Ten artykuł jest częścią serii „Przyszłość sztucznej inteligencji”, która bada, jak sztuczna inteligencja będzie kształtować branże mody i beauty w nadchodzących latach.

Prawdopodobnie SI ostatecznie dotknie każdego aspektu naszego życia. Aby marki modowe pozostały istotne, muszą zatem zrozumieć ewoluujące pragnienia, zachowania i obawy konsumentów, którzy sami przystosowują się do świata napędzanego przez SI. Czego więc konsumenci świadomi mody tak naprawdę oczekują od SI?

Aby się tego dowiedzieć, przeprowadziliśmy ankietę wśród 250 czytelników Vogue, Vogue Business i GQ w Wielkiej Brytanii, USA i Europie. Kluczowym wnioskiem jest to, że konsumenci są ostrożni, a obecna realizacja wczesnych zastosowań SI w modzie jest tym, co ich powstrzymuje. Osoby, które korzystały z SI podczas zakupów, kierują się głównie wygodą i efektywnością, ale wielu powstrzymują obawy dotyczące zaufania i autentyczności.

Niemniej jednak istnieją znaczące możliwości dla marek, które potrafią skutecznie zrównoważyć wygodę z autentycznością.

Obecne postrzeganie SI

Nasze badanie ujawniło lukę między ogólnym korzystaniem z SI przez konsumentów a jej wykorzystaniem do zakupów modowych i kosmetycznych. Szersze korzystanie z chatbotów SI, takich jak ChatGPT, Google Gemini i Perplexity, jest stosunkowo wysokie: 43% respondentów używa ich zawsze lub regularnie, 26% używa ich sporadycznie, a 32% używa ich rzadko lub wcale.

Jednak adopcja SI do zakupów modowych i kosmetycznych jest nadal w początkowej fazie i niekonsekwentna. Ponad połowa (54%) nigdy nie korzystała z SI w tym celu. Wśród tych, którzy korzystali, użycie jest sporadyczne, a nie nawykowe. Tylko 2% respondentów zawsze korzysta z chatbotów SI podczas zakupów modowych i kosmetycznych, podczas gdy 12% używa ich często.

Kiedy konsumenci korzystają z chatbotów SI do zakupów modowych i kosmetycznych, większość (63%) używa ChatGPT od OpenAI, następnie Google Gemini (38%) i Claude od Anthropic (23%). Tylko 10% używa Perplexity do zakupów.

Respondenci częściej ufają rekomendacjom influencerów (27%) niż chatbotom SI (8%), choć 49% nie ufa żadnemu z tych źródeł. Ci, którzy ufają influencerom, często postrzegają modę jako domenę z natury ludzką. Ponad 70% twierdzi, że nigdy nie zaufałoby influencerowi SI, panuje ogólna zgoda, że SI brakuje osobistego, emocjonalnego i kreatywnego dotyku prawdziwej osoby – jak zauważył jeden z respondentów: „SI nie może fizycznie przymierzyć produktów”, w przeciwieństwie do influencerów, u których „można zobaczyć ubrania na ich ciele”. Ostatecznie konsumenci rozumieją, że rekomendacje influencerów mogą być stronnicze, ale uważają, że potrafią rozpoznać te niuanse, podczas gdy SI wydaje się „bardziej mętna”, jak stwierdził inny respondent.

Zapytani o największe obawy związane z większym wykorzystaniem SI przez marki modowe, odpowiedzi były dość równomiernie podzielone. Prawie jedna czwarta (23%) najbardziej obawia się utraty kreatywności. Kolejna jedna piąta (19%) martwi się, że technologia zastąpi ludzkie miejsca pracy, podczas gdy podobna liczba (18%) obawia się zmniejszenia interakcji międzyludzkich w modzie. Dane i prywatność są głównym zmartwieniem dla 17%, a utrata luksusowego charakteru martwi 11%.

Te ustalenia sugerują, że konsumenci nie są przeciwni SI w modzie, ale obawiają się, że może ona osłabić kreatywność, człowieczeństwo i ekskluzywność, które definiują branżę. Czterdzieści sześć procent zgadza się, że SI jest ekscytująca i obiecująca dla przyszłości mody, a 58% zgadza się, że może być narzędziem wspierającym kreatywność. Jednak mniej niż jedna czwarta (24%) uważa, że obrazy i filmy generowane przez SI dla kampanii marki mogą być tak samo wartościowe jak treści tworzone przez ludzi, a nieco ponad połowa (51%) postrzegałaby markę bardziej negatywnie, gdyby użyła SI do stworzenia luksusowego produktu modowego lub kosmetycznego. Wyniki wskazują na rozdźwięk: efektywność może czasem podważać pożądanie.

SI w modzie powinna być dyskretna

Dla marek luksusowych najbardziej bezpośrednia okazja... Prawdziwa szansa dla SI w handlu luksusowym leży nie w narzędziach skierowanych do konsumentów, ale w ulepszonych systemach działających za kulisami, z którymi klienci nigdy bezpośrednio nie wchodzą w interakcję. W miarę postępu technologii sklepy stacjonarne oferują przestrzeń dla marek luksusowych, aby wyróżnić się, używając tego, co można nazwać „niewidzialną SI” – aplikacji, które poprawiają doświadczenie klienta bez wymagania aktywnego zaangażowania lub dodatkowego udostępniania danych.

Zakupy w sklepie pozostają preferowanym sposobem kupowania dóbr luksusowych wśród naszych respondentów: 40% preferuje handel stacjonarny, a kolejne 37% stosuje podejście hybrydowe. Głównymi przyczynami są chęć sprawdzenia jakości (43%) i dopasowania (31%). Nasze badanie wyraźnie pokazuje, że konsumenci nie chcą czuć, że wchodzą w interakcję z SI podczas wizyty w sklepie luksusowym. Dwie trzecie (66%) twierdzi, że ich doświadczenie zakupowe ucierpiałoby, gdyby asystował im osobiście robot SI. Podkreśla to trwałą potrzebę interakcji międzyludzkiej, ale pokazuje również, gdzie SI może działać dyskretnie w tle. Przykłady obejmują zarządzanie zapasami napędzane przez SI, aby zapewnić dostępność produktów, lub narzędzia do obsługi klienta, które pomagają sprzedawcom dzięki odpowiednim spostrzeżeniom i wysoce spersonalizowanej obsłudze.

W całym badaniu zaufanie okazało się główną barierą adopcji – zarówno pod względem zdolności SI do formułowania dobrych rekomendacji, jak i danych, których potrzebuje do funkcjonowania. Podczas gdy 69% respondentów używa chatbotów SI przynajmniej sporadycznie, mniej niż jedna czwarta (24%) ufa ich sugestiom dotyczącym mody i beauty, a ponad połowa (55%) aktywnie im nie ufa. Poza sceptycyzmem wobec rekomendacji SI istnieje również silna, podstawowa obawa o prywatność, bezpieczeństwo i kontrolę danych, zwłaszcza dotyczących wrażliwych informacji. Podczas gdy prawie połowa (49%) udostępniłaby stosunkowo niskiego ryzyka dane, takie jak rozmiar sukienki, wyraźne granice pojawiają się wokół danych finansowych i behawioralnych: 72% nie udostępniłoby danych karty, 46% nie udostępniłoby historii przeglądania, a 40% nie udostępniłoby danych lokalizacyjnych. Jak ujął to jeden z respondentów: „Nie obchodzi mnie, jeśli mój rozmiar sukienki wycieknie w przypadku naruszenia danych. Obchodzi mnie, jeśli wyciekną dane mojej karty”. Respondenci zauważyli, że poczuliby się komfortowo, udostępniając wrażliwe informacje, takie jak dane karty, tylko gdyby były zaszyfrowane przez zaufaną stronę trzecią.

Stwarza to strukturalne wyzwanie dla zaawansowanych aplikacji zakupowych opartych na SI, zwłaszcza tych prowadzonych przez agentów SI. Tylko 31% delegowałoby zakupy na agenta SI, nawet gdyby znał on ich gust i historię zakupów. Nawet wśród tych otwartych na asystenta SI akceptacja zależy od kilku warunków. Respondenci wymieniają dokładność, przejrzystość i bezpieczeństwo jako warunki wstępne, wraz z silną chęcią zachowania kontroli. „Wolałbym zachować kontrolę. Nie chcę, żeby to dokonywało zakupu za mnie”, powiedział jeden. Inny dodał: „Jeśli stanie się to zbyt łatwe i automatyczne, mogę stracić kontrolę nad swoimi nawykami zakupowymi”. Dla wielu postrzegane ryzyko przeważa nad wygodą.

Nasze dane ujawniają ciekawą sprzeczność: największe frustracje zakupowe konsumentów dotyczą obszarów, w których adopcja SI jest nadal najsłabsza. Sugeruje to, że tym, co powstrzymuje przyjęcie, jest wydajność narzędzi SI, a nie brak popytu.

Zapytani, jak użyteczne uważają rekomendacje chatbotów SI do zakupów modowych i kosmetycznych, 38% respondentów jest niezdecydowanych, podczas gdy 35% uważa je za przeważnie przydatne. Tylko 1% uważa je za „całkowicie przydatne”. Zaufanie również jest ograniczone. Mniej niż jedna czwarta (24%) twierdzi, że ufa rekomendacjom i podsumowaniom chatbotów SI, a ponad połowa (55%) wyraża nieufność – mimo że 60% twierdzi, że rozumie, w jaki sposób SI gromadzi informacje i podejmuje decyzje. Wskazuje to na lukę między świadomością SI a rzeczywistym zaufaniem do niej.

Moda jest głęboko osobista i subiektywna. Kiedy zapytano ludzi o ich największe wyzwania związane z modą i stylizacją, najczęstsze odpowiedzi brzmiały: „komponowanie strojów z przedmiotów, które już posiadam” oraz „znalezienie mojego stylu w ramach mojego budżetu”. Problemy te są znane branży modowej i technologicznej, która widziała falę narzędzi do stylizacji i zakupów opartych na SI, takich jak Daydream, Doji, Alta i Phia, powstałych, aby je rozwiązać. Jednak świadomość i optymizm dotyczący tych narzędzi pozostają niskie: 30% twierdzi, że nie wie, czym są asystenci zakupowi SI, a tylko 11% używa ich do zakupów. Tylko 6% wypróbowało aplikację do wirtualnego przymierzania, choć 25% byłoby zainteresowanych.

Mimo że największe wyzwania zakupowe są związane ze stylem, tylko 11% używa SI do spersonalizowanych rekomendacji. Nieprecyzyjność wydaje się główną barierą: tylko 2% twierdzi, że SI „zawsze” trafia z ich stylem, przy czym większość mówi, że robi to tylko „czasami” (62%) lub „nigdy” (21%).

Wydajność tych narzędzi jest kluczową kwestią. Wielu respondentów uważa, że wyniki są niezgodne lub ogólnikowe. „Maszyna nie może zrozumieć niuansów tego, co mogłoby mnie zainspirować”, powiedział jeden. Inny dodał: „Po prostu wprowadzą informacje, które mógłbym znaleźć online… Szukam informacji, których nie można znaleźć online, szukając porad dotyczących mody i stylu”. Ponieważ stylizacja obejmuje gust, tożsamość i kontekst kulturowy, rekomendacje SI często nie wydają się wystarczająco dynamiczne. Dopóki nie staną się bardziej zniuansowane, adopcja wśród modowo zaawansowanej publiczności prawdopodobnie pozostanie ograniczona. Tylko 3% respondentów zwraca się do chatbotów SI po inspiracje stylistyczne, w porównaniu do magazynów (57%), street style'u (47%) i influencerów (35%).

Wnioskiem jest, że większość ludzi nadal postrzega gust i kuratorstwo jako umiejętności z natury ludzkie. Stwarza to okazję dla marek do przepozycjonowania narzędzi SI nie tylko jako systemów opartych na danych, ale jako rozszerzeń ludzkiej wiedzy eksperckiej, które odzwierciedlają gust i tożsamość marki.

W tym sensie gust mógłby stać się systemem sam w sobie. Może to obejmować wyraźniejsze opowiadanie historii o tym, jak te narzędzia są budowane – od danych, na których są szkolone, po kreatywną logikę stojącą za ich wynikami. Dla marek luksusowych to opowiadanie historii mogłoby pójść dalej, przedstawiając narzędzia do stylizacji SI poprzez dziedzictwo, czerpiąc z archiwów, kodów domu i historii projektowania. Markowe doświadczenia stylizacji SI online mogłyby służyć zarówno jako inspiracja, jak i odkrywanie produktów, oferując znaczącą okazję do sprzedaży krzyżowej zapasów.

Jednak markom luksusowym często brakuje infrastruktury do kodowania swojej estetyki w sposób skalowalny. Archiwa mogą nie być zdigitalizowane lub otagowane do użytku SI, a systemy danych są często rozproszone. Istnieje również ryzyko, że nawet przy obfitych danych marki SI może produkować wyniki nieodpowiadające marce, które zubażają jej wizerunek, co czyni nadzór ludzki niezbędnym na każdym etapie.

Paradoks personalizacji

Personalizacja od dawna jest reklamowana jako kluczowa korzyść z SI w handlu detalicznym, ale nasze badanie sugeruje, że jej wartość jest mniej oczywista, zwłaszcza w segmencie luksusowym. Wyzwanie jest potęgowane przez sposób, w jaki algorytmy przewidują zachowanie, zawężając opcje do tego, co już jest znane. „Tylko dlatego, że coś raz kupiłam lub przeglądałam, nie oznacza, że ciągle tego chcę”, zauważył jeden z respondentów. Inni uważają, że rekomendacje stają się powtarzalne, ograniczając odkrywanie, zamiast je umożliwiać. „Dlatego mam trudności ze znalezieniem czegoś nowego. Boty SI odbierają tradycyjne przeglądanie”.

Wiele zależy od znalezienia właściwej równowagi w personalizacji. Marki modowe muszą poruszać się w wykorzystywaniu SI, nie zrażając przy tym swoich luksusowych klientów. Obszary, w których konsumenci czują się komfortowo z wykorzystaniem SI przez marki, są subtelne i mogą ewoluować, istnieje ryzyko, że personalizacja może wydawać się ograniczająca, a nie pomocna.

Jak ujął to jeden z respondentów ankiety Vogue Business: „Zakupy z pomocą SI są po prostu nudne”.

Istnieją również obawy dotyczące ujednolicenia. Niektórzy respondenci zastanawiają się, czy rekomendacje napędzane przez SI mogą prowadzić do homogenizacji stylu, zwłaszcza wśród konsumentów o podobnych profilach. „Zakupy z ich pomocą są po prostu nudne. Żadnej ekscytacji, której bym się spodziewał, żadnych odkryć, tylko wmuszane informacje”, powiedział jeden z respondentów. Inny zaznaczył: „Martwiłbym się, że ludzie o podobnym guście dostawaliby te same stroje”.

Mimo tych obaw konsumenci nie odrzucają personalizacji całkowicie. Są otwarci na wskazówki, ale nie na ograniczenia. Lżejsze aplikacje, które poprawiają obsługę, są mile widziane, podczas gdy głębsze zautomatyzowane systemy, które wydają się bezosobowe, są traktowane z ostrożnością. Dla luksusu szansa leży nie w maksymalizacji efektywności, ale w równoważeniu przewidywalnych sugestii z elementem zaskoczenia. Celem pozostaje zaoferowanie klientom nie tylko tego, czego się spodziewają, ale czegoś, o czym nie wiedzieli, że chcą.

Metodologia i demografia

Vogue Business przeprowadziło 10-minutową ilościową ankietę online, udostępnioną czytelnikom Vogue, Vogue Business i GQ w Wielkiej Brytanii, USA i Europie. Badanie zostało przeprowadzone przez wewnętrzny zespół badań niestandardowych Condé Nast między 16 marca a 7 kwietnia 2026 roku. Respondenci musieli mieć ukończone 16 lat.

Łącznie ankietę wypełniło 251 respondentów. Wśród nich 33% miało poniżej 35 lat, a 65% powyżej 35 lat. Kobiety stanowiły 76% grupy, podczas gdy mężczyźni 22%. Geograficznie ponad połowa (55%) mieszkała w Wielkiej Brytanii, jedna czwarta (24%) w USA, a pozostałe 21% w Europie. Pod względem profilu wydatków nieco mniej niż połowa (45%) to klienci aspiracyjni, zdefiniowani jako osoby z rocznym dochodem poniżej 100 000 w walucie lokalnej (USD, EUR lub GBP). Trzydzieści siedem procent zarabia ponad 100 000 rocznie, a pozostałe 19% wolało nie udzielać odpowiedzi.

Często zadawane pytania
Oczywiście Oto lista często zadawanych pytań dotyczących poglądów konsumentów na temat SI opartych na temacie Nie można ufać maszynie



Początkujący Pytania definicyjne



1 Co to badanie rozumie przez SI

Odnosi się do sztucznej inteligencji, z którą spotykasz się na co dzień, takiej jak chatboty, algorytmy rekomendacyjne, asystenci głosowi, rozpoznawanie twarzy i automatyczna obsługa klienta



2 Jakie jest główne ustalenie badania

Podstawowym ustaleniem jest znacząca luka zaufania Podczas gdy ludzie cały czas korzystają z usług opartych na SI, są głęboko sceptyczni co do ich uczciwości, prywatności i niezawodności, zwłaszcza w przypadku ważnych decyzji



3 Kto został przebadany

Badanie zazwyczaj obejmuje szeroką, reprezentatywną próbę dorosłych konsumentów, nie tylko ekspertów technicznych, aby uchwycić ogólne nastroje społeczne



Obawy Problemy



4 Jakie są największe obawy ludzi dotyczące SI

Największe obawy to: Prywatność, Stronniczość Uczciwość, Brak przejrzystości i Wypieranie miejsc pracy



5 Co oznacza stronniczość SI

Oznacza to, że system SI może dawać niesprawiedliwe wyniki, na przykład faworyzując jedną grupę ponad inną Na przykład algorytm rekrutacyjny może niesprawiedliwie odsiewać CV na podstawie płci lub pochodzenia etnicznego, jeśli był szkolony na stronniczych danych historycznych



6 Czy maszyny nie popełniają mniej błędów niż ludzie

Nie zawsze Maszyny są świetne w zadaniach powtarzalnych, ale mogą zawodzić w nieprzewidywalny sposób lub wzmacniać błędy w danych treningowych Brakuje im również ludzkiego zdrowego rozsądku i empatii, co może prowadzić do frustrujących lub szkodliwych błędów



7 Dlaczego ludzie czują, że nie mogą ufać SI w ważnych decyzjach

Ponieważ proces podejmowania decyzji przez SI jest często czarną skrzynką Ludzie chcą zrozumieć uzasadnienie odmowy pożyczki, diagnozy medycznej lub rekomendacji wiadomości, czego wiele systemów SI nie potrafi jasno wyjaśnić



Przykłady Życie codzienne



8 Gdzie spotykam SI, czego mogę nie zdawać sobie sprawy

Poza oczywistymi, takimi jak ChatGPT, znajdujesz ją w kanałach społecznościowych, filtrach antyspamowych, aplikacjach nawigacyjnych przewidujących ruch, wykrywaniu oszustw na karcie kredytowej, a nawet w filtrach w aplikacji do zdjęć



9 Czy możesz podać przykład problemu z zaufaniem do SI z prawdziwego życia

Typowym przykładem jest