Di fronte a colli di bottiglia creativi, catene di approvvigionamento inefficienti e aspettative dei consumatori in costante aumento, i marchi di moda sono alla ricerca di soluzioni più intelligenti. McKinsey stima che l'intelligenza artificiale generativa potrebbe incrementare gli utili operativi nei settori della moda, dell'abbigliamento e del lusso fino a 275 miliardi di dollari entro il 2028.

Assistant basati sull'intelligenza artificiale per e-commerce

Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale stanno diventando centrali nell'e-commerce di moda, poiché i rivenditori si impegnano a ridurre i resi, migliorare la precisione delle taglie e offrire esperienze di acquisto più personalizzate.

Anziché affidarsi a filtri di base, questi agenti apprendono la corporatura, le preferenze, lo stile di vita e il contesto di un acquirente per fornire suggerimenti di stile personalizzati, simulare prove di abiti e aiutare a costruire il guardaroba dell'acquirente nel tempo. Molte aziende di moda stanno sviluppando sistemi multimodali che funzionano più come assistenti di stile permanenti che come tradizionali motori di raccomandazione.

DressX ha lanciato DressX Agent, una piattaforma di moda digitale basata sull'intelligenza artificiale che consente agli utenti di creare avatar personalizzati a partire da un selfie, provare virtualmente abiti e acquistare da oltre 200 marchi di lusso e più di un milione di prodotti.

Integrando strumenti di styling basati sull'intelligenza artificiale, un marketplace interattivo e un motore di ricerca basato su LLM, la piattaforma mira a ridurre i resi e migliorare la scoperta dei prodotti consentendo la creazione istantanea di outfit e l'acquisto diretto dal rivenditore.

Esempio concreto: il passaporto di stile di Daydream

Daydream, una startup di shopping nel settore della moda basata sull'intelligenza artificiale, punta a rivoluzionare l'esperienza di e-commerce, ormai obsoleta e impersonale, con un'interfaccia di acquisto interattiva e basata sulla chat.

Gli utenti inseriscono le proprie preferenze in un "Passaporto di Stile" e interagiscono con modelli di intelligenza artificiale specializzati in vestibilità, tessuto, silhouette e occasione per ricevere consigli personalizzati su 8.000 marchi e 200 partner commerciali.

L'intelligenza artificiale di Daydream, ottimizzata verticalmente, guida la scoperta, affina le scelte e si evolve in base al comportamento dell'utente, mentre le prossime funzionalità social consentiranno agli acquirenti di condividere e riorganizzare le collezioni.

Applicazione dell'AI all'economia circolare

L'economia circolare nel settore della moda ha ricevuto un forte impulso dall'intelligenza artificiale. Le moderne piattaforme di rivendita e di abbigliamento di seconda mano si affidano ora all'IA per:

Esempio concreto: lo scudo e la visione di The RealReal

Gli strumenti di intelligenza artificiale Shield e Vision di The RealReal vengono utilizzati per identificare gli articoli contraffatti. Shield assegna una priorità agli articoli che necessitano di una revisione umana, mentre Vision utilizza il riconoscimento delle immagini per segnalare i prodotti potenzialmente falsi.

Questi strumenti, addestrati sull'ampio database di prodotti dell'azienda, affiancano gli autenticatori umani e hanno contribuito a identificare oltre 200.000 prodotti contraffatti dal 2011. L'azienda sta inoltre esplorando l'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa per offrire esperienze di acquisto personalizzate.

Creazione di influencer virtuali

Gli influencer virtuali generati dall'intelligenza artificiale sono ormai strumenti essenziali nel marketing della moda e nello storytelling digitale, con i brand che creano avatar personalizzati per rappresentare specifici profili di clienti.

Ad esempio, Lil Miquela è un'influencer virtuale creata dalla startup tecnologica Brud. Mescolando finzione e realtà, Lil Miquela ha collaborato con marchi di punta come Prada, è stata protagonista di campagne pubblicitarie e ha persino pubblicato musica. La sua ascesa evidenzia come le identità virtuali stiano rimodellando la cultura delle celebrità e il marketing, soprattutto nel contesto del metaverso e dell'interazione digitale.

Assicurare l'inclusività con l'intelligenza artificiale

Con l'aumento delle aspettative sociali in termini di equità e rappresentanza, i brand utilizzano l'intelligenza artificiale per valutare l'inclusività dei contenuti visivi e scritti.

Ad esempio, Microsoft Advertising ha ampliato la sua integrazione con Shutterstock, consentendo agli inserzionisti di accedere a oltre 360 milioni di immagini di alta qualità e royalty-free. Una funzionalità chiave è rappresentata dai "filtri persone", che consentono agli utenti di selezionare rapidamente immagini in base ad attributi come genere, etnia, età e grandezza del gruppo.

Questi strumenti promuovono una rappresentazione autentica, che, come testimoniano le ricerche, aumenta la fiducia nel brand, la fedeltà e l'intenzione di acquisto. I dati raccolti mostrano che gli utenti esposti a contenuti inclusivi cliccano con maggiore frequenza e interagiscono più profondamente con il marchio.

Design generativo e ottimizzazione della produzione

L'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa nel settore della moda offre ai brand significative opportunità di innovazione e ottimizzazione. Molti stilisti si affidano tradizionalmente alla progettazione manuale, ma l’AI potrebbe ridurre notevolmente i tempi ed eliminare i colli di bottiglia creativi.

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono creare modelli di abbigliamento utilizzando dati come immagini delle precedenti collezioni del marchio, dati storici su vendite, preferenze dei clienti (scelte di colore e stile) e trend attuali.

Esempio concreto: la collaborazione del Gruppo s.Oliver

Uno dei maggiori ostacoli per il Gruppo s.Oliver era allineare diversi stakeholder, compresi design, produzione, marketing e consumatori. L’uso di strumenti basati sull'IA ha consentito di generare visualizzazioni iper-realistiche di materiali e stili, migliorando la comunicazione tra tutti i partecipanti al processo.

Grazie a soluzioni come Fermat, il gruppo è riuscito a sperimentare nuove ide