Nella moda l'intelligenza artificiale può aiutare a stimare la domanda di una collezione, distribuire taglie e colori, suggerire riassortimenti e supportare il personale di vendita. La differenza tra una demo e un processo utile sta nella qualità di anagrafiche prodotto, vendite, disponibilità e regole decisionali.
Quali problemi affronta
Prima della stagione, il team deve decidere volumi e assortimento senza vendite dello stesso modello. Durante la stagione, il sell-out cambia per negozio e taglia. A valle, restano disponibilità, margine e invenduto da monitorare. La generazione di immagini è un altro caso d'uso: non risolve automaticamente questi problemi di pianificazione.
Quali dati preparare
Servono gerarchia modello-variante-SKU, attributi da PLM o PIM, vendite e resi per canale, stock effettivo, prezzi, calendario promozionale e tempi di fornitura. Prima di scegliere un modello, confronta le definizioni di articolo e negozio tra ERP, POS ed e-commerce.
Come valutare un pilota
Scegli una categoria e pochi negozi comparabili. Conserva la previsione iniziale, le correzioni dei planner e la decisione eseguita. Misura disponibilità, sell-through, scorte residue e margine rispetto al punto di partenza, non soltanto l'accuratezza statistica.
Primi controlli
- Distinguere prodotti nuovi da continuativi.
- Confrontare attributi e vendite a livello SKU e negozio.
- Definire chi approva e dove torna la decisione.
- Misurare un esito di stagione, non una sola previsione.
Fashion AI significa generare immagini di abiti?
No. La generazione creativa è un caso d'uso distinto da previsione, allocation, riassortimento e supporto alla vendita.
