Zara sta testando fino a che punto l’intelligenza artificiale generativa può essere spinta nelle operazioni quotidiane di vendita al dettaglio, a partire da una parte del business che raramente attira l’attenzione nelle discussioni sulla tecnologia: le immagini dei prodotti.
Rapporti recenti mostrano che il rivenditore utilizza l’intelligenza artificiale per generare nuove immagini di modelli reali che indossano abiti diversi, sulla base di servizi fotografici esistenti. I modelli rimangono coinvolti nel processo, compreso il consenso e il compenso, ma l’intelligenza artificiale viene utilizzata per estendere e adattare le immagini senza ripetere la produzione da zero. L’obiettivo dichiarato è accelerare la creazione di contenuti e ridurre la necessità di riprese ripetute.
In superficie, il cambiamento sembra incrementale. In pratica, riflette un modello familiare nell’adozione dell’intelligenza artificiale aziendale, in cui la tecnologia viene introdotta non per rivedere il funzionamento di un’azienda, ma per rimuovere l’attrito dalle attività che si ripetono su larga scala.
Come Zara utilizza l’intelligenza artificiale per ridurre gli attriti nel lavoro di vendita al dettaglio ripetibile
Per un rivenditore globale come Zara, le immagini non sono un ripensamento creativo. Si tratta di un requisito di produzione legato direttamente alla rapidità con cui i prodotti possono essere lanciati, aggiornati e venduti sui mercati. Ogni articolo in genere necessita di più varianti visive per diverse regioni, canali digitali e cicli di campagna. Anche quando i capi cambiano solo leggermente, il lavoro di produzione circostante spesso ricomincia da zero.
Questa ripetizione crea ritardi e costi che è facile trascurare proprio perché sono routine. L’intelligenza artificiale offre un modo per comprimere tali cicli riutilizzando materiale approvato e generando variazioni senza reimpostare l’intero processo.
L’intelligenza artificiale entra nella pipeline di produzione
Il posizionamento della tecnologia è importante quanto la capacità stessa. Zara non sta posizionando l’intelligenza artificiale come un prodotto creativo separato né chiedendo ai team di adottare un flusso di lavoro completamente nuovo. Gli strumenti vengono utilizzati all’interno di una pipeline di produzione esistente, supportando gli stessi risultati con meno passaggi. Ciò mantiene l’attenzione sulla produttività e sul coordinamento piuttosto che sulla sperimentazione.
Questo tipo di implementazione è tipica una volta che l’IA supera le fasi pilota. Invece di chiedere alle organizzazioni di ripensare il modo in cui viene svolto il lavoro, la tecnologia viene introdotta laddove esistono già dei vincoli. La questione è se i team possano muoversi più velocemente e con meno duplicazioni, non se l’intelligenza artificiale possa sostituire il giudizio umano.
L’iniziativa delle immagini si affianca anche a una serie più ampia di sistemi basati sui dati che Zara ha costruito nel tempo. Il rivenditore si affida da tempo all’analisi e al machine learning per prevedere la domanda, allocare l’inventario e rispondere rapidamente ai cambiamenti nel comportamento dei clienti. Questi sistemi dipendono da rapidi cicli di feedback tra ciò che i clienti vedono, ciò che acquistano e il modo in cui le scorte si muovono attraverso la rete.
Da questo punto di vista, una produzione più rapida di contenuti supporta un’operazione più ampia anche se non è inquadrata come un cambiamento strategico. Quando le immagini del prodotto possono essere aggiornate o localizzate più rapidamente, si riduce il ritardo tra l’inventario fisico, la presentazione online e la risposta del cliente. Ogni miglioramento è piccolo, ma insieme aiutano a mantenere il ritmo su cui si basa il fast fashion.
Dalla sperimentazione all’uso quotidiano
In particolare, la società ha evitato di inquadrare questa mossa in termini grandiosi. Non sono stati pubblicati dati sui risparmi sui costi o sugli aumenti di produttività, né si sostiene che l’intelligenza artificiale stia trasformando la funzione creativa. L’ambito rimane ristretto e operativo, il che limita sia il rischio che le aspettative.
Questa moderazione è spesso un segno che l’intelligenza artificiale è passata dalla sperimentazione all’uso di routine. Una volta che la tecnologia diventa parte delle operazioni quotidiane, le organizzazioni tendono a parlarne di meno, non di più. Smette di essere una storia di innovazione e inizia a essere trattata come un’infrastruttura.
Ci sono anche vincoli che rimangono visibili. Il processo si basa ancora su modelli umani e sulla supervisione creativa, e non vi è alcun suggerimento che le immagini generate dall’intelligenza artificiale funzionino in modo indipendente. Il controllo di qualità, la coerenza del marchio e le considerazioni etiche continuano a influenzare il modo in cui vengono applicati gli strumenti. L’intelligenza artificiale estende le risorse esistenti anziché generare contenuti in modo isolato.
Ciò è coerente con il modo in cui le aziende in genere affrontano l’automazione creativa. Invece di sostituire completamente il lavoro soggettivo, prendono di mira i componenti ripetibili che lo circondano. Nel tempo, questi cambiamenti si accumulano e rimodellano il modo in cui i team distribuiscono gli sforzi, anche se i ruoli principali rimangono intatti.
L’uso dell’intelligenza artificiale generativa da parte di Zara non segnala una reinvenzione della vendita al dettaglio di moda. Mostra come l’intelligenza artificiale stia iniziando a toccare parti dell’organizzazione che in precedenza erano considerate manuali o difficili da standardizzare, senza cambiare il modo in cui l’azienda opera fondamentalmente.
Nelle grandi imprese, è spesso così che l’adozione dell’intelligenza artificiale diventa duratura. Non arriva attraverso ampi annunci strategici o affermazioni drammatiche. Prende piede attraverso piccoli cambiamenti pratici che rendono il lavoro quotidiano un po’ più veloce, fino a quando diventa difficile immaginare di farne a meno.
(Foto di M.Rennim)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
