AI與時尚產業：2030年勞動力將如何變革？

隨著科技的飛速發展，人工智慧（AI）及生成式 AI 技術正深刻影響著全球勞動市場。尤其在時尚產業，這種影響既帶來了效率提升和新產品機會，也引發了對於傳統職位結構和工作模式的新疑問與挑戰。預計到 2030 年，部分勞動力將被 AI 取代，這場技術變革將重塑整個時尚業的運作方式。

根據市場數據顯示，到 2026 年，全球時尚產業的 AI 市場規模預計達約 39.9 億美元，並將以超過 40%的複合年增長率快速擴張。這表明品牌對 AI 在供應鏈、客戶體驗與需求預測等領域的高度興趣，使其成為企業核心運營與決策的重要驅動力。

AI 在時尚產業中不僅用於後端操作，在設計和行銷方面也迅速發展。生成式 AI 能夠快速生成視覺素材，分析市場趨勢和消費者偏好，幫助品牌在競爭激烈的市場中保持靈活性。然而，這種速度優勢也可能導致部分傳統工作職責被自動化流程替代，從而對勞動力結構產生實質影響。

AI 的應用帶來了效率提升，但也直接改變了工作內容與崗位結構。例如，在品質檢測、庫存管理甚至部分設計流程中，AI 系統已能執行重複性或資料密集的工作，減少對低技能人工的需求。此外，POS 端的 AI 應用也對全球約 7,500 萬名從業者構成了壓力，特別是在工廠和線上零售後端等崗位。

另一方面，AI 的出現可能進一步壓縮傳統時尚創意與展示領域的工作空間。歐美大型品牌如 Zara 和 H&M 已開始採用 AI 生成時尚影像，以強化數位行銷和商品展示。Zara 的做法是先使用現實模特兒生成基礎資料，再通過 AI 技術製作不同服飾的試穿影像。雖然公司強調這類技術僅為輔助手段，且保留對模特兒的正常報酬，但這一做法已在業內引發對攝影師和模特兒勞動機會減少的擔憂。

根據聯合國勞工組織的報告，AI 在行政與文書處理等領域的應用可能更大程度地影響女性從業者，因為這些崗位在婦女勞動力中佔有較大比例。因此，在時尚產業中性別面向的影響同樣值得重視。

值得注意的是，多項研究表明，AI 技術帶來的不僅是單向的工作量削減，還促進了新職能需求和高附加價值角色的出現。例如：AI 資料分析師、AI 設計輔助工程師、提示工程師等新型職位正逐漸成為時尚企業招聘的重點。同時，AI 也有助於提升現有崗位的效率與薪資增長，特別是對掌握 AI 技能的員工而言，其薪資增幅顯著高於其他職能。

因此，勞動力的核心競爭力已從過去的手工技能和重複性操作逐步轉向數位素養和跨職能整合能力。根據世界經濟論壇預測，到 2030 年，AI 相關的技術與職能變革將重塑約 86%企業運作模式，並在全球層面創造新的工作機會。但同時，某些角色也可能被淘汰。這要求企業必須重視員工數位技能的重塑與培訓。

對於時尚品牌而言，面對這樣的工作力變遷，高階領導人需從戰略高度重新佈局：優先將 AI 與核心運營融合，將其引入設計到供應鏈管理的各個階段，而非僅視為部門輔助工具。如此才能避免技術在規模化運用時因結構性限制而失效。

總之，AI 對時尚產業的影響已從概念走向實際應用，這場技術變革不僅改變了流程與效率，也實質地衝擊了傳統勞動力結構。對於時尚品牌而言，挑戰不在於避免 AI，而是如何在變革中重新定義工作角色、提升人才技能並確保技術與人力的協同發展。