zoals toen de eerste rekenmachine uitkwam. Het is een kwestie van de sommen en wiskunde uit de weg ruimen, zodat je kunt beginnen met de analyse, de stukjes van de taak die niet alleen maar optellen en aftrekken zijn. AI is gewoon een ander stukje technologie dat bepaalde voordelen biedt in termen van het genereren van ideeën, terwijl er als mens bepaalde taken zijn waar we beter in zijn", zegt hij.

Maar AI kan meer dan alleen ideeën genereren: trendvoorspelling is een ander interessant gebied waarop machine learning kan helpen bij het signaleren van toekomstige ontwikkelingen.

"Dit is echt fascinerend en het is iets dat zich voortdurend ontwikkelt", zegt Thomas.
“Tijdens de laatste bijeenkomst die ik had met een bedrijf genaamd Heuritech – een Frans bedrijf dat al heel lang met AI bezig is, lang voordat het modieus werd – lieten ze een beeldherkenningstechnologie zien die elke dag naar miljoenen afbeeldingen op sociale media kijkt en vervolgens verschillende identificeerbare kenmerken in die afbeeldingen bijhoudt.

"Als rode truien bijvoorbeeld op meer influencer- en social media-accounts verschijnen, kan Heuritech voorspellen dat rode truien een recordtijd op de markt zullen hebben in een bepaalde periode. Daarom zullen bedrijven de trends die deze technologie benadrukt, in hun assortiment willen opnemen."

Eerste stappen

De potentiële toepassingen van AI lijken onbeperkt en worden al door veel bedrijven in de sector gebruikt. Hoe kunnen FESPA-leden deze technologie gaan gebruiken?

“AI 101 zou zijn om Midjourney te gaan gebruiken en het te verkennen. Het is erg leuk en verbazingwekkend. Het is een beetje alsof je voor het eerst een fotografische donkere kamer binnenstapt, maar in plaats van het wonderbeeld van licht en chemicaliën, is dit er een van de woorden die je hebt gebruikt. Je hebt een ontwerp gemaakt met behulp van wat tovenarij achter de schermen. Daarmee kun je een idee krijgen van wat er mogelijk is,” zegt Thomas.

Naast Midjourney is het ook de moeite waard om te kijken naar wat andere belangrijke mensen in de sector doen.
"De drukindustrie is zo'n enorme industrie, maar het is de moeite waard om te kijken hoe verschillende merken AI gebruiken, omdat er genoeg mogelijkheden zijn voor samenwerking en om dingen vooruit te helpen", aldus Thomas.

“Dan, bij stap drie, met een goed begrip van waar het naartoe zou kunnen gaan, moet je beginnen met werken aan het idee om een one-of-one productieproces te ontwikkelen tegen een betaalbare prijs. Omdat mensen AI-producten en geïndividualiseerde producten willen maken, zal one-of-one een enorme factor worden.”

AI-stormtroopers

Om een Armageddon zoals in Rise of the Machines te voorkomen, is het belangrijk om te beseffen dat onze menselijke talenten nog niet helemaal overbodig zijn.

"We moeten ervoor zorgen dat we geen luiheid aanmoedigen; we moeten studenten leren om AI te gebruiken als hulpmiddel, niet als kruk. We moeten nog steeds onze menselijke capaciteiten gebruiken om fouten zoveel mogelijk te verminderen", zegt Thomas.

We moeten ervoor zorgen dat mensen verantwoordelijk blijven voor kwaliteitscontrole en toezicht houden op processen en output

"Naarmate dingen geavanceerder worden, wordt het steeds moeilijker om die fouten te verminderen. Als er één fout op de 10 is, kunnen we die opmerken. Als er één fout op de 100 is, kunnen we proberen die ook op te merken. Als het één fout op de 10.000 is, is het bijna onmogelijk om te controleren. Maar die ene fout, als je het aan AI overlaat, kan vreselijke gevolgen hebben.

“Een eenvoudig voorbeeld is de afbeelding van nazi-stormtroopers die werd gegenereerd door Google's Gemini AI, waarbij de soldaten raciaal divers waren. Een mens zou die fout niet maken. Daarom moeten we ervoor zorgen dat mensen verantwoordelijk blijven voor kwaliteitscontrole, toezicht houden op processen en output, omdat er veel kosten zijn in de productiefase als je een probleem mist in de ontwerpfase.”