Deda Stealth, l’AI nella supply chain del fashion

Il settore fashion è in trasformazione. La tecnologia non rappresenta più un semplice acceleratore, ma un elemento strutturale per essere e restare competitivi. Per i brand che operano in questo ambito governare dati, processi e modelli decisionali lungo tutta la supply chain è una priorità per rispondere alla volatilità dei mercati, alle sfide logistiche e alla crescente pressione sui margini operativi. In questo contesto, Deda Stealth si propone come partner tecnologico per la digitalizzazione end-to-end delle imprese fashion, con soluzioni Erp abilitate dall’integrazione con l’AI e data-driven, che semplificano pianificazione, execution rafforzando governance e reattività nei processi core. La stessa soluzione Stealth AI, insieme alle applicazioni per la supply chain estesa ai diversi segmenti del mercato fashion, sono alla base di un approccio che coniuga dati, automazione e industry expertise per affrontare la complessità contemporanea per i luxury brand.

Intelligenza artificiale, leva strutturale per il business

Ne parliamo con Luca Tonello, amministratore delegato di Deda Stealth, che non esita a prendere distanza da una visione semplificata dell’intelligenza artificiale, spesso ridotta a etichetta tecnologica. “L’AI oggi è diventata un tema strutturale, al di là dei termini e dei momenti di hype, ma definire a cosa serve nelle diverse articolazioni è più complesso”. Per un’azienda che sviluppa soluzioni software per la gestione operativa e i sistemi gestionali, l’intelligenza artificiale assume tuttavia un significato molto concreto: “Per noi l’AI è tutto ciò che coniuga un processo previsionale simulativo, che necessita di algoritmi strutturati, con la certezza, l’evidenza del dato”. Questa impostazione nasce da una caratteristica storica della piattaforma Deda Stealth, che Tonello definisce senza esitazioni “una fonte di informazioni valorizzabili enorme per l’azienda”. È proprio qui che si innesta il passaggio, oggi richiesto da molte organizzazioni, che passano “dai vecchi progetti di data warehouse a progetti di data platform”. Un’evoluzione che non è solo tecnologica, ma anche culturale e operativa “perché una volta che si dispone dei dati in sicurezza non si tratta più di formulare interrogazioni semplicemente analitiche – come con la business intelligence tradizionale – ma si tratta di integrare processi di AI che utilizzano quel dato con gli strumenti di pianificazione”.

All’interno di questo scenario si colloca il rinnovamento della proposta Deda Stealth, che ha portato a strutturare Stealth AI. “Abbiamo battezzato con Stealth AI i tre momenti principali della pianificazione – prosegue Tonello – delineando il processo che parte dal demand planning, prosegue con il supply chain planning e arriva fino all’allocation“. È in quest’ultimo passaggio che l’AI entra in modo particolarmente critico nei sistemi decisionali: “Nel momento in cui io ho una previsione di arrivo di ordini e un ordinato definitivo, devo decidere come gestire la merce che ho in magazzino così come quella in arrivo, e a chi è possibile assegnarla”. Si tratta di processi che, per loro natura, necessitano di dati affidabili e credibili. Un vero salto in avanti qualitativo, che Tonello tiene a precisare non è solo tecnologico. “La vera scommessa è quindi riuscire ad incidere con l’AI sui processi decisionali, oltre il semplice utilizzo consultativo, per offrire scenari concreti”, afferma, mettendo in evidenza il tema del cambiamento culturale. “Serve una solida fiducia nel dato e la certezza che la macchina possa fare delle scelte migliori di quelle che fa l’uomo”. Una riflessione che tocca uno dei nodi centrali dell’adozione dell’AI nei contesti enterprise.

Pur riconoscendo questa evoluzione, Tonello mantiene una visione equilibrata del ruolo dell’intelligenza artificiale: “L’AI resta al servizio dell’uomo che prende le decision, ma certo gli investimenti sugli algoritmi – un’area di ricerca dove noi come Deda siamo impegnati non solo nel fashion – sono determinanti”. Da qui la nascita di Deda AI, società dedicata allo sviluppo di tecnologie abilitanti, che alimentano anche l’evoluzione delle soluzioni Stealth. Questa visione si traduce in una piattaforma unificata che ricompone processi prima frammentati. “La nostra forza, quindi, è proprio aver considerato i tre macro-processi tipici dell’Erp, per strutturarli in una piattaforma unica”, specifica Tonello. E come spesso accade nei software enterprise, l’introduzione di queste soluzioni “è in grado di operare ora in aree di processo che prima richiedevano importanti interventi manuali”.

È su queste basi che l’AI può generare valore misurabile lungo i processi fashion, dalla pianificazione alla distribuzione. Quando si entra nelle specificità del settore, il quadro si fa ancora più complesso. “Il mondo fashion non si basa su un’unica categoria o su un unico assortimento – sottolinea Tonello -. Oggi bisogna rendere disponibile quanto richiesto, nelle varianti richieste, su tutti i canali, fisici e digitali, ma allo stesso tempo non si possono riempire i negozi di merce che potrebbe restare invenduta. Da qui nasce quello che Tonello definisce un dilemma storico del comparto: “la previsione della domanda”, ed è proprio in questa complessità che l’AI, integrata nei sistemi gestionali e alimentata da dati affidabili, può diventare una leva concreta e non solo teorica per il business fashion.

Gestire i costi, i vantaggi dell’AI simulativa

Nel contesto attuale, segnato da forte volatilità dei mercati e da una pressione crescente sui margini, la gestione dei costi e il controllo della redditività sono quindi diventati snodi strategici per le aziende fashion. Luca Tonello legge un cambiamento netto nelle priorità decisionali dei brand, in cui il prezzo non può più essere gestito come leva isolata ma come risultato di un equilibrio dinamico tra mercato, domanda e supply chain.

“Noi abbiamo un grande vantaggio: abbiamo di recente acquisito un’azienda (Competitoor, marzo 2025, Ndr), che ha svoluppato una soluzione di price intelligence e analisi della concorrenza su tutti i mercati e marketplace, basata sull’AI”, spiega Tonello. La ragione di questa scelta è legata a un fatto ormai condiviso: “L’aumento del prezzo tout court non è più gradito dai consumatori”. Un concetto ribadito anche da figure di primo piano del settore, come Andrea Guerra (Prada), che ha recentemente sottolineato come ulteriori aumenti generalizzati non siano più sostenibili per il mercato.

In questo scenario, la questione non è competere sul prezzo più basso. Prosegue Tonello, “la questione è fare il prezzo giusto per il proprio cliente e per il proprio specifico mercato, in rapporto alla concorrenza”. Da qui nasce l’esigenza di disporre di strumenti analitici avanzati, capaci di leggere l’andamento dei prezzi per specifiche categorie, mercati e canali, in tempi sempre più rapidi. La velocità è infatti un fattore critico.
“Gli scenari geoeconomici cambiano di mese in mese e un dazio del 30% in più o in meno fa una grande differenza – sottolinea Tonello. In un contesto così instabile, anche le strategie tradizionali di accumulo di magazzino diventano quindi rischiose. Per questo, il monitoraggio continuo dei prezzi è affiancato da algoritmi di AI simulativa applicati alla gestione di listini e politiche commerciali. “Se a questa strategia di monitoraggio si agganciano anche algoritmi di AI simulativa – spiega Tonello – è possibile davvero ottimizzare i prezzi lato vendite”. L’obiettivo resta la tutela del margine, che passa da un lato dal prezzo di vendita “che deve essere il più alto possibile (ma entro il range evidenziato come virtuoso)” e dall’altro da un controllo sempre più puntuale dei costi, “in particolare quelli legati alla supply chain, ormai parte integrante delle strategie di redditività nel fashion”.

Deda Stealth, digitalizzare la filiera…

Nel fashion la supply chain non è solo l’infrastruttura operativa, quanto piuttosto vera componente strutturale del modello industriale, oggi esposta più che in altri settori a rischi geopolitici, logistici e normativi. Tonello parte da questa consapevolezza per spiegare perché la digitalizzazione della filiera sia diventata una leva imprescindibile, non solo per migliorare visibilità e reattività, ma anche per rendere concreti gli obiettivi di sostenibilità. “La filiera nel mondo del fashion è sempre stata fondamentale, a volte anche più di quello che si pensa anche perché tante fasi del lavoro di creazione di una borsa, di una scarpa o di un campionario di abbigliamento vengono fatte dalla filiera sulla base di un design predittivo del brand”. Questo rende il rapporto con i fornitori particolarmente stretto e strategico. “La filiera è veramente strutturale per i brand”, osserva Tonello, e proprio per questo diventa essenziale disporre di “processi snelli e veloci nella fornitura, negli ordini, nel riassortimento e nella visibilità”. È in questa logica che si inserisce l’acquisizione, avvenuta anni fa (2022), della startup Bsamply. Oggi la piattaforma B/Samply “collega i fornitori digitalmente allo strumento del brand che fa l’ordine”. Significa disporre di una piattaforma che migliora le connessioni e lo scambio di dati tra tutti gli stakeholder in un ambiente che si adatta alle diverse esigenze, ottimizzando i processi di approvvigionamento e produzione, la condivisione dei dati e la tracciabilità per ogni attore della catena del valore. L’integrazione digitale consente di superare modalità frammentate e di guadagnare “visibilità su prezzi, trattative, listini e anche un certo range di negoziazione sulle date di consegna”, permettendo al brand di anticipare criticità senza ricorrere a serie infinite di telefonate o interventi “reattivi”.

…e indirizzare i temi di compliance e sostenibilità

Accanto all’efficienza operativa, emerge però un tema pure delicato: quello delle certificazioni e della sostenibilità. “I brand stanno spingendo molta responsabilità sulla filiera”, sottolinea Tonello, ma creare repository affidabili o fare scouting di fornitori con livelli di certificazione coerenti “non è facile”. La digitalizzazione diventa allora l’unico strumento efficace per governare questa complessità. “È fondamentale avere tutto digitalizzato perché è l’unico modo per fare audit consistenti”. Gli audit basati solo su ispezioni fisiche, infatti, non sono di fatto mai replicabili. Anche in questo ambito, il controllo digitale della filiera consente di mantenere una distinta base aggiornata di materiali e fornitori, un aspetto cruciale in un settore in cui “è prassi fare sostituzioni massive di componenti per scarsità sul mercato”. Senza un repository dati strutturato, questa tracciabilità sarebbe impossibile.
Sul fronte normativo, Tonello osserva poi che i brand si aspettano però pure maggiore chiarezza, soprattutto su temi come il digital product passport, inizialmente pensato in modo “troppo stringente”. L’orientamento attuale va verso il controllo dei materiali principali e dei fornitori chiave, lasciando poi ai front-end e ai partner il compito di rappresentare queste informazioni verso clienti e stakeholder. “Noi siamo per questo decisamente orientati verso la cultura del dato nel sistema gestionale e sul collegamento con la filiera”, riprende Tonello, ribadendo come la sostenibilità passi prima di tutto dalla solidità e dalla coerenza dei dati lungo tutta la supply chain.

Nel percorso verso una sostenibilità misurabile e verificabile, la principale sfida tecnologica per le aziende fashion resta la gestione del dato lungo tutta la filiera che, così come abbiamo considerato si rivela intrinsecamente complessa. Luca Tonello lo chiarisce bene: “La sfida principale è avere il dato giusto che serve, nel posto giusto“, perché quella del fashion è “una ‘filiera trasformativa’, caratterizzata da molteplici livelli di subfornitura e trasformazione. Dal momento in cui la materia prima viene lavorata fino a diventare un capo finito, entrano in gioco numerosi attori, rendendo quasi impossibile ‘una tracciatura totale'”. E secondo Tonello, l’unico scenario in cui una tracciabilità completa sarebbe possibile è quello di una filiera interamente di proprietà, un modello che solo alcuni grandi brand stanno sperimentando, arrivando ad esempio a integrare anche le concerie. Anche in questi casi, però, la sostenibilità non può essere affrontata come esercizio teorico. “Diventa importante e fondamentale essere molto trasparenti su quello che si fa”, afferma, perché oggi “bisogna raccontare quello che è vero” ed evitare approcci puramente dichiarativi. La filiera fashion è quindi sotto osservazione costante e la credibilità si gioca sulla coerenza tra dati, processi e comunicazione che la piattaforma Deda Stealth indirizza.

Tonello invita inoltre ad un approccio ragionevole e strutturato. “Bisogna definire bene quali sono i dati principali che si vogliono monitorare”, spiega, e questi dati devono essere “tenuti archiviati in una data platform consistente”. La coerenza va costruita anche nel rapporto con i fornitori, dimostrando allineamento su valori e obiettivi comuni. In questo contesto, un ruolo crescente è giocato dall’aggregazione delle filiere, perché “il singolo artigiano non può rispondere a tutte le domande di tutti i brand”. Le filiere aggregate diventano così più strutturate e più pronte a rispondere alle normative future, sebbene il quadro regolatorio resti frammentato a livello globale. Ritorna il tema chiave: “Serve una cultura importante del dato e della sua veridicità” ad indicare proprio nella maturità digitale il vero prerequisito per una sostenibilità credibile nei diversi canali, in evoluzione.

Dalla filiera alla vendita, integrare i canali fisici e digitali

L’omnicanalità nel fashion sta, infatti, cambiando significato. Tonello chiarisce che non si tratta più solo di migliorare la customer experience, ma di orchestrare processi end-to-end coerenti, che coinvolgono canali fisici e digitali, logistica, pianificazione e sostenibilità. “L’omnichannel negli anni scorsi è sembrata la panacea di tutti i mali per ridurre gli stock e poter vendere in ogni canale”, ma l’esperienza ha mostrato anche limiti strutturali. “Un omnichannel vero ha dei costi – per esempio lato trasporti – non banali, soprattutto quando manca una logistica strutturata per country, capace di gestire riallocazioni tra negozi e mercati diversi, con tutte le complessità fiscali e operative che ne derivano”, spiega bene Tonello.

Per questo motivo, “l’omnichannel tout court è un’idea oggi in evoluzione”. Al suo posto sta emergendo un approccio più selettivo e guidato dai dati. “Grazie agli strumenti di AI e pianificazione adesso è possibile abbracciare l’omnicanalità in maniera molto più strutturata”, perché diventa possibile prevedere in modo più accurato “quanti pezzi possono finire su un canale o su un altro e progettare i magazzini per supportare il fulfillment multicanale, includendo anche il negozio fisico come nodo logistico per l’e-commerce”.

Questa orchestrazione è alla base di Stealth Omniretail, una soluzione che integra AI e processi omnicanale per governare la complessità operativa. Tonello sottolinea però anche che l’approccio richiede maturità e gradualità, perché molti brand sono globali dal punto di vista commerciale ma non lo sono altrettanto sul piano logistico o del sourcing. Da qui torna anche un’ulteriore riflessione sulla sostenibilità. “La sostenibilità mal si coniuga con l’omnichannel se non correttamente indirizzato”, provoca Tonello, spiegando che far viaggiare container o singoli colli in tutto il mondo non è compatibile con obiettivi ambientali stringenti. La sfida diventa “trovare un equilibrio tra servizio, efficienza e impatto ambientale”. In questa direzione si inseriscono, per esempio iniziative come Monitor for Circular Fashion, progetto che coinvolge aziende fashion e attori della filiera con il supporto scientifico di Università Bocconi,  che puntano a progettare collezioni tenendo conto dell’end of life: “Creare collezioni non solo belle ma anche sostenibili fino alla fine vita del capo è allora una strada concreta, anche se applicabile solo a una parte del mondo fashion”.

AI trasversale ai processi nel fashion, percorso possibile

Nel percorso di adozione dell’intelligenza artificiale, la qualità e la continuità del dato sono fattori discriminanti, ma secondo Tonello sia chi ha già intrapreso questo cammino, sia chi si affaccia ora può fare bene. Il punto di partenza è la natura stessa dei sistemi gestionali “che hanno un ciclo di vita lunghissimo rispetto ad altri software dipartimentali”, spiega Tonello, perché rappresentano l’ossatura operativa dell’azienda. In questo senso, Stealth nasce come “un sistema gestionale di seconda generazione”, pensato per accompagnare la crescita e la complessità progressiva delle organizzazioni.
Un percorso tipico: realtà giovani o di dimensioni ridotte possono partire da soluzioni ERP più semplici, come Zedonk (società UK acquisita da Deda Stealth nel 2020), e quando l’azienda cresce e aumenta la complessità dei processi, adottare piattaforme più evolute. “La proposta Stealth accompagna le aziende dall’inizio quindi e poi quando crescono, non hanno più solo un magazzino, si trovano ad operare in contesti omnicanale, multicountry e multiprocesso, con tutte le relative esigenze di scalabilità”. Il vantaggio per chi adotta e ha adottato Stealth è evidente: “Ci sono aziende che sono partite da 100 milioni di fatturato e sono arrivate a qualche miliardo mantenendo sempre il nostro sistema gestionale”, sfruttando la possibilità di “evolvere e crescere” con l’adozione di nuovi moduli. Anche l’innovazione attuale è pensata in continuità. Chiude Tonello: “Quando sviluppiamo nuove caratteristiche in Stealth AI e nella platform, esse sono sempre compatibili anche con le versioni precedenti in continuità con l’approccio composable che consente una crescita progressiva. Questo significa che prepararsi all’AI non richiede di ripartire da zero, ma di costruire nel tempo una base dati solida su cui innestare nuove capacità”.

Per saperne di più scarica il whitepaper: Fashion Survey 2025

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