La pagella dell'IA: che cosa hanno davvero dichiarato 15 gruppi della moda

L'agente interno di IA generativa di LVMH, MaIA, gestisce ormai oltre 2 milioni di richieste al mese da parte di 40.000 dipendenti, secondo un articolo del Wall Street Journal citato da PYMNTS nel giugno 2025. Questo singolo dato è più di quanto la maggior parte dei grandi gruppi mondiali della moda abbia comunicato sull'intero impiego dell'intelligenza artificiale.

Per capire chi fa che cosa, abbiamo costruito una pagella trasparente di 15 grandi gruppi della moda tra lusso, abbigliamento sportivo, fast fashion, denim e retail online, valutando solo ciò che loro stessi o fonti giornalistiche attendibili hanno reso pubblico dal gennaio 2024. La risposta alla domanda del titolo è disomogenea: chat e strumenti di styling rivolti ai clienti sono ormai comuni, l'IA nella pianificazione e nella supply chain viene dichiarata molto più di rado e i risultati misurati sono rari. Solo un gruppo, H&M, ha pubblicato un quadro dettagliato di governance dell'IA.

Il tema è attuale perché investitori, autorità di regolamentazione e dipendenti cominciano a porsi la stessa domanda. Modelli e fotografi contestano le immagini sintetiche, i dipendenti vogliono sapere come cambierà il loro lavoro e gli assistenti di IA iniziano a influenzare il modo in cui i consumatori trovano i prodotti. Un'azienda che non sa mostrare che cosa fa con l'IA, e con quali regole, farà fatica a sostenere di essere all'avanguardia.

Come abbiamo valutato le aziende di moda sull'IA?

Abbiamo assegnato a ogni gruppo un punteggio da 0 a 3 in cinque aree: design e contenuti (ideazione dei prodotti, immagini, testi), pianificazione e supply chain (previsioni, assortimento, prezzi, produzione), IA rivolta ai clienti (assistenti, stylist, taglie, ricerca), strumenti per i dipendenti (assistenti e agenti interni) e governance (principi, policy o controlli pubblicati). La finestra di osservazione va da gennaio 2024 a ottobre 2026; i lanci precedenti sono citati ma non valutati.

• 0: nessuna prova pubblica specifica trovata nelle fonti esaminate. È un'affermazione sulla trasparenza, non la prova che un'azienda non faccia nulla.
• 1: una dichiarazione generica, un'iniziativa sui dati senza dettagli sull'IA o un controllo di base.
• 2: un'implementazione o un pilota di IA con nome e scopo chiaro.
• 3: un'implementazione su larga scala con un dato di utilizzo o di risultato dichiarato, oppure, per la governance, un quadro pubblicato e applicato a tutti i progetti di IA.

Abbiamo utilizzato comunicati stampa aziendali, sintesi delle conference call sugli utili e articoli di stampa economica e di settore di qualità. Non abbiamo usato dichiarazioni di marketing dei fornitori se non confermate dall'azienda, né abbiamo premiato annunci privi di dettagli. La pagella è un'istantanea della trasparenza tanto quanto della capacità, e ogni valutazione può cambiare non appena un'azienda pubblica di più.

Leggendo le colonne, lo schema è chiaro. Sette gruppi ottengono 2 o più per l'IA rivolta ai clienti e sei per design e contenuti, le due aree in cui gli strumenti sono visibili e facili da annunciare. Solo quattro raggiungono 2 in pianificazione e supply chain, tre negli strumenti per i dipendenti e uno nella governance. I punteggi totali vanno da 10 su 15 per LVMH a zero per Kering e adidas.

I segmenti spiegano poco. Il lusso produce sia il punteggio più alto (LVMH, 10) sia il più basso (Kering, 0), con Prada nel mezzo a 2. Nel fast fashion H&M Group ottiene 8 mentre Inditex 3, e Fast Retailing e Shein, due dei operatori più orientati ai dati del settore, ottengono 1 ciascuno perché raramente descrivono i propri metodi come IA. L'abbigliamento sportivo è il segmento meno trasparente del nostro campione: Puma ottiene 4, Nike 2 e adidas zero. Ciò che distingue i leader è meno il segmento che la disponibilità a nominare strumenti, utenti e risultati.

Quale azienda di moda comunica di più sull'IA?

LVMH è in testa per ampiezza. PYMNTS, citando The Wall Street Journal, ha riportato nel giugno 2025 che il gruppo usa IA predittiva, IA generativa e agenti di IA in supply chain, pricing, design dei prodotti e marketing. Gli strumenti dei marchi riassumono le interazioni passate con i clienti e aiutano i consulenti di vendita a redigere messaggi personalizzati; gli strumenti di pricing adeguano i prezzi alle oscillazioni valutarie; i team di design usano l'IA per creare moodboard; i team e-commerce generano i testi dei prodotti. Gli strumenti girano su una piattaforma dati centrale che LVMH ha sviluppato con Google in quattro anni.

Il gruppo ha anche spiegato come vuole che l'IA venga usata. A VivaTech, a maggio 2024, Axel de Goursac, direttore dell'AI Factory di LVMH, ha detto: «Non vogliamo sostituire le persone ma potenziarle con l'intelligenza artificiale». Cointelegraph ha riportato che MaIA, lanciata all'inizio del 2024, si basa su GPT-4 di OpenAI, è disponibile solo per i dipendenti ed è stata sviluppata con lo Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Nel 2023 LVMH ha formato 1.500 dipendenti sull'IA. Mancano una policy sull'IA pubblicata e qualsiasi dato su risparmi o vendite ottenuti con questi strumenti.

Franck Le Maol, direttore IT e tecnologia del gruppo LVMH, ha inquadrato l'ambizione nel racconto di PYMNTS: «Per me la tecnologia è indispensabile per diventare super efficienti e allo stesso tempo mantenere lo spirito e l'essenza del lusso».

Quali aziende riportano risultati misurabili dall'IA?

Pochissime, ed è la conclusione più importante della pagella. Zalando è l'esempio più chiaro. Con i risultati annuali di marzo 2026, la piattaforma con sede a Berlino ha dichiarato che i suoi strumenti di consulenza sulle taglie e di raccomandazione basati sull'IA hanno aumentato del 13% gli articoli medi per ordine nel 2025 e ridotto dell'8% i resi, ha riferito Reuters. Zalando conserva le misure corporee di oltre un milione di clienti e ne aggiunge circa 20.000 a settimana. Il co-CEO David Schröder ha detto: «L'IA è più di uno strumento: genera crescita e migliora l'efficienza». Le azioni di Zalando sono salite a un certo punto del 13% nella giornata, il maggior rialzo giornaliero in due anni.

Tapestry, proprietaria di Coach e Kate Spade, offre il secondo caso. La sua piattaforma interna Mira, costruita in parte su Amazon Bedrock e coperta dal primo brevetto di Tapestry sull'IA, raccoglie dati da tutta l'azienda e fornisce insight «in secondi o minuti», sostituendo un lavoro manuale su più dashboard che a volte richiedeva giorni, secondo Digital Commerce 360 nel maggio 2026. I dipendenti la usano per pianificare gli assortimenti, gestire le scorte e seguire i trend dei consumatori. L'amministratore delegato Joanne Crevoiserat l'ha definita «uno strumento potente che mette le informazioni sul business nelle mani di chi decide in tutta l'azienda». Il bilancio annuale 2025 di Tapestry afferma che l'azienda sta migliorando IA predittiva, IA generativa e machine learning in pianificazione, marketing, personalizzazione, pricing e creazione dei prodotti, e Kate Spade offre sul proprio sito mobile un Gift Assistant conversazionale.

Nessuna delle due aziende sostiene che l'IA da sola spieghi i propri numeri. Il fatturato di Tapestry è cresciuto del 21% a 1,92 miliardi di USD nel trimestre al 28 marzo 2026 e quello di Zalando nel 2025 è salito di quasi il 17% a 12,3 miliardi di euro, ma entrambe le attività hanno molti altri fattori di spinta. Le metriche comunicate sono circoscritte e operative. Restano comunque il tipo di prova che la maggior parte dei concorrenti non ha fornito.

Come usano l'IA con i clienti e nelle immagini i marchi di moda?

Lo styling conversazionale è l'uso pubblico più diffuso. Ralph Lauren ha lanciato Ask Ralph nella sua app statunitense il 9 settembre 2025, sviluppato con Microsoft su Azure OpenAI; suggerisce outfit dalle collezioni Polo Ralph Lauren in base alle giacenze, con espansione prevista ad altri marchi e mercati. Levi Strauss & Co. offre una funzione Outfitting nella propria app negli Stati Uniti, in Canada e nei principali mercati europei. ASOS ha iniziato a testare Styled for You a novembre 2025, uno strumento di IA addestrato su oltre 100.000 outfit realizzati in studio, nel momento in cui annunciava un calo delle vendite annuali del 12%.

Puma ha scelto un'altra strada nel settembre 2024, usando Imagen 2 di Google su Vertex AI per generare sfondi localizzati per le immagini di prodotto, per esempio mostrando una scarpa da trail vicino al monte Fuji ai clienti in Giappone, e usando Vertex AI Search for Retail sui propri siti. Puma ha dichiarato che le immagini hanno migliorato i tassi di clic e i tempi di lancio sul mercato, ma non ha pubblicato alcuna percentuale. Questo divario tra affermazione e numero è tipico della colonna sull'IA rivolta ai clienti.

Le immagini sono l'ambito in cui l'uso dell'IA nella moda è più visibile e più contestato. H&M ha dichiarato nel marzo 2025 che avrebbe creato gemelli digitali con IA di 30 modelli per alcuni contenuti di marketing, con il loro consenso, e ha pubblicato le prime immagini a luglio 2025. Il chief creative officer Jörgen Andersson ha detto: «Stiamo esplorando tecnologie emergenti come l'IA generativa per amplificare la creatività e reimmaginare il modo in cui presentiamo la moda». A dicembre 2025 Reuters ha riportato che Zara usa l'IA per modificare le immagini di modelli reali con outfit diversi. Inditex ha dichiarato di usare l'IA «solo a complemento dei nostri processi esistenti» e di compensare i modelli «in linea con le migliori pratiche del settore».

Nel design dei prodotti le prove sono più scarse. Il progetto A.I.R. di Nike, presentato a Parigi durante le Olimpiadi del 2024, ha usato l'IA generativa per produrre le prime immagini concettuali di prototipi con 13 atleti di quattro sport, poi stampati in 3D. Il vicepresidente di Nike Roger Chen ha ammesso che i primi risultati si somigliavano: «Abbiamo notato che molte immagini di IA che interpretavano Air erano legate a un'estetica fluida simile». Gli strumenti per moodboard di LVMH e il riferimento di Tapestry alla creazione dei prodotti completano un elenco breve.

L'IA viene usata nella pianificazione e nelle supply chain della moda?

In modo meno visibile che nel marketing, e spesso senza la parola IA. Prada Group ha annunciato nell'aprile 2025 che userà la piattaforma di pianificazione basata sull'IA di o9 per approvare gli ordini di produzione di pelletteria, costruire piani di produzione di prodotti finiti e semilavorati e allineare gli acquisti di materie prime tra stabilimenti interni e fornitori esterni. Non sono ancora stati comunicati risultati. H&M Group descrive una previsione della domanda con machine learning che usa storico delle vendite, tendenze, meteo ed eventi locali, secondo il racconto di CTO Magazine sulle comunicazioni pubbliche dell'azienda.

Due dei maggiori gruppi di abbigliamento al mondo parlano di dati più che di IA. Fast Retailing, proprietaria di Uniqlo, ha creato un Management Cockpit che raccoglie le recensioni online dei prodotti e il feedback del servizio clienti per migliorare i prodotti e costruire previsioni della domanda, ha riportato Inside Retail nel settembre 2025 citando Nikkei; l'articolo non menziona l'IA. Peter Pernot Day di Shein ha detto al Retail Technology Show di Londra nell'aprile 2025 che l'azienda gestisce una «supply chain unica, basata sulla domanda», alimentata dal feedback del marketplace, senza attribuirla all'IA. Entrambe ottengono 1 in pianificazione, il che riflette la trasparenza e non la capacità.

Chi sta dando agenti di IA ai dipendenti?

Gli agenti interni sono la categoria più recente. Oltre a MaIA di LVMH, Levi Strauss & Co. ha annunciato a novembre 2025 di costruire con Microsoft un «super agente» dentro Teams, che coordina sotto-agenti per IT, risorse umane e operations, con distribuzione prevista dall'inizio del 2026. Il suo assistente STITCH risponde già alle domande del personale dei negozi su prodotti, procedure e formazione in 60 negozi statunitensi.

Anche Mira di Tapestry rientra qui. Il chief data and analytics officer Fabio Luzzi ha detto: «Mira è il risultato di anni di investimenti deliberati nella nostra infrastruttura dati», un punto valido per tutta la pagella: i gruppi con le comunicazioni più solide sono quelli che hanno costruito per primi piattaforme dati centrali.

Quali sono i limiti di una pagella sull'IA?

Una pagella sulla trasparenza misura ciò che le aziende scelgono di dire, non ciò che fanno. Gruppi come adidas e Kering potrebbero gestire ampi programmi di IA senza pubblicizzarli; il comunicato sui risultati del terzo trimestre 2025 di adidas non contiene alcun riferimento all'IA, il che è un fatto sul comunicato, non sulle sue attività. L'assistente per lo shopping Madeline di Kering, basato su ChatGPT e presente sulla piattaforma KNXT, risale al 2023 ed è fuori dalla nostra finestra. Al contrario, un pilota molto pubblicizzato può ottenere 2 anche se non andrà mai a regime.

• Le dichiarazioni aziendali non sono certificate. I dati del 13% e dell'8% di Zalando e i risparmi di tempo di Tapestry sono dichiarazioni aziendali, non risultati verificati in modo indipendente.
• Fonti secondarie. Diverse valutazioni si basano su sintesi giornalistiche di call o rapporti, che possono comprimere le sfumature.
• Il silenzio può essere strategico. Le immagini modificate con l'IA hanno suscitato critiche dai fotografi; l'Association of Photographers di Londra ha avvertito che ridurranno gli incarichi. Alcuni marchi potrebbero preferire non comunicare.
• Istantanea nel tempo. La pagella copre da gennaio 2024 a ottobre 2026 e cambierà a ogni stagione dei bilanci annuali.

La governance è la colonna più debole. Il Responsible AI Framework di H&M Group fissa nove principi, da equo e trasparente a governato e sicuro, e richiede che ogni progetto di IA superi una checklist, secondo il racconto di CTO Magazine; l'azienda ha inoltre promesso che le immagini sintetiche dei suoi modelli saranno etichettate e dotate di filigrana. Gli impegni pubblici di Inditex sui modelli, i controlli di accesso basati sui ruoli di Tapestry per Mira e la MaIA di LVMH, riservata ai dipendenti e rispettosa della privacy, valgono un 1. Nessun altro gruppo del nostro campione ha pubblicato regole comparabili.

Che cosa dovrebbero fare ora le aziende di moda?

1. Pubblicare un registro degli usi dell'IA. Elencate i principali sistemi di IA in design, pianificazione, servizio clienti e operations, con scopo e responsabile, come H&M ha iniziato a fare con i suoi principi.
2. Riportare una metrica concreta per ogni caso d'uso. Seguite l'esempio di Zalando con articoli per ordine e resi, o di Tapestry con il tempo necessario per ottenere insight, anziché affermazioni generiche sull'efficienza.
3. Costruire prima la piattaforma dati. LVMH e Tapestry collegano i propri strumenti di IA a piattaforme dati centrali sviluppate in diversi anni; gli agenti senza dati puliti aggiungono poco.
4. Fissare regole per le immagini sintetiche. Concordate con modelli e fotografi consenso, compensi ed etichettatura prima di estendere i contenuti generati o modificati con l'IA.
5. Portare l'IA nella pianificazione. Sperimentate l'IA in previsioni, assortimento o pianificazione della produzione, come fa Prada nella pelletteria, dove si decidono i margini.
6. Dotare il personale, non solo i clienti. Assistenti per negozi e uffici come STITCH di Levi's o MaIA di LVMH raggiungono migliaia di dipendenti e sono più facili da misurare dei chatbot per i consumatori.