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 che conta. Ad esempio, il programma Product Environmental Footprint (PEF) della Commissione Europea. Sebbene sia ancora in fase di testing, quando diventerà legge, richiederà ai marchi 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 del mondo. Nel 2018, l’industria globale dell’abbigliamento e delle calzature da sola ha prodotto più gas serra di Francia, Germania e Regno Unito combinati.

Il PEF è solo una delle molte regolamentazioni globali che stanno costringendo le grandi aziende a tenere conto dei danni ambientali nella loro catena di approvvigionamento. La legge sulla trasparenza della catena di approvvigionamento della California e la recente legge tedesca sui controlli della catena di approvvigionamento sono due esempi recenti. Per conformarsi ai nuovi requisiti, i marchi in 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, i marchi hanno avuto un approccio dall’alto verso il basso alla sostenibilità, promuovendo iniziative aziendali generali e commercializzando prodotti di conseguenza. Ma questo è già un modo di pensare superato e inefficace (soprattutto se si vuole apportare un reale cambiamento). Ciò che è richiesto ora – 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, i marchi devono conoscere tutto sui prodotti e materiali che gestiscono. Richiede milioni di punti di dati granulari e accurati e una soluzione di tracciabilità che possa 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 ai marchi di prevedere le interruzioni prima che si verifichino. Inoltre, tale visibilità consente ai marchi di fare affermazioni sui prodotti e dimostrare la loro autenticità. Ad esempio, un marchio può affermare di vendere un maglione di cotone biologico al 100% e fornire i dati per sostenerlo.

Come stanno le cose oggi, le catene di approvvigionamento della moda sono massive, ma con poca visibilità dei fornitori. Le aziende di moda si trovano quindi di fronte al compito impegnativo 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. Ancor più importante, tuttavia, è che 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 si verifica 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.

Sulla base della 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 ancora.

Una volta estratti gli oggetti corrispondenti, i dati vengono convalidati e collegati ad altri dati esistenti all’interno dei sistemi aziendali del marchio, consentendo loro di utilizzare i dati come desiderato, sia per previsioni, analisi, rapporti normativi 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 marchio inevitabilmente non sarà all’altezza degli standard del marchio. In quel caso, la catena di approvvigionamento deve adattarsi e riorganizzarsi 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 dire di essere sostenibili; non sarà sufficiente nemmeno fornire prove. Credo in un futuro in cui i marchi calcoleranno in tempo reale quanto siano sostenibili i loro prodotti tracciando intelligentemente i materiali combinati.

Sono orgoglioso di vedere così tanti marchi di moda impegnati nella sostenibilità e nella responsabilità sociale – anche prima che la legislazione iniziasse ad aumentare. 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.