Future Snoops: “AI kan een van de krachtigste duurzaamheidstools worden die we hebben”

“De toekomst staat niet vast. De impact van AI hangt volledig af van hoe we het gebruiken. Met een bewuste aanpak, een verantwoord ontwerp en doelgericht handelen, kan AI in het komende decennium een van de krachtigste aanjagers van duurzaamheid worden,” aldus Emma Grace Bailey, directeur duurzaamheid bij Future Snoops (FS), tijdens het recente webinar van het trendbureau, ‘Sustainability No Filter’, over de klimaatimpact van AI.

Hoewel de ecologische voetafdruk van AI een terechte zorg blijft, richtte de sessie zich vooral op de tastbare duurzaamheidswinsten die AI nu al oplevert. FS deelt praktijkvoorbeelden die laten zien hoe AI merken helpt betere producten te ontwerpen, afval te verminderen, toeleveringsketens te optimaliseren en klimaat- en weersgerelateerde risico's te beperken.

FashionUnited licht een aantal relevante voorbeelden voor de mode-industrie uit:

Van productbeslissingen tot veerkrachtige sourcing: hoe AI duurzaamheid in de mode al stimuleert

1. Productontwerp, inclusief superieure sourcing:

AI helpt merken steeds vaker bij de identificatie van materialen met een lagere impact. Dit gebeurt door ‘het scannen van wereldwijde databases, het testen van combinaties en het voorspellen van prestaties en impact’, legt Bailey uit. Dit zijn processen die traditioneel jaren in beslag nemen. Dit is cruciaal, aangezien “zesentachtig procent van de vezelmix uit katoen en polyester bestaat,” merkt ze op, wat merken kwetsbaar maakt voor klimaatvolatiliteit en leveringsrisico's.

Een voorbeeld uit de mode is Fairly Made. Hun AI-gestuurde eco-design tool toont real-time milieueffectbeoordelingen van stoffen en fournituren. “Zodra gebruikers parameters aanpassen, verandert de overkoepelende klimaatveranderingsscore van het product in real time,” zegt Bailey. Dit laat zien hoe keuzes de ecologische voetafdruk van een product en de impact op mensen in de toeleveringsketen gedurende de levenscyclus beïnvloeden.

2. Virtuele sampling om verspilling tegen te gaan

Sampling blijft een van de meest verspillende processen in de mode. “Vijfendertig procent van de materialen wordt verspild voordat producten de consument bereiken” (bron: Common Objective), deelt Bailey vervolgens. AI-gedreven virtuele sampling blijkt hier een krachtige oplossing.

Hoewel fysieke samples nog steeds nodig zijn – “we moeten nog steeds kunnen voelen wat we creëren” – maken AI-gegenereerde digitale prototypes het mogelijk om ontwerpen te visualiseren, te verfijnen en goed te keuren voordat de productie begint. Dit vermindert het aantal samples dat wereldwijd heen en weer wordt gestuurd.

Ontwerper Theophilio werkte bijvoorbeeld samen met Raspberry AI voor zijn SS26-collectie. Met de sketch-to-render tool van het platform kon hij ‘direct meerdere ideeën visualiseren’. Hierdoor werden ontwerpworkflows ‘veertig procent sneller’ en het aantal fysieke prototypes met ‘zestig procent’ verminderd, aldus Bailey.

3. Verbetering van de pasvorm

“Tot vierenveertig procent van alle door klanten geretourneerde producten wordt nooit meer door iemand anders gebruikt (bron: ReBounc),” zegt Bailey. De items worden vaak “verbrand of op de vuilnisbelt gegooid”.

Een van de belangrijkste oorzaken van retouren, voegt ze toe, is een slechte pasvorm. AI-gestuurde pasvormtools pakken dit steeds vaker aan op het moment van aankoop. Nike Fit gebruikt bijvoorbeeld augmented reality en AI om de voeten van klanten via een smartphone te scannen. Het brengt elke voet in kaart met een dertien-punts meetsysteem om uiterst nauwkeurige maataanbevelingen te genereren. Bailey merkt op: “Hoe meer mensen deze app gebruiken, hoe nauwkeuriger de AI-voorspellingen worden.”

“Op een vergelijkbare manier breidt Levi's zijn AI-gestuurde outfitting-tools uit, zodat klanten complete looks kunnen visualiseren,” vervolgde ze. Dit geeft shoppers meer vertrouwen dat wat ze kopen goed bij hen past.

4. Opschalen van resale en recycling

Volgens Wrap wordt tachtig procent van de impact van een product bepaald in de ontwerpfase. In de woorden van Future Snoops: “AI helpt merken nu om resale en recycling te verbeteren door de staat van producten te identificeren, items te authenticeren en materialen nauwkeuriger en efficiënter te sorteren. Van het detecteren van slijtage voor prijsbepaling tot het automatiseren van textiel- of materiaalscheiding, AI stroomlijnt circulaire systemen. Hierdoor blijven producten langer in gebruik en wordt de hoeveelheid afval verminderd.”

Een opmerkelijk voorbeeld is de samenwerking van Patagonia met Trove, die tweedehands artikelen direct integreert in het belangrijkste e-commerceplatform van het merk. AI ondersteunt authenticatie, voorraadbeheer en logistiek. Hierdoor kunnen klanten nieuwe en resale-producten naast elkaar kopen, met behoud van consistente kwaliteits- en servicenormen.

5. Inzicht in de toeleveringsketen en beperking van klimaatrisico's

“Meer dan zestig procent van de wereldwijde koolstofemissies is afkomstig van toeleveringsketens (bron: WEG),” merkt Bailey op. Toch hebben merken vaak zeer beperkt inzicht in waar die emissies plaatsvinden. Het vermogen van AI om data te verzamelen en te analyseren op een schaal en snelheid die mensen niet kunnen evenaren, begint daar verandering in te brengen.

Logistieke dienstverleners zoals DHL gebruiken al AI-gestuurde routeoptimalisatie om verzendvolumes met een zekerheid tot vijfennegentig procent te analyseren. Dit verbetert de last-mile planning, vermindert stationair draaien en verhoogt de brandstofefficiëntie.

Ondertussen helpen AI-gedreven vraagvoorspellingstools bij bedrijven als IKEA om de vraag nauwkeuriger te voorspellen, wat overproductie en onnodig transport vermindert.

Volgens BCG kosten klimaatgerelateerde verstoringen in de toeleveringsketen bedrijven nu al gemiddeld 182 miljoen Amerikaanse dollar per jaar. AI kan het beheer van klimaatrisico's versterken door continu weerpatronen en verstoringsrisico's te analyseren. Hierdoor kunnen merken anticiperen op extreme gebeurtenissen en hun sourcing of productie aanpassen voordat problemen escaleren, aldus Bailey.

Modefabrikant Katty Fashion ontwikkelt een digitale tweeling van zijn toeleveringsketen en fabrieksprocessen om de kwetsbaarheden van leveranciers in real time te analyseren. Door klimaat-, nieuws- en weerdata te combineren, kan het systeem toekomstige risicogebieden identificeren en aanpassingen voorstellen aan productielijnen en werkdiensten wanneer zich verstoringen voordoen.

Tot slot benadrukte Bailey de rol van AI in ESG-rapportage, een proces dat volgens Bain & Company tot tachtig procent van de tijd van duurzaamheidsteams kan opslokken. AI-gestuurde tools zoals ESG AI van Konica Minolta en de samenwerking van Positive Luxury met Briink stroomlijnen de dataverzameling en ESG-beoordelingen. Dit verbetert de nauwkeurigheid en vermindert tegelijkertijd de handmatige werkdruk.

“AI brengt milieukosten met zich mee,” concludeerde Bailey, “maar het geeft ons ook buitengewone nieuwe mogelijkheden. Als we verantwoord ontwerpen en doelgericht handelen, kan het in het komende decennium een van de krachtigste aanjagers van duurzaamheid worden.”

Bronnen:
- FS Live Webinar: AI’s Climate Reality, 11 december 2025.
- AI-tools werden gebruikt voor de transcriptie van het interview en ter ondersteuning van het schrijven van dit artikel.

Dit artikel is in het Nederlands vertaald met behulp van een AI-tool.

FashionUnited gebruikt AI taaltools om het vertalen van (nieuws)artikelen te versnellen en de vertalingen te proeflezen om het eindresultaat te verbeteren. Dit bespaart onze menselijke journalisten tijd die ze kunnen besteden aan onderzoek en het schrijven van eigen artikelen. Artikelen die met behulp van AI zijn vertaald, worden gecontroleerd en geredigeerd door een menselijke bureauredacteur voordat ze online gaan. Als je vragen of opmerkingen hebt over dit proces, stuur dan een e-mail naar info@fashionunited.com.