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La IA En La Industria De La Moda: 6 Tecnologías Disruptivas

La IA En La Industria De La Moda: 6 Tecnologías Disruptivas

La inteligencia artificial (IA) se ha extendido por varios sectores y tiene la capacidad de ayudar a las empresas a través de tecnologías creativas, procedimientos operativos más eficaces y acceso a información sobre los consumidores y el sector, lo que proporciona una posible ventaja competitiva.

Al principio, la automatización en base a la IA no parecía atractiva para los ejecutivos del sector de la moda, que es una industria basada en la capacidad de expresión creativa. Sin embargo, a medida que nos adentramos en la era hiperdigital, estas aplicaciones pueden generar un importante crecimiento del sector y de los ingresos en comparación con los competidores que utilizan métodos tradicionales.

A pesar de la naturaleza establecida de la industria de la moda, la IA podría alterar fundamentalmente el sector, desde la forma en que las empresas fabrican sus artículos hasta su promoción y su venta. Las tecnologías de IA están revolucionando la industria de la moda en todos los ámbitos, incluidos el diseño, la producción, el envío, el marketing y las ventas.

El uso de la IA en el negocio de la moda se ha afianzado tanto en el 2020 que un alto porcentaje de las tiendas que no han implementado la IA se arriesgan ahora a la insolvencia. En consecuencia, se prevé que la inversión mundial de los sectores de la moda y el comercio minorista en tecnología de IA alcance los 7.300 millones de dólares anuales en 2022.

Veamos algunas de las áreas donde la IA se aplica a la industria de la moda y cómo las empresas adoptan métodos únicos para mejorar sus modelos de negocio.

Diseño de moda

Las soluciones de IA para el diseño de moda han sido en cierto modo ignoradas. Sin embargo, tienen un enorme potencial para una industria que está automatizando rápidamente sus procesos de diseño y presentación durante la pandemia y, muy probablemente, después de ella. ¿Cuáles son las nuevas oportunidades para los diseñadores y las empresas, y por qué la IA creativa está tan infrautilizada?

Las primeras implementaciones de la IA se han centrado en las demandas empresariales medibles. La creatividad es bastante más difícil de cuantificar y por lo tanto, mucho más propensa al retraso tecnológico. Pero a medida que los investigadores desarrollan nuevos modelos de creatividad, el potencial de la tecnología se hace más evidente. Los modelos de IA podrían convertirse muy pronto en los mejores amigos de los diseñadores de moda.

Los modelos de IA que se han empleado para generar nuevos diseños de ropa son redes generativas adversariales (GAN, por sus siglas en inglés), un tipo de aprendizaje automático en el que se entrenan simultáneamente dos modelos adversariales: un generador («el diseñador») que aprende a crear imágenes que parecen reales y un discriminador («el crítico del diseño») que aprende a distinguir entre fotos reales y falsas. 

Las imágenes y los movimientos generados por ordenador pueden parecer creíbles (y potencialmente agradables desde el punto de vista estético) para el espectador debido al uso imaginativo de la tecnología.

Pero la IA puede ayudar a algo más que a generar nuevos diseños. Mediante la recopilación de datos más sofisticados, los fabricantes de moda utilizan la tecnología para comprender mejor los deseos de los consumidores y confeccionar mejores prendas. Zalando, la tienda de moda en línea alemana, fue uno de las pioneras en el diseño de moda impulsado por la IA y basado en los colores, texturas y otras preferencias de estilo de los clientes, en colaboración con Google.

Synflux es otra empresa que combina la moda y la IA. Colaboran en un proyecto llamado Algorithmic Couture. Synflux utiliza el aprendizaje automático para crear módulos óptimos de patrones de moda, modelados mediante herramientas de diseño asistido por ordenador. 

Comercialización virtual

Muchos de nosotros tenemos un armario lleno de prendas que nunca nos ponemos porque son incómodas, no se adaptan a nuestro tipo de cuerpo o no combinan con el resto de nuestro vestuario. Esto es inevitable cuando muchos negocios en línea utilizan fotografías que nos incitan a comprar, pero que no ofrecen necesariamente una representación real de la prenda.

Las tecnologías basadas en la IA, como la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV), intentan ahora resolver el problema anterior acortando la distancia entre las experiencias de compra en línea y en la tienda.

Según algunos analistas, la pandemia acelerará en cinco años el paso a las compras online. Aun así, es dudoso que la moda se convierta en algo completamente libre de tacto: muchas personas siguen queriendo ir a centros comerciales donde puedan explorar y probarse ropa fisicamente. Los minoristas pueden atraer a este grupo demográfico kinestésico utilizando soluciones de RA y RV en las tiendas. Estas tecnologías mejoran la experiencia de compra haciéndola más envolvente y agradable.

Las empresas de moda utilizan la tecnología de RA para ofrecer nuevas funciones a la compra tradicional y en línea. Como consumidores, esto nos permitirá experimentar con diferentes estilos, texturas y colores, y diferentes zapatos, bolsos y artículos de joyería virtuales para completar nuestro estilo

Un ejemplo de esta tecnología es la aplicación Wanna, que emplea la realidad aumentada para permitirte probarte varios pares de zapatillas. Solo tienes que seleccionar un par de zapatos de la colección de modelos en 3D, apuntar la cámara a tus pies y, listo, ya llevas virtualmente el calzado seleccionado.

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Búsqueda visual

Considera el siguiente ejemplo: Estás dando un paseo y ves que alguien lleva el vestido más bonito que has visto nunca. Quieres tener el mismo, pero no sabes qué marca es ni dónde puedes conseguirlo. Puedes buscar en Internet, pero sólo obtendrás unos pocos resultados, principalmente irrelevantes, y no estarás cerca de encontrar tu nuevo vestido favorito.

En este ejemplo, la búsqueda visual, al igual que la búsqueda basada en texto, escanea y reconoce las fotografías introducidas por el usuario y ofrece los resultados de búsqueda más relevantes. Los clientes pueden buscar lo que quieren sin tener que explicarlo con texto, lo que hace que comprar en línea sea más sencillo y gratificante.

Algunas aplicaciones basadas en la IA permiten a los usuarios hacer capturas de pantalla de ropa, detectar en la imagen prendas y accesorios susceptibles de ser comprados y, a continuación, descubrir el mismo atuendo y comprar prendas similares. 

Aplicaciones como Pinterest o Google Photos implementan una función de búsqueda visual. Sin embargo, sólo unas pocas se especializan en ropa. Un ejemplo es Lykdat, una herramienta de imagen inversa para encontrar artículos de moda mediante fotografías. Considéralo el Shazam de la ropa. Los clientes simplemente suben una foto de las prendas de vestir y el algoritmo devolverá una lista de minoristas en línea que venden esos artículos.

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Personalización

La personalización es esencial para el éxito empresarial. Gracias a la considerable innovación en materia de datos, existe una gran cantidad de datos de clientes a los que se puede acceder y estudiar. Cuando se integran con los datos empresariales, las tecnologías de aprendizaje como la IA, permiten a las firmas de moda seguir el comportamiento de compra individual de los clientes.

Los profesionales del marketing aprovechan cada vez más los conocimientos y la capacidad de cálculo de la tecnología para comprender las expectativas de los compradores e influir en su experiencia en función de las compras, los colores favoritos, las texturas y otras preferencias de estilo.

En un entorno saturado, los anuncios personalizados y únicos se abren paso entre la multitud, y los clientes están dispuestos a dar información personal para obtener una experiencia más personalizada. Las sugerencias de productos basadas en este tipo de algoritmos representan ya el 35% de las compras en Amazon.

Nike, una de las principales empresas de calzado deportivo, no se queda atrás en el juego de la personalización. Nike ha llevado la personalización al siguiente nivel permitiendo a los clientes diseñar sus zapatillas con la plataforma Nike By You, que se define como un servicio de cocreación.

Autenticación automática

La visión por ordenador potenciada por el aprendizaje automático también se utiliza para detectar falsificaciones de moda y otros artículos. Antes, la detección de falsificaciones requería el ojo entrenado de un profesional de aduanas o de otros agentes de la ley.

Los algoritmos de IA pueden ahora controlar los artículos falsificados, que se asemejan cada vez más a los auténticos. Los funcionarios de aduanas y fronteras están empleando tecnología de IA para ayudar a determinar la autenticidad de productos de alta gama que se falsifican con frecuencia, como los bolsos y las gafas de sol.

Al navegar por enormes mercados en línea, los clientes pueden tener dificultades para reconocer los artículos falsificados de un vendedor tercero. Cuando un comprador adquiere un producto que parece legítimo pero tiene un mal rendimiento, puede dejarle un mal sabor de boca y perjudicar su opinión sobre la marca.

Algunas organizaciones utilizan la IA para examinar e identificar productos potencialmente falsificados basándose en conjuntos de datos masivos e imágenes de numerosos mercados en línea.

Entrupy ha creado soluciones de autenticación para las empresas que adquieren y venden productos de gran valor. Sus soluciones de autenticación de vanguardia se basan en una combinación de inteligencia artificial y visión por ordenador, así como en una base de datos propia que contiene millones de fotografías de artículos auténticos y falsificados recopiladas en todo el mundo.

Su tecnología se utiliza para autenticar bolsos y accesorios de varias marcas de lujo, como Louis Vuitton, Chanel y Hermès, por parte de los principales revendedores y compradores profesionales de artículos de lujo.

Predicción de tendencias

La predicción de tendencias es un campo que se centra en proyectar el futuro de un mercado. Así, la previsión de la moda es la rama del negocio de la moda que se ocupa de proyectar las nuevas tendencias de la moda. Colores, técnicas de estilismo, texturas de los tejidos, etc. que despertarán el interés de los consumidores. 

Los pronosticadores de moda generan predicciones de tendencias, que los desarrolladores de productos utilizan para diseñar nuevas prendas y accesorios para las empresas.

Pero un pronosticador individual de tendencias de moda nunca podría examinar esa cantidad de datos a tiempo para la siguiente temporada, por lo que utilizar la IA para realizar el trabajo pesado libera a los pronosticadores para buscar tendencias emergentes en sectores menos tradicionales, como el cine, la televisión o incluso la política.

Para prever la evolución de las tendencias, Heuritech ha creado una técnica interna de aprendizaje profundo que detecta lo que se conoce como señales tempranas. Los indicadores tempranos incluyen ligeros cambios en la actividad de las personas influyentes, que a menudo dan vida a las tendencias.

Heuritech ayuda a las empresas a anticiparse a la demanda y a las tendencias con mayor precisión, a fabricar de forma más sostenible y a obtener una ventaja competitiva excepcional aprovechando la potente IA para transformar las fotografías del mundo real publicadas en las redes sociales en información relevante.

Las redes sociales no son lo único que ha cambiado la forma en que los pronosticadores de tendencias hacen sus previsiones. Fashion Snoops, por ejemplo, emplea la inteligencia artificial para rastrear en Internet las palabras de moda y la nueva terminología que tienen el potencial de convertirse en una nueva tendencia.

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Reflexiones finales

Para las marcas de moda, la IA puede cambiar las reglas del juego. Podría hacer posible un servicio de atención al cliente más rápido, mejores experiencias de usuario en el entorno de la tienda y prácticas empresariales más sostenibles.