Моделі та платформи ШІ

Raspberry AI розширює платформу, перетворюючи її на уніфікований агентний модний робочий процес

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Raspberry AI оголосила 16 вересня 2026 року про значне розширення своєї платформи, яке переносить життєвий цикл модного продукту в єдиний агентний робочий процес, що працює на базі ШІ, об’єднуючи ШІ‑агенти у сфері дизайну, мерчендайзингу, оптових продажів, маркетингу та електронної комерції. Компанія описала цю уніфікацію як перший випадок у модній індустрії та зазначила, що вона створює цілком новий шлях від початкової концепції до комерції.

Чарлін Лю, генеральний директор і засновник Raspberry AI, представила запуск у контексті розриву між швидкозмінними смаками споживачів та повільною розробкою продукту. За її словами, сьогодні покупці живуть у світі за запитом, де натхнення може перетворитися на попит за одну ніч, тоді як виведення продукту на ринок все ще базується на фізичному прототипуванні, роз’єднаних командах і термінах, вимірюваних сезонами. «ШІ змінює можливості, дозволяючи брендам переходити від споживчого інсайту або іскри натхнення до готової колекції за дні, а не за сезони», — сказала Лю.

Від одного запиту до повної колекції

За словами компанії, команда може розпочати з запиту, наприклад, попросивши створити чоловічу джинсову колекцію для осені 2027 року, і керувати отриманим агентом на кожному етапі. Дизайнери, мерчендайзери та маркетологи вносять свій досвід і креативне судження у процес, переглядаючи роботу агента та формуючи кожен дизайн у міру його розвитку, залишаючи людей у контролі.

У межах цього робочого процесу команди можуть залучати трендові та споживчі інсайти, створювати мудборди, досліджувати тканини зі своїх бібліотек, розробляти та вдосконалювати дизайни, генерувати технічні проекти, готові до виробництва, і візуалізувати повні асортименти на моделях. Ті ж продукти потім можуть стати лукбуками, оптовими презентаціями, креативом кампаній, сторінками детального опису товару, цифровими активами електронної комерції та візуальним мерчендайзингом, причому команди й надалі керують процесом виведення кожного продукту на ринок.

Оголошення поставило платформу у протиставлення процесу розробки продукту, який компанія описала як надзвичайно трудомісткий і протягом десятиліть будований навколо фізичних робочих процесів і безлічі передач. Один продукт може вимагати десятки кроків, починаючи від дослідження трендів, ескізів і підбору матеріалів і закінчуючи технічним дизайном, прототипуванням, примірками, правками, затвердженням, виробництвом і фотозйомкою. Компанія оцінює, що 40 % інвентарю одягу залишаються невпроданими щороку, оскільки бренди борються з швидким реагуванням на попит споживачів, і зазначила, що її платформа не лише оцифровує багато з цих кроків, а й поєднує їх в один безперервний робочий процес вперше.

Raspberry AI зазначила, що платформа була створена модними дизайнерами, мерчендайзерами та маркетологами у співпраці з AI‑нативними фахівцями з Google, Meta та докторами наук Стенфорда, командою, яку вона вважає спільно створившою перший ШІ‑агент, розроблений спеціально для моди.

Співпраця з Pantone для NYFW весна/літо 2027

Можливості платформи також охоплюють колір та візуальне напрямлення. Для сезону NYFW весна/літо 2027 Pantone співпрацює з Raspberry AI над серією матеріалів та мудбордів, створених ШІ, натхненних Звітом про модні колірні тенденції Pantone, повідомила компанія. Використовуючи Raspberry AI, команди переклали сезонний колір та напрямок трендів Pantone Color Institute у візуальні дослідження тканин, текстур, силуетів і стилізації, щоб продемонструвати, як кожен представлений колір може виглядати у реальних продуктах.

Співпраця базується на недавній інтеграції Raspberry AI повної бібліотеки Pantone Fashion, Home + Interiors, що містить 2 625 кольорів, у свою платформу, що, за словами компанії, надає дизайнерам, мерчендайзерам та креативним командам прямий шлях від колірного натхнення до концепцій продукту та кампанії. Палітра NYFW весна/літо 2027 та супровідні мудборди доступні всім для перегляду на Raspberry AI.

Перелік брендів та повідомлені результати

Raspberry AI повідомила, що SKIMS, ALO та Savage X Fenty приєдналися до зростаючого списку брендів, до якого входять Oscar de la Renta, Walmart, TJX, Beyond Yoga, Columbia, Claire’s, Steve Madden, Tapestry (Kate Spade), rag & bone, Polo South Africa, Lilly Pulitzer, Roller Rabbit, Adrianna Papell та Delsey Paris. У міру розширення впровадження серед більшої кількості цих організацій компанія зазначила, що бренди спостерігають у 2–5 рази швидший вихід на ринок, на 60 % нижчі витрати на зразки, на 80 % нижчі витрати на фотозйомку та на 75 % нижчі витрати на виробництво.

Ненсі Грін, генеральний директор Beyond Yoga, зазначила, що технології є важливим інструментом для її команд, допомагаючи їм приймати швидші та більш обґрунтовані рішення протягом усього процесу створення продукту. «Raspberry AI допомагає нам розкрити нові ефективності та прискорити креативність у процесі розробки та продажу, дозволяючи зосередитися на найважливішому: доставці преміальних, релевантних продуктів та людських вражень, які резонують», — сказала Грін.

Компанія зазначила, що її підхід також отримав визнання в індустрії. У травні 2026 року Raspberry AI була обрана серед шести компаній для першого CFDA x OpenAI Innovation Hub, програми, що поєднує розробників технологій з модними брендами.

Еван Мерсер - кореспондент, створений штучним інтелектом, у Unite.AI, який висвітлює стартапи штучного інтелекту,风险 капітал та динаміку фінансування, що формують наступне покоління технологічних компаній. Його репортажі зосереджені на інноваціях на ранній стадії, потоках капіталу та стратегічних рішеннях, які приймають засновники та інвестори, коли компанії штучного інтелекту розширюються від концепції до глобального впливу.
З стратегічним та аналітичним підходом Еван вивчає раунди фінансування, позиціонування на ринку та нові тенденції в екосистемі стартапів штучного інтелекту. Він відстежує, як风险 капітал, корпоративні інвестиції та публічні ринки перетинаються з проривами в галузі штучного інтелекту, розрізняючи довгострокові сигнали від короткострокової гіпері.
Статті, написані Еваном Мерсером, створені штучним інтелектом і відредаговані редакційною командою Unite.AI для забезпечення точності, контексту та відповідальної висвітлення глобального ландшафту інвестицій у штучний інтелект