AI e Fashion:

dal disegno delle nuove collezioni ai trend di mercato

Un tempo le sfilate di moda stabilivano le tendenze di mercato: veri e propri spettacoli, in cui acquirenti ed esperti di previsione non potevano che annotare i fashion trend che i designer avevano scelto per il mercato di massa per l’anno successivo. Oggi le previsioni si muovono molto più rapidamente grazie alle nuove innovazioni tecnologiche, che di fatto hanno cambiato il modo in cui la moda si muove nella società.

Un esempio di nuova tecnologia è l’intelligenza artificiale che sta cambiando in maniera incredibilmente veloce e incisiva non solo il modo di tracciare il gusto e i consumi di moda, ma anche lo stesso processo creativo, sempre più diretta emanazione dei fashion forecast. Un tempo risultato di lunghe ricerche da parte dei trend hunter in giro per il mondo, oggi estrazioni di dati da tabelle excel da fare con un semplice click.

Gli algoritmi di machine learning ed artificial intelligence, si mettono a servizio dello stile in maniera molto “produttiva”, supportando le aziende del settore a prevedere e creare nuove collezioni sulla base di analisi di previsione della domanda.

Gli algoritmi di AI: il futuro della moda

Non dobbiamo pensare all’AI solo come Intelligenza artificiale ma in termini di intelligenza “aumentata” in quanto essa può estendere il pensiero umano e la capacità creativa ed automatizzare ad esempio il riconoscimento automatico di mode, stili e tendenze mondane attraverso l’analisi di post ed articoli. La questione più appropriata diviene quindi non se l’ AI possa prendere il posto dei nuovi designer ma in che aspetti li possa supportare ad essere più creativi grazie alle proprie capacità di analisi ed osservazione.

AI e previsione della domanda

Oltre al tradizionale supporto legato al mondo marketing, vendite e pricing, l’AI può aiutare le imprese del mondo del fashion a partire dalla possibilità di far leva sui dati per prevedere i nuovi trend, attraverso soluzioni di Machine Learning in grado di influenzare il design e lo sviluppo di nuovi prodotti sulla base delle preferenze dei consumatori.

Uno degli aspetti più critici nel prevedere la domanda è il calcolo del forecast per nuovi prodotti, per i quali non si ha una base storica disponibile da utilizzare.

Tendenzialmente il problema viene superato attraverso una selezione manuale da parte dell’utente di un prodotto esistente che reputa simile al nuovo prodotto. In questo ambito sedApta ha addestrato algoritmi supervisionati e non supervisionati che consentono di produrre un ranking quantitativo dei prodotti più similari al nuovo prodotto. Tale ranking viene consultato dall’utente per validare in modo analitico la scelta che avrebbe compiuto senza il supporto dell’assistente virtuale e/o identificare prodotti similari a cui non aveva pensato.

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