Apparel Group, jeden z największych retailerów modowych w regionie Zatoki Perskiej, wprowadził na rynek aplikację zakupową AIVI opartą na sztucznej inteligencji, obejmując zasięgiem cały obszar GCC (Gulf Cooperation Council). Treść źródłowa artykułu Forbes Middle East, na którym opieramy tę informację, nie jest dostępna w pełni z powodu blokady technicznej po stronie Google News – dotarliśmy jedynie do strony logowania, nie do właściwej treści. Z tej przyczyny poniższy materiał opiera się wyłącznie na faktach możliwych do zweryfikowania na podstawie nazwy własnej produktu, nazwy firmy i daty publikacji, bez dopisywania szczegółów, których źródło nie ujawniło.
AIVI – czym jest aplikacja Apparel Group?
AIVI to aplikacja zakupowa opracowana przez Apparel Group, której pełna nazwa produktu sugeruje połączenie sztucznej inteligencji (AI) z funkcją wirtualnego asystenta lub wizualnego odkrywania produktów (VI – visual intelligence lub virtual intelligence). Firma ogłosiła jej uruchomienie 12 listopada 2026 roku, kierując ofertę do rynków wchodzących w skład GCC.
Apparel Group działa na rynku detalicznym mody i lifestyle’u w regionie Bliskiego Wschodu. GCC obejmuje sześć państw: Arabię Saudyjską, Zjednoczone Emiraty Arabskie, Kuwejt, Bahrajn, Oman i Katar – jeden z najdynamiczniej rosnących rynków e-commerce na świecie, szczególnie w segmencie mody i dóbr premium.
Redakcja IWD Partner: Wejście dużego regionalnego gracza modowego w obszar aplikacji zakupowych opartych na AI wpisuje się w szerszy trend, który obserwujemy od co najmniej kilku lat – od rekomendacji algorytmicznych przez personalizację wizualną po pełne asystenty zakupowe. Pytanie, które pozostaje otwarte: czy AIVI wnosi coś technicznie nowego do przestrzeni zdominowanej już przez rozwiązania globalnych platform, czy też jest przede wszystkim odpowiedzią na lokalne potrzeby rynku GCC, gdzie penetracja smartfonów i wydatki konsumenckie są wyjątkowo wysokie.
Dlaczego rynek GCC przyciąga inwestycje w AI retail?
Region GCC od lat przyciąga inwestycje technologiczne w handel detaliczny z kilku powodów strukturalnych. Wysoki poziom dochodów rozporządzalnych, młoda demografia z naturalną skłonnością do zakupów mobilnych oraz intensywna konkurencja między platformami zakupowymi tworzą środowisko, w którym różnicowanie przez technologię staje się koniecznością, nie luksusem.
Aplikacje zakupowe oparte na uczeniu maszynowym (machine learning) potrafią analizować historię przeglądania, preferencje wizualne i zachowania zakupowe użytkowników w czasie rzeczywistym, oferując spersonalizowane rekomendacje produktowe. Dla retailera takiego jak Apparel Group, zarządzającego wieloma markami jednocześnie, taka warstwa AI może znacząco wpłynąć na współczynnik konwersji i wartość koszyka zakupowego.
Kontekst: AI w handlu detalicznym na Bliskim Wschodzie
Duże platformy globalnie – od Amazona po Alibabę – od lat stosują systemy rekomendacji oparte na sieciach neuronowych jako jeden z głównych motorów sprzedaży. Regionalni gracze, tacy jak Apparel Group, coraz częściej decydują się na budowanie własnych rozwiązań AI zamiast polegać wyłącznie na gotowych narzędziach zewnętrznych dostawców. Własna aplikacja oznacza bezpośredni dostęp do danych użytkowników i możliwość trenowania modeli na własnym zbiorze danych zakupowych.
- 2016: Amazon wprowadza funkcję wizualnego wyszukiwania produktów (visual search) do aplikacji mobilnej.
- 2017: Pinterest uruchamia Lens – narzędzie do wyszukiwania produktów za pomocą aparatu.
- 2020–2022: Pandemia COVID-19 gwałtownie przyspiesza adopcję zakupów mobilnych w regionie MENA i GCC.
- 2024–2026: Regionalni retailerzy na Bliskim Wschodzie masowo integrują rozwiązania generatywnej AI i asystentów zakupowych w własnych aplikacjach.
- 12 listopada 2026: Apparel Group ogłasza uruchomienie aplikacji AIVI na obszar GCC.
Co zmieni wdrożenie AIVI w regionalnym handlu modą?
Uruchomienie dedykowanej aplikacji AI przez jednego z największych retailerów w GCC może przyspieszyć presję konkurencyjną na inne sieci handlowe w regionie, które jeszcze nie zainwestowały w tego typu rozwiązania. Rynek e-commerce mody w Zatoce Perskiej rośnie, a konsumenci coraz częściej oczekują doświadczeń porównywalnych z globalnymi platformami.
Z perspektywy technologicznej, aplikacje zakupowe nowej generacji łączą kilka warstw AI jednocześnie: przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w interfejsie konwersacyjnym, rozpoznawanie obrazu do wyszukiwania wizualnego oraz systemy rekomendacji oparte na filtrowaniu kolaboratywnym. Jeśli AIVI integruje choćby część tych funkcji, Apparel Group wchodzi w bezpośrednią konkurencję z globalnymi graczami na własnym terenie.
Dla użytkowników końcowych oznacza to potencjalnie bardziej trafne podpowiedzi produktowe, skrócenie ścieżki zakupowej i możliwość wyszukiwania ubrań na podstawie zdjęcia zamiast słów kluczowych – co w segmencie mody ma szczególne znaczenie, bo klienci często wiedzą, czego szukają wizualnie, ale nie potrafią tego opisać tekstem.
Powiązane pojęcia z AI i uczenia maszynowego
- System rekomendacji – algorytm uczenia maszynowego, który na podstawie zachowań użytkownika przewiduje produkty lub treści, które mogą go zainteresować.
- Filtrowanie kolaboratywne – metoda rekomendacji polegająca na wyszukiwaniu podobieństw między użytkownikami i sugerowaniu im produktów lubianych przez osoby o zbliżonych preferencjach.
- Visual search (wyszukiwanie wizualne) – technologia umożliwiająca wyszukiwanie produktów za pomocą obrazu zamiast tekstu, oparta na sieciach neuronowych rozpoznających cechy wizualne.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – gałąź AI zajmująca się rozumieniem i generowaniem tekstu przez maszyny, stosowana m.in. w asystentach zakupowych i chatbotach.
- Personalizacja w czasie rzeczywistym – technika dostosowywania treści lub oferty do konkretnego użytkownika na bieżąco, podczas jego aktywnej sesji, bez opóźnienia wynikającego z przetwarzania wsadowego.
Opracowanie redakcji IWD Partner z wykorzystaniem narzędzi AI na podstawie materiału: Forbes Middle East (12.11.2026).
Zdjęcie: Vitaly Gariev / Unsplash
