L’intelligenza artificiale rappresenta una delle frontiere dell'innovazione più affascinanti: attraverso un’elaborazione integrata dei dati relativi al mercato e ai consumatori può giocare un ruolo chiave all’interno di tutte le fasi del ciclo di vita di un prodotto di moda, dal design alla vendita. L’AI contribuisce a cambiare i paradigmi di progettazione e produzione e a rendere un intero settore più efficiente, sostenibile e orientato alle persone.

L’AI per il trend forecasting e il design delle collezioni

«Grazie a particolari algoritmi di previsione e sofisticate tecniche di machine learning e data mining, l’AI intreccia e analizza un’enorme quantità di dati provenienti da negozi, canali social e sfilate, per identificare pattern e tendenze emergenti, aiutando i designer a prevedere i gusti dei consumatori e i nuovi trend», racconta Emanuele Frontoni, professore di Informatica UNIMC e Co-Director del VRAI Vision, Robotics & Artificial Intelligence Lab. Un valido supporto che consente di pianificare nuove collezioni che siano davvero aderenti con le richieste del mercato. Non solo, utilizzando gli insight acquisiti, gli algoritmi AI sono in grado di generare anche proposte di design e suggerire variazioni di colore, tessuti, stili e tagli in accordo alle preferenze e trend individuati.

Tecnologia NeRF e prototipazione digitale: più qualità, meno sprechi

Pensiamo poi allo sviluppo dei prototipi. Oggi la tecnologia Neural Radiance Field (NeRF) sfrutta un'intelligenza artificiale generativa di ultima generazione in grado di trasformare istantaneamente un paio di scatti fotografici in un oggetto in 3D. Questa tecnologia è in grado di ricreare in digitale texture, colori e sfumature in 3D e consente di ottimizzare forme, proporzioni e migliorare i dettagli: è quindi un alleato importante per incrementare la qualità e la resa estetica dell’oggetto. La simulazione digitale del prototipo permette di velocizzare i tempi di realizzazione e minimizzare lo spreco di materiali e risorse per una produzione più sostenibile.

Produzione smart e controllo qualitativo tramite robot

Beneficia dell’AI anche il processo produttivo. Grazie all'automazione, all’interazione uomo-macchina e all’analisi predittiva è possibile migliorare la pianificazione della produzione, allinearla alle aspettative di vendita e ridurre anche i consumi di energia e materiali. Il professor Frontoni racconta come sia possibile gestire il controllo qualità con un robot dotato di telecamera che scatta centinaia di foto al prodotto, educando la macchina a riconoscere i difetti allo scopo di migliorare la qualità e ridurre sempre di più la marginalità di errore e difetto.

La gestione delle supply chain con l’AI

Anche la gestione dell'inventario e la logistica possono essere ottimizzate attraverso l’AI. Sfruttando la previsione della domanda dei consumatori, le aziende possono automatizzare la gestione degli stock, ottimizzare le rotte di consegna e pianificare la movimentazione di prodotti, migliorando l'efficienza operativa con operazioni più snelle e celeri.

Avatar 3D e camerino virtuale per gli store online

«La tecnologia NeRF, di cui abbiamo già parlato – continua il professor Frontoni - consente anche di creare un avatar realistico in 3D del potenziale acquirente a partire da una sua foto. Questo sistema, integrato all’interno di una piattaforma e-commerce, dà la possibilità di far provare virtualmente abiti e accessori. Una tecnologia dai molteplici vantaggi: da un lato offre un’esperienza di acquisto personalizzata e immersiva, dall’altro riduce il problema dei resi e degli sprechi a questi collegati, in termini di tempo, di materiali e immissioni di CO2».

Simulazione virtuale della shopping experience in negozio

Infine l’AI può migliorare l’esperienza del cliente anche all’interno del negozio fisico. Grazie alla raccolta dei dati sui comportamenti dei consumatori, con l’AI è possibile ricreare delle simulazioni di movimento dei clienti tipo all’interno del punto vendita, studiando così milioni di traiettorie, con l’obiettivo di capire come il target si sposta e interagisce nello spazio, cosa compra, come paga. Grazie a questi dati è possibile progettare un’esperienza in store migliore e più aderente agli interessi e abitudini di acquisto del cliente.