Niemal co roku przygotowuję zestawienie najważniejszych trendów technologicznych w branży modowej. Nie może być inaczej w 2026. Na początku swojej kariery w fashion tech entuzjazmowałam się każdą technologią, którą branża modowa mogła wdrożyć, z biegiem lat i zebranym doświadczeniem, moje podejście stało się bardziej dojrzałe. Zestawienie z 2025 roku niemal w całości się ziściło, postaram się, aby podobnie było w 2026. Będzie dużo o sztucznej inteligencji (AI), trochę o blockchainie, a także o bezpieczeństwie.
Zanim zacznę, warto pamiętać, że:
- Marki modowe w różnoraki sposób implementują technologie w swoich łańcuchach wartości, produkcji i dostaw. Zależy to głównie od zasobów marki (również tych finansowych), jej zwinności, a także sposobów zarządzania firmą (O tym, dlaczego marki modowe boją się technologii, napisałam w tym artykule).
- Technologie wykorzystywane przez branżę modową są często niewidoczne dla klienta końcowego, lub też nie są traktowane jako innowacje.
- W ostatnich latach widzieliśmy dużo POCs (Proof of Concept). Część z niżej opisanych przeze mnie trendów będzie w 2026 roku implementowana na szeroką skalę.
Jakie technologie będą najczęściej implementowane przez branżę modową w 2026 roku?
AI jako system operacyjny mody
Agentyczne AI (Agentic AI), agenci AI, inteligentne systemy wieloagentowe (Multiagent Systems)
O tym trendzie mówiłam już w zeszłym roku i pisałam na łamach Fashion Biznes. Widzieliśmy już debiut agentycznego AI w sprzedaży i zapowiada się, że będzie to rosnący trend. AI służy tu jako autonomiczny “agent”, który wykonuje samodzielnie zadania, odpowiadając na przykład na jakieś potrzeby, czy problemy. (np. monitorowanie trendów, optymalizacja łańcucha dostaw, automatyczne rekomendacje, automatyczna sprzedaż). Marki modowe wykorzystują agentyczne AI do reagowania na zmiany popytu i preferencji w czasie rzeczywistym, np. dynamiczne harmonogramowanie produkcji w reakcji na mikrotrendy z TikToka.
O rolę agentycznego AI w modzie w najbliższym roku zapytałam Magdalenę Bornos-Paciorek, Industry Manager w Google:
Agentic AI oparta na Universal Commerce Protocol (UCP) odegra kluczową rolę w nadchodzącym czasie. Protokół ten staje się wspólnym językiem dla handlu, pozwalającym agentom AI na pełne zrozumienie oferty marek. Od parametrów technicznych po dostępność produktową. To jedna z odpowiedzi na tzw. “paraliż decyzyjny”: raport Accenture wskazuje, że prawie 3/4 konsumentów czuje się przytłoczonych nadmiarem informacji i porzuca zakupy z powodu zbyt trudnego procesu wyboru. AI w modzie pomoże nam szybciej wybierać produkty, działając jak inteligentny asystent/asystentka. Zamiast setek ubrań pokazuje tylko te najlepiej dopasowane do nas. Dzięki temu proces zakupowy staje się po prostu łatwiejszy i mniej męczący. – odpowiedziała mi Magda, zarysowując tym samym inne zastosowania agentic AI.
Modele specyficzne dla domeny (Domain-Specific Language Models – DSLM)
Branża modowa potrzebuje swoich modeli językowych. Duże marki modowe w najbliższym roku będą trenowały własne modele. DSLM dedykowane modyfikują wydajność narzędzi AI w modzie (np. szybsze działanie, szersze zrozumienie terminologii branżowej, lepsze rekomendacje, mniejsze błędy). Według Gartnera do 2028 ponad 50% modeli GenAI będzie specjalizowane, pytanie jakie trzeba sobie jednak postawić dotyczy ich potencjalnej jakości.
Przewidywanie trendów w modzie napędzane AI
AI i zaawansowane modele analityczne analizują dane z social media, e‑commerce, wyszukiwań, influencerów i sprzedaży, aby prognozować nadchodzące trendy. Już teraz z tego typu technologii korzystają największe marki modowe, co nie zmienia faktu, że dostępne są one również mniejszym brandom. Już pisałam o wykorzystaniu AI w trend forecastingu w moim artykule o AI w modzie i uważam, że w 2026 będzie to jeszcze ważniejszy rok dla AI w analizowaniu i wyznaczaniu trendów.
Jakie ma to znaczenie dla mody:
- Marki szybciej reagują na zmieniające się gusta klientów.
- Mogą zredukować nadprodukcję dzięki lepszemu dopasowaniu kolekcji do popytu.
- Mogą zostać zintegrowane z projektowaniem, merchandisingiem i marketingiem w czasie rzeczywistym.
Magdalenę Bornos-Paciorek zapytałam również o to przy użyciu jakich narzędzi marki modowe powinny w najbliższym roku przewidywać trendy. I czy one jeszcze będą istniały w dobie AI:
Marki modowe mogą dziś łączyć klasyczną analitykę z zaawansowanymi rozwiązaniami, takimi jak BigQuery do przetwarzania ogromnych zbiorów danych czy Vertex AI, który pozwala budować własne modele predykcyjne oparte na trendach rynkowych.
Genialnym, szybkim i prostym wsparciem dla działów zakupów jest też NotebookLM – wystarczy wrzucić tam nagrania z pokazów czy lookbooki konkurencji, by AI błyskawicznie przeanalizowało nam wideo i wygenerowało listę fasonów czy kolorów na dany sezon. Trendy w dobie sztucznej inteligencji nie znikną, ale staną się bardziej mierzalne, bo dzięki np. historycznym danym z Google Trends możemy precyzyjnie oszacować popyt. Przykładowo, twarde dane mogą wykazać, że danej zimy szukamy czapek dwa razy częściej niż szalików, co pozwala markom uniknąć strat i zamówić towar w idealnej proporcji. – opisała praktyczne narzędzia Magdalena.
Modele dyfuzyjne w projektowaniu i visual merchandisingu
Modele dyfuzyjne (AI tworzące m.in. wideo, czy obrazy) już od jakiegoś czasu są implementowane w branży modowej. Powstały udane i mniej udane POCs wykorzystujące tę technologię. Wszyscy pamiętamy klęskę – a może sukces (bo rozgłos i kontrowersje!) – reklamy Guess w amerykańskim Vogue’u, czy wykorzystywanie cyfrowych bliźniaków przez H&M. Wiemy już też, że mogą być wykorzystywane w Visual Merchandisingu, tak jak robi to Dior, czy w projektowaniu ubrań, jak robi to wiele dużych marek modowych. W 2026 modele dyfuzyjne w projektowaniu i VM będą jeszcze szerzej implementowane, również w mniejszych markach. To wszystko pozwoli markom modowym skrócić time-to-market produktu.
Doświadczenie klienta: AR, GenAI, phygital
Wirtualne przymierzalnie AR i GenAI online
To już nie są POCs, marki modowe, takie jak Zara na ogromną skalę wdrażają wirtualne przymierzalnie zarówno AR (buty i torebki, w sklepach stacjonarnych, jak i w aplikacji), jak i Gen AI (znów: modele dyfuzyjne). W Polsce z wirtualnymi przymierzalniami eksperymentowało np. CCC (przymierzalnia WEARFITS, w którym pracuję). Jeśli chodzi o virtual try-ons (VTO) oparte o AR, jest to już dość dojrzała technologia, jednak cały czas udoskonalana (jak na przykład poprzez zaawansowane maskowanie butów). W 2026 roku, dzięki połączeniu AI z 3D, technologia ta będzie szerzej implementowana. Warto pamiętać, że marki coraz częściej zainteresowane są generatywnym AI i wykorzystaniu wcześniej wspomnianych modeli dyfuzyjnych w wirtualnych przymierzalniach (patrz: Zara). W związku z ich coraz większą dostępnością i coraz lepszą jakością (na przykład nie zamienianie twarzy, coraz szybsze działanie), możemy się spodziewać większej ilości ciekawych implementacji Gen AI Try-On.
Wearables, Physical AI i asystenci głosowi
Kolejnym istotnym trendem technologicznym w branży modowej są wearables oraz physical AI. Obejmują one technologie noszalne, takie jak inteligentne zegarki, biżuteria czy odzież wyposażona w sensory oraz systemy sztucznej inteligencji. Z perspektywy mody oznacza to nie tylko rozszerzenie kategorii produktowych, lecz także realne połączenie mody, zdrowia i technologii, a w konsekwencji – powstawanie nowych modeli biznesowych, w tym modeli subskrypcyjnych.
Zagadnienie to poruszałam już w 2019 roku podczas mojego wystąpienia TEDx, a dziś staje się ono rzeczywistością rynkową. Physical AI w modzie ma potencjał, aby stać się czymś więcej niż kolejnym interfejsem – może być ewolucją, a być może rewolucją w sposobie, w jakim ludzie wchodzą w interakcję z oprogramowaniem i algorytmami.
Przykładem tego kierunku są prace OpenAI prowadzone we współpracy z Jonym Ive’em nad urządzeniem umożliwiającym codzienne korzystanie z AI bez konieczności stosowania interfejsu wzrokowego. W odpowiedzi na te działania, według dostępnych raportów, Apple rozwija konkurencyjne urządzenie wearable napędzane sztuczną inteligencją. Jednocześnie warto podkreślić, że do interakcji głosowej z AI nie jest dziś niezbędne dedykowane urządzenie – możliwe jest to już poprzez smartfony, na przykład za pośrednictwem Siri wykorzystującej na przykład model Gemini od Google.
Od smartfona droga do wearables jest bardzo krótka. Choć na co dzień korzystamy już z inteligentnych zegarków czy pierścionków (takich jak Oura Ring), physical AI w modzie idzie o krok dalej. Oznacza odejście od telefonu jako centralnego urządzenia na rzecz rozwiązań typu AI-first, w których wyświetlacz nie musi – i często nie będzie – odgrywał kluczowej roli.
Wirtualne lustra AR i Gen AI jako przyszłość omnichannel
Już od wielu lat marki instalowały w swoich sklepach wirtualne lustra. Ale dopiero od 2-3 zaczęły być to wirtualne lustra AR, które rzeczywiście mają sens biznesowy. Takie marki jak Zara testują takie lustra w swoich sklepach. Dziś mierzy się w nich głównie buty, czy akcesoria (jak torebki), natomiast branża dąży do tego, aby dać klientom możliwość wizualizacji na sobie, w czasie rzeczywistym przy wykorzystaniu wcześniej wspomnianych modeli dyfuzyjnych. Dzięki takim zabiegom, marki chcą podnieść zaangażowanie klientów, konwersję i zredukować bariery zakupowe.
Gry i moda cyfrowa
Na wstępie napiszę, że zapomnijmy o NFT, już rok temu w swoich analizach wieściłam ich upadek. Żeby jednak zrozumieć i dotrzeć do Generacji Z oraz Generacji Alpha należy zaangażować się w rynek gier. Przewidywany przychód w 2026 roku w tej branży to 526,26 mld EUR i ma wzrosnąć do 687,22 USD w 2030 roku (CAGR 2026-2030 to 6,77%). Co ciekawe, gaming to nie tylko platforma marketingowa dla marek modowych, ale i retailowa. Mikropłatności w grach umożliwiają markom sprzedaż tak zwanych skinów, czyli na przykład wirtualnych ubrań. Korzystały z tej możliwości między innymi marki takie jak Balenciaga, Moncler, czy Louis Vuitton.
Operacje, dane i modele biznesowe
Instant fashion i ultra fast fashion
Instant fashion jest to model produkcji oparty na danych i natychmiastowej reakcji. W 2026 roku konsumenci dalej będą chcieli kupować więcej, a marki będą chciały więcej sprzedawać. Oczywiście, jednocześnie rosnąć będzie rynek second hand (prawie 60% konsumentów będzie w 2026 roku kupowało z drugiej ręki), ale jak pokazują badania kupowanie z drugiej ręki coraz częściej przypomina konsumpcję fast fashion. Podążając za mikro trendami z Tik Toka, a czasem je wyznaczając, marki modowe będą produkowały co najmniej tyle, co w 2025 roku, jeśli nie więcej. Ważnym jednak czynnikiem będą cła i regulacje na przykład Unii Europejskiej, która (dbając o środowisko, ekonomię i dobrostan konsumenta) coraz agresywniej przeciwstawia się markom typu Temu, czy SHEIN. Można zatem powiedzieć, że w 2026 roku walczyć ze sobą będą 2 prądy: jeden to potrzeba wyzwalania natychmiastowej dopaminy dzięki zakupom, drugi to ustawodawstwo i potrzeba regulacji instant fashion.
Transformacja pracy dzięki AI
W 2026 roku AI będzie zautomatyzować procesy i wspierać pracowników (projektantów, merchandiserów, marketerów) w pracy, wymagając od nich nowych umiejętności, takich jak promptowanie, czy vibe coding. Jednocześnie powoli będzie wypierać niektóre stanowiska, zwłaszcza na poziomie juniorskim, co widać już w branży IT. AI zmieniać będzie zadania — od powtarzalnych (np. analiza danych) do kreatywnych i strategicznych. Tematem skomplikowanym jest to, czy AI zabierze ludziom w branży modowej pracę. Jeszcze dwa lata temu, gdy zapytałam moich studentów, czy tak będzie odpowiedzi były negatywne – przecież algorytmy nie zastąpią myślenia kreatywnego! W tym roku, moi studenci nie byli już tego tacy pewni – odpowiadali, że jest możliwe, że AI odbierze ludziom pracę w branży modowej i nie tylko. Prawdą jest, że w Stanach Zjednoczonych dochodzi do masowych zwolnień, ale z drugiej strony – powstają nowe miejsca pracy, związane z rozwojem, lub obsługą AI. Osobiście skłaniam się ku temu, że branża modowa przejdzie transformację i możliwe, że wiele osób straci zatrudnienie. Czy będziemy mieli szansę na przebranżowienie się? Zobaczymy.
Budowa działów R&D w markach modowych.
Trend ten jest połączcony z poprzednim – transformacją pracy dzięki AI. Duże marki modowe bardzo chętnie zatrudniają programistów i product managerów. Brandy, niektóre później niż powinny, budują własne działy R&D, w których dewelopują nowe technologie na potrzeby swojego biznesu, lub integrują te budowane przez Big Tech i startupy. Od lat tacy giganci jak LVMH wyławiają ciekawe startupy, po to aby wzbogacić doświadczenie marki, zmniejszyć zwroty, lub po prostu zwiększyć sprzedaż. Trend ten będzie rósł w dobie AI i wyścigu technologicznego, którego jesteśmy świadkami, co potwierdza to, że (jak donosi Vogue Business) coraz częściej osoby z backgroundem IT zastępują pracę osobom nietechnicznym w branży modowej (tu oczywiście należy pamiętać o potrzebie rozumienia marki i kompetencjach estetycznych dalej potrzebnych w branży modowej).
Regulacje w platformach społecznościowych
Platformy społecznościowe przestają być „Dzikim Zachodem” dla marek modowych. Nowe regulacje w UE (DSA, AI Act) oraz wewnętrzne polityki Meta, czy TikToka (czy jednak wystarczające?) ograniczają automatyzację, wymagają oznaczania treści generowanych przez AI i zwiększają odpowiedzialność reklamodawców. Dla mody oznacza to wzrost znaczenia transparentności, brand safety oraz własnych kanałów komunikacji, choć te ostatnie raczej nie istnieją w online.
Integracja różnych technologii i danych
W 2026 roku wygrywają nie marki, które potrafią połączyć dane, technologię i procesy w jeden spójny system. AI, e-commerce, retail, CRM, AR i social media przestają działać w silosach, a zaczynają zasilać wspólny model decyzyjny. Dla branży modowej oznacza to pełniejszy obraz klienta i możliwość podejmowania trafniejszych decyzji — od projektowania kolekcji po merchandising i marketing. Integracja danych staje się warunkiem skutecznej personalizacji i realnej skalowalności biznesu, a technologia przestaje być wsparciem, a zaczyna być fundamentem strategii.
Personalizacja, moda na zamówienie, analityka predykcyjna i asystenci AI
Personalizacja w modzie przestaje być dodatkiem, a staje się podstawowym oczekiwaniem klientów. Dzięki AI marki są w stanie przewidywać popyt, lepiej dopasowywać kolekcje i prowadzić dialog z klientem w czasie rzeczywistym — od inspiracji po zakup i obsługę posprzedażową. Asystenci AI zmieniają e-commerce w cyfrowego stylistę, który zna nasze preferencje i może za nas wybrać ubrania, a nawet dokonać transakcji zakupowej. Branża stopniowo odchodzi od masowości produkcji jednego produktu i sezonowości na rzecz bardziej elastycznego, spersonalizowanego i opartego na danych modelu relacji marka–klient. Czy oznacza to mniej fast fashion? Raczej więcej. Marki będą podążać śladami SHEIN, które produkuje od 100 do kilkuset sztuk jednego designu, dla testów, by następnie produkować masowo. W efekcie zarówno wypuszczają ogromną ilość projektów (ponad 1,3 mln w SHEIN według najnowszych danych), jak i finalnie pojedynczych produktów.
Cyber bezpieczeństwo i bezpieczne AI.
O cyberbezpieczeństwie na łamach Fashion Biznes już pisałam. Jak pokazuje doświadczenie marek modowych – bardzo łatwo w tym zakresie o błędy i niedopatrzenia, które mogą skutkować wyciekami danych. W 2026 roku do aktualnej kafeterii problemów związanych z tym zagadnieniem dochodzi bezpieczeństwo związane z AI. Im więcej marek wdraża AI do personalizacji, prognozowania popytu czy projektowania kolekcji, tym większa staje się skala przetwarzanych danych – od zachowań zakupowych po dane wykorzystywane w wirtualnych przymierzalniach. W tym kontekście kluczowe znaczenie zyskuje konfidenzjalne przetwarzanie danych i bezpieczna architektura modeli AI: ochrona własności intelektualnej, zabezpieczenie modeli przed wyciekiem lub manipulacją oraz zgodność z regulacjami. Dla branży modowej oznacza to jedno – zaufanie klienta staje się równie ważne jak estetyka kolekcji, a inwestycje w secure AI i governance przestają być kosztem, a zaczynają być warunkiem konkurencyjności.
SEO LLM
W 2026 roku bardzo istotnym elementem strategii marketingu marek modowych będzie SEO pod LLMy (Duże Modele Językowe) jak na przykład Gemini, ChatGPT, czy Perplexity. Już 2023 roku agencje zajmujące się optymalizacją treści pod wyszukiwarki zaczęły się tym interesować. Jak grzyby po deszczu powstają startupy takie jak Snoika, które zajmują się tym zagadnieniem. Dla niektórych startupów modowych LLMy stanowią drugie źródło ruchu na stronie. Dobra optymalizacja zatem to szansa na rozwój biznesu.
Kilka zdań podsumowania
Oto 16 trendów technologicznych w modzie na 2026 rok. Są one naturalną kontynuacją tego, co działo się w tym zakresie w zeszłym roku. Niektóre z nich nie są zaskakujące, inne owszem. O wszystkich, według mnie – autorki artykułu – powinniśmy myśleć w 2026 roku tworząc strategie naszych dużych firm, małych marek modowych i startupów fashion tech.
Przeczytaj również: Przymierz, zanim kupisz, a unikniesz zwrotu. Moda wchodzi w erę wirtualnych przymierzalni
