Dziennikarka Bloomberga wgrała do aplikacji Zalando serię własnych zdjęć, żeby przymierzyć dżinsy bez wychodzenia z mieszkania, i po kilku podejściach nadal nie wiedziała, który rozmiar wybrać. Jej test, opublikowany 21 sierpnia, jest najlepszym dowodem na to, że wirtualne przymierzalnie oparte na sztucznej inteligencji rozwiązują dziś połowę problemu, na który zostały wymyślone.
Kluczowe fakty:
- Zalando i Zara niezależnie opracowały systemy wirtualnych przymierzalni opartych na sztucznej inteligencji, przyjmując jednak odmienne podejścia – Zalando skupia się na pomiarach ciała, a Zara na wizualnym generowaniu stylizacji.
- Zalando nad technologią doboru rozmiarów pracuje od 2018 roku, a projekt realizuje wewnętrzny zespół liczący 80 specjalistów łączących wiedzę o modzie z uczeniem maszynowym i widzeniem komputerowym.
- System Zary pozwala wygenerować maksymalnie pięć stylizacji dziennie, a stworzenie jednej zajmuje około dwóch minut; żadne z rozwiązań nie jest w stanie ocenić fizycznego komfortu noszenia ubrania.
Problem jest wart miliardy. Kupujący, który nie wie, czy pasuje mu 30 czy 32, zamawia oba rozmiary i odsyła ten gorszy. Taki nawyk obciąża branżę odzieżową kosztami logistyki i generuje ogromne ilości odpadów. Zalando i Zara doszły niezależnie do wniosku, że jedynym wyjściem jest przeniesienie przymierzalni do telefonu. Idą w tym kierunku dwiema różnymi drogami.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Sonja Wind przymierza dżinsy i nie wie, co wybrać
Autorka tekstu Bloomberga opisuje awatara, który patrzył na nią z ekranu jako bezimienna, szara sylwetka całej postaci. Przy pierwszym podejściu figura wyszła większa niż się spodziewała, więc powtórzyła zdjęcia w samej bieliźnie. Sylwetka zrobiła się bardziej znajoma, ale dżinsy nadal układały się na niej dziwnie. Reporterka podsumowała to krótko: „Nie szło najlepiej” / „It wasn’t going great.”
Drugi test wypadł ciekawiej. System Zary okazał się bardziej angażujący i ładniejszy wizualnie, ale wygenerowanie jednej stylizacji zajmowało około dwóch minut, a użytkownik ma limit pięciu kompletów dziennie. Zostaje też bariera, której żaden model nie przeskoczy: awatar nie powie ci, czy materiał uciska w pasie i czy po godzinie chodzenia nadal będzie wygodny. Rozmiar może się zgadzać, a rzecz i tak wyląduje w paczce zwrotnej.
Zalando mierzy ciało, Zara maluje obrazek
Różnica między obiema firmami jest fundamentalna i widać ją w tym, co każda z nich uznała za punkt wyjścia.
Zalando buduje system pomiarowy. Firma pracuje nad rozmiarami od 2018 roku, a dziś zajmuje się tym wewnętrzny zespół 80 specjalistów łączących wiedzę o modzie z uczeniem maszynowym, widzeniem komputerowym i technologią 3D. Narzędzie do pomiaru ciała pobiera wymiary z dwóch zdjęć albo krótkiego wideo z telefonu, a skorzystało z niego już ponad 1,5 miliona klientów. Na tej podstawie powstaje awatar 3D, na którym można porównać, jak leżą różne rozmiary tego samego modelu.
Zara poszła w stronę wyobraźni. Jej Try-On generuje syntetycznego awatara ze zdjęcia twarzy i sylwetki, a potem ubiera go w realne produkty z katalogu. To obraz z generatywnej AI, nie wynik pomiaru, z zastrzeżeniem w aplikacji, że efekt może odbiegać od rzeczywistości.
Dwie filozofie, dwa różne ryzyka:
- Podejście pomiarowe daje twarde dane o kroju, ale konfrontuje klienta z szarą, beztwarzową bryłą własnego ciała, co bywa nieprzyjemne
- Podejście obrazowe wygląda atrakcyjnie i zachęca do zakupu, ale ładny render nie jest dowodem na to, że spodnie się dopną
- Badania cytowane przez Bloomberga wskazują, że wirtualne przedstawienie własnego ciała potrafi wpływać na pewność siebie kupującego i na jego decyzje zakupowe
Liczby, które tłumaczą całą tę inwestycję
Zalando podaje, że w europejskiej modzie internetowej wskaźnik zwrotów sięga około 50 procent, a rozmiar i krój odpowiadają nawet za połowę z nich. W kategorii dżinsów zwroty dochodzą do 65 procent. Jeden fason bywa dostępny w ponad trzydziestu kombinacjach rozmiarowych, a dżinsy kupuje rocznie mniej więcej co piąty klient platformy.
Efekty? Podstawowe rozwiązania rozmiarowe obejmują dziś około 70 procent asortymentu i w 2025 roku zapobiegły 8 procentom zwrotów wynikających z rozmiaru. W pilotażach samej wirtualnej przymierzalni Zalando zbiło zwroty nawet o 40 procent i właśnie przechodzi od testów do wdrożenia dla wszystkich klientów. Firma zbudowała przy okazji największy zanonimizowany zbiór wymiarów ciała europejskich klientów mody.
Pelin Anli Bedirhanoglu, dyrektorka do spraw rozmiaru i kroju w Zalando, opisuje cel bez owijania w bawełnę: „Budujemy cyfrowego krawca dla mody internetowej” / „We are building towards a digital tailor for online fashion.”
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Gdzie w tym wszystkim jest haczyk
Kibicuję tej technologii, bo problem jest realny i kosztowny, a każda paczka, która nie jedzie dwa razy przez pół Europy, to wymierna korzyść dla środowiska. Ale patrzę na to z rosnącą nieufnością z innego powodu. Zalando otwarcie mówi, że zgromadziło największy zbiór wymiarów ciała europejskich klientów mody. Zara przetwarza zdjęcia twarzy i całej sylwetki milionów ludzi. To dane o naszych ciałach, oddawane dobrowolnie w zamian za wygodę wyboru rozmiaru spodni.
Pytanie, które chciałbym usłyszeć od obu firm, brzmi: jak długo te dane żyją, kto ma do nich dostęp i co się z nimi dzieje po wycieku. Bo wyciek bazy adresów da się przeżyć. Wyciek bazy zdjęć w bieliźnie i wymiarów ciała to zupełnie inna kategoria zdarzenia.
Drugie zastrzeżenie jest prostsze. Wirtualna przymierzalnia usuwa niepewność co do rozmiaru, ale nie usuwa niepewności co do tego, czy rzecz nam się spodoba na sobie. A to jest, przynajmniej u mnie, powód większości zwrotów.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Zara ma 7 milionów sesji i nie mówi, ile zaoszczędziła
Skala po stronie Inditeksu robi wrażenie. Zara Try-On ruszyła w połowie grudnia i według wyników rocznych grupy za 2025 rok działa w 43 krajach, gdzie odnotowano ponad 7 milionów sesji. Funkcja obsługiwana jest wyłącznie w kanale Zary i jest rozszerzana na pozostałe marki grupy. Dla kontekstu: Inditex zamknął rok sprzedażą 39,9 miliarda euro, z czego kanał internetowy odpowiadał za 10,7 miliarda i urósł o 4,8 procent.
Czego w tych materiałach nie ma? Twardej liczby mówiącej, o ile spadły zwroty. Zalando też mówi jedynie o „znacząco mniejszej” liczbie zwrotów, bez podania konkretów, poza wynikami pilotaży. Trudno o lepszy sygnał, że technologia jest wciąż na wczesnym etapie.
Zwroty nad Wisłą, czyli dlaczego to temat dla polskiego handlu
W Polsce skala zjawiska jest równie dotkliwa. Z danych aplikacji whenUbuy, opisanych w lipcu przez serwis dlahandlu.pl, wynika, że średni wskaźnik zwrotów w krajowym handlu internetowym to około 8 procent, ale u odzieżowych gigantów liczby wyglądają zupełnie inaczej. H&M notuje 43 procent, Reserved 39 procent, a Zalando 38 procent. Średnia wartość koszyka utrzymywała się w czerwcu na poziomie 147 złotych.
Co z tego wynika dla polskich sprzedawców? Przy takich wskaźnikach nawet kilkuprocentowa poprawa dopasowania rozmiaru przekłada się bezpośrednio na marżę, bo koszt obsługi zwrotu potrafi zjeść zysk z całego zamówienia. Zalando działa w Polsce jako jeden z największych graczy w modzie internetowej, więc jego rozwiązania rozmiarowe trafią do polskich klientów niezależnie od tego, czy rodzime sklepy zdążą zbudować własne. Zara nie publikuje listy 43 rynków z Try-On, więc dostępność funkcji w polskiej aplikacji trzeba sprawdzić samodzielnie.
Mniejsze polskie sklepy modowe mają tu realny problem. Zbudowanie własnego systemu pomiarowego wymaga zasobów, których nie ma nikt poza największymi. Zostają gotowe narzędzia od dostawców zewnętrznych, ale wtedy wraca pytanie o to, czyje serwery przetwarzają zdjęcia klientów.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co dalej
Zalando zapowiada połączenie swojego precyzyjnego pomiaru z bardziej inspirującym, generatywnym podejściem znanym z Zary. Brzmi to jak właściwy kierunek, bo dziś każda z firm ma połowę odpowiedzi. Pytanie, czy klient, który przez pięć minut robi sobie zdjęcia w bieliźnie i czeka dwie minuty na render, nie stwierdzi po prostu, że szybciej było zamówić dwa rozmiary.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym artykułu Sonji Wind w Bloombergu z dnia 21.08.2026, materiału technologicznego Zalando Corporate z dnia 22.06.2026 wraz z opublikowanym tam materiałem wideo oraz raportu rocznego Inditex FY2025 z dnia 11.03.2026. Dane o polskim rynku pochodzą z analizy aplikacji whenUbuy opisanej przez dlahandlu.pl. Korzystałem także z materiałów Baton Rouge Business Report, Modaes oraz TheIndustry.fashion. Cytaty Pelin Anli Bedirhanoglu, dyrektorki do spraw rozmiaru i kroju w Zalando, oraz fragment relacji Sonji Wind zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o wirtualnych przymierzalniach i ich wpływie na skalę zwrotów w modzie internetowej.
