כבר תקופה ארוכה שאנחנו רואים איך מותגי אופנה גדולים וקטנים כאחד נלחמים בנושא שרשראות האספקה. בין אם מדובר בקושי לייצר שרשרת אספקה מיטבית למותג או בניסיון לפתור בעיות שקיפות וייצור הפוגעות בתדמית והחברה בטווח הארוך. הבעיה המהותית הפכה בשנים האחרונות לזו שרבים מנסים לפתור בכל דרך יצירתית ואפשרית. אך נראה כי דווקא עליית הבינה המלאכותית היא זו שמצליחה לייצר את את הפתרונות הטובים ביותר.
הדבר הוליד מירוץ חדש בתעשייה המתמקד בניסיון ליצור אלנטרנטיבה שתשבור את המעגל והשוק. בזמן שרבים עדיין בשלבי בנייה, פלטפורמה ישראלית חדשה בשם Genpire מצאה ובנתה פתרון טכנולוגי הממזג בין תהליך העיצוב והייצור והופך את כל ה״בעיות״ של התעשייה לנחלת העבר.
למרות שהטכנולוגיה נכנסה ושינתה את חיינו כמעט לחלוטין ב-3 העשורים האחרונים, בתעשיית האופנה עושים עדיין שימוש באותן שיטות וכלים לפתח ולייצר. למרות שחברות ענק הכריזו על הטמעת מערכות AI שונות ומגוונות שייעלו את העיצוב והייצור, לרוב הן נבנות וגם שמורות רק לתאגידים עם תקציבי עתק. אך עבור Genpire זו בדיוק היתה נקודת ההתחלה, ההבנה שאת השיטה הקיימת לא צריך רק לייעל אלא לשנות לחלוטין. החברה הוקמה במטרה לתת לקהל הרחב כלי נגיש אשר יאפשר לעצב ולייצר ביעילות ומהירות. מאז שנוסדה למעלה מ-100 מותגים כבר משתמשים בפלטפורמה כדי להוציא מוצרים אמיתיים לשוק. החל מקולקציות קפסולה קטנות ועד לקולקציות עונתיות מלאות או ייצור פורטפוליו שלם של חברות ענק. לטענת החברה הלקוחות הראשונים שאימצו את המערכת דיווחו כי הם הצליחו לעצב ולהוציא למכירה את הקולקציה האחרונה שלהם בפרק זמן יוצא דופן, בין 9 עד 13 שבועות.
איך הדבר קורה בפועל? הטכנולוגיה של Genpire עושה שימוש בבינה מלאכותית על מנת לרכז תחת קורת גג אחת את שלבי העיצוב, הפקת התיק הטכני, התקשרות עם יצרנים, ייצור דגימות ואף ייצור המוני. כאשר כל התהליך מלווה בתובנות ויכולות מתקדמות של מודל הבינה מלאכותית המתקדם של החברה אשר מסוגל להבין את ה-DNA הייחודי של כל מותג בדיוק כפי שמנהל סטודיו בשר ודם היה מבין אותו.
אחת השאלות המורכבות ביותר שעולות בשימוש בבינה מלאכותית בתחומי עיצוב היא כיצד מצליחה המערכת לפענח ולתרגם דבר חמקמק ועמוק כמו מיתוג או הלך רוח של מותג.
מנכ"ל החברה ואחד משלושת מייסדיה, דניאל שושני, מסביר כי הדבר אכן מאתגר אך לא בלתי אפשרי. ״מותג אינו רק אוסף של תמונות, צבעים או מוצרים. הוא מורכב מטעם, אינטואיציה, החלטות עבר, קהל, אסטרטגיית תמחור ואפילו תרבות ארגונית.״ לדבריו, זו הטעות הגדולה של כלים רבים בשוק שמזינים קטלוג למודל ומצפים שהוא יבין את המותג, מה שיוצר בסופו של דבר חיקוי זול ולא שפה אמיתית. ״מה שאנחנו עושים ב-genpire הוא מתרגמים את הידע הזה למערכת עבודה״. כך הפלטפורמה ממפה את הנתונים היבשים ויוצרת סט הנחיות שמוביל את התהליך בעוד שהטעם וההחלטה הסופית נשארים תמיד בידי המעצב האנושי.
אבל איך מוודאים שהדטא שמספקים לא יהפוך את תהליך היצירה לאחיד?
לטענת שושני הקונטקסט הדינמי של המערכת ממשיך ללוות את המעצב והוא מתעדכן ומשתנה ככל שהמותג מתפתח. ה-DNA של המותג משמש כמצפן ולא כגבול סגור והמערכת תציע למשתמש תובנות חשובות שיוכלו לעזור לו להתפתח ולייעל את הייצור לאורך הדרך. ״AI יכול לפתוח אפשרויות, להאיץ תהליך, ולהציע כיוונים. אבל הוא לא אמור להיות זה שקובע מה נכון למותג, זה עדיין תפקיד אנושי.״
אבל אחד הדברים המבדלים את הפלטפורמה מכלים אחרים היא העובדה שהיא מחברת ומייצרת עבור המותג או המעצב שרשרת ייצור אקטיבית בעולם האמיתי.
״הערך האמיתי הוא לקצר את המרחק בין רעיון טוב לבין מוצר שאפשר באמת לייצר ולמכור. אנחנו לא אומרים ללקוח “הנה עיצוב, בהצלחה”. אנחנו בונים סביבו שכבה של ידע יצרני״ מסביר שושני. גישה זו לא רק מאפשרת למשתמש לקפוץ למים ולהביא את החזון שלו לכדי מציאות אלא גם להבטיח כי המותג והמוצרים שיצור יהיו מתחשבים יותר בסביבה. שכן בעזרת רשת הספקים של הפלטפורמה והתובנות המעמיקות של המודל שייצרה היא מאפשרת לעשות שימוש בפרקטיקות הייצור המתקדמות ביותר בשוק. וכן גם ייצור בכמויות מדויקות לצרכי המותג דבר המונע זיהום ובזבוז משאבים למותג והסביבה.
כעת, החברה מתרחבת בשלושה כיוונים מרכזיים: העמקת מודלי ה-DNA של המותג כך שגם סקיצה של עובד חדש תתאים תהפוך למוצר חי. הרחבת רשת המפעלים והספקים המאומתים בכל הקטגוריות המותאמים על ידי המודלים באופן אוטומטי למפרט העיצוב. וכן גם פיתוח סוכנים חכמים שיטפלו בעבודת התיאום הסיזיפית כדי להותיר לאנשים זמן יקר לעסוק במה שחשוב באמת, הפן אמנותי.
למרות שהפלטפורמה מציעה את האפשרות ליצור מוצרים במגוון גדול של קטגוריות היא בחרה להתחיל מעולם הטקסטיל המורכב.
״אנחנו מתחילים מאופנה וטקסטיל כי זה אחד העולמות הכי מורכבים והכי מעניינים לפתור. אם מצליחים לבנות מערכת שעוזרת בו, בונים בסיס חזק מאוד להמשך. אבל החזון שלנו רחב יותר.״ המטרה הסופית היא לבנות תשתית סקילבילית למוצרים פיזיים שיכולה לגדול יחד עם המשתמש כזו שתיקח אותו מייצרן של מוצר בודד לארגון ענק שיכול ואף מנהל מערך שלם בתוך התעשייה.
