AI e moda: non sostituisce il mestiere, lo mette alla prova
Sul monitor il pantalone funzionava. Ho capito che andava corretto proprio quando non c’era più un errore evidente da cercare.
Stavo progettando un modello da donna in tessuto tecnico, con fit harem, trapuntature e zip sui fianchi. Ho utilizzato Marvelous per osservare il comportamento del materiale e anticipare le criticità della vestibilità.
Marvelous è un software di simulazione fisica 3D. Elabora il modello, l’avatar e le proprietà attribuite al tessuto; può inserirsi in un processo supportato dall’AI, ma il grado di attendibilità dipende dalla precisione dei dati inseriti.
Avevo descritto tessuto, costruzione e rifiniture con attenzione. La simulazione restituiva un risultato coerente con il materiale e vicino al concept. Il volume era leggibile, le lavorazioni trovavano posto nella struttura e il pantalone sembrava risolto.
Continuando a osservare la vestibilità, la linea del cavallo ha iniziato a sembrarmi poco equilibrata rispetto al resto. Ne ho ridotto l’ampiezza conservando la misura necessaria per permettere un passo sciolto. Sono intervenuta anche sul fianco.
Volevo che la parte superiore mantenesse la pulizia e il controllo di un pantalone classico, mentre sotto il bacino la linea doveva diventare morbida e destrutturata. Il volume del cavallo, lasciato com’era, avrebbe appesantito l’insieme e spostato la proporzione.
Lo strumento aveva elaborato correttamente le informazioni ricevute. Io stavo leggendo qualcos’altro: il comportamento che quella costruzione avrebbe avuto sul corpo, il rapporto tra ampiezza e movimento, la possibilità che una vestibilità interessante sullo schermo diventasse poco armoniosa una volta indossata.
Avevo già incontrato problemi simili nei fitting e sapevo che ridurre il cavallo senza controllare il passo avrebbe potuto irrigidire il pantalone. La correzione doveva togliere volume nel punto giusto, senza cancellare il carattere del modello.
Marvelous mi ha permesso di arrivare prima a quella decisione. Ho potuto verificare proporzioni e lavorazioni senza aspettare un campione fisico e intervenire quando le modifiche erano ancora gestibili. Il concept non è stato adattato al software. Ho usato il software per capire meglio dove intervenire.
Questa, per me, è la funzione più interessante dell’AI applicata alla moda: accorciare alcune fasi del lavoro e rendere disponibili più informazioni prima di impegnare tempo, materiali e produzione.
Nel settore i vantaggi più concreti si trovano spesso nelle attività meno appariscenti. L’AI può incrociare vendite, disponibilità, stagionalità e resi per migliorare previsioni e distribuzione della merce. H&M dichiara che forecasting basato sull’AI e tecnologia RFID hanno reso più precisa la pianificazione delle consegne. Zalando riferisce che nel 2025 i propri sistemi di Size & Fit hanno evitato circa l’8% dei resi legati alla taglia.
Sono risultati che incidono sui costi, sulle scorte e sul margine. Dimostrano anche quale sia il terreno sul quale l’AI lavora meglio: grandi quantità di dati, operazioni ripetute, fenomeni già abbastanza documentati da poter essere confrontati.
Nella ricerca creativa il risultato è meno misurabile. Uso l’AI per analizzare trend e benchmark, mettere in relazione informazioni e verificare una direzione. In poche ore posso osservare scenari che prima avrebbero richiesto giorni. Il tempo risparmiato è reale. Lo è anche il rischio di confondere l’abbondanza delle proposte con la qualità del pensiero.
Le immagini generate arrivano già ambientate, coordinate e visivamente credibili. Danno al concept un aspetto definitivo che il prodotto ancora non possiede. Nessuna di quelle immagini deve rispettare un consumo, conservare la proporzione passando da una taglia all’altra, affrontare un lavaggio o garantire la tenuta di una costruzione.
Anche il virtual try-on, pur essendo sempre più evoluto, resta una rappresentazione. Può consigliare una taglia e ridurre parte dei resi, ma non verifica la pressione di una cintura, la mobilità di un giromanica o la sensazione di un tessuto sulla pelle. Un cliente può vedersi con indosso una giacca senza sapere come quella giacca si comporterà quando alzerà un braccio.
La stessa cautela serve nell’analisi dei trend. Un algoritmo riconosce segnali in crescita e comportamenti ricorrenti. La sua materia prima è ciò che è già accaduto. Se marchi diversi utilizzano gli stessi strumenti, partono dagli stessi riferimenti e seguono le medesime indicazioni, le proposte si avvicinano rapidamente. Il risultato può essere corretto, attuale e molto simile a quello del concorrente.
Il problema riguarda anche la formazione delle persone. Ricerca, confronto, controllo e correzione sono attività attraverso cui si costruisce il mestiere. Delegarle interamente significa ottenere una prima risposta più in fretta, senza essere certi che chi la riceve sappia riconoscere un errore. La rapidità non compensa un giudizio che non si è mai formato.
A questo si aggiungono questioni meno visibili: tutela dei disegni, riservatezza dei materiali caricati, provenienza delle immagini utilizzate per l’addestramento e consumo energetico dei sistemi. Prima di inserire l’AI nei processi aziendali serve sapere quali dati escono dall’impresa, dove vengono conservati e chi mantiene il controllo sugli output.
L’AI non sente la mano di un tessuto, non entra in sala fitting, non conosce le capacità effettive di un fornitore e non si assume la responsabilità di un prezzo, di una qualità insufficiente o di una collezione che ha perso identità. Può ridurre l’incertezza, ordinare dati e portare più rapidamente vicino a una decisione.
Nel pantalone che stavo sviluppando, il software aveva già svolto bene la propria parte. La modifica decisiva riguardava pochi centimetri sulla linea del cavallo e del fianco. Ho corretto quelli. Il resto poteva rimanere esattamente com’era.
Romina Tosi
Disclaimer
Le considerazioni che hai appena letto rappresentano una mia interpretazione dei fatti e, come ogni interpretazione, possono essere condivise oppure contestate. Si tratta di opinioni personali. Le informazioni richiamate provengono da fonti pubbliche disponibili al momento della pubblicazione, tra cui documenti ufficiali, comunicazioni sindacali, articoli di stampa e materiali consultabili da chiunque. Non riporto informazioni riservate né fatti appresi per conoscenza diretta. Non divulgo contenuti coperti da segreto e non attribuisco a persone o aziende comportamenti illeciti. L'eventuale riferimento a casi concreti serve esclusivamente a contestualizzare e analizzare dinamiche che riguardano un intero settore. Non ha lo scopo di colpire singoli individui o specifiche imprese. Le osservazioni su strategie industriali, scelte finanziarie e modelli produttivi rientrano nel diritto di esprimere valutazioni e commenti su temi di interesse pubblico. Restano considerazioni personali, non giudizi definitivi. Non tutte le aziende operano nello stesso modo. Accanto a realtà che meritano critiche, ne esistono molte altre che lavorano con serietà, coerenza e visione.
Se riscontri errori o imprecisioni, segnalameli. Sarò felice di verificare e correggere quanto necessario.
L'obiettivo di questa riflessione è favorire il confronto e il dibattito, non arrecare danno a persone, aziende o organizzazioni.
Commenti