IA en el diseño de moda: del algoritmo al atelier

La Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta en el proceso creativo del retail de moda. Ya no se trata sólo de vender mejor: ahora también diseña
Diseño de moda con IA Diseño de moda con IA

¿Y si el próximo icono de la moda no tuviera nombre, ni género, ni taller en París? ¿Y si en lugar de un lápiz, diseñara con un algoritmo? Esta posibilidad es cada día más real.

La moda lleva siglos evolucionando: del corsé al prêt-à-porter, de la pasarela al fast fashion. Pero ahora está ocurriendo algo más profundo. Una revolución silenciosa se está gestando en los estudios de diseño y su protagonista no es ninguna persona humana. Se llama Inteligencia Artificial, y ha dejado de ser una herramienta de análisis para convertirse en una aliada creativa.

Durante años, la IA ha transformado áreas clave del retail como la predicción de tendencias, la experiencia de compra personalizada o la optimización de inventario. Pero ahora su avance ha llegado a un nuevo territorio: el diseño de producto. Esa dimensión que muchos consideraban exclusivamente humana empieza a abrazar la tecnología como una aliada creativa.

Como analiza Modaes en un reciente reportaje, la IA generativa ya se ha infiltrado en los procesos más estratégicos y sensibles de la industria, desde la ideación visual de las prendas hasta su desarrollo técnico. Un cambio en la base que transforma la manera en la que las marcas imaginan sus colecciones.

El diseño automatizado ya está aquí

La IA generativa (tecnología capaz de crear contenido original a partir de datos y comandos de texto o prompts) se está utilizando para acelerar los procesos creativos. Herramientas como Midjourney o Fermat permiten traducir una descripción conceptual en una propuesta visual en segundos. 

Para marcas que deben lanzar múltiples colecciones al año, la velocidad y capacidad de experimentación que ofrece esta tecnología supone una ventaja competitiva decisiva.

Ya no se trata sólo de hacer predicciones sobre qué producto se venderá mejor, sino de diseñarlo directamente a partir del análisis de datos históricos, tendencias de consumo y estilos reconocibles de cada marca.

Un ejemplo de este uso de IA en el sector de la moda es lo que hace la startup malagueña Onversed, que ha desarrollado una solución de gemelo digital que permite simular cómo será una prenda antes de su producción física. Esta tecnología ayuda a reducir errores de patronaje, minimizar residuos textiles y acortar los plazos de comercialización.

Los grandes también juegan

Walmart ha lanzado recientemente Trend-to-Product, una herramienta que permite transformar datos de navegación en propuestas de diseño que acortan el ciclo de desarrollo de seis meses a seis semanas.

Ganni, por su parte, colaboró con la artista digital Cecilie Waagner Falkenstrøm durante la Copenhagen Fashion Week para desarrollar una IA generativa entrenada con datos de la marca y respuestas de su comunidad, que incluso inspiró algunas piezas del desfile

Zalando ha utilizado IA generativa para acelerar la producción de contenido visual, reducir costes en campañas publicitarias y crear «gemelos digitales» de modelos. A ello se suma su «Zalando Assistant» como herramienta de recomendación personalizada gracias a la IA generativa.

También Decathlon ha adoptado el diseño generativo con Autodesk para crear productos más sostenibles, como una aleta de buceo que utiliza un 50% menos de material gracias a la IA.

De la eficiencia a la creatividad

Un estudio de McKinsey estimaba hace dos años que hasta el 25% del valor que genere la IA en el retail de moda procederá del diseño y desarrollo de producto, mientras que otra de sus encuestas más recientes señala que el 65% de las compañías consultadas ya están utilizando IA generativa en sus procesos.

En vista de esta tendencia que parece ir en aumento y que pone de manifiesto una mejora en la productividad, la gran promesa de esta revolución está en la capacidad de generar nuevas ideas. Al liberar a los equipos de tareas repetitivas, la IA permite concentrarse en las decisiones de mayor valor añadido. El resultado debería ser más espacio para la creatividad real.

El reto está en saber cómo comunicar estos avances sin erosionar la percepción del consumidor sobre el valor humano del diseño. Porque aunque el algoritmo puede crear, el alma de una marca sigue siendo profundamente humana.

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