Nel cuore di un enorme centro logistico del New Jersey, tra corridoi infiniti e scaffali colmi di abiti e accessori di lusso, il lavoro quotidiano dei dipendenti di The RealReal segue un ritmo ormai rodato. Negli ultimi mesi, però, al loro fianco è arrivato un nuovo alleato basato sull’intelligenza artificiale. La tecnologia, che è stata battezzata Athena, suggerisce descrizioni dei prodotti, propone prezzi ma soprattutto può essere usata anche per distinguere i pezzi autentici da quelli contraffatti. Nel mercato globale del lusso di seconda mano, dove una singola borsa può valere decine o centinaia di migliaia di euro, distinguere un originale da un falso è infatti diventata una sfida sempre più complessa.
Alla fine di settembre, il 27% degli articoli inviati a The RealReal era già stato elaborato da Athena, e la quota sarebbe salita già al 40% a fine anno. Inizialmente Athena si è concentrata su stilisti e marchi come Jimmy Choo, considerati più semplici da autenticare. Dopo un anno di addestramento, però, il sistema sta ampliando il proprio raggio d’azione anche al lusso di fascia media e alta, un passaggio che secondo i dirigenti potrebbe tradursi in risparmi per milioni di dollari. Inoltre, Athena potrebbe ridurre fino al 50% il tempo necessario per mettere in vendita un articolo, un fattore ritenuto cruciale per soddisfare i venditori e velocizzare la gestione dell’inventario.
Un reportage del Wall Street Journal spiega bene come l’IA riesca a separare le borse vere da quelle false. Il magazzino del New Jersey è animato da operatori intenti a preparare vestiti, borse e accessori per la vendita. Uno utilizza un metro a nastro collegato via Bluetooth per rilevare automaticamente le misure di un paio di pantaloni Frame. Un altro maneggia un dispositivo simile a una pistola ad aria compressa per verificare se le componenti metalliche di una borsa Birkin di Hermès indicano che si tratti di un originale. In un’altra area del magazzino, un autenticatore impiega uno strumento grande poco più di una pinzatrice per scansionare una tote bag Louis Vuitton e stabilire se pelle, cuciture e marchio siano autentici. Quando oggetti come i pantaloni della Frame o una Birkin arrivano in magazzino, entrano a far parte di un inventario che conta milioni di pezzi.
Abiti e accessori vengono misurati e valutati per lo stato di conservazione, mentre le fotografie catturano le etichette e vengono inviate ad Athena, che lavora in background per aiutare ad autenticare i prodotti e compilare automaticamente i dettagli degli annunci, come taglia e materiali. Il sistema assegna anche un punteggio di rischio di contraffazione, basato sugli anni di dati raccolti dall’azienda su articoli autentici e falsi. I pantaloni e la borsa vengono poi fotografati per le immagini che i consumatori vedranno prima dell’acquisto. Da qui, gli articoli vengono ulteriormente analizzati e, grazie ad Athena, i pantaloni e la borsa di lusso seguono percorsi diversi. Utilizzando le immagini di ciascun prodotto e il database fotografico di The RealReal, la tecnologia decide se indirizzarlo all’autenticazione manuale o se inviarlo direttamente alla messa in vendita. I pantaloni Frame rientrano nel livello uno, il rischio più basso, e possono essere messi in vendita saltando il controllo umano che in precedenza era obbligatorio per ogni articolo. La Birkin, invece, finisce nel livello cinque, il più alto, e viene affidata a uno dei migliori autenticatori dell’azienda. E così una tracolla Louboutin e altre borse di Chanel vengono segnalate per il controllo manuale. Lo stesso accade a una borsa Neverfull di Louis Vuitton, che arriva sulla scrivania dell’autenticatrice senior.
Qui entra in gioco Vision, lo strumento di micro-imaging basato sulla IA di The RealReal, che fotografa diverse parti della borsa e le confronta con milioni di immagini nel database aziendale. Athena indica inoltre all’autenticatrice che la borsa corrisponde alle caratteristiche attese di un modello originale. L’addetto verifica se concorda con la valutazione. Un elemento chiave è l’integrazione tra software e hardware. Scanner portatili, dispositivi ottici avanzati e, in alcuni casi, persino macchine a raggi X raccolgono dati che vengono poi elaborati dall’intelligenza artificiale. Questo approccio ibrido permette di analizzare componenti che vanno oltre l’aspetto esterno, come le leghe metalliche o la struttura interna di una borsa. Il vantaggio principale di questi sistemi è la capacità di migliorare nel tempo.
Ogni nuova autenticazione, confermata o smentita da un esperto, diventa un dato aggiuntivo che raffina l’algoritmo. Più articoli vengono analizzati, più l’IA diventa precisa, riducendo progressivamente errori e tempi di valutazione. Alcuni operatori del settore parlano di livelli di accuratezza vicini al 99%, soprattutto per modelli molto diffusi. Nonostante i progressi, l’intelligenza artificiale non ha ancora sostituito del tutto l’esperienza umana, soprattutto nel segmento del lusso estremo. Le borse di altissimo valore, i modelli rari o le edizioni speciali continuano a richiedere l’intervento di autenticatori esperti, capaci di usare anche tatto, olfatto e conoscenze artigianali che la tecnologia fatica a replicare. In questi casi, l’IA funziona più come strumento di supporto che come giudice finale. Il risultato è un modello misto, in cui la tecnologia filtra e accelera i processi, mentre l’uomo interviene nei casi più delicati. In un mercato in rapida crescita, dove la fiducia è un fattore decisivo, l’intelligenza artificiale si sta affermando come uno degli strumenti più potenti nella lotta alla contraffazione, ridisegnando i confini tra artigianato, tecnologia e commercio digitale.
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