La moda sostenible comienza con la inteligencia artificial

Por: Madhava Venkatesh, Co-Fundador y Director de Tecnología, TrusTrace.

Como alguien que se apasiona por la sostenibilidad, siempre es emocionante ver a los gobiernos tomar medidas que importan. Un ejemplo es el programa de Huella Ambiental de Producto (PEF) de la Comisión Europea. Aunque todavía está en la fase de prueba, cuando se convierta en ley, exigirá a las marcas que calculen y divulguen el impacto ambiental real de sus productos, teniendo en cuenta las actividades de la cadena de suministro: desde la extracción de materias primas, pasando por la producción y el uso, hasta la gestión de residuos. Esta legislación sería un gran avance para los activistas que han estado presionando a las grandes marcas para que operen de manera más sostenible, especialmente en la industria de la moda.

Según estimaciones ampliamente aceptadas, la industria de la moda es responsable de entre el dos y el ocho por ciento de las emisiones de carbono del mundo. En 2018, la industria global de la confección y el calzado produjo más gases de efecto invernadero que Francia, Alemania y el Reino Unido combinados.

El PEF es solo una de las manyas regulaciones globales que están obligando a las grandes empresas a rendir cuentas sobre el daño ambiental en sus cadenas de suministro. La Ley de Transparencia en las Cadenas de Suministro de California y la recientemente aprobada Ley de Debida Diligencia en la Cadena de Suministro de Alemania son dos ejemplos recientes. Para cumplir con los nuevos requisitos, las marcas en esas regiones necesitarán soluciones tecnológicas para la trazabilidad de la cadena de suministro, así como una nueva forma de pensar sobre la sostenibilidad.

Hasta hace poco, las marcas han tenido un enfoque de arriba hacia abajo en la sostenibilidad, implementando iniciativas corporativas generales y promocionando productos de acuerdo con ellas. Pero esto ya es una forma obsoleta y poco efectiva de pensar (especialmente si se quiere lograr un cambio real). Lo que ahora se requiere —ya sea a través de la regulación o de una base de consumidores cada vez más conscientes del medio ambiente— es avanzar hacia la sostenibilidad desde el producto hacia arriba.

Para producir un producto verdaderamente sostenible, las marcas necesitan saber todo sobre cada producto y material que manejan. Requiere millones de puntos de datos granulares y precisos, y una solución de trazabilidad que pueda alojar los datos en un solo lugar.

¿Por qué la trazabilidad?

La capacidad de rastrear productos y materiales con precisión a través de la cadena de suministro puede ayudar a abordar muchos desafíos. Una mayor visibilidad de la cadena de suministro permite a las marcas anticipar las interrupciones antes de que ocurran. Además, esta visibilidad permite a las marcas hacer afirmaciones sobre sus productos y demostrar su autenticidad. Por ejemplo, una marca puede afirmar que vende un suéter de algodón orgánico al 100% y proporcionar los datos para respaldarlo.

Como están hoy en día, las cadenas de suministro de la moda son masivas, pero con poca visibilidad de los proveedores. Las empresas de moda, por lo tanto, se enfrentan a la tarea abrumadora de intentar rastrear cada producto a medida que se mueve a través de cientos de proveedores en todo el mundo. Esta realidad representa un desafío tecnológico masivo que solo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático pueden solucionar.

IA como habilitador de la trazabilidad

En TrusTrace, trabajamos con docenas de empresas en la industria de la moda, y mucha de su datos de la cadena de suministro están bloqueados en documentos —papel y electrónicos. Estos documentos incluyen facturas que prueban la cadena de custodia, informes de auditorías sociales que describen las condiciones laborales y salariales en fábricas y otras instalaciones, informes de pruebas químicas para lotes de materiales y mucho más. Estos datos documentales a menudo están en diferentes formatos y idiomas. En resumen, el problema principal es la adquisición de datos.

Es aquí donde la IA se vuelve fundamental para la trazabilidad. Puede recopilar inteligentemente grandes cantidades de datos a escala. Más importante aún, sin embargo, es que también puede apoyar un sistema que realice automáticamente la validación de datos correlacionando información de múltiples fuentes para mejorar la calidad general de los datos de trazabilidad.

Más simplemente, la IA se puede utilizar para digitalizar los registros en papel para permitir la trazabilidad de productos a gran escala. El proceso de digitalización abarca tres pasos: Clasificación, Extracción y identificación de objetos, y Validación y vinculación de datos y enlace.

La clasificación ocurre cuando un documento se presenta en una plataforma de trazabilidad de la cadena de suministro por un proveedor. La IA subyacente reconoce el documento e inteligentemente lo clasifica como, por ejemplo, una orden de compra, una auditoría de instalaciones o una certificación.

Basándose en la clasificación del documento, la IA luego identifica la información clave a través de metadatos. Por ejemplo, al procesar facturas, el sistema de trazabilidad automáticamente extraerá e identificará información como Comprador, Vendedor, Producto, Cantidad, Fecha de entrega, etc. De manera similar, la digitalización de una auditoría social podría implicar la captura de parámetros relacionados con Condiciones laborales, Salarios justos, Diversidad y más.

Una vez que se extraen los objetos correspondientes, los datos se validan y vinculan a otros datos existentes dentro de los sistemas empresariales de una marca, lo que les permite utilizar los datos como deseen, ya sea para previsión, análisis, informes regulatorios o otros requisitos.

Las cadenas de suministro de la moda son tan complejas y los datos disponibles son tan vastos que es prácticamente imposible gestionarlos sin el uso efectivo de la IA. Después de implementar un sistema de trazabilidad, la sostenibilidad de uno o más socios en la cadena de suministro de una marca inevitablemente no cumplirá con los estándares de la marca. En ese caso, la cadena de suministro debe adaptarse y reconfigurarse a través de otros socios para mantenerse en cumplimiento. La IA y el aprendizaje automático son la columna vertebral que permite este ajuste rápido.

Mirando hacia adelante

Como demuestra el programa PEF de la CE, llegará un momento en que no será suficiente decir que eres sostenible; no será suficiente incluso proporcionar evidencia. Creo que en el futuro, las marcas calcularán en tiempo casi real cómo de sostenibles son sus productos al rastrear inteligentemente los materiales combinados.

Estoy orgulloso de ver a tantas marcas de moda comprometidas con la sostenibilidad y la responsabilidad social —incluso antes de que se intensificaran las legislaciones. Ese compromiso corporativo ahora debe filtrarse hacia el nivel de producto. No es una tarea fácil, pero la trazabilidad, respaldada por la IA y los datos, puede hacerlo posible.