AI giúp xử lý khủng hoảng thừa trong ngành may mặc

Quần áo thừa thãi bị vứt bỏ là sự lãng phí lớn về nguyên liệu, nguồn lực

Khối lượng hàng tồn kho khổng lồ này kéo theo những hệ lụy tàn khốc về mặt sinh thái học và tạo ra một gánh nặng tài chính khổng lồ đè bẹp biên lợi nhuận của các doanh nghiệp. Để chấm dứt vòng lặp sản xuất dư thừa đầy độc hại này, giới thời trang đang đặt cược sinh mệnh vào trí tuệ nhân tạo. Bằng sức mạnh phân tích dữ liệu vô tiền khoáng hậu, các thuật toán học máy đang can thiệp sâu vào chuỗi cung ứng, tái định hình hoàn toàn cách con người dự báo nhu cầu, phân bổ nguồn lực và tối ưu hóa lượng hàng hóa trước khi những mảnh vải kịp được cắt may.

Làn sóng sản xuất theo yêu cầu và bài học từ những kẻ thách thức

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra một cơn địa chấn thay đổi tận gốc rễ cấu trúc vận hành của ngành bán lẻ. Đối với những nhà khởi nghiệp nhạy bén với công nghệ, máy móc mang lại một cơ hội vàng để xóa bỏ hoàn toàn những gánh nặng vật lý của mô hình kinh doanh truyền thống. Pierre Wizman, người đứng đầu nền tảng Blacksheep của Pháp – một doanh nghiệp chuyên bán kính mắt giá rẻ nay đã mạnh dạn lấn sân sang lĩnh vực thời trang – miêu tả sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo giống như một cơn sóng thần thực sự.

Tầm nhìn của ông hướng đến việc loại bỏ hoàn toàn các cửa hàng vật lý, cắt giảm triệt để chi phí điện năng, tiền thuê mặt bằng và chi phí vận chuyển hàng hóa luân chuyển qua lại giữa các kho bãi. Thay vì sản xuất trước và hy vọng sẽ bán được hàng, nền tảng này kết nối trực tiếp với các nhà máy sản xuất tại Trung Quốc. Máy móc tiếp nhận các đơn đặt hàng theo thời gian thực và các xưởng may sẽ lập tức sản xuất, phân phối sản phẩm dựa trên nhu cầu phát sinh. Wizman đặt cược toàn bộ vào thuật toán để hiện thực hóa tham vọng xây dựng một mô hình vận hành có tốc độ chớp nhoáng của Zara nhưng với mức giá thành sản xuất thậm chí còn rẻ hơn cả Shein.

Dù cách tiếp cận cắt giảm triệt để hàng tồn kho vật lý của một công ty khởi nghiệp trẻ tuổi nghe có vẻ cực đoan, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để kiểm soát quy mô sản xuất đã trở thành một thực tế hiển nhiên trên toàn ngành. Trong cuộc đua này, tập đoàn siêu thời trang nhanh Shein chính là một thế lực khổng lồ buộc tất cả phải dè chừng. Sức mạnh cạnh tranh mang tính hủy diệt của thương hiệu châu Á này xuất phát từ mức giá bán lẻ thấp đến mức khó tin. Thêm vào đó, cốt lõi thực sự giúp họ duy trì đế chế này nằm ở mô hình vận hành hoàn toàn dựa trên dữ liệu trực tiếp.

Thay vì sản xuất hàng loạt hàng chục ngàn sản phẩm cho một thiết kế mới, thương hiệu này sử dụng thuật toán để phân tích thị hiếu và chỉ tiến hành sản xuất những lô hàng thử nghiệm cực nhỏ, dao động từ 100 đến 200 sản phẩm cho mỗi kiểu dáng. Khi các lô hàng nhỏ này được tung ra thị trường, hệ thống máy học sẽ theo dõi tốc độ tiêu thụ, số lượng nhấp chuột và mức độ quan tâm của người dùng. Từ dữ liệu đó, họ căn chỉnh nguồn cung khớp chính xác tuyệt đối với nhu cầu thực tế, qua đó triệt tiêu gần như hoàn toàn sự hình thành của những núi quần áo tồn kho ngủ quên.

Sự ưu việt của mô hình phân tích dữ liệu này đã được minh chứng bằng những con số vô cùng ấn tượng. Trong một phiên điều trần trước Thượng viện Pháp vào tháng 1.2026, người phát ngôn của Shein tại quốc gia này đã tự hào ca ngợi tính hiệu quả của mô hình sản xuất theo yêu cầu do thuật toán dẫn dắt. Nền tảng này đã thành công trong việc duy trì tỷ lệ hàng tồn kho không bán được ở mức dưới 10%. Con số này là một sự sỉ nhục thực sự đối với các tập đoàn bán lẻ truyền thống, những người vẫn đang phải chật vật xoay sở với tỷ lệ hàng ứ đọng khổng lồ dao động từ 20 đến 40% trong mỗi chu kỳ thời trang.

Cuộc đại tu chuỗi cung ứng của những gã khổng lồ truyền thống

Nhận thức được sức ép sinh tồn từ những kẻ thách thức công nghệ, các thương hiệu di sản và những gã khổng lồ lâu đời đang phải ráo riết đại tu lại toàn bộ hệ thống dự báo của mình. Felipe Marques, Giám đốc thông tin của tập đoàn nội y danh tiếng Etam đến từ Pháp, thừa nhận sự thật rằng ngành bán lẻ truyền thống buộc phải học hỏi và tiếp thu những điểm sáng từ mô hình vận hành bằng dữ liệu của các nền tảng thời trang nhanh.

Etam hiện đang dồn toàn lực đầu tư vào trí tuệ nhân tạo nhằm tối ưu hóa toàn diện ba trụ cột cốt lõi: quản lý kho bãi, thúc đẩy doanh số và kiểm soát hoạt động thu mua. Mục tiêu tối thượng của họ là giảm thiểu tối đa lượng hàng thừa mứa, ế ẩm vào cuối mỗi mùa vụ, đồng thời tính toán chuẩn xác số lượng cần nhập cho từng mã sản phẩm ngay từ khâu đặt hàng đầu tiên.

Sự sắc bén của các thuật toán mang lại những hiệu quả kinh tế có thể đong đếm một cách trực quan. Marques đưa ra một phép so sánh cụ thể về sức mạnh của việc đầu tư thông minh. Nếu giao phó việc phân tích cho các tác tử trí tuệ nhân tạo để chúng xác định mục tiêu một cách khôn ngoan về số lượng, kích cỡ và phân bổ màu sắc sản phẩm, Etam chỉ cần bỏ ra 400.000 euro tiền vốn. Mức đầu tư này có thể mang lại hiệu suất doanh thu cuối cùng ngang bằng với việc họ phải vung ra tới 600.000 euro theo hệ thống phán đoán thủ công cũ kỹ.

Sự tối ưu hóa này giúp tập đoàn tự tin sẽ cắt giảm được ít nhất 10%, thậm chí lên đến 20% lượng hàng hóa tồn đọng. Hơn thế nữa, các thuật toán đang được huấn luyện để phân tích thói quen mua sắm tại từng khu vực địa lý, hỗ trợ việc điều phối hàng hóa đến các cửa hàng vật lý sao cho sản phẩm phù hợp nhất sẽ xuất hiện đúng thời điểm để phục vụ đúng đối tượng khách hàng mục tiêu.

Bên kia bờ Đại Tây Dương, những thương hiệu mang tính biểu tượng cũng không nằm ngoài cuộc đua tự động hóa này. Giám đốc điều hành của tập đoàn denim toàn cầu Levi's, bà Michelle Gass, khẳng định hãng đã âm thầm ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào khâu lập kế hoạch suốt nhiều năm qua. Các thuật toán đảm nhiệm vai trò dự báo lượng hàng tồn kho và xử lý hàng loạt các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp khác. Hệ thống máy học giúp cải thiện đáng kể hiệu suất vận hành, đặc biệt là trong việc tiếp nhận và xử lý các đơn đặt hàng khối lượng lớn từ các nhà bán buôn – một quy trình vốn đòi hỏi vô số giờ lao động thủ công mệt mỏi và rất dễ phát sinh sai sót do con người.

Sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong việc tinh chỉnh chuỗi cung ứng tiếp tục được khẳng định qua các nghiên cứu quy mô lớn. Một báo cáo chuyên sâu của Boston Consulting Group công bố vào tháng 11 năm 2025 đã chỉ ra những thành tựu vượt bậc của các nền tảng thương mại.

Nền tảng thời trang Zalando của Đức đã thành công trong việc giảm tới 20% tỷ lệ sai số trong công tác dự báo nhu cầu tiêu dùng. Tương tự, bộ phận thời trang của tập đoàn bán lẻ khổng lồ Walmart (Mỹ) đã cắt ngắn được 18 tuần trong tổng thời gian sản xuất (lead time) nhờ vào việc áp dụng triệt để các công cụ tự động hóa, giúp họ phản ứng nhanh nhạy hơn trước mọi biến động thất thường của xu hướng ăn mặc.

Nghịch lý vĩ đại của công nghệ

Dưới góc nhìn vĩ mô, việc cải thiện biên lợi nhuận và tinh chỉnh công tác quản lý hàng tồn kho đang vươn lên trở thành ưu tiên sống còn đối với 45% các nhà điều hành cấp cao. Nhận định này được đưa ra trong báo cáo "The State of Fashion 2026" do McKinsey công bố, phản ánh sự lo ngại sâu sắc của giới quản trị doanh nghiệp. Báo cáo này cũng gióng lên một hồi chuông cảnh báo khi ghi nhận thời gian trung bình để thanh lý sạch một lô hàng tồn kho đã kéo dài đến mức kỷ lục là 168 ngày trong năm 2024. Sự ứ đọng dòng vốn này vắt kiệt sức sống của các công ty và cản trở việc tái đầu tư cho các bộ sưu tập mới.

Quy mô của vấn đề lãng phí thực sự là một thảm họa mang tính toàn cầu. Theo dữ liệu phân tích từ nhà điều hành hậu cần Noatum, có tới 20% lượng quần áo được xưởng may sản xuất ra mỗi năm vĩnh viễn không bao giờ đến được tay người tiêu dùng cuối cùng. Sự tính toán sai lầm của con người đã vô tình tạo ra một khối tài sản ngủ quên khổng lồ, ước tính trị giá lên đến 140 tỉ USD hàng tồn kho hoàn toàn không cần thiết. Đứng trước bức tranh u ám này, trí tuệ nhân tạo xuất hiện như một đấng cứu thế, hứa hẹn sẽ gọt giũa sự cồng kềnh, giảm thiểu tối đa rác thải dệt may và cứu rỗi các thương hiệu khỏi bờ vực suy thoái tài chính.

Dù vậy, một nghịch lý đầy mỉa mai vẫn đang âm thầm hiện hữu ngay trong chính nỗ lực bảo vệ môi trường này. Khả năng loại bỏ hàng tồn kho của máy móc lại vô tình cung cấp cho ngành công nghiệp thời trang một thứ vũ khí nguy hiểm để tăng tốc độ sản xuất lên mức tối đa. Khi rủi ro về hàng ế ẩm bị triệt tiêu, các nhãn hàng có đầy đủ nguồn lực và sự tự tin để đẩy nhanh nhịp độ ra mắt các bộ sưu tập mới đến mức vô tận.

Thuật toán tạo ra một bộ máy sản xuất siêu hiệu quả, nhồi nhét liên tục những xu hướng mới vào tâm trí người tiêu dùng, từ đó thổi bùng lên ngọn lửa của nạn tiêu dùng quá mức. Ngành công nghiệp thời trang hiện đang phải chịu trách nhiệm cho khoảng 8% tổng lượng khí thải nhà kính trên toàn cầu. Nếu các thuật toán chỉ được sử dụng để tối ưu hóa lợi nhuận mà phớt lờ đi trách nhiệm kiềm chế lòng tham thương mại, công nghệ vốn được kỳ vọng sẽ giải cứu ngành thời trang rất có thể sẽ trở thành chất xúc tác đẩy nhanh sự cạn kiệt của các nguồn tài nguyên thiên nhiên trên Trái Đất.

Bùi Tú