Intelligenza artificiale e Fashion: 6 trend per il 2023

Intelligenza artificiale e Fashion: 6 trend per il 2023

L’intelligenza artificiale (AI) si sta diffondendo in vari settori, modificando le attività aziendali tramite tecnologie creative, procedure operative più efficaci e accesso a informazioni sui consumatori che, se correttamente sfruttate, possono fornire un potenziale vantaggio competitivo. L’intelligenza artificiale può raccogliere, elaborare e trarre informazioni da tutti i tipi di dati, dalle immagini dei social media alle funzioni corporee come la frequenza cardiaca. Le tecnologie AI possono rivoluzionare il modo in cui le aziende del fashion realizzano i loro articoli per promuoverli e venderli, creando innovazione per l’industria della moda su tutta la linea, inclusi design, produzione, spedizione, marketing e vendite.

Vediamo le applicazioni più promettenti per il prossimo futuro, che saranno in grado di migliorare i modelli di business:

 

  1. PROGETTAZIONE AVANZATA
    L’intelligenza artificiale può supportare e velocizzare la fase di progettazione: da un lato, essa espande la collaborazione tra persone e aggiunge la collaborazione tra uomo e macchina, dall’altro può coadiuvare le scelte di design e, in taluni casi, anche sostituire l’uomo in alcune fasi della progettazione. Man mano che più ricercatori sviluppano nuovi modelli per la creatività, le potenzialità della tecnologia diventano più evidenti. Le applicazioni AI potrebbero diventare molto presto le migliori alleate degli stilisti. Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale che sono stati impiegati per generare un nuovo design di abbigliamento sono detti “reti generative avversarie” (GAN), un tipo di Machine Learning in cui due modelli contraddittori vengono addestrati contemporaneamente: un generatore che crea immagini realistiche e un discriminatore che le distingue e le valuta.
  2. MERCHANDISING VIRTUALE
    Le tecnologie abilitate all’intelligenza artificiale come la realtà aumentata (AR) e la realtà virtuale (VR) stanno cercando di colmare il divario tra le esperienze di acquisto online e in negozio. Le aziende della moda utilizzano la tecnologia AR per fornire nuove funzionalità agli acquisti tradizionali e online. Il consumatore potrà sperimentare stili, trame e colori diversi e scarpe, borse e gioielli diversi per completare il suo aspetto, ed ottenere un’anteprima virtuale. Ad esempio, possono essere richieste agli acquirenti delle foto per far determinare automaticamente le loro misure. L’apprendimento automatico mappa le misurazioni rispetto ai dati archiviati dall’azienda. I dati aiuteranno i produttori a realizzare gli indumenti in base alle taglie che si adattano effettivamente alle persone, coordinare le taglie di diversi tipi di indumenti e determinare il posto migliore per realizzare i loro capi.
  3. RICERCA VISIVA
    La ricerca visiva, similarmente alla ricerca basata su testo, scansiona e riconosce le fotografie inserite dall’utente e fornisce i risultati di ricerca più pertinenti. I clienti possono cercare quello che vogliono senza doverlo descrivere a parole, rendendo l’acquisto online più semplice e gratificante. Inoltre, i rivenditori potranno aiutare i clienti con strumenti di styling virtuali basati sull’intelligenza artificiale che aiutano i clienti a scegliere gli articoli in base al tipo di corporatura, al tono della pelle e alle esigenze di abbigliamento.
  4. INDOSSABILI AVANZATI
    I dispositivi indossabili basati sull’intelligenza artificiale, come le bande fitness che tengono traccia della frequenza cardiaca, del movimento e delle prestazioni, sono già sul mercato. Ma implementata negli indumenti, l’intelligenza artificiale potrebbe portare a tessuti intelligenti, vestiti che tengono traccia delle prestazioni sportive, o reattivi ai parametri fisiologici del corpo. Imparando i movimenti del corpo di chi lo indossa mentre fa attività, l’intelligenza artificiale potrebbe creare aree nell’indumento con diverse caratteristiche fisiche, consentendo prestazioni migliori e maggiore comodità.
  5. SOLUZIONI ANTI-CONTRAFFAZIONE
    L’intelligenza artificiale potrà essere efficacemente usata ad esempio per individuare design non originali utilizzando le informazioni di milioni di fotografie, oppure per autenticare articoli originali e individuare i falsi. Già oggi alcune organizzazioni utilizzano l’intelligenza artificiale per esaminare e identificare prodotti potenzialmente contraffatti, facendo affidamento su enormi set di dati e immagini provenienti da numerosi mercati online.
  6. PERSONALIZZAZIONE DELLA CLIENTELA E PREVISIONE DELLE TENDENZE
    Già oggi sono generalmente disponibili grandi quantità di dati dei clienti, cui accedere per studiarli. Se integrate con i dati aziendali, le tecnologie di deep learning come AI e ML consentono alle aziende di seguire il comportamento di acquisto dei singoli clienti. I professionisti del marketing sfruttano sempre più le conoscenze e le capacità computazionali della tecnologia in crescita per comprendere le aspettative degli acquirenti e influenzare la loro esperienza in base agli acquisti, ai colori preferiti, alle trame e ad altre preferenze di stile. La previsione delle tendenze si concentra sulla proiezione nel futuro delle preferenze: colori, stili, trame, tessuti che potranno suscitare l’interesse dei consumatori. I modelli AI per il fashion generano previsioni di tendenza a partire da immensi set di dati disponibili, che poi stilisti e progettisti utilizzano per disegnare e produrre nuovi capi e accessori per le aziende.
In Veneto i brand del lusso studiano la Blockchain 3.0

In Veneto i brand del lusso studiano la Blockchain 3.0

In principio era Bitcoin. Ma da allora la tecnologia blockchain ha fatto passi da gigante: nel giro di pochi anni i suoi ambiti applicativi si sono moltiplicati, sono nate blockchain 2.0 come Ethereum, hanno preso forma numerose startup investendo sulle infinite possibilità di utilizzo di tale innovazione.

E il mercato del fashion & luxury non è rimasto a guardare, ma ha seguito con grande interesse lo sviluppo di nuove applicazioni e ha già cominciato a sviluppare proposte, ad investire in progetti per lo sfruttamento della blockchain come supporto per tracciabilità, pagamenti, gestione della supply-chain e metodologie anti-contraffazione. E’ di solo pochi mesi fa la creazione di “Aura Blockchain”, uno sforzo collettivo dei gruppi Prada, LVMH e Cartier che promuove l’utilizzo di una soluzione globale per garantire ai consumatori maggiore trasparenza e tracciabilità. Altri attori si stanno oggi muovendo sul mercato nel tentativo di implementare soluzioni ancora più avanzate, basate sulla blockchain 3.0. Presso i brand presenti in Veneto è questo oggi il vero dibattito.

Se ne è parlato in occasione del Digital Meet 2021 lo scorso 20 ottobre, in un incontro intitolato “La blockchain per la creazione di valore nel mondo del fashion”: un evento unconference nel quale un panel di autorevoli esperti dell’industria della moda e delle tecnologie digitali ha affrontato l’argomento guidato dal pubblico in modalità interattiva, rilevando grandissimo interesse tra i presenti – anche virtualmente – e ponendo le basi per la creazione di un consorzio internazionale per realizzare una struttura blockchain 3.0 a servizio delle imprese del fashion.

Rivedi il video dell’evento su Youtube!

 

Ospiti dell’incontro sono stati Tito Simone, ex manager di Tom Ford, consulente D2squared e Christian Louboutin e Andrea Pagnoncelli manager di Bottega Veneta, intervenuti per fornire il loro punto di vista lato moda; Enrico Talin di Commerc.io, guru veneto della blockchain e Massimiliano Losego dell’agenzia digitale padovana Atman, nonché presidente di TSI Confcommercio giovani, in qualità di esperti di nuove tecnologie. L’evento, tenutosi a Padova presso la sala conferenze di Talent Garden e visibile anche in streaming, è stato moderato da Walter Macorig di MAS Management Network, società di consulenza che si occupa di progetti di innovazione strategici per i grandi brand del fashion.

Blockchain 3.0, dunque. Ma di cosa si tratta? Secondo Enrico Talin si può sintetizzare come “l’internet dello scambio del valore”. Con blockchain in generale si intende un database condiviso che memorizza dati in forma sicura, creando un contesto di fiducia fra attori sconosciuti mediante una struttura decentralizzata costituita da milioni di pc e server sparsi nel mondo e collegati in rete. Ogni transazione in tale scenario è crittografata, autorizzata e verificata da utenti multipli, nonché tracciata temporalmente. Blockchain 2.0 risolve numerosi problemi di prestazioni generati dalla decentralizzazione spinta, tipica dei Bitcoin, a discapito però di quest’ultima. Blockchain 3.0, grazie a meccanismi alternativi come sidechain e cross-chain, esprime ad oggi tutti i vantaggi delle precedenti versioni oltre ad essere energeticamente efficientissima – il consumo di risorse di calcolo dei Bitcoin sarà presto solo un lontano ricordo.

Questa è la strada da seguire affinché il sistema moda del Veneto non perda il treno, già in partenza, dell’innovazione digitale. Blockchain sarà infatti molto presto imprescindibile per la gestione avanzata di metodi anti-frode e anti-contraffazione, di tracciabilità completa di filiera (la cosiddetta e-delivery), di iniziative mirate di welfare aziendale, di controllo dei big data derivanti dai comportamenti del consumatore, di valutazione qualitativa delle informazioni, di sostenibilità ambientale quantificata, di trasferimento di diritti digitali oltre che di denaro.

Altri contatti:

www.digitalmeet.it

www.atman.it

www.fondazionecomunica.org

 

B20 e futuro digitale

B20 e futuro digitale

“Reshape the future: include, share, act” è l’ambizioso messaggio lanciato dal Business 20 (B20), stabilito nel 2010. Questo forum ufficiale, emanazione del G20 e rappresentante la comunità del business globale, agisce per indicare piani d’azione per la crescita globale e lo sviluppo sostenibile. Il B20 ha deciso di accogliere a braccia aperte le diverse sfide che accompagnano i nostri tempi, dalla Digital Transformation al mercato del lavoro passando per le sfide del riscaldamento globale e le risposte alle emergenze internazionali, tra cui ad esempio il COVID-19.

Uno dei pilastri del forum è l’innovazione tecnologica, che abbraccia tutte le sfere della quotidianità e ha il potenziale per influenzare positivamente la crescita sostenibile globale nel futuro. La principale forza motrice di questo studio è la cosiddetta azienda del futuro, ovvero una nuova realtà che fa dell’automatizzazione dei processi industriali la propria spina dorsale. La smart factory riesce a coniugare esperienze, interazioni, automazione e processi digitali per la creazione di un ecosistema dove persone, prodotti, servizi e fabbrica risultino interconnessi tra loro.

La Digital Transformation rappresenta al tempo stesso il fulcro e il motore di questo cammino di innovazione tecnologica e digitale. Per compiere questo “salto nel futuro” è necessario ripensare il proprio mindset manageriale in termini di organizzazione aziendale, processi e infrastrutture. Così l’impresa sviluppa modelli del tutto nuovi che permettono ampia condivisione delle informazioni e la capacità di creare un nuovo tessuto di dati e informazioni interconnessi tra loro.

Il tema della digitalizzazione cresce a pari passo con il tema Sostenibilità e le sue varie sfaccettature. Lo sviluppo a braccetto di queste due tematiche è stata la chiave la volta del grande successo rappresentato dall’approvazione del Piano Next Generation UE che rappresenterà il pilastro della grande sfida della transizione ecologica e digitale che ci attende nei prossimi anni. Di convesso questi principi hanno esercitato una forte influenza nella redazione del Piano Nazione di Ripresa e Resilienza (PNRR) che ha l’obiettivo di accelerare i processi di transizione e modernizzazione del tessuto produttivo e ridurre i divari che ostacolano lo sviluppo omogeneo del Paese.

In questo scenario la task force guidata dall’Italia ha evidenziato un trend di crescita in specifiche aree afferenti al mondo dell’Industria 4.0, quali Big Data, Intelligenza Artificiale (AI) e l’Internet of Things (IoT) sottolineando come il 60% della crescita globale sarà trainata dal digitale entro il 2022. Questo pone maggiore importanza sul lavoro del B20, ora maggiormente concentrato sullo sviluppo delle competenze digitali per le PMI e la replicabilità e scalabilità nelle diverse geografie rappresentate dal gruppo di lavoro, utili a creare un’eredità fruibile per l’innovazione del futuro.

Il grande lavoro portato avanti si è esplicitato questo anno con la pubblicazione della “Digital Use Cases Library” che verrà presentata nell’evento conclusivo di Roma del 7 e 8 Ottobre.  La pubblicazione segna una decisa svolta per la diffusione dell’innovazione e dei pilastri di Industria 4.0 perché presenta più di 80 casi studio di innovazioni tecnologiche che coinvolgono più 20 organizzazioni afferenti a svariati settori industriali impegnati nella ricerca e sviluppo di nuove soluzioni.

Il processo di digitalizzazione è un caposaldo imprescindibile per le aziende che vogliono restare competitive sul mercato e al contempo innovare prodotti e processi aziendali adottando nuove strategie e una rinnovata mentalità manageriale. Le opportunità di investimento sono molteplici grazie agli sforzi profusi nel Piano Next Generation UE. Noi di Mas Management Network abbiamo una grande esperienza nel mondo Industria 4.0 e nell’accompagnamento alla transizione digitale delle imprese. Offriamo supporto omnicomprensivo alle aziende che vogliono cimentarsi nelle sfide del futuro ed implementiamo piani di crescita contrassegnati dall’innovazione digitale e tecnologica.

Come la Business Intelligence aiuta le aziende

Come la Business Intelligence aiuta le aziende

La trasformazione digitale ha strutturato un mondo in cui la disponibilità di dati è sempre maggiore. A livello d’impresa, ciò significa che possono essere ricavate informazioni e insights per supportare il processo decisionale: un business data driven può infatti guadagnare vantaggi competitivi sul mercato, migliorare le proprie performance ed anticipare le esigenze della clientela. Business Intelligence (BI) è lo strumento che consente alle aziende di prendere decisioni in modo proattivo, grazie ad un’analisi delle informazioni ricavate da una grande quantità di dati grezzi.

Le fasi di valorizzazione dei dati si possono dividere in:

  • Data Collection: in questa fase si raccolgono i dati da diverse fonti, si raggruppano, si “puliscono” e si organizzano.
  • Data Mining/Data Modeling: i dati vengono quindi scandagliati ed analizzati secondo alcune variabili chiave, definendo indicatori KPI (Key Performance Indicator) e creando dei modelli di analisi adeguati alle informazioni che si vogliono ricavare.
  • Reports: le informazioni e i KPI vengono sintetizzati in documenti facilmente comprensibili, da condividere con gli appropriati comparti d’azienda (management, produzione, marketing, ecc.)
  • Dashboards: i modelli e le rispettive informazioni vengono anche visualizzati mediante differenti modalità interattive, funzionali al business e all’operatività aziendale.

Con la Business Intelligence è possibile ottimizzare qualunque aspetto della gestione d’impresa per renderlo più efficiente, dalla predisposizione di benchmark per ottimizzare la produzione, all’individuazione dei trend di mercato volta ad aumentare le vendite o i ricavi, o a guidare l’ideazione di nuovi prodotti o servizi. Coloro che si occupano di analisi dei dati solitamente applicano avanzati algoritmi al fine di estrarre informazioni utili in tal senso.

Ecco una lista generale dei maggiori vantaggi della Business Intelligence per le aziende:

  • Possibilità di individuare nuove modalità aumentare i profitti.
  • Possibilità di analizzare approfonditamente il comportamento dei clienti.
  • Effettuare confronti con imprese concorrenti.
  • Monitorare le campagne di marketing e di comunicazione.
  • Identificare i nuovi trend del mercato.
  • Far emergere eventuali problemi precedentemente non evidenti per mancanza di visibilità sulle informazioni.
  • Accedere alle informazioni in modo diretto, sicuro e controllato.
  • Visualizzare le informazioni in modo intuitivo e comprensibile.
  • Affinare la strategia aziendale, supportandola con i dati relativi al raggiungimento della sua mission.
  • Semplificare processi decisionali, grazie a strumenti dinamici, sempre aggiornati e consultabili ovunque.

La Business Intelligence è quindi un insieme di attività molto utile per la consapevolezza informativa di imprese di qualunque dimensione; i suoi costi sono negli anni assai diminuiti, principalmente grazie all’avanzamento tecnologico degli strumenti utilizzati ed alla maggiore diffusione ed allargamento delle competenze specifiche. Si tratta inoltre di un aspetto non trascurabile nel processo di digital transformation delle aziende di tutto il mondo.

Demand Planning: linee guida per la resilienza

Demand Planning: linee guida per la resilienza

L’emergenza Covid-19 rende evidenti gli impatti negativi delle crisi sull’operatività delle aziende manifatturiere relativamente all’organizzazione della loro supply chain, ed in particolare sulla previsione della domanda aggregata, inducendo modifiche alle strategie di demand planning.

Laddove i brand non possono direttamente prevedere gli shock di mercato, v’è comunque la possibilità di un riposizionamento strategico mirato a ridurre il più possibile i costi dovuti all’interruzione prolungata delle normali dinamiche di vendita, nonché le tempistiche per un pieno recupero (in assenza di ulteriori perturbazioni, si stima che circa il 60% delle imprese abbia le potenzialità per un ritorno alla normale operatività entro 6 mesi, ed oltre l’80% entro un anno). Cionondimeno, emerge l’urgenza sempre maggiore di dotarsi di un sistema di operations efficace e dinamico, soprattutto per quel che concerne la pianificazione degli approvvigionamenti, in quanto le crisi sistemiche, specialmente quando imprevedibili, coinvolgono l’intera filiera produttiva, ed anche aziende ben organizzate possono trovarsi in difficoltà in conseguenza della pur temporanea crisi dei loro fornitori e della variabilità della domanda dei prodotti nel breve e medio periodo.

Ma diventare più resilienti alle fluttuazioni di mercato non deve significare necessariamente una diminuzione dell’efficienza produttiva, anzi: le imprese hanno oggi l’opportunità di uscire dalla crisi più agili ed innovative, in particolare grazie alle nuove tecnologie messe al servizio di una corretta pianificazione, laddove venga perseguito l’obiettivo di rendere quest’ultima meno rigida, più dinamica e snella, ed in tal modo meno vulnerabile alle criticità dei cambiamenti repentini (soprattutto considerando che gli shock della produzione globale stanno diventando più intensi e frequenti, in conseguenza di incertezze geopolitiche, attacchi dei sistemi digitali ed altri fattori imponderabili come il Covid-19). Infatti i network produttivi allargati, laddove le supply chain sono più vaste e globali, offrono giocoforza maggiori appigli alla diffusione di crisi sistemiche. Quelle di durata superiore ad un mese occorrono ormai, in media, quasi ogni 3 anni, e ogni 5-7 anni quelle superiori ai 100 giorni; sebbene non siano sempre prevedibili è bene che le aziende si premuniscano di contromisure razionali per fronteggiarle. Ciò vale specialmente per alcune realtà manifatturiere che sono guidate da variabili artistiche e stilistiche che influenzano in modo determinante la domanda e che sfruttano una catena del valore incentrata sulle lavorazioni specializzate, come ad esempio le aziende del fashion e in generale del lusso.

Nella maggior parte dei casi, il demand planning si affida all’analisi dei dati storici per sviluppare i suoi modelli previsionali, impattando così sulla produttività mediante l’organizzazione della produzione. Le attività chiamate generalmente operations sono, da questo punto di vista, strettamente collegate tra loro. Interruzioni nella supply chain, indipendenti dall’operatività quotidiana della manifattura, possono risultare particolarmente disruptive, specialmente quando gli andamenti della domanda non seguono pattern prevedibili con sufficiente anticipo. In tali casi, la vulnerabilità delle imprese ai cambiamenti può venire amplificata da scelte strategiche e operative limitanti, come ad esempio l’eccessivo affidamento alla produzione just-in-time, un insufficiente pool di fornitori o addirittura la presenza di fornitori insostituibili, un livello troppo alto di customizzazione del prodotto, una spiccata concentrazione geografica dell’export e/o della catena produttiva.

Se si vuole evitare una corsa alla delocalizzazione degli impianti produttivi, è possibile abbracciare riforme atte ad aumentare la resilienza, che possono includere ad esempio un rafforzamento della capacità di gestione del rischio, una maggiore ridondanza nella rete di fornitura e logistica, un aumento delle scorte (laddove possibile), investimenti per livellare la complessità del prodotto finale o per incrementare la flessibilità della produzione nei vari stabilimenti.

Tuttavia, nei tempi più recenti, si tende anche a scommettere su soluzioni più rapide e con un maggiore rapporto tra efficacia e costo/difficoltà del cambiamento.

Si tratta, nella fattispecie, di soluzioni che incidono sull’organizzazione del lavoro e che fanno quasi sempre uso si nuove tecnologie. Migliorare la capacità operativa e finanziaria per rispondere agli shock e riprendersi velocemente da una crisi passa necessariamente per una ristrutturazione organizzativa in ambito operations.

In particolare, per il demand planning gli esperti individuano alcune tattiche per aiutare nella gestione della produzione e delle scorte:

  1. Aggiustare la frequenza delle pianificazioni di produzione e puntare su data analytics e business intelligence: è necessario aumentare la cadenza degli aggiustamenti della pianificazione, che può essere rivista anche 2-4 volte ogni mese (a seconda del settore); contestualmente, ristrutturare i processi e sfruttare le nuove tecnologie digitali, in un’ottica di monitoraggio continuo.
  2. Focalizzare gli sforzi sui core products e sui clienti principali: molti grossi brand e numerosi rivenditori effettuano tagli alla numerosità degli SKU e riducono all’essenziale le linee di prodotti durante i periodi di crisi, per poi aumentare di nuovo a seconda della domanda, in modo dinamico e veloce.
  3. Inventare qualcosa di nuovo: se è difficile gestire gli approvvigionamenti classici, può essere utile offrire al consumatore alternative rapide, la cui produzione possa risultare più spedita e semplice adattandosi a ciò che è più facile reperire e trasformare in fasi anomale di mercato. Questo aspetto dev’essere limitato a pochi prodotti, la cui creazione dev’essere pianificata in modo snello, ma il suo impatto sulle operations determinerà miglioramenti anche nel medio/lungo periodo; si tratta di sfruttare la crisi come un’opportunità per introdurre logiche Agile.

Migliori strategie di pianificazione degli approvvigionamenti e della produzione passano necessariamente attraverso l’uso di strumenti innovativi: non si può prescindere in questi casi dalla digital transformation, implementando, oltre a nuovi processi, anche tecniche più sofisticate di data analysis, big data management e business intelligence, che sono attualmente il mezzo più efficace per rafforzare la resilienza entro scenari di incertezza delle forniture e, soprattutto, della domanda, sempre alle prese con le priorità momentanee dei consumatori, figlie oltretutto dei loro stili di vita e visioni del mondo in costante cambiamento.

L’introduzione di questi strumenti innovativi però non deve essere vista come l’unica ancora di salvezza: l’integrazione di PLM, ERP, MRP e MPS e delle logiche di gestione delle operations lungo tutta la supply chain (comprendendo fornitori, terzisti e canali distributivi) rimane la base su cui innestare una serie di attività e strategie mirate a rendere la catena manifatturiera più resiliente, e proprio per questo, più efficace ed efficiente.

Vincenzo Morello

Vincenzo Morello

Consulente MAS

Si occupa di Operations, Digital Innovation e Project Management nell’ambito di programmi di innovazione aziendale nei settori del fashion, del lusso e della produzione manifatturiera. Precedentemente si è dedicato ad attività di integrated reporting ed ha occupato posizioni di responsabilità nel settore retail/commerciale del mercato Fashion. E’ laureato in Business Administration presso l’Università degli studi di Padova.