La moda investe di più in IA, ma le prove dei ritorni restano scarse

In due anni l'intelligenza artificiale è passata da tema marginale a priorità dei consigli di amministrazione nel lusso. Nel 2024 solo il 5% delle maison e dei gruppi del lusso intervistati da Comité Colbert e Bain & Company indicava l'IA tra le prime tre priorità dei tre anni successivi. Nell'edizione 2026 la quota è del 22%. Eppure lo stesso rapporto rileva che quasi il 60% delle aziende del lusso non ha ancora visto un effetto significativo da alcuna implementazione di IA.

Questo divario tra ambizione e prove attraversa tutto il settore. La spesa in IA cresce, secondo ogni indagine disponibile, ma quasi nessuna azienda di moda dice agli investitori quanto spenda specificamente in IA. Dove i ritorni sono comunicati, sono per lo più operativi: contenuti più rapidi, meno resi, previsioni migliori. Gli effetti su ricavi e profitti attribuiti all'IA restano in gran parte non certificati, e i numeri più ottimistici tendono a provenire dalle indagini degli stessi fornitori di tecnologia.

La questione è attuale perché i budget 2026 vengono definiti mentre cambia il comportamento dei consumatori. Il rapporto State of Fashion 2026 di BoF e McKinsey osserva che ChatGPT ha rappresentato il 16% del traffico di rinvio in ingresso di Zara tra giugno e agosto 2025, secondo dati SimilarWeb. Le aziende che non sanno misurare i ritorni della propria spesa in IA faticheranno a decidere dove destinare il prossimo euro.

Quanto spendono in IA le aziende di moda?

La risposta onesta è che nessuno fuori dalle aziende lo sa, perché i grandi gruppi non lo comunicano. La spesa in IA rientra in programmi di investimento più ampi. Inditex ha indicato per il 2026 investimenti ordinari di circa 2,3 miliardi di euro, concentrati su negozi, nuove tecnologie e piattaforme online, secondo FashionUnited. H&M prevede investimenti di 9-10 miliardi di corone svedesi per l'esercizio 2026, soprattutto per il portafoglio negozi e l'infrastruttura tecnologica, ha riportato Modaes. Kering ha dichiarato al capital markets day di aprile 2026 che reinvestirà il 5-6% del fatturato per sostenere la crescita organica, descrivendo al tempo stesso un hub tecnologico fondato su sistemi cloud, IA agentica e digital twin. Nessuna di queste cifre isola l'IA.

I gruppi descrivono però dove vanno i soldi. L'amministratore delegato di H&M Daniel Ervér ha detto che l'azienda vuole usare l'IA per prevedere la domanda con molta più precisione, fino al singolo punto di stoccaggio, e sta fornendo ai team di design strumenti di IA che, a suo dire, «possono davvero potenziare la loro creatività su larga scala». Inditex ha messo in risalto lo strumento di prova virtuale con IA di Zara, che al 31 gennaio 2026 era attivo in 43 mercati e aveva generato oltre 7 milioni di sessioni. Sono dati di utilizzo e di intenzione; nessuna delle due aziende vi ha associato un costo o un ritorno finanziario.

L'informazione più specifica che abbiamo trovato viene dalla polacca LPP, proprietaria di Reserved e Sinsay. A un investor day di maggio 2026 l'azienda ha dichiarato di destinare circa il 10% del budget IT a nuove tecnologie, IA inclusa, ha riportato Reuters. È una quota, non un importo, e accorpa l'IA ad altre nuove tecnologie.

Le indagini colmano il vuoto, con alcune cautele. Nell'IT Buyer Pulse Check di BCG, la quota netta di intervistati della moda e del retail che prevedono di aumentare la spesa IT nei 12 mesi successivi (chi la aumenta meno chi la riduce) è salita dal 26% del primo semestre 2023 al 51% del secondo semestre 2024, portando il settore dal sesto al secondo posto su nove, dietro solo alla finanza. La terza indagine annuale State of AI in Retail and CPG di NVIDIA, pubblicata a gennaio 2026, ha rilevato che il 90% degli intervistati prevedeva di aumentare i budget per l'IA nel 2026, e metà si aspettava incrementi del 10% o più. NVIDIA vende infrastrutture di calcolo per l'IA, e l'indagine riguarda il retail e i beni di consumo in generale, non solo la moda.

Le società di consulenza aggiungono stime di ciò che quei soldi potrebbero ottenere, ricavate dal lavoro con i clienti e non da risultati certificati. In un briefing del novembre 2025 per dirigenti della moda e del lusso, BCG ha affermato che i marchi con esperienze abilitate dall'IA o con propri agenti di shopping registrano aumenti di conversione del 5-15%, che l'uso di agenti nel marketing può ridurre del 30-50% i costi di produzione del marketing e accelerare del 40% lo sviluppo dei contenuti, e che l'IA nel design può ridurre del 20-30% i costi di campionatura. Sono intervalli tratti dall'analisi di BCG e da esempi aziendali, tra cui Zalando, non medie di settore, e il documento non indica quale quota delle aziende di moda li raggiunga.

L'IA è ormai una priorità assoluta per i dirigenti della moda?

Sì, anche se compete con dazi, domanda debole e prezzi. Nell'indagine tra i dirigenti di State of Fashion 2026 di BoF e McKinsey, il 13% degli intervistati ha indicato lo sviluppo delle capacità di IA, digitale e tecnologia e la loro integrazione nelle operazioni come la maggiore opportunità per il 2026, la risposta più frequente. Un anno prima, l'ampliamento dei casi d'uso dell'IA era al secondo posto, con il 9%. Oltre il 35% dei dirigenti ha dichiarato di usare già l'IA generativa in ambiti come il customer service online, la creazione di immagini, il copywriting e la scoperta dei prodotti.

Il lusso si è mosso più in fretta di quanto lasci pensare la sua reputazione. Oltre al salto dal 5% al 22% delle maison che pongono l'IA tra le prime tre priorità, il rapporto di Comité Colbert e Bain rileva che il 39% dei gruppi e delle maison ha una visione, una strategia e una roadmap definite sull'IA, e un ulteriore 48% ha una visione con alcuni progetti pilota. L'indagine tra i dirigenti alla base di questi dati è piccola, 35 intervistati di 23 maison e gruppi, quindi ogni punto percentuale rappresenta una manciata di aziende.

Quante aziende di moda hanno portato l'IA oltre la fase pilota?

Meno di quanto suggeriscano le classifiche delle priorità. Parlando della ricerca State of Fashion 2026 a febbraio 2026, Colleen Baum di McKinsey ha detto che il settore è «un po' più lento nell'adottare l'IA» e che «circa il 90% dei progetti si è arenato alla fase pilota». Il rapporto stesso cita una ricerca McKinsey più ampia, tra settori diversi, secondo cui il 92% delle organizzazioni intende aumentare gli investimenti in IA generativa, mentre solo l'1% descrive le proprie implementazioni come mature.

Dove le maison del lusso hanno portato l'IA a regime, è soprattutto in funzioni che i clienti non vedono mai. L'indagine di Comité Colbert e Bain rileva un'adozione su larga scala nella gestione della conoscenza per il 74% degli intervistati, nell'IT per il 41% e in approvvigionamento, acquisti e produzione per il 33%.

L'IA rivolta ai clienti è meno avanzata. Solo il 5% delle maison ha dichiarato una personalizzazione digitale su larga scala con impatto misurabile, e un altro 5% un impatto significativo da un CRM con IA su larga scala. Nell'assistenza alle vendite potenziata dall'IA il quadro è più variegato: il 35% delle maison ha implementato soluzioni con almeno un certo impatto, il 20% le sta sviluppando o testando e il 45% non ha piani o sta ancora valutando.

Quali ritorni dall'IA dichiarano le aziende di moda?

Le prove delle indagini indipendenti sono caute. Quasi il 60% delle aziende del lusso nello studio di Comité Colbert e Bain non ha ancora ottenuto un impatto significativo da alcuna implementazione di IA, e anche nelle funzioni più avanzate solo il 13-15% riporta un impatto significativo sul business. Gli intervistati hanno indicato gli ostacoli: il 60% ha citato la difficoltà di definire una strategia orientata al valore e il 60% la mancanza di risorse interne, ha riportato Modaes.

I dati intersettoriali vanno nella stessa direzione. L'indagine State of AI 2026 di McKinsey su 1.719 partecipanti, condotta a maggio e giugno 2026, rileva che il 44% degli intervistati afferma che l'IA si sta diffondendo in tutta l'impresa, ma solo il 37% dichiara che abbia contribuito positivamente all'EBIT, un dato sostanzialmente invariato rispetto al 2025. I cosiddetti high performer, che attribuiscono all'IA almeno il 5% dell'EBIT, sono circa il 6% degli intervistati. Le riduzioni di costo sono segnalate più spesso nella gestione della supply chain, nelle operazioni di servizio e nella produzione, i guadagni di ricavi nel marketing e nelle vendite.

La dimensione fa la differenza. Nella stessa indagine McKinsey, il 54% degli intervistati di organizzazioni con almeno 1 miliardo di USD di fatturato ha riportato una diffusione dell'IA a livello aziendale, contro un terzo nelle organizzazioni più piccole, e il 40% delle grandi organizzazioni sta portando a regime agenti di IA in almeno una funzione, rispetto al 27% di un anno prima. Gli intervistati dei beni di consumo e del retail indicano più spesso l'uso di agenti nel marketing e nelle vendite. Per i marchi di moda di medie dimensioni, ciò suggerisce che il divario con i maggiori gruppi si stia allargando anziché ridursi.

Le ricerche dei fornitori sono molto più positive. Nell'indagine NVIDIA su retail e beni di consumo, l'89% degli intervistati ha dichiarato che l'IA aiuta ad aumentare i ricavi annuali e il 95% che aiuta a ridurre i costi annuali; il 30% ha riportato aumenti dei ricavi superiori al 10% e il 37% riduzioni dei costi superiori al 10%. L'indagine parla di «centinaia di risposte» senza descrivere la metodologia, e i dati sono autovalutati. Vanno letti come un segnale dell'umore delle aziende che hanno già investito nell'IA, non come ritorni misurati.

Quali aziende di moda sanno dimostrare ritorni misurabili dall'IA?

Due retailer europei si distinguono perché associano numeri a processi specifici. Il comunicato sull'intero esercizio 2025 di Zalando, di marzo 2026, afferma che l'azienda ha portato i contenuti prodotto generati con l'IA da quasi zero al 90% in un anno, ha ridotto i tempi di creazione delle campagne da sei settimane a pochi giorni e ha aumentato del 70% la produzione di contenuti. La sua IA per taglie e vestibilità, basata sulle misure di oltre un milione di clienti, ha ridotto di oltre l'8% i resi legati alla taglia, e i suoi modelli di matchmaking hanno fatto crescere del 13% gli articoli aggiunti al carrello. Il rapporto State of Fashion 2026 aggiunge che l'IA generativa ha ridotto del 90% i costi di produzione delle immagini di Zalando e i tempi di produzione da sei-otto settimane a tre-quattro giorni.

LPP ha fornito le cifre di costo più dirette. Secondo il resoconto di Reuters dell'investor day di maggio 2026, l'IA genera ora l'80% dei visual di marketing del gruppo, rispetto al 20% del 2025, e i costi di produzione dei contenuti sono calati del 60%. L'analisi dei trend e il design delle collezioni richiedono da 6 a 12 settimane, contro i 6-12 mesi di prima. LPP usa inoltre uno strumento di IA che analizza il flusso pedonale e i dati mobili per scegliere le sedi dei negozi, e afferma che il 98% dei negozi fisici Sinsay è redditizio, risultato che ha definito impossibile senza l'analisi delle ubicazioni.

I due casi hanno tratti in comune. I ritorni si concentrano nella produzione di contenuti, dove i costi sono visibili e il lavoro è ripetitivo; nei resi e nelle taglie, dove il risultato è facile da contare; e nei cicli di pianificazione. Entrambi sono dichiarazioni aziendali e non risultati certificati, e nessuna delle due aziende pubblica il costo dell'IA che ha prodotto i risparmi, quindi dall'esterno non è possibile calcolare un vero ritorno sull'investimento.

Perché le indagini e i rapporti aziendali raccontano storie diverse?

Perché misurano cose diverse, presso persone diverse, per scopi diversi. La tabella riporta le principali fonti usate in questo articolo e ciò che ciascuna può e non può dire a un dirigente della moda.

Le indagini autodichiarate colgono convinzioni e intenzioni, utili per misurare la pressione competitiva. Le comunicazioni aziendali colgono i risultati, ma solo quelli che il management sceglie di pubblicare. I bilanci certificati, la prova più solida, non contengono alcuna voce sull'IA. Ne risulta che i numeri più sicuri del settore sono i meno verificabili.

Quali rischi comporta spendere in IA senza ritorni chiari?

Il primo rischio è il purgatorio dei progetti pilota. Se la stima di McKinsey secondo cui circa il 90% dei progetti di IA nella moda si ferma alla fase pilota è vicina al vero, buona parte della spesa odierna compra esperimenti, non capacità. Le lamentele degli intervistati di Bain su strategia e risorse interne suggeriscono che il collo di bottiglia sia organizzativo più che tecnico.

Il secondo è lo sconvolgimento della forza lavoro senza un piano. State of Fashion 2026 cita stime McKinsey secondo cui dal 28% al 38% delle attività attuali dei lavoratori dei beni di consumo e del retail in Europa e negli Stati Uniti potrebbe essere toccato dalla tecnologia entro il 2030, e che il 60% dei leader di diversi settori vede nella cultura aziendale il principale ostacolo al cambiamento tecnologico. I risparmi nella produzione di contenuti, l'ambito con i ritorni più chiari, derivano direttamente dal lavoro creativo e produttivo.

Il terzo è la deriva della misurazione. Metriche operative come il volume di contenuti possono crescere mentre calano la qualità del marchio o la conversione, e nessuna delle comunicazioni esaminate riporta risultati negativi. Gli effetti sui ricavi autovalutati, come quelli delle indagini dei fornitori, non si distinguono da aumenti di prezzo, spesa di marketing o ripresa del mercato.

Il controargomento è che anche aspettare ha un costo. L'IA sta cambiando il modo in cui i clienti trovano i prodotti. State of Fashion 2026 riporta che le ricerche di IA generativa legate agli acquisti sono cresciute del 4.700% tra luglio 2024 e luglio 2025, che il 23% dei consumatori usa già prevalentemente l'IA generativa per scoprire i prodotti e che il fatturato per visita guidato dall'IA nei siti retail statunitensi è cresciuto dell'84% tra gennaio e luglio 2025. Stima che il commercio agentico potrebbe valere da 3 a 5 trilioni di USD entro il 2030 con un'adozione moderata. La spesa per infrastrutture di dati e sistemi di pianificazione potrebbe non dare ritorni per anni, e le aziende che aspettano le prove potrebbero scoprire che il canale si è spostato senza di loro.

Che cosa dovrebbero fare ora le aziende di moda?

1. Isolare una voce di budget per l'IA Tracciate la spesa in IA separatamente all'interno degli investimenti tecnologici e dei costi operativi, anche se non viene pubblicata, per poter calcolare i ritorni.
2. Partire dove i costi sono visibili Date priorità a produzione di contenuti, taglie e resi, e pianificazione della domanda, dove i casi di Zalando e LPP mostrano che i risultati si possono contare.
3. Fissare una data di chiusura per i pilot Date a ogni pilota una metrica e una scadenza definite, poi estendetelo o fermatelo, per evitare la fase pilota in cui si arenano la maggior parte dei progetti della moda.
4. Misurare rispetto a un valore di partenza Registrate costo per asset, errore di previsione o tassi di reso prima dell'implementazione, in modo che i miglioramenti non vengano dedotti a posteriori.
5. Trattare le indagini dei fornitori come sentiment Usate prove indipendenti e certificate per le decisioni di investimento, e leggete i guadagni di ricavi autodichiarati come indicatori, non come prove.
6. Pianificare il cambiamento della forza lavoro Decidete in anticipo come cambieranno i ruoli in contenuti, customer service e pianificazione, e prevedete un budget per la riqualificazione insieme alla tecnologia.