Ci vestirà l’Intelligenza Artificiale?

14 January 2025 - Dante Vezzaro

I designer spariranno e saremmo tutti omologati ad una scelta universale di un computer quantistico?

A che punto siamo e quali strumenti di AI sono già disponibili per una realtà del fashion?

 

Vogliamo essere provocatori, immaginatevi con addosso abiti, scarpe e borse disegnati da un algoritmo privo di cuore o stile umano.

Pensate a una moda dove non c’è più un designer con un’idea, ma un computer che produce design basati su dati freddi.

Sarà una rivoluzione, o forse un incubo, in cui il nostro guardaroba diventa un’estensione di un algoritmo ottimizzato per vendere e non per emozionare.

Ma chi si preoccupa del romanticismo, giusto? Se l’AI decide che le borse devono essere tutte cubiche ed i cappelli triangolari perché sono più facili da produrre, beh, useremo borse cubiche i indosseremo cappelli a forma di triangolo. E se non vi piace, potete sempre tornare a cucirvi i vestiti da soli… se ricordate ancora come si fa.

 

Proabilmente non sarà così!

Iniziamo col vedere che punto siamo oggi con una dettagliata descrizione di come l’AI sta trasformando le aziende del fashion.


1. Progettazione e Creatività

L’AI consente di ottimizzare il processo creativo, grazie a strumenti che analizzano i trend e generano nuove idee:

  • Analisi dei trend: l’AI analizza grandi volumi di dati provenienti dai social media, dalle sfilate e dalle vendite precedenti per identificare i trend emergenti; questo è un grosso supporto ai designer per creare collezioni in linea con i gusti del mercato
  • Design assistito dall’AI: ci sono già piattaforme basate sull’AI possono generare proposte di design, suggerendo colori, forme e materiali basati sui dati raccolti
  • Personalizzazione di massa: l’AI può creare design unici per i clienti, basandosi su preferenze individuali e dati biometrici

2. Produzione e Supply Chain

La gestione della produzione e della catena di approvvigionamento beneficia notevolmente dell’AI:

  • Previsioni della domanda: algoritmi di machine learning prevedono la domanda di specifici prodotti, riducendo gli sprechi e ottimizzando gli inventari
  • Ottimizzazione della supply chain: l’AI monitora e ottimizza i processi di produzione, identificando inefficienze e proponendo soluzioni
  • Qualità del prodotto: sistemi di visione artificiale identificano difetti nei materiali o nei prodotti finiti, migliorando la qualità complessiva

3. Vendite e Retail

L’esperienza del cliente è trasformata grazie a tecnologie AI:

  • Esperienza in negozio: specchi intelligenti e camerini virtuali consentono ai clienti di indossare virtualmente
  • E-commerce avanzato: raccomandazioni personalizzate basate su algoritmi AI migliorano le vendite online, proponendo prodotti in base al comportamento d’acquisto del cliente o di movimento nella piattaforma
  • Chatbot e assistenti virtuali: questi strumenti offrono supporto senza limiti di orario rispondendo a domande e guidando i clienti negli acquisti

4. Marketing e Pubblicità

L’AI rende il marketing più mirato ed efficace:

  • Segmentazione del pubblico: l’AI analizza i dati dei clienti per creare campagne personalizzate e targettizzate
  • Creazione di contenuti: generatori di immagini e testi basati sull’AI possono creare contenuti visivi e testuali per campagne pubblicitarie
  • Analisi del sentiment: l’AI monitora le opinioni dei consumatori sui social media, permettendo all’azienda di rispondere rapidamente alle tendenze o alle critiche

5. Sostenibilità

L’AI promuove pratiche più sostenibili nell’industria della moda:

  • Riduzione degli sprechi: grazie alla previsione della domanda e alla personalizzazione si riduce la sovrapproduzione.
  • Tracciabilità: l’intera catena di approvvigionamento è monitorata con strumenti di AI generando la garanzia che i materiali provengano da fonti etiche e sostenibili.
  • Riciclo: algoritmi AI possono classificare e selezionare materiali per il riciclo migliorando l’efficienza del processo.

6. Innovazione e Competitività

L’adozione dell’AI consente alle aziende della moda di innovare rapidamente e di distinguersi sul mercato:

  • Nuovi modelli di business: per esempio l’uso di piattaforme AI per il noleggio di abbigliamento o per le vendite tramite realtà aumentata
  • Velocità di adattamento: le aziende possono rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato grazie all’analisi in tempo reale.

 

 

Considerando gli stessi ambiti aziendali vediamo alcune risorse e programmi specifici che già oggi possono essere utilizzati.
È solo una panoramica, sicuramente non completa e soggetta alla rapita evoluzione che stiamo osservando.

1. Progettazione e Creatività

  • ZMO: piattaforma che genera immagini di alta qualità su modelli per marchi di moda, eliminando la necessità di servizi fotografici tradizionali.
  • Chat-to-Design: sistema di interazione multimodale che consente agli utenti di progettare abbigliamento attraverso conversazioni e un’interfaccia interattiva, facilitando la personalizzazione dei design.
  • Centric Software: offre strumenti di AI generativa per accelerare la progettazione di nuovi prodotti, permettendo di sviluppare un numero maggiore di articoli in tempi più brevi.
  • BID Company: utilizza l’AI per stimolare la generazione di nuovi modelli e ottimizzare gli stili attraverso l’AI generativa, individuando le principali caratteristiche dei prodotti e arricchendo il patrimonio informativo.
  • Adobe Sensei: utilizzato per migliorare la creatività con funzioni di machine learning integrate in software come Adobe Photoshop e Illustrator.
  • Autodesk Dreamcatcher: aiuta nella generazione di design attraverso l’ottimizzazione topologica.
  • Zalando’s AI Fashion Assistant: uno strumento che assiste i designer nell’ideazione di nuovi modelli basati su tendenze e preferenze dei consumatori.

2. Produzione e Supply Chain

  • SnapMode: piattaforma intelligente per il recupero di immagini di moda su larga scala, basata su big data e tecnologie di reti generative avversarie profonde, utile per la gestione dell’inventario e l’analisi dei trend.
  • TeamSystem: propone soluzioni per migliorare la supply chain nel settore moda attraverso la digitalizzazione e l’AI, ottimizzando la pianificazione della produzione e dei trasporti, riducendo gli sprechi e garantendo che i prodotti giusti siano disponibili al momento giusto.
  • SAP Retail Solutions: offre software omnicanale in cloud per il retail, integrando tecnologie di AI per migliorare l’efficienza della supply chain e la gestione dell’inventario.
  • Lectra Fashion PLM: utilizza l’AI per ottimizzare la gestione del ciclo di vita del prodotto, dall’ideazione alla produzione.
  • Sewbo: un sistema robotico alimentato da AI che automatizza il processo di cucito.
  • Fairly Made: fornisce soluzioni di tracciabilità e sostenibilità nella supply chain con l’integrazione di blockchain e AI.

3. Vendite e Retail

  • SAP Retail Solutions: fornisce strumenti per proporre ai clienti prodotti, informazioni ed esperienze personalizzate, migliorando l’engagement e aumentando le vendite.
  • Neodata: utilizza l’AI per analizzare i dati dei clienti, permettendo una personalizzazione dell’offerta e migliorando l’esperienza di shopping.
  • Stitch Fix: usa l’AI per selezionare e personalizzare gli abbinamenti di abbigliamento per i clienti.
  • Zara’s AI Inventory Management: ottimizza le scorte basandosi su previsioni di vendita e analisi dei dati.
  • Modiface by L’Oréal: offre esperienze di prova virtuale migliorando l’acquisto online.

4. Marketing e Pubblicità

  • Neodata: sfrutta l’AI per analizzare i comportamenti dei consumatori, prevedere le tendenze e personalizzare le campagne di marketing, aumentando l’efficacia delle strategie promozionali.
  • IBM Watson: può essere utilizzato per analisi predittive sui consumatori e personalizzazione delle campagne di marketing.
  • Emarsys: piattaforma di marketing AI che automatizza la segmentazione dei clienti e la personalizzazione delle comunicazioni.
  • Criteo: utilizza AI per ottimizzare gli annunci pubblicitari basandosi sul comportamento degli utenti online.

5. Sostenibilità

  • Audaces: software che automatizzano la realizzazione dei capi e la gestione delle collezioni.
  • REMIRA: soluzioni basate sull’AI per rendere l’industria della moda più sostenibile, riducendo gli sprechi attraverso previsioni accurate della domanda.
  • Lectra: offre soluzioni che utilizzano l’AI per migliorare la tracciabilità nella supply chain, prevedere interruzioni e ottimizzare la logistica, riducendo l’impatto ambientale e promuovendo pratiche sostenibili.
  • Refabric: utilizza AI per la modellazione 3D e la riduzione dei campioni fisici, contribuendo alla sostenibilità.
  • H&M’s Responsible AI: migliora i processi di riciclaggio e la gestione sostenibile delle risorse.
  • EON: AI per l’analisi del ciclo di vita dei prodotti e la promozione di pratiche più sostenibili.

6. Innovazione e Competitività

  • SDG Group: fornisce soluzioni di data analytics e AI per il settore Fashion & Luxury, aiutando le aziende a innovare e mantenere un vantaggio competitivo attraverso l’ottimizzazione dei processi e l’analisi avanzata dei dati.
  • Tommy Hilfiger’s Reimagine Retail: un progetto con IBM e FIT che utilizza AI per analizzare dati dei consumatori e innovare il processo di design.
  • AiDA by Calvin Wong: sistema AI-centrico per designer che può generare progetti da schizzi iniziali.
  • Google Cloud AI: offre strumenti di machine learning per migliorare l’efficienza operativa e l’innovazione attraverso dati e analisi.

 

Ritorniamo alla domanda iniziale: no, i designer non scompariranno ma il loro ruolo e il modo in cui operano potrebbe cambiare significativamente con l’avvento dell’intelligenza artificiale.

Come si evolverà il ruolo del designer:

  • Collaborazione con l’AI: invece di essere sostituiti, i designer potrebbero lavorare in sinergia con l’AI. Gli algoritmi potrebbero fornire suggerimenti, analisi di tendenze, e modelli di design, ma sarà l’occhio critico e creativo dell’umano a decidere cosa funziona veramente in termini di estetica e significato culturale.
  • Focus sulla Creatività: con l’AI che gestisce aspetti più tecnici come l’analisi dei dati e la produzione, i designer potrebbero concentrare il loro tempo e il loro talento su idee innovative, narrazione attraverso la moda, e creazione di pezzi unici o collezioni con un forte impatto emotivo e sociale.
  • Ruolo Curatoriale: i designer potrebbero assumere ruoli più simili a curatori, selezionando e modificando i design generati dall’AI per creare collezioni che abbiano un’anima e una storia da raccontare.

Si genereranno nuove opportunità:

  • Personalizzazione di Massa: l’lAI potrebbe permettere ai designer di creare design su misura per gruppi specifici di consumatori senza l’enorme investimento di tempo che ciò richiederebbe normalmente, aumentando così la varietà e la personalizzazione nell’industria della moda.
  • Sostenibilità: gli designer potrebbero concentrarsi di più su come utilizzare l’AI per rendere la moda più sostenibile, lavorando su materiali, processi di produzione e modelli di business che riducono l’impatto ambientale.

Rischi e Sfide

  • Standardizzazione: C’è il rischio che l’AI porti a una maggiore uniformità nel design, riducendo la diversità e l’innovazione se non guidata con cura.
  • Sovranità Creativa: la questione della proprietà intellettuale dei design creati con l’aiuto dell’AI potrebbe sollevare dibattiti legali e etici.
  • Lavoro Umano: mentre l’AI potrebbe automatizzare molti processi, c’è il pericolo di ridurre i posti di lavoro nell’industria della moda. Tuttavia, potrebbe anche creare nuovi ruoli specializzati nel campo dell’AI applicata alla moda.
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