La sostenibilità è ormai un’esigenza irrinunciabile, specialmente in settori storicamente inquinanti come quello della Moda.
Nel percorso verso un Fashion meno impattante e più responsabile, un aiuto arriva da Google e WWF Svezia: le due organizzazioni hanno stretto una partnership volta a realizzare una piattaforma di dati ambientali, che consentirà al settore di prendere decisioni migliori e più accurate in merito all’approvvigionamento delle materie prime.
La piattaforma potrà essere utilizzata in autonomia o in aggiunta a iniziative e soluzioni già in atto. Google e WWF Svezia collaboreranno alla realizzazione di una piattaforma che andrà oltre l’analisi di cotone e viscosa, come annunciato in origine, includendo numerose materie prime sulla base dei dati e della conoscenza forniti da WWF.
WWF e Google uniscono i loro punti di forza
Questa collaborazione tra WWF Svezia e Google unirà progetti sviluppati da entrambe le organizzazioni, attingendo ai punti di forza di ciascuna.
- Nel corso del Copenhagen Fashion Summit del 2019, Google Cloud ha annunciato un progetto pilota – avviato in collaborazione con Stella McCartney – volto a utilizzare la tecnologia di Google Cloud per fornire una visione più completa delle materie prime utilizzate all’interno della filiera dell’Industria manifatturiera dell’Abbigliamento.
Il progetto con Stella McCartney continua e il team del brand si è dimostrato fondamentale nella creazione della piattaforma e continuerà a esserlo in quanto primo brand di Moda a testarla. - WWF Svezia, insieme al partner di lunga data IKEA, ha creato uno strumento simile nel 2018, focalizzandosi sull’analisi del rischio e dell’impatto delle diverse materie prime tessili.
Oltre a Stella McCartney e IKEA, WWF e Google si stanno confrontando anche con un grande numero di brand e retailer della Moda e del Lusso, così come dell’Abbigliamento sportivo e in denim.
Una parte consistente di tale impatto si verifica nella fase di approvvigionamento delle materie prime nel processo di produzione, dove la filiera può risultare piuttosto frammentata e la sfida consiste principalmente nel raccogliere e analizzare dati su larga scala.
