Modelli generati dall'IA nella moda: quali sono le regole etiche e di trasparenza?

I modelli generati dall'IA sono immagini o video sintetici di persone utilizzati per presentare capi di abbigliamento, sotto forma di gemelli digitali di modelli reali che hanno dato il proprio consenso oppure di persone inventate. Possono ridurre tempi e costi di produzione, ma sollevano questioni di consenso, compenso, trasparenza e fiducia, e le nuove leggi di New York e dell'UE fissano ora requisiti concreti.

Che cosa sono i modelli generati dall'IA?

Occorre distinguere due categorie, perché le questioni etiche e legali sono diverse:

• Gemelli digitali: repliche IA di modelli reali e identificabili, addestrate sulle loro immagini con autorizzazione. L'asset è l'immagine della persona, per cui consenso, ambito e compenso sono centrali.
• Modelli interamente sintetici: persone inventate generate dall'IA. L'immagine di nessun individuo viene utilizzata direttamente, ma restano aperte le questioni relative ai dati di addestramento, alla rappresentazione, alla sostituzione del lavoro e alla trasparenza verso i consumatori.

Entrambe le categorie si distinguono dal normale ritocco o dagli strumenti di IA che modificano soltanto uno sfondo, anche se il confine non è sempre netto.

Quali brand della moda utilizzano modelli IA?

L'approccio più strutturato documentato pubblicamente è quello di H&M. Nel marzo 2025 il retailer ha annunciato che avrebbe creato gemelli IA di 30 modelle e modelli che avevano dato il proprio consenso. Secondo il resoconto di FashionUnited, i modelli mantengono il controllo sull'utilizzo delle loro repliche e ricevono un compenso equivalente a quello dei servizi fotografici tradizionali, e H&M ha dichiarato che le prime immagini avrebbero riportato filigrane che le identificano come generate dall'IA. Lo stesso resoconto ricorda le precedenti sperimentazioni di Levi Strauss nel 2023 e di Mango nel luglio 2024.

La reazione del pubblico può essere dura. Nel numero di agosto 2025 di Vogue USA, una pubblicità di Guess utilizzava modelli generati dall'IA creati dall'agenzia Seraphinne Vallora. La pubblicità riportava un'avvertenza secondo cui le immagini erano generate dall'IA, e Vogue ha precisato che proveniva dal reparto pubblicità e non dalla redazione. La pubblicità ha comunque suscitato forti reazioni negative da parte di lettori, creator e professionisti dell'immagine, incentrate sulla perdita di lavoro per modelli, fotografi e troupe di produzione.

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Perché i brand sono interessati ai modelli IA?

La logica commerciale è semplice. Un servizio fotografico convenzionale richiede modelli, fotografi, stylist, location e post-produzione, e ogni nuova variante colore o adattamento a un mercato aggiunge costi e tempi. I modelli IA promettono di mostrare più prodotti su più tipologie di corpo, in più contesti, con un costo marginale inferiore e tempi di realizzazione più rapidi. Per assortimenti ampi con drop frequenti, è una prospettiva attraente.

I risparmi non sono però gratuiti. I brand hanno bisogno di immagini di riferimento di alta qualità, strumenti o agenzie specializzati, una revisione legale di consenso e trasparenza e un controllo accurato che il capo generato corrisponda a quello reale. Immagini sintetiche che rappresentano in modo errato vestibilità o tessuto possono aumentare i tassi di reso e i reclami, erodendo il vantaggio di costo. E poiché il pubblico nota sempre più spesso le immagini generate dall'IA, i brand devono soppesare i potenziali risparmi rispetto al rischio reputazionale di sembrare voler risparmiare sulle persone.

Che cosa prevede la legge per i modelli IA?

Ai sensi della legge di New York, una replica digitale è definita come una rappresentazione significativa, generata al computer o potenziata dall'IA, dell'immagine di un modello, che ne replica o sostituisce sostanzialmente l'aspetto o la performance. I brand che commissionano lavori con modelli di New York dovrebbero verificare che i contratti con le agenzie rispecchino questi requisiti.

Nell'UE, un'immagine realistica di una persona reale identificabile in una situazione mai avvenuta può rientrare nella nozione di deepfake dell'AI Act. Se un determinato modello interamente sintetico vi rientri è una questione giuridica che dipende dall'immagine e dal contesto, per cui i brand dovrebbero richiedere una consulenza e, come minimo, rispettare la marcatura prevista dai fornitori degli strumenti.

Quali questioni etiche dovrebbero considerare i brand?

1. Consenso e controllo: il modello può revocare il consenso, approvare gli utilizzi e vedere dove compare il proprio gemello?
2. Compenso equo: la retribuzione è legata all'utilizzo effettivo, compreso il riutilizzo in diversi mercati e stagioni?
3. Rappresentazione: i modelli sintetici possono essere usati per comunicare diversità senza impiegare persone diverse, cosa che i critici considerano tokenismo.
4. Veridicità del prodotto: un modello IA non deve mostrare un capo con una vestibilità o una caduta diverse dalla realtà.
5. Troupe e filiera: anche fotografi, stylist, hair stylist e make-up artist sono coinvolti, come ha mostrato la reazione al caso Guess.

Come dovrebbe un brand definire una policy sui modelli IA?

Una policy praticabile definisce dove possono essere utilizzati i modelli IA (per esempio nei formati social e nelle varianti colore, ma non nelle campagne principali), richiede un consenso scritto e specifico per qualsiasi gemello digitale, fissa standard di trasparenza che soddisfino il mercato più rigoroso in cui il brand vende e conserva una traccia delle immagini sintetiche. Dovrebbe inoltre stabilire che la rappresentazione del prodotto venga verificata rispetto al capo fisico. Coinvolgere per tempo le agenzie di modelli riduce sia il rischio legale sia le sorprese reputazionali.

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Che cosa succederà ora?

La tendenza va verso più requisiti di consenso e più etichettatura, non meno. Con le norme di trasparenza dell'UE applicabili dall'agosto 2026 e le disposizioni di New York sulle repliche in vigore, i brand che integrano fin d'ora consenso e trasparenza nei propri flussi di lavoro sui contenuti eviteranno adeguamenti successivi. Le ragioni commerciali a favore dei modelli IA sono reali, ma poggiano su una fiducia che si può perdere rapidamente.