Průlom díky generativní AI

Zlom nastal, když generativní AI nahradila manuální 3D pipeline. Místo vytváření modelu každého oděvu od nuly dnes moderní systémy používají difúzní modely natrénované na milionech reálných fotografií oděvů. Tyto modely jsou schopny z běžné produktové fotografie v reálném čase nasimulovat střih, splývání a látku .

Tento posun stlačil náklady na jednu SKU z tisíců korun přibližně na 500 Kč, což zahrnuje původní produktovou fotografii i několik variant na modelech . Pro značku s 500 SKU to představuje potenciální roční úsporu až 9,3 milionu Kč jen na tvorbě assetů .

V letech 2024 a 2025 se sešly dva konkrétní technické pokroky, které toto škálování umožnily :

• Přesný odhad postavy z jediné fotografie. Modely AI, které odhadují 3D tvar těla z běžné fotografie z chytrého telefonu, se dramaticky zlepšily. Odpadla tak potřeba více snímků, specifických póz nebo 3D skenerů.

• Zobrazení látek odpovídající realitě. Generativní modely dnes místo pouhého natažení plochého obrázku na 3D model simulují, jak látka na různých typech postav visí, skládá se a splývá.

Měřitelné výsledky v maloobchodě

Technologie už není laboratorní kuriozitou. Je v ostrém provozu u předních módních značek a přináší zdokumentovaná zlepšení :

Arnold Pötsch, hlavní autor pracovní skupiny BVDW pro 3D v e-commerce, shrnul posun: pokroky v generativní AI učinily řešení virtuálního zkoušení natolik přesná a levná, že je lze nasadit ve velkém měřítku .

„Problém vratek je nyní řešitelný díky pokrokům v AI,“ řekl CNBC Ed Voyce, zakladatel a CEO AI startupu Catches. „Firmy mohou pro koncové uživatele vytvářet vizuály dostatečně levně, aby dosáhly návratnosti investic.“

Od snížení vratek k dopadu na hospodaření

Finanční dopah přesahuje pouhé snížení míry vratek. Virtuální zkoušení také řeší související problém váhání při nákupu – když si zákazníci nedokážou představit, jak jim produkt bude vypadat, buď nekoupí nic, nebo si koupí několik velikostí, což zvyšuje ztracené tržby i náklady na zpětnou logistiku .

Maloobchodníci zpracovávající 400 000 měsíčních objednávek hlásí roční úspory ve výši 4–7 milionů dolarů po zavedení systémů virtuálního zkoušení . Technologie snižuje nejen míru vratek, ale i celkové provozní náklady.

Širší vzorec: AI opouští éru experimentování

Virtuální zkoušení není ojedinělý úspěch. Stejný přechod – od pilotních projektů k produkční infrastruktuře hodnocené podle návratnosti investic – je vidět ve fintech, zdravotnictví, deep tech, SaaS i udržitelnosti .

Německé digitální sdružení BVDW to nazývá „konec éry experimentování“ a současný okamžik popisuje jako „AI supercyklus“ . AI už není položkou v inovačním rozpočtu: je zabudována do hlavních obchodních operací a měřena podle hodnoty zákazníka a snižování provozních nákladů.

SAP, klíčový vystavovatel na DMEXCO 2026, pojmenovává svou účast jako „posun AI od proof-of-concept k měřitelnému komerčnímu dopadu“ .

Scaling Intelligence: DMEXCO 2026

Právě tímto přechodem se zabývá DMEXCO 2026, které se koná 23.–24. září v Koelnmesse v Kolíně nad Rýnem. Jeho motto „Scaling Intelligence“ bylo navrženo tak, aby zachytilo jedinou otázku: Jak organizace posunou AI od prototypu k produktu, od izolovaného případu použití k inteligentní infrastruktuře, která generuje měřitelný komerční dopad?

Deset summitů akce – zahrnujících oblasti obchodu, médií, agentur a technologií – je organizováno právě kolem této otázky . Oficiální stanovisko DMEXCO zní: „Umělá inteligence opouští experimentální fázi a stává se klíčovým růstovým motorem digitální ekonomiky.“

Akce rozděluje své motto na dvě poloviny: „Scaling“ znamená zakotvit AI napříč celou organizací, nejen v izolovaných případech použití; „Intelligence“ odkazuje na schopnost přinášet skutečnou obchodní hodnotu, nejen technické možnosti .

Co bude dál

Případ virtuálního zkoušení ukazuje, co se stane, když AI konečně dosáhne prahů nákladů, přesnosti a integrace, které maloobchod vyžaduje. Stejné prahy jsou v roce 2026 překonávány i v jiných vertikálách. Otázkou už není, zda technologie funguje v kontrolovaném prostředí, ale jak ji systematicky začlenit do hodnotových řetězců, které byly navrženy před érou AI.

DMEXCO bylo navrženo jako fórum, kde se tato otázka zodpovídá .

Průlom díky generativní AI

Zlom nastal, když generativní AI nahradila manuální 3D pipeline. Místo vytváření modelu každého oděvu od nuly dnes moderní systémy používají difúzní modely natrénované na milionech reálných fotografií oděvů. Tyto modely jsou schopny z běžné produktové fotografie v reálném čase nasimulovat střih, splývání a látku .

Tento posun stlačil náklady na jednu SKU z tisíců korun přibližně na 500 Kč, což zahrnuje původní produktovou fotografii i několik variant na modelech . Pro značku s 500 SKU to představuje potenciální roční úsporu až 9,3 milionu Kč jen na tvorbě assetů .

V letech 2024 a 2025 se sešly dva konkrétní technické pokroky, které toto škálování umožnily :

• Přesný odhad postavy z jediné fotografie. Modely AI, které odhadují 3D tvar těla z běžné fotografie z chytrého telefonu, se dramaticky zlepšily. Odpadla tak potřeba více snímků, specifických póz nebo 3D skenerů.

• Zobrazení látek odpovídající realitě. Generativní modely dnes místo pouhého natažení plochého obrázku na 3D model simulují, jak látka na různých typech postav visí, skládá se a splývá.

Měřitelné výsledky v maloobchodě

Technologie už není laboratorní kuriozitou. Je v ostrém provozu u předních módních značek a přináší zdokumentovaná zlepšení :

Arnold Pötsch, hlavní autor pracovní skupiny BVDW pro 3D v e-commerce, shrnul posun: pokroky v generativní AI učinily řešení virtuálního zkoušení natolik přesná a levná, že je lze nasadit ve velkém měřítku .

„Problém vratek je nyní řešitelný díky pokrokům v AI,“ řekl CNBC Ed Voyce, zakladatel a CEO AI startupu Catches. „Firmy mohou pro koncové uživatele vytvářet vizuály dostatečně levně, aby dosáhly návratnosti investic.“

Od snížení vratek k dopadu na hospodaření

Finanční dopah přesahuje pouhé snížení míry vratek. Virtuální zkoušení také řeší související problém váhání při nákupu – když si zákazníci nedokážou představit, jak jim produkt bude vypadat, buď nekoupí nic, nebo si koupí několik velikostí, což zvyšuje ztracené tržby i náklady na zpětnou logistiku .

Maloobchodníci zpracovávající 400 000 měsíčních objednávek hlásí roční úspory ve výši 4–7 milionů dolarů po zavedení systémů virtuálního zkoušení . Technologie snižuje nejen míru vratek, ale i celkové provozní náklady.

Širší vzorec: AI opouští éru experimentování

Virtuální zkoušení není ojedinělý úspěch. Stejný přechod – od pilotních projektů k produkční infrastruktuře hodnocené podle návratnosti investic – je vidět ve fintech, zdravotnictví, deep tech, SaaS i udržitelnosti .

Německé digitální sdružení BVDW to nazývá „konec éry experimentování“ a současný okamžik popisuje jako „AI supercyklus“ . AI už není položkou v inovačním rozpočtu: je zabudována do hlavních obchodních operací a měřena podle hodnoty zákazníka a snižování provozních nákladů.

SAP, klíčový vystavovatel na DMEXCO 2026, pojmenovává svou účast jako „posun AI od proof-of-concept k měřitelnému komerčnímu dopadu“ .

Scaling Intelligence: DMEXCO 2026

Právě tímto přechodem se zabývá DMEXCO 2026, které se koná 23.–24. září v Koelnmesse v Kolíně nad Rýnem. Jeho motto „Scaling Intelligence“ bylo navrženo tak, aby zachytilo jedinou otázku: Jak organizace posunou AI od prototypu k produktu, od izolovaného případu použití k inteligentní infrastruktuře, která generuje měřitelný komerční dopad?

Deset summitů akce – zahrnujících oblasti obchodu, médií, agentur a technologií – je organizováno právě kolem této otázky . Oficiální stanovisko DMEXCO zní: „Umělá inteligence opouští experimentální fázi a stává se klíčovým růstovým motorem digitální ekonomiky.“

Akce rozděluje své motto na dvě poloviny: „Scaling“ znamená zakotvit AI napříč celou organizací, nejen v izolovaných případech použití; „Intelligence“ odkazuje na schopnost přinášet skutečnou obchodní hodnotu, nejen technické možnosti .

Co bude dál

Případ virtuálního zkoušení ukazuje, co se stane, když AI konečně dosáhne prahů nákladů, přesnosti a integrace, které maloobchod vyžaduje. Stejné prahy jsou v roce 2026 překonávány i v jiných vertikálách. Otázkou už není, zda technologie funguje v kontrolovaném prostředí, ale jak ji systematicky začlenit do hodnotových řetězců, které byly navrženy před érou AI.

DMEXCO bylo navrženo jako fórum, kde se tato otázka zodpovídá .