Als modebedrijf starten met AI? Data- en AI-expert Kristel Lanjouw vertelt

Kristel Lanjouw, hoofd Data & AI bij consulting- en technologiebedrijf IG&H, krijgt regelmatig de vraag van modebedrijven en retailers: “Waar moeten we mee beginnen met AI?” Het antwoord is eigenlijk heel simpel: “Begin klein, maar je moet nu wel echt starten.” De veranderingen in de wereld van AI en generative AI gaan zo snel dat zelfs Lanjouw niet kan vertellen hoe de wereld er over een jaar uit zal zien. “Daarom is het zo belangrijk bij te blijven, zodat je op termijn niet een te grote stap hoeft te maken. Dus begin klein en blijf testen.”

Eerst even terug naar de termen. Allereerst ‘klassieke’ AI, oftewel artificial intelligence. Deze vorm is volgens Lanjouw gebaseerd op het terugkijken op data en aan de hand daarvan voorspellen richting de toekomst. Dit wordt gebruikt voor bijvoorbeeld forecasting en pricing modellen. Dan is er nog een stap verder, generative AI. Deze vorm van artificial intelligence creëert juist. “Het maakt muziek, het maakt plaatsjes, het maakt tekst. Het genereert, dat is het grote verschil.”

Met haar achtergrond in de mode-industrie - Lanjouw werkte diverse jaren bij onder andere G-Star en modegroep PVH als strategie consultant - weet ze als geen ander hoe de mode-industrie, maar ook de retail kan profiteren van AI en Gen AI. Vormen van AI die op dit moment nu al bekender zijn binnen de sector zijn bijvoorbeeld de chatbots bij klantenservice, maar ook automatisering en optimalisering van processen achter de schermen. “Veel consumerfacing initiatieven die Gen AI gebruiken zijn er nog niet.”

Starten met AI als modebedrijf? “Het hoeft geen big bang te zijn, maar je moet wel starten”

Die huiverigheid is vaak toe te schrijven aan de kinderziektes die het gebruik van AI en Gen AI met zich meebrengen. Een voorbeeld van begin 2024 is de DPD chatbot die het bedrijf ‘de slechtste bezorgdienst ter wereld’ noemde. “Er zijn zeker nog kinderziekten. DPD had van tevoren niet kunnen weten dat ze de chatbot specifieke instructies moesten geven dat hij niet mocht vloeken en slecht over het bedrijf mocht praten. Hier konden ze alleen achter komen door dit voorval.” Degene die dus voorop lopen, zullen ook de bedrijven zijn die de kinderziektes eruit halen. Maar achterblijven is ook geen optie.

Wie zegt ‘retail is mensenwerk’ vindt in Lanjouw onverwachts een medestander. Retail is mensenwerk en AI maakt het werk van mensen juist beter en meer klantgericht, zo legt ze uit. “Je moet AI zien als een tool die alle saaie dingen en repetitieve dingen in iemands werk weg kan nemen, zodat diegene kan focussen op wat hij of zij leuk vindt en beter wil doen. Dat is wat mij betreft altijd consumer-facing.” Ze geeft ook aan dat ondanks de e-commerce boost in de pandemie, mensen toch terugkeren naar de winkel. Mensen vinden het gewoon het allerfijnst om in de winkel te passen en met iemand erover te praten. Dat gaat nooit weg, dat is hoe de mens is.”

Lanjouw geeft aan dat bij een retailer bijvoorbeeld alle winkelmedewerkers een device hebben meegekregen. Niet alleen weten ze hierdoor precies waar een product ligt en hoeveel er daar liggen, ze kunnen zo ook snel doorgeven dat bijgesteld moet worden. Met de device kan een foto gemaakt worden, die door middel van AI alle productgegevens ophaalt en zo accuraat kan weergeven welk item bijbesteld moet worden. “Het maakt het leven van een medewerker makkelijker. Vroeger moest je hiervoor teruglopen naar een bureau achter, het kantoor bellen dat je extra producten nodig had. Nu kan dit gewoon met één stap: het maken van een foto.” Niet alleen stijgt de beschikbaarheid van producten in de winkels, maar kan de medewerker zich nog meer richten op het helpen van klanten.

De kansen van AI bij retailers: Optimalisatie, automatisering en personalisatie

De data- en AI-expert ziet ook heil in een datagedreven keten. Niet alleen om het mode-systeem op een pad te krijgen waar niet chronisch wordt overgeproduceerd en de winterjassen al in augustus in de winkels hangen, maar ook om nog accurater te werk te gaan. “AI kan al veel doen met het analyseren van de data en het voorspellen van de vraag en Gen AI kan data verrijken,” zo legt Lanjouw uit. Een voorbeeld: “Wanneer producten in het systeem worden gezet, worden veel vakken betreffende de omschrijving leeg gelaten.” Ze wijst naar haar eigen blouse. “Deze wordt in het systeem gezet als ‘korte mouw, zwart, v-hals, heeft een kanten werkje, dit is het materiaal. Vaak worden deze elementen niet goed ingevuld, waardoor je dus minder goed kan voorspellen. Door foute data in het systeem kun je niet meer goed forecasten en dat is iets waar Gen AI bij kan helpen. Hij kan de productfoto die al op een webshop wordt geplaatst analyseren en al die omschrijvingsvakken invullen voor je. Hierdoor wordt je data dus veel schoner. Je hebt hierdoor een beter beeld van welk product het beste werkt en waar je meer van moet doen en waar minder.”

Wat wel om de hoek komt kijken bij het gebruik van AI en data is de bescherming van die data. Denk bijvoorbeeld aan een analyse van iemand koopgeschiedenis. Dit is waardevolle data en moet voor bijvoorbeeld personalisering aan iemand gelinkt worden, maar mocht deze informatie lekken, mag deze dus niet te traceren zijn naar diegene. Een complex element waarbij dus zeker de veiligheid in acht genomen moet worden. “Zorg dat die data secure is en dat je het mag gebruiken. Het is ook een van de redenen waarom we vaak nog adviseren data te gebruiken, maar nog niet echt mee naar consumenten en naar buiten te gaan.”

Gevraagd naar een ideale wereld waarin de mode-industrie, retail, data en AI samenkomen, denkt Lanjouw eigenlijk eerst aan wat ze niet wil zien. “Augmented reality waarbij je een jurkje op je eigen lichaam kunt zien. Dat werkt gewoon nog niet goed genoeg en ziet er klunzig uit. Ook het voorspellen van een betere pasvorm werkt vaak nog niet goed genoeg. Waar ik wel in geloof is hyperpersonalisatie. Dat we weten wat in het verleden is gekocht, dat we scannen wat je nu aanhebt en dat je aangeeft voor welke gelegenheid je iets zoekt.” Door de analyserende en creërende natuur van Gen AI is het ook in staat een outfit van een drager tot in detail te ontleden. Op basis van de informatie die het daarmee verzameld, kan het ook een nieuwe outfit aanraden naar wens van de consument. Voor retailers liggen op dit gebied nog een hoop mogelijkheden.

Mogelijkheden zat dus. Hoe de wereld er over een jaar uit zal zien op dit gebied, is ook voor Lanjouw nog ongewis. “Deze technieken ontwikkelen zo snel. De snelheid moet niet onderschat worden.” Omdat er dus zo veel ontwikkelingen zijn, drukt Lanjouw bedrijven op het hart om gewoon te starten. “Ga testen en wordt experimenteel. Het advies is drieledig. Allereerst: Begin. Dit is een typisch onderwerp waar je dus niet een big bang hoeft te doen, maar gewoon heel klein kan beginnen. Begin met een kleine use case en kijk of het aanslaat. Het tweede is: geef de jonge mensen in het bedrijf een kans. Zij weten waarschijnlijk veel meer dan jij, geef ze een podium om te proberen. Ten derde: It starts from the top. Hoewel de jonge mensen hier het meeste vanaf zullen weten, als je het als management niet omarmt, dan gebeurt er alsnog helemaal niks. Dus geef mensen de ruimte en het podium om hun learnings te delen, maar ga gewoon aan de slag.”