Echipele de sustenabilitate sunt întinse la maximum. Ele se ocupă de tot, de la raportare și conformitate până la dezvoltarea de strategii de aprovizionare responsabilă și colectarea de date din nenumărate surse. Chiar și la marile branduri, aceste echipe sunt adesea mici, petrecând mai mult timp îngropate în foi de calcul decât în promovarea strategiilor de sustenabilitate semnificative pe care și le-au propus inițial să le implementeze. Nu e de mirare că promisiunea unei IA extrem de eficiente este atât de atrăgătoare.
Experții din industrie sugerează că IA poate reduce presiunea atât asupra echipelor de sustenabilitate, cât și asupra partenerilor lor din lanțul de aprovizionare, prin automatizarea raportării de mediu, îmbunătățirea calității datelor, reformatarea informațiilor pentru diferite nevoi și verificarea trasabilității. IA oferă, de asemenea, potențiale câștiguri de eficiență în cadrul lanțului de aprovizionare în sine, prin utilizarea mai inteligentă a materialelor și o prognoză mai precisă a cererii. "IA ajută cu siguranță echipele de sustenabilitate cu raportarea, permițându-le să se concentreze mai mult pe programe strategice decât pe conformitate", spune Annie Agle, vicepreședintele pentru impact și sustenabilitate la brandul de articole sportive Cotopaxi.
Totuși, există o avertizare. Impactul ambiental real al utilizării IA la nivel organizațional rămâne în mare parte neclar. Fără o monitorizare atentă, brandurile ar putea crește neintenționat amprenta lor de carbon prin tehnologia menită tocmai să o reducă.
"Beneficiile sunt clare, dar știm și că există impacturi negative care nu sunt încă pe deplin înțelese", notează Agle. "Nu știm încă cum afectează această amprentă digitală măsurătorile noastre de gaze cu efect de seră."
Pentru a afla cum integrează echipele de sustenabilitate IA și cum abordează aceste incertitudini, Vogue Business a discutat cu o selecție de branduri de dimensiuni și segmente de piață diferite. În timp ce unele folosesc IA de ani de zile, altele încă experimentează, dar toate sunt de acord că IA va juca un rol în operațiunile lor viitoare.
Cum folosesc echipele de sustenabilitate IA
H&M raportează că folosește IA în întregul său lanț de aprovizionare, logistică, marketing, vânzări și experiență clienți. Brandul spune că IA sprijină obiectivul său de a produce doar ceea ce vinde, prin optimizarea cantităților de producție, a locațiilor de vânzare și a calendarului. "Acest lucru are efecte pozitive asupra utilizării resurselor, stocurilor, materiilor prime și a emisiilor", explică H&M.
Grupul de lux Kering, care deține branduri precum Gucci și Balenciaga, l-a numit pe Pierre Houlès director general digital, IA și IT în martie 2026. Compania implementează IA în câteva case selecte de câțiva ani. La fel ca H&M, Kering folosește IA analitică pentru a prognoza cererea și a optimiza nivelurile de stoc pentru fiecare produs, conform directoarei pentru sustenabilitate și afaceri instituționale, Marie-Claire Daveu. Similar cu Cotopaxi, ea utilizează și IA pentru a automatiza și îmbunătăți fiabilitatea raportării, folosind instrumente care colectează automat și corectează inteligent date de la site-urile Kering. La nivelul dezvoltării produselor, Laboratorul de Inovație Materială al lui Kering din Italia – care cercetează materiale mai sustenabile – a creat un agent de IA pentru eco-design pentru a oferi îndrumare tehnică echipelor de design. Acest lucru ajută la depășirea barierei dintre echipele de design și cele de sustenabilitate, care sunt adesea separate, asigurându-se că rezultatul unei echipe nu subminează obiectivele celeilalte.
În timp ce H&M și Kering au integrat IA în operațiunile lor de bază de câțiva ani, alte branduri o folosesc în principal pentru a ușura volumul de muncă. "Când vine vorba de IA, suntem încă în fazele incipiente de explorare", a declarat CEO-ul Everlane, Alfred Chang, într-un comunicat către Vogue Business. "Ne concentrăm pe modul în care ar putea sprijini procesele interne zilnice și economisi timp."H&M SS26.
Foto: Oferit de H&M Group
Agle notează că mica sa echipă folosește IA pentru a traduce datele brute de la furnizori în măsurători de gaze cu efect de seră (GES), pentru a reformata datele pentru diverse rapoarte și pentru a crea vizualizări care să ajute întreaga echipă să înțeleagă impactul companiei. "Chiar ajută productivitatea. Cu siguranță cred că companiile care nu adoptă IA vor avea dificultăți să concureze comercial", spune ea.
Maximilien Abadie, directorul general adjunct al companiei franceze de tehnologie Lectra, este de acord. Lectra oferă soluții de IA care ajută brandurile de modă să își atingă obiectivele de sustenabilitate, cum ar fi verificarea datelor de trasabilitate și optimizarea tăierii țesăturilor pentru a reduce supracomenzile. Dar Abadie crede că cea mai mare oportunitate constă în scurtarea timpului de lansare pe piață. "Provocarea pentru orice companie de modă este cum să rămână competitivă într-o lume plină de disrupții și incertitudini zilnice, în care nu poți prezice ce se va întâmpla în trei sau șase luni. Trebuie să fii prezent la momentul potrivit cu produsul potrivit, la prețul potrivit, în cantitățile potrivite, pentru consumatorul potrivit."
Maximilien Abadie, directorul general adjunct al companiei franceze de tehnologie Lectra.
Foto: Oferit de Lectra
În timp ce IA este folosită pentru a reduce deșeurile și a optimiza lanțurile de aprovizionare, este și larg implementată în scopuri comerciale și creative. "Din 2018, am dezvoltat peste 15 platforme interne de învățare automată, toate construite pentru a spori creativitatea, eficiența și serviciul pentru clienți", spune Jordi Alex, directorul tehnologiei informației la retailerul spaniol Mango.
Potrivit lui Alex, Mango a dezvoltat majoritatea acestor platforme intern. Aceasta include asistentul său de IA Iris, care gestionează peste 7,5 milioane de întrebări ale clienților pe an. Un alt instrument, Gaudi, folosește datele de navigare și cumpărări ale clienților pentru a genera recomandări personalizate de produse. Mango folosește și IA generativă pentru a crea imagini pentru campanii și colecții. Aceste aplicații extinse dincolo de sustenabilitate cresc urgența pentru branduri de a examina impacturile de mediu subiacente ale IA.
O imagine de campanie generată de IA pentru Mango Teen.
Foto: Oferit de Mango și generată de IA
Impacturi necunoscute
Este larg recunoscut că creșterea IA a crescut cererea de energie și apă, aceasta din urmă fiind folosită pentru răcirea centrelor de date. Un articol din 2025 publicat în Nature afirma că, la ratele actuale de creștere, serverele de IA doar din SUA ar genera 24–44 de milioane de tone metrice de dioxid de carbon (CO₂) – echivalentul adăugării a 5–10 milioane de mașini pe drumurile din SUA. Amprenta lor anuală de apă variază între 731 și 1.125 milioane de metri cubi, o preocupare amplificată de faptul că multe centre de date sunt situate în unele dintre cele mai uscate regiuni ale lumii. În aprilie 2025, Agenția Internațională pentru Energie (IEA) a raportat că centrele de date au reprezentat 1,5% din consumul global de energie în 2024, o cifră așteptată să crească la 3% până în 2030.
În timp ce centrele de date susțin mai mult decât doar IA, se estimează că sarcinile de lucru ale IA vor reprezenta jumătate din toată capacitatea centrelor de date până în 2030, evidențiind cererea sa semnificativă și în creștere pentru energie. Compania americană de IA Anthropic a recunoscut că capacitatea rețelei și creșterea centrelor de date necesare pentru tehnologia sa vor crește prețurile la energie electrică pentru consumatori și a declarat că va acoperi costurile de infrastructură asociate. Compania nu a răspuns la solicitările de comentarii.
În timp ce pot fi făcute proiecții mai largi, calcularea impactului IA la nivel organizațional este mult mai complicată. "Va fi foarte complicat pentru o companie non-IA să înțeleagă impacturile IA. Când este serviciul tău și deții centrele de date, poți număra consumul de energie electrică și apă necesar pentru răcire", spune Agle de la Cotopaxi. Dar pentru un brand de modă care nu controlează toată infrastructura subiacentă, evaluarea amprentei complete rămâne o provocare.Este extrem de dificil să ajungi la o cifră exactă pentru modul în care fiecare angajat folosește IA, fie că scriu e-mailuri cu ChatGPT sau adună date cu instrumente interne. Acest calcul depinde și de faptul că companiile de IA măsoară și validează propriile impacturi, astfel încât terții să poată folosi datele. Cu toate acestea, jucătorii majori precum OpenAI, Perplexity și Anthropic nu au făcut publice date despre emisii, iar niciunul nu a răspuns la solicitările de comentarii.
"Va fi foarte complicat pentru o companie non-IA să înțeleagă impacturile IA. Când este serviciul tău și deții centrele de date, poți număra energia electrică și apa necesară pentru răcire", spune un expert.
Kering afirmă că monitorizează îndeaproape impactul ambiental al IA în toate activitățile sale IT, inclusiv centrele de date și utilizarea cloud, menționând că IT reprezintă mai puțin de 2% din amprenta totală de carbon. Dintre companiile contactate, Kering a fost singura care a împărtășit o schiță a strategiei sale de atenuare: prioritizarea modelelor simple, eficiente din punct de vedere al resurselor și colaborarea cu partenerii tehnologici pentru a sprijini decarbonizarea și a îmbunătăți transparența raportării carbonului.
Kering nu a specificat sursa datelor sale, iar în prezent nu există metrici standardizate. Pentru a permite evaluări comparabile în viitor, Coaliția pentru IA Sustenabilă – inițiată de guvernul francez, Programul Națiunilor Unite pentru Mediu (UNEP) și Uniunea Internațională a Telecomunicațiilor (ITU) – solicită standardizarea globală. Ca un pas în această direcție, ITU a lansat în februarie 2026 linii directoare pentru evaluarea și minimizarea impactului ambiental al sistemelor de IA. În plus, în ianuarie 2026, Taskforce-ul pentru Divulgări Financiare Relate la Natură (TNFD) a lansat un proiect de ghidare sectorială pentru sectorul tehnologiei și comunicațiilor pentru a ajuta organizațiile să-și evalueze dependențele, impacturile, riscurile și oportunitățile legate de natură. Acestea sunt pași inițiali către un sistem standardizat, similar cu cele utilizate pentru raportarea impacturilor de producție sau transport.
Până când nu vor fi stabilite și adoptate pe scară largă cadre robuste, brandurile trebuie să-și găsească propriul drum înainte. În absența unor standarde globale pentru calcularea amprentei IA, Cotopaxi plănuiește să folosească estimări aproximative pentru a-și înțelege impactul. "Primul pas este înțelegerea utilizării noastre. Ce contracte avem cu un furnizor de IA? Ce fel de utilizare vedem de la angajați? Dacă avem un anumit număr de angajați care folosesc un instrument precum Claude, iar Claude raportează un set de emisii, ce procent din acelea ne aparține? Va fi dificil de măsurat, dar trebuie să încercăm", spune Agle de la Cotopaxi.
De la măsurare la atenuare
Pentru Cotopaxi, măsurarea impactului este primul pas în crearea unei politici responsabile de IA. Unele branduri au deja astfel de politici în vigoare. H&M a dezvoltat un cadru pentru IA responsabilă în 2018, în timp ce adoptarea IA la Mango este condusă de un comitet de conducere. "Prin guvernanță centralizată, formare și programe precum AI Champions – ambasadori interni care sprijină adoptarea și împărtășesc cele mai bune practici – ne asigurăm că IA este adoptată corect și îi ajută pe oamenii noștri să-și realizeze potențialul", spune un reprezentant Mango. Cu toate acestea, multe politici existente se concentrează pe etica IA, cum ar fi siguranța, anti-bias și transparența, mai degrabă decât pe factorii de mediu.
Cadrul general al Ministerului francez al Tranziției Ecologice pentru utilizarea frugală a IA își propune să umple acest gol, oferind îndrumări despre cele mai bune practici și despre cum să treci de la...De la măsurare la atenuare, ministerul sugerează ca brandurile să ia în considerare mai mulți pași. Ele se pot întreba dacă IA este cu adevărat necesară pentru anumite sarcini, pot programa antrenamentele de IA în perioade în care centrele de date se bazează pe energie regenerabilă, pot folosi date de antrenament precise și de înaltă calitate pentru a reduce cerințele de calcul și pot explora dacă un model de IA mai puțin intensiv energetic ar putea fi eficient.
În timp ce platformele mari de IA cu multiple scopuri, alimentate de centre de date, sunt comune, există alternative. Literal Labs din Marea Britanie, o spin-off a Universității Newcastle, se concentrează pe crearea de modele eficiente de IA care nu necesită unități de procesare grafică (GPU) specializate și scumpe. În schimb, modelele lor rulează pe cipuri mai mici, mai ieftine și mai eficiente găsite în dispozitive obișnuite precum telecomenzile TV sau cuptoarele cu microunde. Ei realizează acest lucru prin în