V roce 2025 zákazníci po celém světě vrátili zboží za 849,9 miliardy dolarů — tedy bezmála 16 % všech maloobchodních tržeb. U online nákupů to bylo ještě víc, přes 19 %, a u módy prodávané přes internet se míra vrácení v některých kategoriích blíží 40 %. Pro e-shopy je to noční můra: každý vrácený svetr se musí dopravit zpět, zkontrolovat a často znovu naskladnit za cenu, která mnohdy převyšuje hodnotu vráceného zboží. A právě tady se ve světě začíná naplno prosazovat nečekané řešení — generativní AI v podobě virtuální zkušebny.

Není to scifi ani okrajový experiment. Zara, ASOS, Google i Perplexity nasadily v posledních měsících nástroje, které zákazníkovi ukážou, jak na něm konkrétní kus oblečení padne — ještě než klikne na „koupit“. A první čísla naznačují, že to skutečně funguje.

Vrácené zboží je „tichý zabiják“ marží

Hlavním důvodem, proč lidé zboží vracejí, je nejistota ohledně velikosti a střihu. Stejná nejistota stojí i za opuštěnými košíky. Podle americké National Retail Federation považuje 82 % zákazníků vrácení zdarma za samozřejmost — jenže pro značky se náklady na tuto „samozřejmost“ stávají neudržitelnými. Drtivá většina vráceného oblečení se navíc nikdy nevrátí do regálu a jeho zpracování stojí obchod víc než samotná refundace.

Zvlášť patrné je to u nejmladší generace. Zákazníci ve věku 18 až 30 let podle NRF loni průměrně vrátili téměř osm online objednávek na osobu. Rozšířený nešvar zvaný „bracketing“ — objednání několika velikostí najednou s úmyslem většinu z nich vrátit — dokáže rozhodit ekonomiku celého e-shopu.

Jak AI virtuální zkušebna vlastně funguje

První pokusy o virtuální zkoušení z 2010. let se opíraly o statické překryvy obrázků, které neuměly napodobit, jak látka splývá na různých typech postav. Dnešní generace je úplně jinde. Vědci z University of Illinois Urbana-Champaign vyvinuli framework Dress&Dance, který využívá tzv. video difuzi a vytvoří video ve vysokém rozlišení, na němž uživatel „nosí“ vybraný kus oblečení. Model si přitom poradí i s fotkou trička pověšeného na ramínku — nepotřebuje studiové podmínky.

Komerční nástroje jdou stejným směrem. Startup Catches staví z fotky uživatele „digitální dvojče“ a do výsledku promítá fyziku látky — jak se materiál chová na pohybujícím se těle. Aplikace se v březnu 2026 spustila na webu luxusní značky Amiri a podle firmy dokáže zvednout konverze o 10 % a přinést partnerům 20- až 30násobnou návratnost investice.

Kdo už AI zkušebnu nasadil

Za poslední rok se z virtuálního zkoušení stal mainstream. Tady jsou nejvýraznější příklady ze světa:

  • Zara spustila virtuální zkušebnu v prosinci 2025, a to v kombinaci s poplatky za vrácení online objednávek. Tato dvojkombinace pomohla ochránit hrubou marži a omezit zmíněný bracketing.
  • ASOS ve spolupráci s deep-tech startupem AIUTA experimentuje s virtuálním zkoušením a vykázal snížení míry vrácení o 160 bazických bodů (tedy o 1,6 procentního bodu) — což se u obřího objemu objednávek promítá přímo do zisku.
  • Google v říjnu rozšířil svou AI zkušebnu do Austrálie, Kanady a Japonska a přidal i zkoušení bot. Souběžně spustil aplikaci Doppl, která umí vizualizovat celé outfity z nahrané fotky.
  • Perplexity přidalo vlastní nástroj na zkoušení oblečení v listopadu — výsledek vygeneruje pod minutu a zohledňuje postoj, tvar těla i splývání látky.
  • Shopify integrovalo aplikaci startupu Genlook přímo do své platformy, takže virtuální zkušebnu si dnes může zapnout i menší e-shop bez vlastního vývoje.

Napříč obchody se objevuje stejný vzorec: zákazníci, kteří AI zkušebnu použijí, konvertují zhruba 2,3krát častěji a jejich míra vrácení je v průměru o 38 % nižší. Přitom 58 % online nakupujících módy už podobný nástroj alespoň jednou vyzkoušelo a 71 % zákazníků z generace Z ho považuje za zásadní kritérium při výběru obchodu.

Zatím žádná platforma nezveřejnila „čisté“ číslo o tom, jak moc samotná virtuální zkušebna vrácení snižuje — efekt se mísí s dalšími opatřeními. Ale směr, kterým se vydaly Google, Perplexity, Shopify, Zara i ASOS, je jednoznačný: experiment se vyplatí spustit ve velkém.

Co si z toho může vzít česká firma

Příběh virtuálních zkušeben je hezkou ukázkou toho, jak AI nejlépe pracuje — nezachraňuje svět, ale řeší jeden konkrétní, drahý a měřitelný problém. Vrácené zboží trápí i české e-shopy a stejnou logiku „odstraň nejistotu před nákupem“ lze přenést do spousty dalších procesů: chytrý našeptávač velikostí, automatická kontrola objednávek nebo predikce, které produkty se budou vracet nejčastěji.

Klíčové je položit si správnou otázku — ne „jakou AI si koupit“, ale „který náš proces nás stojí nejvíc peněz a kde by AI mohla reálně pomoct“. Pokud chcete tuhle úvahu projít krok za krokem a s nezávislým pohledem, který není závislý na jednom dodavateli technologie, poradíme vám v Praxio — úvodní konzultace je zdarma a řekneme vám i to, co možná nechcete slyšet. Více reálných příkladů nasazení AI najdete také v rubrice AI v praxi.

Často kladené otázky

Funguje AI virtuální zkušebna i pro malé e-shopy?

Ano. Díky integraci do platforem jako Shopify (např. přes aplikaci Genlook) si dnes virtuální zkoušení může zapnout i menší obchod bez vlastního vývojového týmu. Nejde už o technologii dostupnou jen globálním řetězcům.

O kolik AI virtuální zkušebna sníží vrácení zboží?

Konkrétní čísla se liší podle značky a sortimentu. ASOS vykázal snížení míry vrácení o 160 bazických bodů, průmyslové studie uvádějí, že zákazníci používající AI zkušebnu vracejí v průměru o 38 % méně. Zatím ale žádná platforma nezveřejnila izolovaný dopad jen této technologie.

Proč jsou vrácení pro e-shopy takový problém?

Vrácené zboží musí obchod dopravit zpět, zkontrolovat a znovu naskladnit — a často to stojí víc než hodnota refundace. V roce 2025 se globálně vrátilo zboží za 849,9 miliardy dolarů, u online módy se míra vrácení blíží 40 %. Snižování vrácení je proto jednou z nejúčinnějších cest ke zvýšení ziskovosti.

Zdroje: CNBC — How AI is trying to solve retail’s returns problem, PYMNTS — Retailers Bet on AI Fitting Rooms to Slash Costly Returns, National Retail Federation, University of Illinois Urbana-Champaign.