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L’algoritmo delle intenzioni: come l’AI prevede i desideri e quel che compreremo

Emma McFerran, ceo di Lyst, l’aggregatore di 27mila brand e store nel mondo, spiega come trasformare, ai tempi dell’intelligenza articiale, dieci milioni di gesti quotidiani in una stima di gusti e tendenze.

di Barbara Sgarzi

3 novembre 2026

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Un ritratto di Emma McFerran, ceo di Lyst. ©Hannah Dace

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Ai tempi del massimo splendore di Facebook, gli esperti sostenevano che l’algoritmo sarebbe stato capace di intuire l’intenzione di cambiare vita di un utente prima ancora che ne fosse consapevole, intercettando stati d’animo e impercettibili variazioni nel linguaggio. Oggi c’è chi si spinge ancora più in profondità, disegnando una cartografia del desiderio contemporaneo attraverso dieci milioni di gesti al giorno. Una ricerca, un oggetto salvato, un acquisto: è su questa massa di segnali che lavora Lyst, motore di ricerca e aggregatore globale che riunisce 27mila fra brand e store e utilizza l’intelligenza artificiale per guidare e personalizzare l’esperienza dello shopping multibrand. Ma ciò che osserva va oltre gli acquisti: racconta il percorso attraverso il quale il gusto si forma, si frammenta, cambia direzione.

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Lyst Index con gli oggetti più cercati dell’estate appena trascorsa. Il prossimo sarà pubblicato a fine ottobre.

Emma McFerran, quarantenne, ceo dal 2022 e in azienda dagli esordi, sottolinea come, per farlo, è necessario tenere insieme la parte di ricerca e quella emotiva. In Lyst si autodefiniscono infatti fashion architects, architetti della moda, perché il progetto nasce dall’incontro tra arte e scienza. «Le tracce degli utenti sono continuamente visibili sulla piattaforma. Possiamo vedere ciò che le persone amano e cercano, ciò che inseriscono nelle wishlist, ciò con cui interagiscono», spiega. E conclude con una definizione quasi programmatica per quello che hanno costruito: «La chiamerei piattaforma del desiderio. Lyst non possiede direttamente lo stock, che resta nelle mani di retailer e brand: organizza la scelta e la scoperta attraverso i dati». L’aggregatore nasce a Londra nel 2010 da un’intuizione che altri settori, dai viaggi alla musica, avevano già sperimentato: raccogliere in un unico luogo un’offerta vastissima e affidare ai dati il compito di renderla leggibile e personale. McFerran arriva quando l’azienda conta poco più di dieci persone in un capannone nell’East London, abbastanza presto perché l’ideatore Chris Morton finisca per considerarla quasi una co-founder. A breve, dall’osservazione dei comportamenti nasce il Lyst Index, la classifica trimestrale dei brand e dei prodotti più hot della moda, alimentata da ogni ricerca, salvataggio e acquisto fatto dai clienti. L’ispirazione non viene dalle passerelle, ma dalle classifiche musicali. «Ci siamo ispirati a Billboard, applicando alla moda l’idea che potesse esistere una sorta di punto di riferimento neutrale capace di mostrare, in tempo reale, dove si stesse concentrando l’interesse dei clienti e come cambiasse nel tempo».

Alcuni scatti suggeriti dalle tendenze che Lyst ha dato in anteprima ad HTSI. Varie sfumature di rosso per borsa, cintura e slingback dalla sfilata CHANEL A/I 26 e il look completo in passerella.

Trasformare il desiderio in dati significa però incontrare il punto in cui proprio i dati non bastano più. In Lyst li chiamano silent criteria, i criteri silenziosi: tutto ciò che determina una scelta senza essere mai esplicitato e digitato sulla barra di ricerca, come l’occasione, il contesto sociale, l’insicurezza. McFerran fa l’esempio dell’invito a un cocktail di lavoro del partner: «Una situazione in cui non si conosce nessuno, ma si vuol fare una buona impressione e azzeccare il dress code. Essere comodi, ma chic; farsi notare, ma non troppo. Sfumature che restano nella testa quando poi si digita semplicemente “black cocktail dress”, perdendo tutto quel contesto importantissimo», spiega.

È nello spazio che separa quelle tre parole da ciò che le precede nella mente che l’intelligenza artificiale apre un nuovo campo di ricerca, tentando di avvicinarsi alla parte inespressa di una domanda. Più complesso registrare il suo opposto: «“Lo odio”, “non mi piace”, “non lo indosserei mai”: nella moda queste reazioni possono essere molto viscerali, ma è complicato intercettarle», ammette. Mentre il sistema impara un vocabolario estetico in continua trasformazione, cambia anche il contesto. «Un tempo l’aspirazione era molto più top-down e uniforme. Oggi è diventata complessa e frammentata», spiega. Anche la conoscenza si è democratizzata: si può seguire un intero team creativo, recuperare un capo d’archivio dall’altra parte del mondo o perdersi in discussioni online sulla consistenza di un tessuto, sul taglio, sulla qualità. «La molteplicità di ciò che consideriamo lusso, o di ciò che possiamo sognare, si è ampliata enormemente», nota McFerran.

Nuance color vino per la collezione MIU MIU stemperate anche nella borsa in dettaglio.

Certo, i grandi marchi continuano a concentrare enormi quantità di attenzione, ma non sono più l’unica bussola. «Vediamo che l’estetica, più del brand, sta diventando il principio organizzatore con cui si costruisce il guardaroba. Le domande diventano: “Qual è l’estetica? Qual è la mia style tribe? Come lo abbino? Qual è il look che sto cercando?”». Alla vecchia ricerca composta da brand più parola chiave si sostituiscono descrizioni articolate di un immaginario da ricostruire. Un’attitudine particolarmente evidente nella Gen Z, per la quale moda e cultura sembrano muoversi quasi alla stessa velocità. Nel secondo trimestre del 2026 il prodotto più hot del Lyst Index è stato il cappellino dei New York Knicks: le ricerche sono cresciute del 4.276 per cento rispetto al periodo precedente. Un oggetto che diventa il segno di un momento collettivo; McFerran ci legge «la connessione tra un momento reale, magari persino un evento fisico a cui non hanno partecipato, e la domanda per la moda che lo circonda».

Per interpretare una materia così poco riducibile ai numeri, però, gli ingegneri non bastano. In Lyst data scientist e sviluppatori lavorano con stylist, editor ed esperti di moda: «Sono questioni nuove, di frontiera, e proprio per questo non possono essere risolte all’interno di compartimenti stagni», sottolinea. Da questo mix di culture e competenze nasce una delle espressioni più suggestive usate in azienda: engineering serendipity, progettare la serendipità. Perché la personalizzazione porta con sé un rischio: se un algoritmo restituisce soltanto ciò che riconosce come coerente con il gusto di chi fa una ricerca, la precisione finisce per coincidere con la prevedibilità. «Un algoritmo costruito male appiattisce tutto verso una medietà omogenea. Ed è terribilmente noioso. Non vogliamo che le persone si vestano tutte allo stesso modo o siano tutte uguali».

Il cappotto tagliato come una mantella di MASSIMO DUTTI.

La sfida è conservare digitalmente qualcosa che appartiene all’esperienza fisica della scoperta: entrare senza programma in una boutique sconosciuta e trovare ciò che non avremmo saputo cercare. La domanda diventa allora come far capire a una persona di averne compreso i gusti e, allo stesso tempo, regalarle l’emozione del vagabondare. Da qui l’ossimoro: «Si può progettare la serendipità? Credo di sì, perché bisogna continuare a offrire novità e sorpresa». Quelle che la stessa McFerran coltiva quando fa shopping nei negozi: «A causa del mio lavoro, non riesco a separare il contesto dall’oggetto: linee, stile, materiali, collezioni. Guardo con invidia mia madre, le mie sorelle, le amiche che non lavorano nel settore. Semplicemente, vedono qualcosa che amano e lo comprano», nota. Così, soprattutto quando viaggia, si impone un piccolo esercizio di libertà. Entra in una boutique e, se qualcosa le piace, evita di trasformare immediatamente l’oggetto in un sistema di riferimenti e significati: «Lo compro perché penso che sia bello», ride. Pur nell’oceano di dati raccolti e analizzati, resta infatti una distinzione fondamentale tra comportamento e gusto. L’algoritmo può riconoscere un pattern e intercettare precocemente qualcosa destinato a diventare rilevante. Ma non ne è necessariamente l’origine. Il radar funziona, però, e può farlo con mesi di anticipo: il chocolate brown, per esempio, compariva nei dati di Lyst molto prima di riempire le vetrine (anche) di questa stagione. Non tutte le traiettorie sono altrettanto nette: il ritorno del massimalismo sembrava decretare la fine del quiet luxury, ma «non direi che oggi possiamo affermare: “Il minimalismo è morto, lunga vita alle piume”», ammette McFerran.

Verde sottobosco per l’ampia cappa effetto matelassé di CHLOÉ.

Osservare, inoltre, non significa restare neutrali. Il Lyst Index ha acquisito un’autorevolezza tale che indicare un brand o un prodotto come hottest genera a sua volta attenzione. Il confine tra misurare una tendenza e contribuire a crearla si assottiglia. «Credo che sempre più spesso contribuiamo a plasmarla. E ne siamo orgogliosi, perché significa che l’Index sta generando la conversazione». Una volta pubblicata, questa classifica «esiste al di fuori di noi: appartiene ai brand e ai creativi, ma anche ai giornalisti e a chi la commenta sui social», aggiunge. È questa circolarità – il desiderio produce dati, i dati producono racconto, il racconto torna a influenzare il desiderio – a rendere l’Index anche un ritratto del presente. Conservato in una capsula del tempo e aperto tra un secolo, secondo McFerran mostrerebbe «una società multiforme. Nello stesso trimestre possono convivere una Chanel Flap Bag e una tote di Trader Joe’s, l’aspirazione al grande lusso e la volontà di essere un quiet tastemaker, il desiderio di appartenere e quello di distinguersi. Ci sono tante voci diverse. Messe insieme, finiscono per raccontare molto sul nostro modo di vivere». Anche second-hand e archivio partecipano a questa molteplicità, unendo sostenibilità, ricerca dell’unicità e nostalgia. E non è necessario aver vissuto un’epoca per desiderarla: «Anche io rubavo a mio papà i pantaloni rosa a zampa che indossava negli anni Settanta!», ricorda McFerran. Oggi la Gen Z guarda nello stesso modo agli anni Novanta, e persino al recente 2016, come a un passato da ricostruire attraverso gli oggetti.

McFerran arriva dal mondo legale e il suo modello di leadership si fonda sulla capacità di ascoltare, mantenendo però la barra dritta. «Raccolgo gli input, li prendo seriamente, discutiamo molto e poi prendiamo le decisioni. È fondamentale stabilire una visione e una strategia molto chiare e rimanere saldi, perché il problema è la deriva, allontanarsi dai punti fermi». Un equilibrio per il quale ringrazia il luogo in cui cerca calma e bellezza: McFerran, madre di due gemelli di sei anni, da circa un anno vive fuori Londra, ai margini di un bosco antico. Quando può, cammina tra gli alberi da sola e senza cellulare. «Ascolto gli uccelli, guardo la natura cambiare, mi godo il silenzio – che c’è finché non mi raggiungono i figli», ride. «La tecnologia si muove velocissima, la moda e la cultura anche. Questa lentezza, e il semplice fatto di essere circondata dalla natura, per me sono un dono».

Dieci milioni di gesti al giorno possono raccontare molto del desiderio e l’intelligenza artificiale può imparare ad avvicinarsi persino a ciò che viene taciuto. Ma resta un confine che McFerran non sembra voler cancellare: «Nel gusto c’è sempre un elemento umano». La macchina può riconoscere il segnale. Prima, però, qualcuno deve aver guardato qualcosa in modo diverso. E aver deciso che era bello.