Del algoritmo al deseo: cómo la inteligencia artificial cambia la moda | Marie Claire

La relación entre moda e inteligencia artificial no empieza cuando una persona se prueba una prenda con realidad aumentada ni cuando una marca publica una campaña creada con imágenes generadas por computadora. Empieza mucho antes. Empieza en la lectura de la demanda, en el análisis de tendencias, en la selección de colores, en la planificación de stock, en la producción de contenido y en la forma en que una marca decide qué mostrarle a cada consumidor.

El cambio más importante no es visible en la vidriera. Está detrás.

Durante décadas, la moda combinó intuición creativa, lectura cultural y capacidad industrial. Esa lógica sigue vigente, pero ahora convive con una capa tecnológica que procesa datos a una velocidad imposible para cualquier equipo humano. La inteligencia artificial no reemplaza por completo la sensibilidad de un diseñador ni la identidad de una marca, pero sí empieza a condicionar muchas de las decisiones que antes dependían exclusivamente de experiencia, olfato comercial o investigación manual.

La pregunta, entonces, no es si la inteligencia artificial va a entrar en la moda. Ya entró. La pregunta relevante es qué parte de la moda queda transformada cuando las marcas pueden analizar señales de consumo, detectar tendencias emergentes y producir contenido visual en tiempos mucho más cortos.

Según McKinsey, la inteligencia artificial ya está dejando de ser una ventaja competitiva aislada para convertirse en una necesidad de negocio dentro de la industria de la moda, especialmente en un escenario de bajo crecimiento, presión sobre costos y consumidores más selectivos. Hace referencia a que el 35% de los ejecutivos influyentes del sector ya reporta uso de inteligencia artificial generativa en áreas como atención online, creación de imágenes, redacción de textos, búsqueda de consumidores o descubrimiento de productos.

Ese dato importa porque muestra que la IA no está limitada al laboratorio creativo. Está entrando en áreas directamente vinculadas con venta, conversión y eficiencia operativa.

Uno de los cambios más profundos ocurre en el diseño. Hasta hace poco, una colección se apoyaba en investigación de tendencias, observación de pasarelas, reportes de mercado, comportamiento de temporadas anteriores y lectura cultural. Hoy, esos insumos pueden ampliarse con modelos capaces de procesar imágenes, videos, comentarios, búsquedas y señales sociales en tiempo casi inmediato.

Eso no significa que una prenda nazca de un algoritmo y llegue automáticamente a una percha. Significa algo más sutil: los equipos creativos pueden trabajar con más variantes, simular combinaciones, analizar paletas, explorar siluetas y anticipar posibles reacciones del mercado antes de producir.

La diferencia práctica es enorme. En moda, cada error de lectura cuesta. Una colección que no conecta con el público deja inventario, descuentos forzados y presión sobre márgenes. Una tendencia detectada tarde llega cuando el consumidor ya cambió de interés. Una producción mal dimensionada puede convertir una buena idea en un problema financiero.

Por eso la inteligencia artificial no debe mirarse solo como una herramienta estética, sino como una tecnología que interviene en la relación entre demanda, stock y rentabilidad.

También cambia la forma en que las marcas producen comunicación. El caso de Zalando es ilustrativo: la compañía utiliza inteligencia artificial generativa para crear imágenes para su app y su sitio, reduciendo los tiempos de producción y bajando costos de manera drástica.

Ese ejemplo no debe leerse solo como una novedad tecnológica. Debe interpretarse como un cambio en la velocidad comercial. Si una tendencia nace en redes sociales, crece durante algunas semanas y luego se agota, una marca que necesita dos meses para producir una campaña llega tarde. En cambio, una estructura capaz de generar contenido en pocos días puede reaccionar con mayor precisión al ritmo del consumo digital.

La moda siempre trabajó con temporalidad. Temporadas, lanzamientos, liquidaciones, cápsulas, eventos. Lo nuevo es que el ciclo de atención del consumidor se acortó. La inteligencia artificial aparece, en ese contexto, como una herramienta para reducir el tiempo entre detectar una señal y convertirla en una propuesta visible.

Pero el impacto no termina en el diseño ni en la publicidad. También aparece en la experiencia de compra. Los sistemas de recomendación, los buscadores internos, los asistentes conversacionales y los algoritmos de personalización ya influyen en qué prendas ve primero una persona, qué productos se le sugieren y qué combinaciones aparecen como relevantes.

Ahí se produce un cambio menos evidente, pero central: el consumidor cree que está eligiendo entre un universo amplio, pero muchas veces está decidiendo dentro de un recorte previamente ordenado por tecnología. La inteligencia artificial no obliga a comprar, pero orienta el recorrido. Prioriza opciones, reduce fricción, interpreta preferencias y acomoda la oferta según señales de comportamiento.

La moda es aspiracional, pero también es inventario. Es identidad, pero también logística. Es deseo, pero también margen. Una marca puede tener una campaña impecable y aun así perder competitividad si produce demasiado, si no interpreta la curva de demanda o si llega tarde al canal donde el consumidor decide.

Por eso la IA puede tener un impacto mayor en lo invisible que en lo visible. Puede ayudar a estimar qué producto tendrá más rotación, qué talle conviene reforzar, qué color empieza a ganar tracción, qué zona muestra mayor interés o qué tipo de contenido mejora la conversión. No elimina el riesgo, pero cambia la calidad de la información disponible para decidir.

También aparece una tensión cultural. La moda no vende únicamente abrigo o funcionalidad. Vende identidad, pertenencia, diferenciación y deseo. Si todo se optimiza en función de datos, existe el riesgo de empobrecer la propuesta creativa y convertir las colecciones en respuestas automáticas a señales de mercado.

Ese es uno de los grandes desafíos para las marcas: usar inteligencia artificial sin perder criterio propio.

Porque si todas las empresas miran las mismas señales, usan herramientas similares y responden a las mismas tendencias, la diferenciación vuelve a depender de algo que la tecnología no resuelve por sí sola: la mirada editorial de la marca.

La inteligencia artificial puede sugerir, ordenar, proyectar y acelerar. Pero no necesariamente construye sentido. Puede detectar que una estética está creciendo, pero no siempre puede explicar si esa estética encaja con la identidad de una marca. Puede generar imágenes atractivas, pero no garantiza coherencia.

Para las marcas grandes, la IA puede significar eficiencia, velocidad y escala. Para marcas medianas o emergentes, puede abrir una oportunidad concreta: producir mejor contenido, analizar mejor la demanda y competir con mayor precisión sin depender de estructuras enormes. Pero esa oportunidad no es automática. La herramienta no reemplaza estrategia.

También cambia el rol del consumidor. La persona que compra moda ya no se relaciona únicamente con una vidriera, un catálogo o una publicación. Interactúa con sistemas que aprenden de sus clics, búsquedas, devoluciones, preferencias y silencios.

En ese punto, la moda se vuelve cada vez más predictiva. No solo intenta mostrar lo que existe, sino anticipar lo que puede interesar. Esa capacidad puede mejorar la experiencia, pero también plantea una pregunta de fondo: cuánto de lo que elegimos responde realmente a nuestro gusto y cuánto a una arquitectura de sugerencias cada vez más sofisticada.

Las marcas ya no compiten solo por tener una buena prenda. Compiten por aparecer en el momento correcto, con la imagen adecuada, el mensaje preciso, el stock disponible, la recomendación pertinente y una experiencia sin fricción.

Por eso la discusión entre moda e inteligencia artificial no debería quedar atrapada en una oposición simple entre creatividad humana y tecnología. Lo que está en juego es más profundo: cómo se reorganiza toda la cadena de valor de la moda cuando la información, la producción visual, la personalización y la predicción empiezan a operar con otra velocidad.

La moda seguirá necesitando sensibilidad, cultura, oficio y criterio. Pero las marcas que no comprendan la dimensión operativa de la inteligencia artificial pueden quedar en desventaja frente a competidores que interpretan mejor la demanda, reducen tiempos, ajustan inventario y conversan con el consumidor de manera más precisa.

La tecnología no decide por completo qué usamos. Pero ya influye en lo que vemos, en lo que deseamos, en lo que encontramos disponible y en lo que una marca se anima a producir.

Ese es el verdadero cambio. No una moda hecha por máquinas, sino una industria donde cada decisión —desde el diseño hasta la recomendación final— empieza a estar atravesada por sistemas que leen el mercado antes de que el consumidor llegue a la compra.

Gabriela Rodríguez – Gerente de cuentas – Neurolab eCommerce 360

at Gabriela Rodríguez