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Intelligenza artificiale e moda: come cogliere le potenzialità di un binomio a dir poco rivoluzionario
Grazie all’implementazione dell’intelligenza artificiale nel settore moda potremmo ridurre drasticamente la sovrapproduzione. Come sempre, però, vanno contenuti gli altri risvolti ambientali.
Nel punto d’incontro tra tradizione e avanguardia, l’industria della moda potrebbe essere sull’orlo di una rivoluzione epocale: l’intelligenza artificiale (ia) ha infatti il potenziale per lasciare il segno nel settore della moda sostenibile. Detto questo, dobbiamo fare i conti con gli enormi costi ambientali di questo sistema rivoluzionario e futuristico. Tanto per cominciare quando si parla di intelligenza artificiale, ci si riferisce alla capacità dei sistemi informatici di eseguire compiti che tradizionalmente richiedono l’intelligenza umana, tra cui apprendimento, ragionamento, risoluzione di problemi, percezione e comprensione del linguaggio: compiti che gli algoritmi eseguono grazie al supporto di gigantesche server farm. Nell’industria della moda, l’AI comprende tecnologie come il machine learning, l’elaborazione del linguaggio naturale e la realtà aumentata, consentendo ai brand di analizzare dati, automatizzare processi e migliorare la creatività.
La moda, con la sua doppia identità di arte e industria, affronta oggi sfide uniche legate al costo ambientale della creatività che rappresenta. Ad esempio, stando ai dati raccolti dall’organizzazione non- profit Worldrise, l’industria della moda è responsabile per il 35 per cento delle microplastiche presenti negli oceani, contribuendo significativamente all’inquinamento delle nostre risorse idriche naturali. Ogni anno infatti il settore genera la sorprendente cifra di 93 milioni di tonnellate di rifiuti, di cui solo l’un per cento viene riciclato. Senza contare il fatto che la produzione di prodotti di moda è raddoppiata negli ultimi 20 anni, con un aumento del 60 per cento degli acquisti di capi d’abbigliamento pro capite in soli 14 anni. Nonostante questo incremento dei consumi, l’80 per cento dei capi presenti nei nostri guardaroba rimane inutilizzato, evidenziando una cultura dell’eccesso che contribuisce in modo significativo alle pratiche insostenibili del settore.
L’intelligenza artificiale come strumento di trasformazione nel settore della moda e del tessile
Tra le questioni più urgenti che il settore si trova a dover risolvere c’è quella legata alla sovrapproduzione, ma anche legata al LCA, ovvero il Life cycle assessment dei prodotti. Attraverso la lente dell’intelligenza artificiale potremmo però ripensare l’intero ciclo di vita dei prodotti tessili, dalla progettazione alla produzione fino al coinvolgimento del consumatore, rendendo ogni fase più sostenibile ed efficiente. Ad esempio, implementando l’Intelligenza Artificiale nei processi di design sarebbe possibile sfruttare l’analisi predittiva e il machine learning non solo per prevedere le tendenze, ma anche per sprecare meno risorse. Queste tecnologie offrono infatti la possibilità di ottimizzare i modelli per ridurre lo spreco di tessuto e favorire l’uso di materiali ecologici, accelerando al contempo il processo creativo. Questo cambiamento aprirebbe anche nuove strade creative per i designer, sfidandoli a pensare alla moda in termini tanto di estetica quanto di impatto ambientale. Un esempio concreto del potenziale trasformativo dell’ia nella moda è la collaborazione tra Revolve e Maison.Meta per la creazione di collezioni capsule generate dall’ia e presentate durante la prima AI Fashion Week, tenutasi a New York nell’aprile del 2023.
Forecasting & Co.
Non solo la creatività, ma anche la produzione potrebbe trarre vantaggio dalla precisione dell’ia. Grazie alla sua capacità di analizzare enormi quantità di dati infatti, l’intelligenza artificiale potrebbe fornire certezze sulla domanda dei consumatori, aiutando i brand ad allineare la produzione alle reali esigenze di mercato, piuttosto che affidarsi a previsioni speculative: questa sincronizzazione potrebbe ridurre drasticamente la sovrapproduzione e i rifiuti, segnando un passo significativo verso la sostenibilità. La previsione delle tendenze è un aspetto cruciale del design e riguarda colori, materiali e stili. Tradizionalmente basata sull’intuizione, sull’esperienza e sul lavoro delle agenzie di forecasting, oggi questo processo intravede nuove possibilità date dagli algoritmi, che analizzano dati provenienti da social media, articoli, ricerche online e vendite per identificare le tendenze emergenti. Strumenti come Heurist e WGSN utilizzano l’IA per fornire previsioni di tendenza ai brand, consentendo decisioni di design più puntuali.
Un aspetto riguarda anche la personalizzazione: i consumatori cercano infatti sempre più prodotti unici e su misura e l’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo cruciale nella personalizzazione: gli algoritmi possono analizzare lo storico degli acquisti e il comportamento di navigazione per suggerire prodotti personalizzati: piattaforme come Stitch Fix utilizzano l’ia per creare selezioni di abbigliamento su misura per i clienti. Inoltre con i camerini virtuali possibili grazie alla realtà aumentata e alla visione artificiale, i clienti possono provare virtualmente i capi prima di acquistarli, migliorando la loro fiducia nella scelta.
Logistica e supply chain
Inoltre, la gestione della logistica e della catena di approvvigionamento basata sull’intelligenza artificiale potrebbe migliorarne ulteriormente l’efficienza, assicurando che il percorso di un prodotto dalla fabbrica al consumatore finale sia il più ecologico possibile. Gli algoritmi hanno ad esempio la possibilità di analizzare traffico, meteo e orari di consegna per trovare le rotte più efficienti, riducendo così tempi e costi di spedizione. Per quanto riguarda invece l’automazione dei magazzini sarà possibile impiegare robot e sistemi automatizzati che velocizzano operazioni di picking, packing e smistamento, aumentando l’efficienza.
Costi ambientali dell’intelligenza artificiale
Ma c’è un ma: ogni richiesta inoltrata a un sistema di Intelligenza Artificiale viene elaborata da server remoti situati in gigantesche server farm, strutture che ospitano migliaia di computer operativi 24 ore su 24. Il loro funzionamento richiede enormi quantità di energia, non solo per l’elaborazione delle informazioni, ma anche per i sofisticati sistemi di raffreddamento necessari ad evitare il surriscaldamento delle macchine. Va da sé che questi processi implicano un consumo energetico crescente e, di conseguenza, generano un’impronta di carbonio sempre più pesante.
Secondo uno studio della Vrije Universiteit di Amsterdam infatti entro il 2027 i data center che alimentano l’intelligenza artificiale di tutto il mondo potrebbero richiedere dagli 85 ai 134 terawattora di energia all’anno, pari al fabbisogno di un intero paese come l’Argentina. Non solo: una ricerca dell’Università di Washington ha rivelato che una singola richiesta all’ia consuma cinque volte l’energia necessaria per una normale ricerca sul Web. Basti pensare che sistemi avanzati come ChatGpt possono arrivare a consumare fino a un gigawattora al giorno, l’equivalente del consumo medio di una cittadina italiana di medie dimensioni.
Si stima che, entro il 2050, la richiesta energetica del settore potrebbe essere mille volte superiore a quella attuale, ponendo un serio interrogativo su come soddisfare tale fabbisogno con le tecnologie energetiche disponibili. Un’ulteriore criticità è rappresentata dal consumo idrico. Molti data center utilizzano infatti enormi quantità di acqua per raffreddare i server. Secondo uno studio recente, servizi come ChatGpt potrebbero arrivare a consumare fino a sette miliardi di metri cubi d’acqua potabile nei prossimi anni. Quindi? Quello che abbiamo detto finora relativamente ai vantaggi dell’utilizzare l’Intelligenza Artificiale nei settori della moda e del tessile è quindi da dimenticare? Assolutamente no, come in tutte le cose è necessario valutare impatti positivi, negativi ed esternalità: razionalizzare un processo produttivo ed evitare tonnellate di rifiuti tessili è ben diverso che utilizzare ChatGpt per passatempo o divertimento. Sicuramente però è necessario valutare quali sfide ambientali pone un sistema complesso come quello dell’intelligenza artificiale, che tanti problemi risolve e tanti ne crea.
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