25/11/2019

Chiunque consideri l’industria della moda imprevedibile per via dei cambiamenti repentini e altalenanti che la interessano, in realtà sbaglia: prevedere e addirittura anticipare stili e tendenze è possibile grazie alle nuove tecnologie predittive.

Simona Pira

A partire da Google, passando per Tesla, fino al settore moda, il machine learning (apprendimento automatico) è rapidamente diventato la tecnologia di intelligenza artificiale su cui puntare per il futuro.

Ma, può davvero l’industria della moda avvantaggiarsi dell’A.I. per predire le tendenze?

Diverse ricerche hanno portato alla definizione di un modello probabilistico che rappresenti le variabili e le condizioni di dipendenza per predire relazioni (e risposte) tra trend passati e mode future.

I sistemi predittivi sono dunque, a prescindere dalla complessità di programmazione e sviluppo, sono facilmente integrabili all’interno di un ecosistema instabile e vario come quello della moda – ne è prova il fatto che i grandi marchi sfruttano già le potenzialità dell’A.I. per analizzare i comportamenti degli utenti e anticipare i cambiamenti nei gusti. Ormai si tratta, a tutti gli effetti, di una necessità vitale per mantenere alta la competitività tra i brand fashion e assicurare che creativi e design team realizzino prodotti apprezzabili dai più.

Un interessante filo conduttore è stato individuato tra la presenza di tendenze relegate al passato e il loro ritorno in tempi contemporanei; è il caso dell’estetica vestiaria vintage, che ripropone le mode passate a pubblici che – guarda caso – le accettano con alto indice di gradimento.

Il Machine Learning è estremamente utile per creare maggiore domanda incrementando la qualità dell’esperienza utente. I clienti aficionados delle grandi griffe possono contare su applicazioni mobile e web che sfruttano motori SIRS (Smart Image Recognition System) e altre tecnologie di A.I. per realizzare guardaroba personalizzati, realizzati estraendo vestiti e oggettistica da una qualunque fotografia.

L’intera catena di produzione del settore della moda sfrutta ormai l’Intelligenza Artificiale, dal disegno al reperimento delle risorse, dalla produzione alla commercializzazione. È indicativo che Nike, Adidas, River Island, Zalando, H&M abbiano investito ingenti somme nell’adozione di nuove tecnologie di predizione intelligente con algoritmi integrati di apprendimento automatico per proporre capi e look pertinenti ai gusti di ogni cliente – consiglieri artificiali ad personam, praticamente.

 

Recenti studi hanno evidenziato una propensione particolare all’utilizzo di queste funzioni di suggerimento di outfit in determinate fasce demografiche; i clienti maschili utilizzano maggiormente gli strumenti di outfit automatico. In particolare, gli strumenti sono utilizzati da tre macro-gruppi principali: clienti inesperti alla ricerca di ispirazione, clienti alla ricerca di consigli per un articolo in particolare, clienti esperti in cerca di specifici oggetti fashion.

Insomma, la collaborative intelligence attinge da database immensi e in costante crescita, dove il sapere – big data – e le informazioni di network eterogenei di persone vengono messi a disposizione di un grande ecosistema intelligente.

L’industria fashion ha colto l’apporto delle tecnologie A.I. implementando collaborative intelligence e Machine Learning nei propri processi di design, produzione e vendita, ottenendo miglioramenti sensibili in termini di UX e profitto. Google ritiene che il Machine Learning sia il futuro (ndr, https://bit.ly/2nc2wsp): organizzare tutte le informazioni possibili per renderle accessibili in ogni ambito è, a tutti gli effetti, un proposito sofisticato, nobile, utile.


CORRELATI


Related Posts