Il mercato del second hand tra crescita e rischi
Il lusso di seconda mano è diventato uno dei segmenti più dinamici del commercio globale. Borse, abiti e accessori di alta gamma possono raggiungere valori di decine o centinaia di migliaia di euro, rendendo la contraffazione una minaccia concreta sia per i consumatori sia per le piattaforme di vendita. In questo contesto, la capacità di distinguere in modo rapido e affidabile un prodotto autentico da uno falso è diventata un fattore competitivo decisivo.
The RealReal e la svolta tecnologica
All’interno di un vasto centro logistico nel New Jersey, The RealReal, piattaforma specializzata nella rivendita di capi di alta fascia usati, ha introdotto un sistema di intelligenza artificiale progettato per supportare l’intero processo di valutazione. L’algoritmo, denominato Athena, non si limita a suggerire descrizioni o prezzi, ma svolge un ruolo chiave nell’autenticazione dei prodotti, affiancando e ottimizzando il lavoro umano.
Diffusione progressiva dell’algoritmo
Alla fine di settembre, circa il 27% degli articoli ricevuti dalla piattaforma era già stato analizzato da Athena. Secondo le stime interne, la quota avrebbe raggiunto il 40% entro la fine dell’anno. In una prima fase, il sistema è stato applicato a marchi ritenuti più semplici da verificare, come Jimmy Choo. Dopo un anno di addestramento, l’IA ha esteso il proprio raggio d’azione anche a brand di fascia media e alta, con potenziali risparmi di milioni di dollari sui costi operativi.
Efficienza e velocità di messa in vendita
Uno degli effetti più rilevanti dell’adozione dell’IA riguarda i tempi di lavorazione. Grazie ad Athena, il periodo necessario per portare un articolo online potrebbe ridursi fino al 50%. Questo elemento è considerato strategico per migliorare la soddisfazione dei venditori e accelerare la rotazione di un inventario che conta milioni di pezzi, tra abiti, borse e accessori.
Il lavoro nel magazzino intelligente
Nel centro logistico, il processo combina tecnologia avanzata e operatività manuale. Alcuni addetti utilizzano strumenti di misurazione connessi via Bluetooth per rilevare automaticamente le dimensioni dei capi. Altri impiegano dispositivi specifici per analizzare componenti metalliche, cuciture e materiali. Le immagini delle etichette e dei dettagli vengono acquisite e inviate al sistema di IA, che opera in background valutando taglia, materiali e stato di conservazione.
Valutazione del rischio di contraffazione
Athena assegna a ogni articolo un punteggio di rischio, basato su anni di dati relativi a prodotti autentici e contraffatti. Gli oggetti vengono così suddivisi in diversi livelli. I prodotti a basso rischio possono essere messi in vendita senza un controllo umano diretto, mentre quelli classificati come ad alto rischio vengono automaticamente indirizzati agli autenticatori più esperti. Questo meccanismo consente di concentrare le competenze umane sui casi più delicati.
Vision e l’analisi delle immagini
A supporto di Athena opera anche Vision, uno strumento di micro-imaging basato sull’IA. Vision confronta fotografie dettagliate di ogni articolo con un database composto da milioni di immagini, verificando la coerenza di elementi come pelle, cuciture, loghi e struttura. Il sistema segnala se il prodotto corrisponde agli standard di un originale, lasciando all’esperto umano la decisione finale nei casi complessi.
Integrazione tra software e hardware
Il modello adottato da The RealReal si fonda su un’integrazione avanzata tra software e hardware. Scanner portatili, dispositivi ottici e, in alcuni casi, anche macchine a raggi X raccolgono dati che l’IA elabora per analizzare non solo l’aspetto esterno, ma anche la struttura interna e le leghe metalliche. Questo approccio consente verifiche più approfondite rispetto ai metodi tradizionali.
Apprendimento continuo e accuratezza
Un elemento centrale del sistema è la capacità di migliorare nel tempo. Ogni autenticazione confermata o smentita da un esperto diventa un nuovo dato che raffina l’algoritmo. Con l’aumento del numero di articoli analizzati, l’IA riduce progressivamente errori e tempi di valutazione. Per i modelli più diffusi, alcuni operatori del settore parlano di livelli di accuratezza vicini al 99%.
Il ruolo insostituibile dell’esperienza umana
Nonostante i progressi, l’intelligenza artificiale non ha eliminato il contributo umano, soprattutto nel segmento del lusso estremo. Borse rarissime, edizioni limitate e pezzi di valore eccezionale richiedono ancora l’intervento di specialisti capaci di utilizzare tatto, olfatto e conoscenze artigianali difficilmente replicabili dalla tecnologia. In questi casi, l’IA agisce come filtro e supporto, non come giudice definitivo.
Un modello ibrido per la fiducia del mercato
Il risultato è un modello misto, in cui la tecnologia accelera i processi e riduce i costi, mentre l’uomo garantisce l’affidabilità nei casi più complessi. In un mercato in rapida espansione, dove la fiducia è un elemento chiave, l’intelligenza artificiale si sta affermando come uno degli strumenti più efficaci nella lotta alla contraffazione, ridefinendo l’equilibrio tra artigianato, innovazione e commercio digitale.
