В четверг в рамках летней программы ҮЗӘК для казанских деятелей моды мы поговорим о том, как искусственный интеллект уже входит в практику модного бренда: от общей логики индустриального ИИ и персональных помощников до разработки коллекции, кросс-постинга, AI-визуала и тестирования креативных гипотез.
Формат встречи — короткие доклады, разговор между участниками и открытый микрофон для брендов, которым важно понять, где ИИ действительно снижает издержки, ускоряет процессы и помогает бороться за внимание аудитории.
Участники встречи
Алексей Баженов откроет встречу вводным докладом о том, как ИИ меняет путь модного бренда: поиск, выбор, доверие, лояльность и саму структуру рынка. Речь пойдет не только о генерации контента, но и о том, зачем бренду входить в общий язык индустрии, библиотеку знаний и кооперационные цепочки, чтобы быть видимым для будущих персональных помощников и быстрее собирать зрелые процессы.
Мария Шевченко покажет, как 3D- и AI-инструменты встраиваются в разработку коллекций одежды и помогают бренду быстрее переходить от идеи к визуализации, прототипу и производственной подготовке. Это практический взгляд на ИИ как на рабочий инструмент внутри продуктового цикла.
Артур Шигабутдинов расскажет о своем опыте на стыке бренда и AI-инструментов, а также покажет проект CrossPostIt — сервис умного кросс-постинга, который адаптирует один и тот же контент под разные платформы. В качестве кейса сообщества разберем, как паблик про урбанистику получил 3,8 миллиона просмотров во ВКонтакте благодаря кросс-постингу.
Марк Желтяков разберет, как fashion-бренды с оборотом до 100 млн рублей могут использовать ИИ для создания визуального контента, AI-рекламы, продуктовых съемок, lifestyle-картинок и быстрых тестов креативных гипотез. В основе — реальные кейсы из fashion-индустрии и практический опыт работы с международными брендами.
Для кого эта встреча
Для основателей брендов, дизайнеров, маркетологов, продюсеров, специалистов по контенту, студентов и всех, кто хочет понять, как ИИ встроить в бренд не на уровне шума, а на уровне процессов.
