La moda sostenibile inizia con l’AI

Di: Madhava Venkatesh, Co-Fondatore e Chief Technology Officer, TrusTrace.

Come persona appassionata di sostenibilità, è sempre emozionante vedere i governi fare qualcosa di importante. Ad esempio, il programma Product Environmental Footprint (PEF) della Commissione Europea. Sebbene sia ancora in fase di test, quando diventerà legge, richiederà alle aziende di calcolare e divulgare l’impatto ambientale reale dei loro prodotti, tenendo conto delle attività della catena di approvvigionamento: dall’estrazione delle materie prime, alla produzione e all’uso, fino alla gestione dei rifiuti. Una tale legislazione sarebbe un vantaggio per gli attivisti che da tempo spingono le grandi aziende a operare in modo più sostenibile, soprattutto le aziende di moda.

Secondo stime ampiamente accettate, l’industria della moda rappresenta tra il 2 e l’8 percento delle emissioni di carbonio mondiali. Nel 2018, l’industria globale dell’abbigliamento e delle calzature da sola ha prodotto più gas serra di Francia, Germania e Regno Unito messi insieme.

Il PEF è solo una delle molte norme globali che stanno costringendo le grandi aziende a tenere conto dei danni ambientali nelle loro catene di approvvigionamento. La legge sulla trasparenza nella catena di approvvigionamento della California e la recente legge tedesca sulla diligence nella catena di approvvigionamento sono due esempi recenti. Per rispettare i nuovi requisiti, le aziende di quelle regioni avranno bisogno di soluzioni tecnologiche per la tracciabilità della catena di approvvigionamento, oltre a un nuovo modo di pensare alla sostenibilità.

Fino a poco tempo fa, le aziende hanno adottato un approccio top-down alla sostenibilità, lanciando iniziative aziendali e promuovendo prodotti di conseguenza. Ma questo è già un modo di pensare superato (soprattutto se si vuole apportare un vero cambiamento). Ciò che è richiesto adesso – sia attraverso la regolamentazione o una base di consumatori sempre più consapevoli dell’ambiente – è muoversi verso la sostenibilità a partire dal prodotto.

Per produrre un capo di abbigliamento veramente sostenibile, le aziende devono conoscere tutto sui prodotti e materiali che gestiscono. Ciò richiede milioni di dati granulari e precisi e una soluzione di tracciabilità in grado di ospitare i dati in un unico luogo.

Perché la tracciabilità?

La capacità di tracciare con precisione i prodotti e i materiali attraverso la catena di approvvigionamento può aiutare a risolvere molte sfide. Una maggiore visibilità della catena di approvvigionamento consente alle aziende di anticipare le interruzioni prima che si verifichino. Inoltre, tale visibilità consente alle aziende di fare affermazioni sui prodotti e dimostrare la loro autenticità. Ad esempio, un’azienda può affermare di vendere un maglione di cotone biologico al 100% e fornire i dati per supportare tale affermazione.

Come stanno attualmente, le catene di approvvigionamento della moda sono immense, ma con poca visibilità dei fornitori. Le aziende di moda si trovano quindi di fronte alla sfida impegnativa di cercare di tracciare ogni prodotto mentre si muove attraverso centinaia di fornitori in tutto il mondo. Questa realtà rappresenta una sfida tecnologica enorme che solo l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico possono risolvere.

AI come abilitatore della tracciabilità

In TrusTrace, lavoriamo con decine di aziende del settore della moda, e gran parte dei loro dati sulla catena di approvvigionamento è bloccata in documenti – cartacei ed elettronici. Questi documenti includono fatture che provano la catena di custodia, rapporti di audit sociali che descrivono le condizioni di lavoro e di retribuzione nelle fabbriche e in altri stabilimenti, rapporti di test chimici per lotti di materiali e molto altro. Questi dati dei documenti sono spesso in formati e lingue diverse. In breve, il problema principale è l’acquisizione dei dati.

È qui che l’AI diventa critica per la tracciabilità. Può raccogliere in modo intelligente grandi quantità di dati su larga scala. Tuttavia, può anche supportare un sistema che esegue automaticamente la convalida dei dati, correlando le informazioni da più fonti per migliorare la qualità complessiva dei dati di tracciabilità.

Più semplicemente, l’AI può essere utilizzata per digitalizzare le tracce cartacee per abilitare la tracciabilità dei prodotti su larga scala. Il processo di digitalizzazione comprende tre passaggi: classificazione, estrazione e identificazione degli oggetti e convalida dei dati e collegamento.

La classificazione avviene quando un documento viene inviato in una piattaforma di tracciabilità della catena di approvvigionamento da un fornitore. L’AI sottostante riconosce il documento e lo classifica intelligentemente come, ad esempio, un ordine di acquisto, un audit di una struttura o una certificazione.

In base alla classificazione del documento, l’AI identifica le informazioni chiave attraverso i metadati. Ad esempio, quando si elaborano fatture, il sistema di tracciabilità estrae e identifica automaticamente informazioni come Acquirente, Venditore, Prodotto, Quantità, Data di consegna, ecc. Allo stesso modo, la digitalizzazione di un audit sociale potrebbe comportare la cattura di parametri relativi alle condizioni di lavoro, ai salari equi, alla diversità e altro.

Una volta estratti gli oggetti corrispondenti, i dati vengono convalidati e collegati ad altri dati esistenti all’interno dei sistemi aziendali dell’azienda, consentendo loro di utilizzare i dati come desiderato, sia per previsioni, analisi, reporting normativo o altri requisiti.

Le catene di approvvigionamento della moda sono così complesse e i dati disponibili così vasti che è virtualmente impossibile gestirli senza l’uso efficace dell’AI. Dopo l’implementazione di un sistema di tracciabilità, la sostenibilità di uno o più partner nella catena di approvvigionamento di un’azienda inevitabilmente non sarà all’altezza degli standard dell’azienda. In tal caso, la catena di approvvigionamento deve adattarsi e riconfigurarsi attraverso altri partner per rimanere in conformità. L’AI e l’apprendimento automatico sono la spina dorsale che consente un tale rapido adattamento.

Guardando avanti

Come dimostra il programma PEF della CE, verrà un momento in cui non sarà sufficiente affermare di essere sostenibili; non sarà sufficiente nemmeno fornire prove. Credo in un futuro in cui le aziende calcoleranno in tempo reale quanto siano sostenibili i loro prodotti tracciando intelligentemente i materiali combinati.

Sono orgoglioso di vedere così tante aziende di moda impegnate nella sostenibilità e nella responsabilità sociale – anche prima che la legislazione iniziasse a intensificarsi. Quell’impegno aziendale deve ora scendere a livello di prodotto. Non è un’impresa facile, ma la tracciabilità, supportata dall’AI e dai dati, può renderla possibile.