IA: uno strumento potente, che dobbiamo ancora sfruttare al meglio
L’intelligenza artificiale sta profondamente cambiando il settore della calzatura, soprattutto sportiva, amplificando la creatività di designer e progettisti, anche in termini di utilizzo di nuovi materiali. Esistono tuttavia degli ostacoli da superare, legati ai costi, alla gestione dei dati e al fattore umano. Di questo ha parlato Marco De Ieso, Responsabile Ingegneria Clienti di IBM Technology, intervenuto il 22 febbraio 2026 al panel “Ingegnerizzare la performance: la calzatura nello sport”, organizzato da MICAM in collaborazione con Wired nell’ambito di MICAM Next.
Come l’IA sta influenzando i processi di R&D
L’intelligenza artificiale sta cambiando profondamente la ricerca e sviluppo, riducendo i tempi che intercorrono tra l’idea e il prodotto finito. Oggi siamo in una fase di scoperta accelerata fatta di tre ingredienti: intelligenza artificiale, dati e cloud. L’IA generativa aiuta a trovare nuovi spazi di ricerca, amplificando il lavoro dei designer, mentre i dati sono fondamentali per correlare elementi come biomeccanica e prestazioni (grazie ai modelli di apprendimento automatico). Il terzo elemento è legato alla simulazione: grazie ai ‘gemelli digitali’ è possibile testare migliaia di varianti prima della messa in produzione di un oggetto/prodotto. IBM, come racconta De Ieso, ha applicato questo approccio alla scoperta di nuovi materiali sostenibili per assorbire CO2.
Gli ostacoli da superare
La questione della scalabilità è molto importante quando si parla di questa nuova frontiera tecnologica. I dati sono costosi da raccogliere e richiedono molto tempo per essere ‘etichettati’, pre-elaborati e per fornire quel flusso di accuratezza necessario in grado di alimentare i modelli.
È poi necessario considerare gli aspetti organizzativi o umani: ingegneri e progettisti dovrebbero collaborare con gli esperti di IA ma spesso si trovano in luoghi diversi e parlano lingue diverse.
Infine, permane una componente di validazione del modello creato dall’IA generativa rispetto a quella concepita dal progettista, che non si può ignorare.
L’IA è davvero potente quando i dati sono ben raccolti, sono completi e affidabili.
Il primo step per un’azienda che vuole esplorare i nuovi territori dell’innovazione è, quindi, quello di strutturare la giusta architettura tecnologica per raccogliere e archiviare i dati, evitando che questi dimorino in silos separati e in formati diversi che non comunicano tra loro, quindi inutilizzabili per alimentare il modello.
Il secondo step è a livello organizzativo: l’IA non dovrebbe essere considerata come qualcosa che assume il ruolo del progettista senior, ma che ne amplifica le capacità e standardizza il processo. È inoltre necessario creare l’ambiente ideale per la collaborazione tra ingegneri, esperti di IA e progettisti.
Giovedì prossimo approfondiremo gli argomenti trattati da Nicoline van Enter, Esperta in previsioni nel settore delle tecnologie calzaturiere e fondatore di Footwearology.