Разобраться • 24 апреля 2026
Автор: Григорий Щеглов
Автор: Unsplash (фото 1, фото 2)
Платье на карточке Wildberries, скорее всего, никогда не надевала живая модель. Фотограф и стилист выпали из процесса раньше, чем вы успели это заметить. Но виртуальная примерочная — лишь самое заметное применение ИИ в моде. Настоящие деньги технологии экономят там, где покупатель ничего не видит: в конструировании коллекций, аналитике остатков и логистике возвратов. В рамках недели моды в «Инке» рассказываем об основных трендах.
Платье на карточке Wildberries, скорее всего, никогда не надевала живая модель. Фотограф и стилист выпали из процесса раньше, чем вы успели это заметить. Но виртуальная примерочная — лишь самое заметное применение ИИ в моде. Настоящие деньги технологии экономят там, где покупатель ничего не видит: в конструировании коллекций, аналитике остатков и логистике возвратов. В рамках недели моды в «Инке» рассказываем об основных трендах.
Виртуальная примерка
Российский рынок моды в 2025 году перевалил за 4,5 трлн руб. Больше половины объема покупок произошли онлайн, который бурно развивается за счет ИИ. Парадокс в том, что самое его заметное применение в моде — виртуальные примерочные и эффектные каталоги — далеко не самое важное. Настоящие деньги технологии экономят там, где покупатель ничего не видит: в производственном цикле, аналитике остатков, конкурентной разведке. По данным McKinsey и Business of Fashion, 73% руководителей модных брендов в 2024 году назвали ИИ своим главным приоритетом.
Начать стоит с самого раскрученного применения ИИ в моде, потому что именно здесь больше всего иллюзий, — виртуальной примерочной. Это убедительная картинка, а не заменитель похода в магазин.
Примеры сгенерированных ИИ аватаров / Британская высшая школа дизайна
Примеры сгенерированных ИИ аватаров / Британская высшая школа дизайна
Lamoda стала первым мультибрендовым маркетплейсом в России, запустившим онлайн-примерочную одежды в партнерстве с компанией «Тексель», специализирующейся на компьютерном зрении и нейросетях. Пользователь вводит параметры (пол, рост, вес, возраст) и видит, как выбранная вещь смотрится на модели с аналогичными данными. Можно загрузить собственное фото.
Директор по продукту Lamoda Кира Матвеева, комментируя запуск, прямо обозначила цель: снизить количество возвратов после примерки. Тем не менее важно понимать ограничения этой технологии.
Мария Шевченко
основательница онлайн-школы по трехмерному конструированию одежды 3D Couture
«Виртуальная примерка — самая популярная ИИ-технология в моде. И самая переоцененная. Нейросеть берет фотографию человека и фотографию вещи, совмещает их, и на выходе получается убедительная картинка. Только нейросеть понятия не имеет, как ткань ведет себя на теле. Что рукав тянет в пройме, а пояс врезается на два сантиметра выше талии. Она просто не оперирует такими данными».
По ее словам, реальная ценность технологии — это быстрый фильтр «мое или нет»: подходит ли силуэт, вписывается ли вещь в мой стиль. Для онлайн-покупки этого достаточно, чтобы заранее отсеять заведомо неподходящие варианты и снизить процент возвратов.
Как отмечает сооснователь сервиса DRESSCODE Александр Ларионов, технологии виртуальной примерки пока не успели стать массовыми и у крупных игроков еще нет репрезентативных массивов данных для полноценного анализа. Поэтому многие в России довольно настороженно относятся к внедрению ИИ.
При этом точно известно, что возвраты — главная дыра в бюджете компаний. По данным агентства Shift, потребители возвращают от 15% до 45% заказанных онлайн одежды, обуви и аксессуаров — в зависимости от канала продаж. У специализированных площадок вроде Lamoda доля возвратов достигает 35%, у крупных маркетплейсов — Wildberries и Ozon — 30–45%. Каждый возврат обходится продавцу или площадке в 300–1,5 тыс. руб. с учетом логистики, обработки и возможной уценки товара.
Марина Груздова
дизайнер 3D-одежды и преподаватель Британской высшей школы дизайна
«Логистика возвратов, переупаковка и потеря товарного вида — это неприятная статья расходов для любого бренда. Когда умная выдача помогает клиенту быстро найти нужную вещь, а онлайн-примерка — убедиться, что она ему нравится, бизнес может сократить пустые траты. Минимизируя эти издержки, бренды получают возможность формировать более прозрачное и адекватное ценообразование для конечного потребителя».
Примеры сгенерированных ИИ аватаров / Британская высшая школа дизайна
Примеры сгенерированных ИИ аватаров / Британская высшая школа дизайна
Международный ориентир здесь — немецкий Zalando: применение генеративного ИИ снизило затраты компании на создание изображений на 90%, а 70% редакционного контента было создано с помощью ИИ в четвертом квартале 2024 года. Интеграция ИИ способствовала росту прибыльности Zalando на 18%. Российские бренды пока не публикуют сопоставимых цифр, но направление движения то же.
Где ИИ экономит реальные деньги
Самая значимая экономия — на этапах создания и продвижения продукта. Еще недавно каждая карточка товара для маркетплейса означала студию, фотографа, стилиста, модель и постобработку. Сейчас, по словам Марии Шевченко, входная точка — фото на телефон.
Мария Шевченко
основательница онлайн-школы по трехмерному конструированию одежды 3D Couture
«Между снимком и готовой карточкой всего пять-шесть шагов: подбор ИИ-модели под целевую аудиторию бренда, стилизация образа, работа с позой, коррекция света, финальная ретушь. Каждый шаг — отдельный промпт, отдельная генерация, часто отдельный инструмент. При этом процесс управляется вручную, нейросеть только исполняет».
Тренд уже подхватили крупные бренды вроде Love Republic и AKHMADULLINA.
Пример трансформации фото с телефона при помощи ИИ / Британская высшая школа дизайна
Другое «скрытое» применение ИИ — визуализация эскизов на этапе разработки коллекции. Дизайнер загружает в нейросеть характерные силуэты, цветовую гамму и настроение, а на выходе получает проработанные изображения.
Цикл от идеи до финальных визуалов коллекции, по оценке Шевченко, сжимается до 10–14 дней. Раньше только отшив тестовых образцов занимал полтора-два месяца. При этом бюджет этапа от концепции до презентации сокращается в четыре-шесть раз.
Марина Груздова
дизайнер 3D-одежды и преподаватель Британской высшей школы дизайна
«Технологии невероятно снижают порог входа в индустрию. Сегодня дизайнер может полностью разработать коллекцию в 3D, сгенерировать лукбук с помощью ИИ и протестировать спрос у аудитории еще до того, как будет потрачен первый метр реальной ткани. Это беспрецедентная демократизация.
Безусловно, это имеет и обратную сторону: низкий порог входа порождает огромное количество некачественного, вторичного контента — того самого ИИ-слопа, который уже буквально заполонил интернет. Когда создать картинку ничего не стоит, средняя ценность результата падает. Чтобы не стать частью этой массы, нужно постоянно прокачивать вкус, насмотренность и техническую базу».
Что касается больших площадок, фокус их инвестиций — аналитика и конкурентный анализ. Современные ИИ-агенты в фоновом режиме анализируют продажи, находят провалы в ассортименте, отслеживают чужой ассортимент по размерам, цветам и моделям и сравнивают с собственным.
Антон Саушкин
руководитель направления решений на базе генеративного ИИ (GenAI) компании Just AI
«Мы строим маркетплейс ИИ-агентов для российского бизнеса и каждый день видим, какие задачи ретейлеры готовы отдать нейросетям, а какие пока только обсуждают. Большая часть того, что сейчас называют “ИИ в моде”, — это классические языковые модели в новой обертке.
Как отличить настоящего ИИ-агента? Он не рекомендует, а действует. Сам переоценивает товар на полке, пишет карточки новых позиций, отвечает в клиентский сервис, обрабатывает возвраты».
Отдельное направление — маркетплейсы. По данным Ozon, ИИ уже используется для модерации 370 млн карточек товаров, умного редактирования изображений и защиты от мошенников. В июне 2025 года Wildberries начал тестировать собственного ИИ-ассистента: он работает параллельно с поисковой строкой и берет на себя сложные, многоуровневые запросы, а также суммирует отзывы пользователей.
Граница, которую ИИ не пересечет
При всей эффективности на этапах маркетинга и аналитики ИИ упирается в одну стену — конструирование.
Мария Шевченко
основательница онлайн-школы по трехмерному конструированию одежды 3D Couture
«Экономия заканчивается там, где начинается конструирование. Лекала нейросеть строить не умеет. Учет растяжимости материала, работа с формой, удобство в движении, модность, спрятанная в контрасте объемов, — здесь работают мозги, насмотренность и опыт конструктора».
По словам Шевченко, сильный специалист с современным софтом выдает в день до пяти изделий средней сложности на этапе базового лекала. Но для поддержания такой производительности бренд должен постоянно вкладываться в его профессиональный рост: выставки, показы, анализ рынка могут занимать до 70% рабочего времени. «Именно конструктор — самый недооцененный человек в команде бренда. Грамотная базовая конструкция сокращает количество примерок, правок, возвратов от производства».
Марина Груздова
дизайнер 3D-одежды и преподаватель Британской высшей школы дизайна
«Создавая концепты, необходимо всегда учитывать суровые реалии и возможности физического производства. То, что идеально выглядит на генерации, в конечном итоге должно быть технологически выполнимо на фабрике».
При этом горизонт автоматизации рутинных задач конструктора — оформление готовых лекал, градация по размерам, раскладка на ткани — Шевченко оценивает в два-три года: «Когда это произойдет, конструктор перестанет тратить время на механическую работу и сфокусируется на поиске формы и инженерии силуэта».