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The Executive Course in AI Tools & Innovation for the Fashion Industry (ECOT) is an advanced programme for professionals who want to build genuine hands-on fluency with AI tools, understand what is actually happening in their organisations, and develop the knowledge and confidence to lead their teams through this transformation.
AI is already inside fashion companies. In the tools people use, the data being collected, the decisions being made. The question is no longer whether to engage with it. The question is whether you are leading it or reacting to it.
The course is held in English and Italian.
Corso Executive in AI Tools & Innovation for the Fashion Industry (ECOT)
Informazioni pratiche
Direttore del corso: Maria Matloub, Ggutt, Product Strategist
Durata: 66 ore — 6 weekend (venerdì e sabato), settembre–dicembre 2026
Sede: Ibrida — Milano Fashion Institute Campus, Via G. Durando 38, Milano / Live Streaming
Modalità didattica: 100% in presenza, con possibilità di partecipazione a distanza su richiesta.
*Il corso prevede la presenza in aula per tutte le attività didattiche. È inoltre possibile richiedere la partecipazione a distanza. In caso di partecipazione remota, per ogni sessione verranno verificate la presenza effettiva del partecipante e il superamento dei test d'esame, ai fini del rilascio del Certificato.
Lingua: Italiano e inglese
Quota di partecipazione: €4.000 + IVA (early bird €3.500 fino al 12 luglio)
Iscrizioni aperte: da subito
Scadenza iscrizioni: 22 settembre 2026
I partecipanti segnalati da aziende associate alla Camera Nazionale della Moda Italiana hanno diritto a una tariffa agevolata. Consulta l'elenco delle aziende associate.
Calendario
Venerdì — 14:15–18:15 (4 ore) Sabato — 09:15–13:15 / 14:15–18:15 (8 ore)
25–26 settembre
16–17 ottobre
23–24 ottobre
6–7 novembre
20–21 novembre
11–12 dicembre
La partecipazione a distanza è disponibile su richiesta. Per ogni sessione verranno verificate la presenza effettiva e il superamento dei test d'esame ai fini del rilascio del Certificato.
A chi è rivolto
Professionisti con almeno cinque anni di esperienza nel settore moda, in ambito marketing, comunicazione, retail, CRM, visual merchandising, prodotto, digitale, operations e people & culture. Provenienti da aziende di qualsiasi dimensione e da qualsiasi segmento del settore. Servono esperienza, curiosità e un ruolo reale da portare in aula. Non è richiesto un background tecnico.
Obiettivi di apprendimento
Sviluppare una padronanza pratica dei principali strumenti di AI applicati alla moda
Comprendere come l'AI viene adottata nelle organizzazioni del settore
Acquisire la capacità di valutare strumenti, casi d'uso e proposte dei vendor con occhio critico
Definire cosa significa AI responsabile nella propria organizzazione
Acquisire il linguaggio e la sicurezza per guidare conversazioni sull'AI con il proprio team e il management
Tradurre le conoscenze sull'AI in un piano concreto e attuabile per la propria azienda
Argomenti principali
Panorama dell'AI e sue applicazioni attuali nel settore moda
Strumenti di AI per dipartimento: marketing, comunicazione, retail, CRM, prodotto, digitale, operations
Dati, decisioni e automazione: cosa sta facendo realmente l'AI nelle organizzazioni
AI responsabile: linee guida, etica e governance in un contesto moda
Guidare l'adozione dell'AI: dinamiche di team, change management e comunicazione
Costruire una strategia AI: assessment, priorità e implementazione
Progetto Finale
I partecipanti svilupperanno un progetto individuale focalizzato sull'adozione dell'AI nella propria realtà, costruendo un output concreto e attuabile.
Obiettivi del progetto
Applicare le conoscenze sull'AI a un contesto professionale reale
Valutare lo stato attuale dell'AI nella propria realtà.
Definire un piano chiaro per agire sulle opportunità AI nel proprio ruolo e team
Struttura del progetto
Assessment personale e organizzativo sull'AI
Identificazione dei casi d'uso prioritari.
Valutazione e selezione degli strumenti.
Presentazione finale con roadmap di implementazione
Criteri di valutazione
Profondità e accuratezza dell'assessment organizzativo
Rilevanza e fattibilità dei casi d'uso identificati
Qualità del processo di valutazione e selezione degli strumenti
Chiarezza del framework di AI responsabile
Concretezza e chiarezza del piano di implementazione
Professionalità della presentazione finale