Future Snoops: ”Tekoälystä voi tulla yksi tehokkaimmista vastuullisuustyökaluistamme”

”Tulevaisuus ei ole ennalta määrätty. Tekoälyn vaikutus riippuu täysin siitä, miten päätämme sitä käyttää. Jos toimimme harkitusti, suunnittelemme vastuullisesti ja päämäärätietoisesti, tekoälystä voi tulla yksi tulevan vuosikymmenen tehokkaimmista vastuullisuuden edistäjistä”, sanoi Emma Grace Bailey, Future Snoopin (FS) vastuullisuusjohtaja, trenditoimiston viimeisimmässä Sustainability No Filter -verkkoseminaarissa, joka käsitteli tekoälyn ilmastovaikutuksia.

Siinä missä tekoälyn ympäristöjalanjälki on edelleen aiheellinen huolenaihe, seminaarissa keskityttiin ensisijaisesti siihen, missä tekoäly jo tuottaa konkreettisia vastuullisuushyötyjä. FS esitteli käyttötapauksia, jotka osoittavat, kuinka tekoäly auttaa brändejä suunnittelemaan parempia tuotteita, vähentämään hukkaa, optimoimaan toimitusketjuja sekä hallitsemaan ilmasto- ja sääriskejä.

FashionUnited poimii muutamia muotialan kannalta olennaisia esimerkkejä:

Tuotepäätöksistä hankinnan häiriönsietokykyyn: miten tekoäly edistää vastuullisuutta muotialalla

1. Tuotesuunnittelu ja optimoitu hankinta:

Tekoälyä hyödynnetään yhä enemmän auttamaan brändejä tunnistamaan pienemmän ympäristövaikutuksen materiaaleja ”skannaamalla maailmanlaajuisia tietokantoja, testaamalla yhdistelmiä ja ennustamalla suorituskykyä sekä vaikutuksia”, Bailey selittää. Nämä ovat prosesseja, jotka perinteisesti veisivät vuosia. Tämä on erityisen kriittistä, sillä ”86 prosenttia kuituvalikoimasta koostuu puuvillasta ja polyesteristä”, hän huomauttaa, mikä tekee brändeistä haavoittuvaisia ilmaston epävakaudelle ja toimitusriskeille.

Yksi esimerkki muotialalta on Fairly Made, jonka tekoälypohjainen ekosuunnittelutyökalu näyttää kankaiden ja somisteiden reaaliaikaisia ympäristövaikutusten arviointeja. ”Kun käyttäjät säätävät parametreja, tuotteen kokonaisvaltainen ilmastovaikutusluokitus muuttuu reaaliajassa”, Bailey sanoo. Tämä paljastaa, miten valinnat vaikuttavat tuotteen ympäristöjalanjälkeen ja sen vaikutuksiin ihmisiin toimitusketjussa koko elinkaaren ajan.

2. Virtuaalinen mallikappaleiden valmistus vähentää hukkaa

Mallikappaleiden valmistus on edelleen yksi muotialan eniten hukkaa aiheuttavista prosesseista, ja ”35 prosenttia materiaaleista menee hukkaan ennen kuin tuotteet edes pääsevät kuluttajille” (lähde: Common Objective), Bailey jatkaa. Tekoälypohjainen virtuaalinen mallikappaleiden valmistus on osoittautumassa tehokkaaksi ratkaisuksi.

Vaikka fyysisiä mallikappaleita tarvitaan edelleen – ”meidän on yhä voitava koskettaa ja tuntea, mitä olemme luomassa” – tekoälyn luomien digitaalisten prototyyppien avulla malleja voidaan visualisoida, hioa ja hyväksyä ennen tuotannon aloittamista. Tämä vähentää edestakaisin ympäri maailmaa lähetettävien mallikappaleiden määrää.

Esimerkiksi suunnittelija Theophilio teki yhteistyötä Raspberry AI:n kanssa SS26-mallistossaan. Alustan luonnoksesta renderöinniksi -työkalun avulla hän pystyi ”visualisoimaan useita ideoita välittömästi”, mikä nopeutti suunnittelun työnkulkuja ”40 prosentilla” ja vähensi fyysisten prototyyppien määrää ”60 prosentilla”, Bailey totesi.

3. Istuvuuden parantaminen

”Jopa 44 prosenttia kaikista asiakkaiden palauttamista tuotteista ei päädy enää kenenkään käyttöön (lähde: ReBounc)”, Bailey sanoo, ja tuotteet usein ”poltetaan tai viedään kaatopaikalle”.

Yksi suurimmista palautusten syistä on huono istuvuus, hän lisää. Tekoälypohjaiset istuvuustyökalut puuttuvat tähän ongelmaan yhä useammin ostohetkellä. Esimerkiksi Nike Fit käyttää lisättyä todellisuutta ja tekoälyä skannatakseen asiakkaiden jalat älypuhelimella. Se kartoittaa kummankin jalan 13-pisteisen mittausjärjestelmän avulla ja luo erittäin tarkkoja kokosuosituksia. Bailey huomauttaa: ”Mitä enemmän ihmiset käyttävät tätä sovellusta, sitä tarkemmiksi tekoälyn ennusteet tulevat.”

”Vastaavasti Levi’s laajentaa tekoälypohjaisia asukokonaisuustyökalujaan, joiden avulla asiakkaat voivat visualisoida asukokonaisuuksia päästä varpaisiin”, hän jatkoi. Tämä auttaa asiakkaita tuntemaan olonsa varmemmaksi siitä, että heidän ostamansa tuotteet sopivat heille.

4. Jälleenmyynnin ja kierrätyksen skaalaaminen

Wrap-järjestön mukaan 80 prosenttia tuotteen ympäristövaikutuksista määräytyy suunnitteluvaiheessa. Future Snoopin sanoin: ”Tekoäly auttaa nyt brändejä parantamaan jälleenmyyntiä ja kierrätystä tunnistamalla tuotteiden kunnon, todentamalla tuotteiden aitouden ja lajittelemalla materiaaleja tarkemmin ja tehokkaammin. Kulumisen havaitsemisesta hinnoittelua varten aina tekstiilien tai materiaalien erottelun automatisointiin, tekoäly virtaviivaistaa kiertotalousjärjestelmiä – pitäen tuotteet käytössä pidempään ja vähentäen jätteeksi päätyvän materiaalin määrää.”

Merkittävä esimerkki on Patagonian yhteistyö Troven kanssa, joka integroi käytettyjä tuotteita suoraan brändin pääverkkokauppa-alustalle. Tekoäly tukee aitouden todentamista, varastonhallintaa ja logistiikkaa, minkä ansiosta asiakkaat voivat ostaa uusia ja käytettyjä tuotteita rinnakkain säilyttäen samalla yhdenmukaiset laatu- ja palvelustandardit.

5. Toimitusketjutieto ja ilmastoriskien hallinta

”Yli 60 prosenttia maailman hiilidioksidipäästöistä syntyy toimitusketjuissa (lähde: WEG)”, Bailey toteaa, mutta brändeillä on usein hyvin vähän näkyvyyttä siihen, missä päästöt syntyvät. Tekoälyn kyky kerätä ja analysoida dataa mittakaavassa ja nopeudella, johon ihminen ei pysty, on alkamassa muuttaa tätä.

Logistiikkapalvelujen tarjoajat, kuten DHL, käyttävät jo tekoälypohjaista reittioptimointia analysoidakseen kuljetusmääriä jopa 95 prosentin varmuudella, mikä parantaa viimeisen kilometrin suunnittelua, vähentää joutokäyntiä ja lisää polttoainetehokkuutta.

Samaan aikaan tekoälypohjaiset kysynnänennustustyökalut esimerkiksi IKEA-konsernissa auttavat ennustamaan kysyntää tarkemmin, vähentäen ylituotantoa ja tarpeettomia kuljetuksia.

BCG:n mukaan ilmastoon liittyvät toimitusketjujen häiriöt maksavat yrityksille jo keskimäärin 182 miljoonaa Yhdysvaltain dollaria vuosittain. Tekoäly voi vahvistaa ilmastoriskien hallintaa analysoimalla jatkuvasti säämalleja ja häiriöriskejä, mikä antaa brändeille mahdollisuuden ennakoida äärimmäisiä sääilmiöitä ja sopeuttaa hankintaa tai tuotantoa ennen kuin tilanteet kärjistyvät, Bailey sanoi.

Muotivalmistaja Katty Fashion kehittää digitaalista kaksosta toimitusketjustaan ja tehdasprosesseistaan analysoidakseen toimittajien haavoittuvuuksia reaaliajassa. Yhdistämällä ilmasto-, uutis- ja säätietoja järjestelmä voi tunnistaa tulevia riskialueita ja ehdottaa muutoksia tuotantolinjoihin ja työntekijöiden vuoroihin häiriöiden sattuessa.

Lopuksi Bailey korosti tekoälyn roolia ESG-raportoinnissa, prosessissa, joka voi viedä jopa 80 prosenttia vastuullisuustiimien ajasta Bain & Companyn mukaan. Tekoälypohjaiset työkalut, kuten Konica Minoltan ESG AI ja Positive Luxuryn yhteistyö Briinkin kanssa, virtaviivaistavat datankeruuta ja ESG-arviointeja, parantaen tarkkuutta ja vähentäen samalla manuaalista työtä.

”Tekoälyllä on ympäristökustannuksensa”, Bailey päätti, ”mutta se antaa meille myös poikkeuksellisia uusia kykyjä. Jos suunnittelemme vastuullisesti ja toimimme päämäärätietoisesti, siitä voi tulla yksi tulevan vuosikymmenen tehokkaimmista vastuullisuuden edistäjistä.”

Lähteet:
- FS Live Webinar: AI’s Climate Reality, 11. joulukuuta 2025.
- Tämän artikkelin kirjoittamisen tukena ja haastattelun transkriptiossa on käytetty tekoälytyökaluja.

Tämä artikkeli on käännetty suomeksi tekoälytyökalun avulla.

FashionUnited käyttää tekoälykieliteknologiaa tarjotakseen muotialan ammattilaisille laajemman pääsyn uutisiin ja tietoihin maailmanlaajuisesti. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, tekoälykäännökset kehittyvät jatkuvasti eivätkä välttämättä ole vielä virheettömiä. Jos sinulla on palautetta tai kysymyksiä tästä prosessista, ota meihin yhteyttä osoitteessa info@fashionunited.com.