I marchi di moda possono usare l’IA generativa per produrre contenuti e-commerce più adattabili, ma il giudizio creativo umano resta necessario per tutelare la qualità delle immagini e l’identità del marchio, ha dichiarato Fabio Loparco, CEO di Pixel Moda, in una conversazione con Amanda Smith, CEO di Fairchild Media Group, presentata da Pixel Moda.

Pixel Moda collabora con oltre 900 marchi di moda e lusso per creare contenuti destinati ai loro canali. Loparco ha detto che spesso i marchi ricorrono all’IA generativa per ridurre i costi, ma ritiene che il suo potenziale maggiore consista nell’aiutarli a creare più contenuti e a generare vendite.

Ha sottolineato la necessità di controlli accurati della qualità. Le immagini generate dall’IA possono contenere errori, come una modella con dita in più o capi con dettagli errati, e i marchi devono assicurarsi che la propria identità non vada perduta. Loparco ha anche avvertito che i marchi rischiano di produrre contenuti simili se si affidano agli stessi strumenti, prompt e modelli. Adattare lo styling ai diversi mercati, tra cui New York, Dubai e Tokyo, può contribuire a rendere i contenuti più pertinenti per il pubblico locale.

L’IA generativa può anche favorire il passaggio da immagini e-commerce statiche a contenuti adattati a paesi diversi e a nicchie di consumatori. Loparco ha detto che i marchi possono verificare l’effetto sulle vendite e monitorare i risultati per specifiche unità di gestione delle scorte.

A titolo di esempio, Pixel Moda ha realizzato fotografie business-to-business per un cliente, utilizzando più foto e video di taglio editoriale per arricchire le pagine dei dettagli dei prodotti. L’azienda ha dichiarato che il lavoro ha contribuito ad aumentare di oltre il 15 percento i ricavi del marchio, a ridurre i costi complessivi del 49 percento e a diminuire i resi dei prodotti del 12 percento.

Loparco ha consigliato ai marchi di iniziare a fare prove, anziché trascorrere settimane o mesi a elaborare una strategia per l’IA senza sperimentazioni pratiche. Ha suggerito di cominciare con una categoria di 20-30 prodotti, esaminare i risultati e poi modificare o ampliare l’approccio. Ha descritto la fase di test come la più importante.

Ha detto di ritenere che la tecnologia stia migliorando e ne ha stimato l’accuratezza attuale intorno al 90 percento, rispetto al 60-70 percento dello scorso anno. Il suo approccio preferito, ha spiegato, è combinare le competenze umane con l’IA, invece di usare l’IA al posto delle persone.

Fonti: WWD.