Fashion, quattro sfide per il futuro: talento e IA diventano leve decisive

Il futuro del fashion si gioca sempre meno sulla tecnologia presa isolatamente e sempre più sulla capacità di combinarla con il patrimonio di competenze delle persone. È questo il punto di vista di Lectra, azienda che fornisce soluzioni tecnologiche di intelligenza industriale per i settori della moda, dell’automotive e dell’arredamento. Per il gruppo, le quattro grandi sfide che attendono il settore possono essere affrontate solo mettendo insieme valorizzazione del talento, trasferimento della conoscenza e intelligenza artificiale.

«La moda non rischia di perdere talento, ma la capacità di preservare e valorizzare il know-how, garantendo che artigianalità e creatività continuino a rappresentare il cuore del settore», sottolinea Nicolas Favreau, Vice President, Offer Strategy di Lectra. Secondo il manager, saranno infatti i brand capaci di combinare competenze umane, trasferimento della conoscenza e innovazione a riuscire ad accelerare lo sviluppo, attrarre le nuove generazioni e mantenersi competitivi nel lungo periodo. In questo processo l’IA può svolgere una funzione decisiva, rendendo il patrimonio di conoscenze aziendali più accessibile, condivisibile e scalabile.

L’analisi realizzata da Lectra parte da una trasformazione che investe direttamente il capitale umano della moda. A rendere più complesso lo scenario sono infatti, contemporaneamente, l’uscita dal mercato del lavoro di professionisti molto esperti, le nuove aspettative dei giovani, la crescente complessità operativa e modelli di sviluppo delle collezioni sempre più rapidi. Da qui l’individuazione di quattro trend che stanno modificando il rapporto tra talento, conoscenza e innovazione nell’industria fashion.

La prima direttrice riguarda la conservazione del know-how. Per decenni la moda si è affidata all’esperienza di artigiani, designer e specialisti di prodotto, depositari di competenze maturate sul campo e spesso difficili da codificare. Dalla creazione dei modelli alla vestibilità, fino alla scelta dei materiali, molte decisioni continuano a dipendere dall’esperienza individuale. Quando una figura senior lascia l’azienda, quindi, il rischio non è soltanto perdere una risorsa, ma disperdere una parte del patrimonio di conoscenze dell’organizzazione. Per Lectra occorre passare da una dipendenza da poche persone chiave a sistemi più resilienti, capaci di documentare e rendere trasferibili competenze che fino a oggi sono state tramandate soprattutto in modo informale.

La seconda sfida è costruire un ponte tra le generazioni. I professionisti più giovani sono chiamati ad acquisire rapidamente competenze specialistiche, ma spesso devono farlo muovendosi tra sistemi frammentati e processi poco documentati. Allo stesso tempo chiedono percorsi di carriera più trasparenti, strumenti intuitivi e modalità di apprendimento integrate nell’attività quotidiana. La tecnologia, secondo Lectra, può favorire questo passaggio quando viene progettata attorno ai reali flussi di lavoro: piattaforme strutturate e intuitive possono mettere junior e senior nelle condizioni di collaborare meglio, incorporando le best practice direttamente nei processi aziendali.

È qui che entra in gioco la terza direttrice: usare l’intelligenza artificiale come amplificatore delle competenze umane, non come loro sostituto. Le soluzioni basate sull’IA possono aiutare a preservare le conoscenze accumulate, standardizzare le best practice e mettere a disposizione informazioni utili in tempo reale. Applicata alle attività di progettazione, sviluppo e produzione, l’IA può per esempio analizzare dati storici per supportare la selezione dei materiali, migliorare la vestibilità dei prodotti o individuare in anticipo possibili criticità produttive. In questo modo i team meno esperti possono lavorare con maggiore autonomia, mentre le figure senior possono concentrarsi maggiormente su innovazione, mentoring e pianificazione strategica.

L’effetto riguarda anche la formazione. Processi digitalizzati, flussi di lavoro guidati e raccomandazioni intelligenti possono trasformare l’apprendimento da momento separato dal lavoro a componente continua dell’attività quotidiana. A ciò si aggiungono applicazioni dell’IA nella manutenzione predittiva e nell’ottimizzazione della produzione, con l’obiettivo di ridurre i tempi di inattività e migliorare l’efficienza operativa.

La quarta sfida consiste infine nell’investire contemporaneamente in persone e tecnologia. Automatizzare le attività più ripetitive e a basso valore può liberare tempo per creatività, capacità decisionale e risoluzione dei problemi, ma il vantaggio competitivo passa anche dalla riqualificazione continua delle competenze. Una ricerca di Business of Fashion e McKinsey & Company, richiamata da Lectra, stima che entro il 2030 fino al 40% dei lavoratori delle economie avanzate dovrà acquisire nuove skill o cambiare ruolo per adattarsi all’evoluzione tecnologica. Per la moda significa fare della formazione continua e dell’apprendimento lungo l’intero arco della carriera una leva per attrarre talenti e sostenere l’innovazione.

La prospettiva indicata da Lectra, quindi, non contrappone persone e IA. Al contrario, considera la tecnologia efficace proprio quando riesce a mettere in circolo meglio ciò che le organizzazioni già possiedono: competenze, esperienza, capacità creativa e conoscenza accumulata nel tempo.