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00:20Grazie a tutti
00:51Grazie a tutti
01:00Cristiano oggi parliamo moltissimo di intelligenza artificiale, è stata nominata più volte nel corso di questi due giorni e vorrei
01:08proprio provare a capire con te concretamente cosa sta già cambiando di fatto all'interno delle aziende.
01:15Quindi quanto l'intelligenza artificiale è già entrata nei processi decisionali del brand e in che modo può aiutarli a
01:23trasformare questa grande quantità di dati, ne parlavamo anche prima con Luca, a disposizione proprio per prendere decisioni più rapide
01:32e soprattutto più efficaci.
01:34Allora, credo innanzitutto che il ruolo dell'artificial intelligence stia già cambiando effettivamente.
01:41Se fino ad oggi l'abbiamo sempre concepita come uno strumento, come innovazione tecnologica che poteva portare vantaggio attraverso la
01:49riduzione del tempo delle singole attività, da domani, da oggi, quello che sta cambiando effettivamente è la concezione che abbiamo
01:55dell'artificial intelligence, nel senso che può diventare uno strumento a supporto del business nel prendere decisioni molto più rapidamente.
02:02E questo chiaramente in un contesto come quello del fashion, caratterizzato da un'elevata complessità, sempre nuove collezioni, nuovi mercati,
02:09nuovi fornitori, pressioni sulla domanda, cambiamenti normativi, esatto.
02:15Questo può portare un vantaggio competitivo ai brand.
02:18Dobbiamo partire chiaramente e distinguere due livelli.
02:20Il livello, che è quello diciamo così, di eliminazione dell'attrito.
02:26Se pensiamo ad oggi all'interno delle aziende esistono numerose attività che sono a bassissimo valore aggiunto, che richiedono tantissimo,
02:33molto time consuming.
02:35L'artificial intelligence può intervenire su queste attività in maniera molto concreta, riducendo drasticamente effettivamente il tempo che dedichiamo alle
02:42attività.
02:43Pensiamo semplicemente alla ricerca dei dati che magari dobbiamo andare a prendere all'interno di un pdf che ci arriva
02:48da un fornitore, piuttosto che sui vari fogli excel nelle diverse versioni distribuite all'interno dell'azienda.
02:53O addirittura ai dati che sono distribuiti sui diversi sistemi che vengono messi a disposizione delle singole funzioni per svolgere
03:00le proprie attività tutti i giorni.
03:01Su questo il contributo che può arrivare dall'artificial intelligence è notevole perché può contribuire a ridurre drasticamente proprio quei
03:11tempi che sono dedicati alle singole attività a basso valore aggiunto e molto time consuming.
03:15Ma questo però è soltanto il primo livello. Il vero contributo, il vero cambiamento, l'artificial intelligence può portarlo in
03:22relazione alla qualità e al tempo con cui il brand può prendere queste decisioni.
03:27Perché un brand oggi non ha interesse semplicemente a ridurre il tempo con cui la singola persona svolge l'attività.
03:32Ma in realtà il vero vantaggio può arrivare dalla riduzione del tempo che intercorre tra il momento in cui intercetto
03:38dei segnali e il momento che il brand riesce a trasformare questi segnali da prima in decisione in azione poi.
03:45Se pensiamo a una variazione della domanda, a un problema con un fornitore ad esempio, sono tutti eventi che possono
03:51essere letti dall'artificial intelligence molto più velocemente e più rapidamente di quanto può fare un singolo essere umano.
03:58E chiaramente per tutti questi dati l'artificial intelligence possono essere messi in correlazione l'uno con l'altro e
04:04quindi può elaborare molti più scenari e proporre delle varie alternative su cui puoi scegliere.
04:09Sono poi d'accordo con chi diceva che l'artificial intelligence non deve necessariamente sostituirsi per prendere la decisione al
04:16posto delle persone, ma dobbiamo pensare al ruolo dell'artificial intelligence come quell'entità che può portare i dati a
04:25supporto di diverse opzioni e presentarli a chi è demandato all'interno dell'azienda che ha la responsabilità di prendere
04:31la decisione.
04:31In questo modo se da un lato riduciamo il tempo dedicato alle singole attività ripetitive, dall'altro riduciamo il tempo
04:37decisionale, un bread può diventare non semplicemente più veloce ma può dare vantaggio perché può diventare strutturalmente più agile.
04:47Ovviamente esiste una condizione necessaria, a differenza di quanto abbiamo fatto fino ad oggi le aziende sono intervenute con piccoli
04:54progetti in AI, con AI generica, è fondamentale che per portare valore l'AI deve essere assolutamente connessa con quelli
05:01che sono i nostri dati da un lato e con quelli che sono i processi di business.
05:04Se pensiamo per esempio all'area di sviluppo del prodotto, oggi l'AI è perfettamente in grado di partire da
05:12uno sketch, da un'idea e generare il rendering di un prodotto finito, arrivare già a un'immagine ancora prima
05:17che venga prodotto il campione fisico.
05:19Ma se pensassimo che se ha la possibilità di quelli AI di poter comprendere realmente il prodotto, quindi le distinte
05:25basi, i materiali, i costi, le varie anticolore, i prezzi, gli assortimenti e perché no magari quelli che sono i
05:32volumi di prodotti simili, allora avremo a disposizione uno strumento che ci supporta la decisione perché può, come dicevamo, elaborare
05:41molte più azioni, molti più scenari e molto più velocemente di quanto può fare una singola persona.
05:46Quindi di fatto, seguendo questo ragionamento, i dati assumono un'importanza fondamentale proprio per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in
05:57termini di qualità e tipologia.
06:00Quindi quali sono oggi i dati che hanno davvero valore per un brand? Quali informazioni possono davvero fare la differenza
06:09e trasformarsi in un vantaggio competitivo?
06:12Ma allora, se parliamo di dati, incomincierei a fare una prima macro distinzione tra quelli che sono i dati che
06:18riguardano il passato, che riguardano le performance, da quelli che possono essere invece i dati che possono permetterci di interpretare
06:24il futuro.
06:25A questo punto quindi vi distinguerei in tre grandi categorie. Abbiamo da un lato i dati interni e di performance.
06:34Dobbiamo sì sapere che cosa abbiamo venduto, ma non è sufficiente.
06:37Dobbiamo sapere quanto ha venduto, quali sono stati i resi, quali colori che hanno performato meglio, quali materiali che sono
06:42stati cercati sul mercato,
06:44quali le combinazioni di attributi che hanno contribuito agli assortimenti che hanno presentato le migliori performance.
06:54E questo però è semplicemente un primo livello, che sono cose che i brand oggi già fanno.
06:57Ma il problema è che oggi tutto quel tempo che è necessario per raccogliere le informazioni, sintetizzarle e creare il
07:04report,
07:05avvengono solo alla fine di quella che è la collezione.
07:08E quindi questi report sono pronti in ritardo, quando non siamo più in tempo per prendere decisioni che possono permetterci
07:16di guidare la stagione e la direzione che vogliamo.
07:20Hai maggior ragione, essendo le stagioni sovrapposte, in realtà anche quella successiva, quando arrivano questi report e questi dati,
07:26i principali dati che sono magari relativi ai volumi o ai di acquisto sono già stati presi.
07:31E questo è il primo gruppo di dati. Il secondo gruppo di dati sono quelli esterni della competition.
07:35Quindi cercare di capire qual è il comportamento dei nostri competitor, quali sono gli sconti che stanno applicando,
07:41su quali categorie, quali gli assortimenti, su quali categorie, quali le fasce prezzo, su quali categorie aumentano il numero di
07:48varianti.
07:49E questi sono tutti quei dati che ci permettono di raccogliere quei segnali e di capire perché qualcosa sta succedendo.
07:56Facciamo anche qui un esempio. Potrei monitorare dall'analisi dei miei dati che stiamo performando molto bene in una categoria.
08:03Che prodotti stanno vendendo bene, che sono anche prodotti ad altro margine.
08:07Questo ci dice un fatto, ma non ci spiega quale sia la ragione.
08:10Dall'altra parte, analizzando quelli che possono essere i dati del competitor, potrei verificare che anche i nostri competitor in
08:17quella categoria
08:17non stanno applicando riduzioni di prezzo. Anzi, magari registriamo anche degli aumenti.
08:21Questo è un segnale che ci dice, per esempio, che quella è una categoria che ci può spiegare perché quella
08:26categoria sta performando bene,
08:28perché è ben recepita dal mercato. La terza categoria, che è quella più fondamentale, è quella relativa ai dati di
08:35contesto.
08:35E qui parliamo, non so, di giacenze, di materiali, quali sono i tempi di consegna, quali i nostri fornitori.
08:41Sono quelli che spiegano il nostro contesto in cui operiamo. Quelli che, parlando di roots, che spiegano un po' di
08:46quello che è il nostro DNA,
08:48quali sono i nostri processi, quali sono le nostre performance.
08:50E questi sono i dati che, partendo da quello che è successo, avendo spiegato perché è successo, ci permettono di
08:56prendere qual è la decisione.
08:59Non è importante, come dicevamo prima, raccorgersi di un singolo dato.
09:04L'importante è correlarli tra loro per capire quali sono le ragioni che li spiegano.
09:08E poi, così, poter prendere, attraverso gli scenari che ci può presentare l'artificial intelligence, la decisione più corretta.
09:14Qual è il giusto prodotto per il mio brand, quali sono i colori, quali le caratteristiche su cui devo investire
09:18per costruire assortimenti più performanti.
09:21Ecco, a proposito di correlazione di dati, spesso nelle aziende informazioni e processi sono distribuiti in realtà su piattaforme diverse,
09:30sistemi diversi, che spesso non comunicano tra loro.
09:33Quindi, che cosa cambia invece quando l'intero ciclo di vita del prodotto, quindi dal concept fino al go-to
09:40-market, viene gestito attraverso un'unica piattaforma connessa
09:44e quali vantaggi porta di fatto poi concretamente alle aziende?
09:48Allora, ad oggi chiaramente è quello che dicevamo prima.
09:51Le aziende si sono sperimentate in esperimenti, sono lanciate in esperimenti di AI generica.
09:56Quindi, sostanzialmente, hanno dedicato alla costruzione di piccoli progetti dedicati ai singoli dipartimenti e alla singola attività.
10:02C'è il tool, è stato creato il tool per il design, il tool per il marketing, il tool per
10:06la ricerca e per l'ottimizzazione dei prezzi, il tool per la ricerca dei prezzi della competition.
10:11Chiaramente, avere una piattaforma che segue l'intero ciclo di vita, dal ricerca del dato fino al go-to-market,
10:16dall'esperienza verso il consumatore finale,
10:18permette di ottenere moltissimi vantaggi, innanzitutto in termini di integrazione.
10:22Perché un prodotto attraversa l'intero ciclo, passa attraverso diversi sistemi e attraverso diverse persone.
10:28Avere una base di dati integrate che sono in grado di connessi e di comunicare tra di loro, con supporto
10:33dell'intelligence,
10:34permette di distribuire l'informazione in maniera molto più rapida, quindi velocità, in maniera coerente, quindi senza errori,
10:41e soprattutto riducendo il tempo di sincronizzazione dei dati tra una funzione e l'altra.
10:47Oggi, i diversi sistemi che esistono in azienda costringono gli utenti a dover trasferire l'informazione da un sistema all
10:53'altro.
10:54Quindi c'è tempo di sincronizzazione e oltretutto può essere introdotto l'errore.
10:57Sistemi invece connessi ci portano a ridurre questi errori, ridurre i tempi, aumentare la sincronizzazione,
11:03come dicevamo prima, permettere all'AI, inserendo quel layer di artificial intelligence,
11:08di correlare i dati tra di loro e presentare le alternative su cui poi prendere decisioni.
11:13L'essere umano rimane comunque fondamentale, come dicevamo ieri, sia per business e fashion,
11:17che ha una forte connotazione creativa da un lato e dall'altro ovviamente l'importanza della sensibilità dell'essere umano
11:25nel prendere la decisione.
11:27Comunque di certo stiamo assistendo a un cambiamento epocale, anche nel prendere decisioni e nel gestire le aziende.
11:33Questa sarà la grande sfida dei prossimi mesi e dei prossimi anni.
11:36Va bene, allora io ringrazio Cristiano Gasbarro di Centrix.
11:39Grazie a voi.
11:39Grazie Cristiano per essere stato con noi, lo tengo io.
12:09Grazie a voi.
12:13Grazie a voi.
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