Principales herramientas de IA en la industria de la moda

Herramientas como The New Black y Ablo actúan como co-diseñadores de IA para creativos de moda. The New Black puede tomar una descripción de texto simple o un boceto y generar una imagen de diseño de ropa pulida en minutos, ayudando a los diseñadores a idear y visualizar nuevos conceptos rápidamente sin necesidad de un ilustrador humano.

Ablo va más allá ayudando a marcas emergentes con la creación integral de etiquetas, desde generar diseños de prendas hasta sugerir logotipos y gráficos que encajen con la estética de la marca. Estas plataformas suelen incluir funciones de análisis de tendencias y vistas previas de prueba virtual, permitiendo una rápida iteración y retroalimentación durante la fase de diseño.

Software de diseño 3D establecido como CLO 3D y Browzwear VStitcher han integrado mejoras de IA para hacer que las prendas virtuales sean realistas. Estos programas permiten a los diseñadores crear ropa digital detallada y ver cómo cae y se mueve en un avatar en tiempo real.

CLO 3D es conocido por su simulación de telas altamente precisa y modelado 3D asistido por IA. VStitcher de Browzwear permite pruebas virtuales en varios tipos de cuerpo con precisión basada en física. Nuevos participantes como Style3D ofrecen visualización 3D impulsada por IA comparable y soportan vistas previas AR/VR para revisiones inmersivas de diseño.

Al aprovechar la IA para manejar cálculos complejos de física y patrones, estas herramientas reducen drásticamente la necesidad de muestras físicas, ahorrando tiempo, material y costos antes de la producción.

WGSN es un reconocido servicio de previsión de tendencias que ha incorporado IA y análisis de datos en sus predicciones. A través de una plataforma de suscripción, WGSN recopila datos de pasarelas, ventas minoristas, redes sociales y más, luego utiliza algoritmos junto con expertos humanos para pronosticar estilos, colores y sentimientos del consumidor próximos.

El resultado son informes de tendencias estacionales y herramientas analíticas (como su TrendCurve AI) que brindan a las marcas una "bola de cristal" para planificar colecciones futuras. Diseñadores y comercializadores usan las ideas de WGSN para tomar decisiones informadas sobre todo, desde siluetas hasta la mezcla óptima de SKU, en lugar de depender de conjeturas.

Con sede en París, Heuritech adopta un enfoque tecnológico para la previsión de tendencias escaneando lo que la gente real usa en línea. Su IA utiliza visión por computadora para analizar millones de imágenes en redes sociales (Instagram, TikTok, etc.) y detectar patrones emergentes en prendas.

Al cuantificar tendencias orgánicas de estilo callejero a nivel global, Heuritech permite a las marcas anticipar la demanda y diseñar en consecuencia antes de que las tendencias saturen el mercado. Una marca podría usar Heuritech para ver que las chaquetas utility en tonos pastel están en tendencia en Asia Oriental e incorporar esa información en su próxima línea.

EDITED es una herramienta de inteligencia de mercado que ayuda a las marcas a reaccionar a datos minoristas en tiempo real usando IA. Rastrea millones de productos en sitios de comercio electrónico en todo el mundo y utiliza aprendizaje automático para analizar precios, descuentos y movimientos de stock.

Un comercializador de moda puede ver si los vestidos midi de cierto estilo se están agotando en un competidor, o si una marca rival acaba de bajar precios en denim. La IA de EDITED ayuda a prever la demanda y optimizar la estrategia de precios. Las funciones de planificación de surtido de la plataforma destacan brechas o sobresaturación en el mercado, ayudando a los minoristas a decidir qué productos almacenar más.

Stylumia combina la visión de tendencias con la previsión de demanda. Sus modelos de aprendizaje automático filtran el "ruido del mercado" para revelar la verdadera demanda subyacente del consumidor. Puede predecir ventas para productos nuevos incluso sin historial de ventas, mejorando la precisión del pronóstico entre un 20 y 40%.

Destaca la función ImaGenie de Stylumia, que genera nuevas ideas de diseño de productos alineadas con las tendencias identificadas, sugiriendo a los diseñadores qué estilos tienen alta probabilidad de éxito. Esto une los lados creativo y analítico de la planificación de moda.

Nextail es una solución de gestión de mercancías e inventarios que usa IA para asignar y redistribuir stock de forma granular. En lugar de tratar todas las tiendas igual, los algoritmos de Nextail generan pronósticos de demanda hiperlocales a nivel SKU-por-tienda.

Esto ayuda a los minoristas a saber exactamente qué artículos enviar a cada tienda y en qué cantidad. Nextail automatiza la asignación, reposición y transferencias, adaptándose a datos de ventas en tiempo real. Los minoristas que usan Nextail vieron:

• ~30% de reducción en cobertura de inventario
• 60% menos agotamientos de stock
• Aumentos notables en ventas

Para etiquetas directas al consumidor más pequeñas y tiendas basadas en Shopify, Prediko ofrece una herramienta de planificación de demanda impulsada por IA adaptada a sus necesidades. Se conecta a los datos de comercio electrónico de la marca y analiza tendencias de ventas y estacionalidad para pronosticar la demanda de cada SKU.

Luego, Prediko ayuda a automatizar el proceso de pedidos de reposición, sugiriendo cuántas unidades de cada variante producir o reordenar y cuándo. Esto es invaluable al preparar un lanzamiento de producto o decidir cuánto inventario comprar para una temporada próxima.

Singuli aporta ciencia de IA avanzada a la previsión de demanda en moda. Desarrollado por científicos de datos con doctorado, ofrece pronósticos precisos hasta niveles de SKU, materiales y componentes. Considera factores complejos (promociones, festivos, macro tendencias) e integra con sistemas ERP.

Las marcas pueden ejecutar simulaciones "qué pasaría si", por ejemplo, ¿Qué pasa si un evento de marketing planeado duplica la demanda?, y la IA ajusta los planes de inventario en consecuencia. Singuli afirma que su IA mejora la precisión del pronóstico en más del 10%, traduciéndose en ahorros significativos y aumento de ingresos.

Los principales minoristas de moda han desarrollado o adoptado IA para optimizar sus propias cadenas de suministro:

• Zara aprovecha análisis predictivos y seguimiento RFID para monitorear inventarios y responder rápidamente a tendencias
• H&M utiliza previsiones impulsadas por IA que incorporan clima y tendencias en redes sociales
• Nike emplea aprendizaje automático para detección de demanda y posicionamiento de inventarios
• Burberry redistribuye inventarios inteligentemente según señales de demanda en tiempo real

PICTOFiT de Reactive Reality es una plataforma líder para pruebas virtuales. Crea un avatar 3D personalizado para cada comprador usando solo unas pocas fotos. En lugar de superponer ropa en un modelo genérico, PICTOFiT permite a los usuarios ver prendas en un doble virtual que coincide con su forma y medidas corporales.

Esto aumenta significativamente la confianza en el ajuste y estilo al navegar en línea. Los minoristas que usan la tecnología de Reactive Reality han notado mayor compromiso y menores tasas de devolución, ya que los clientes obtienen una percepción mucho más precisa de cómo se verá un artículo antes de ordenar.

Revery AI ha hecho accesibles las pruebas virtuales para marcas más pequeñas. Los compradores pueden seleccionar un avatar modelo que coincida con su forma corporal o subir su propia foto, luego probar virtualmente la ropa con resultados realistas.

La IA mapea la prenda sobre la imagen de la persona, ajustándose a diferentes dimensiones corporales y simulando la caída de la tela. Para diseñadores independientes, esta tecnología significa ofrecer una experiencia de prueba de alta tecnología similar a la de grandes minoristas. Revery también permite mostrar cada estilo en múltiples tipos de cuerpo sin múltiples sesiones fotográficas, promoviendo la inclusión de tallas.

True Fit es una de las soluciones de ajuste con IA más utilizadas, integrada en muchos sitios web de minoristas de ropa. Pregunta a los clientes sobre su forma corporal y preferencias de ajuste, luego predice la mejor talla para cada producto usando aprendizaje automático entrenado con grandes datos de compras y devoluciones.

Los minoristas que usan True Fit han visto reducciones notables en devoluciones relacionadas con el ajuste. En una industria donde las tasas de devolución en moda online pueden superar el 30%, estas herramientas son invaluables para mejorar la satisfacción del cliente y proteger los márgenes.

Bold Metrics genera dobles digitales corporales de los compradores usando solo unos pocos datos (altura, peso, preferencias de ajuste). La IA crea un perfil corporal detallado predicho que cubre más de 50 medidas corporales precisas.

Este "gemelo digital" se usa para recomendar la mejor talla y proporciona a las marcas información sobre cómo miden realmente los cuerpos de sus clientes. Bold Metrics ha ayudado a minoristas a reducir devoluciones relacionadas con el ajuste mientras informa decisiones de diseño y gradación de productos.

Las marcas de moda están usando realidad aumentada, a menudo impulsada por IA, para permitir que los clientes visualicen productos. Por ejemplo, Gucci introdujo una prueba de zapatillas con AR en su app: apunta la cámara del smartphone a tus pies y la app superpone un modelo digital 3D de zapatillas Gucci en tiempo real.

Esta prueba basada en visión por computadora emplea IA para rastrear los pies del usuario y ajustar las imágenes, creando una forma atractiva de "probar antes de comprar" que impulsa las ventas, especialmente entre compradores jóvenes y expertos en tecnología.

Vue.ai es una plataforma de IA popular que ofrece soluciones para la personalización en e-commerce de moda. Sus algoritmos etiquetan automáticamente productos con atributos detallados (corte, patrón, escote, color, etc.), ayudando a los minoristas a manejar miles de SKU.

Con metadatos más ricos generados por IA, Vue.ai impulsa recomendaciones personalizadas de productos y sugerencias completas de conjuntos. Funciona como un estilista virtual que aprende las preferencias del cliente y selecciona looks que probablemente les encanten, aumentando las tasas de conversión y el tamaño del carrito.

Syte se especializa en búsqueda y descubrimiento visual para moda. Un cliente puede subir una foto (por ejemplo, un vestido de Instagram o una captura de pantalla de un outfit de celebridad) y la IA encuentra artículos similares en el inventario del minorista.

También puede sugerir alternativas visualmente similares en la página del producto ("Más como este" galería impulsada por reconocimiento de imágenes). En móvil, donde escribir descripciones es engorroso, la búsqueda visual hace que descubrir productos sea mucho más intuitivo.

Lily AI se enfoca en mejorar la profundidad y precisión de los datos de productos, lo que potencia mejores recomendaciones y búsqueda en el sitio. La plataforma de Lily usa IA para analizar cada imagen y descripción de producto, asignando atributos ricos mucho más allá del etiquetado manual típico.

Con mejor atribución, si un cliente busca "vestido romántico de verano", el sitio devuelve coincidencias precisas que encajan con esa vibra. Lily AI esencialmente "habla el idioma del cliente" conectando cómo describen los compradores los artículos con cómo están etiquetados en el catálogo.

El auge de modelos avanzados de lenguaje ha traído compradores personales con IA a la moda. DressX presentó DressX AI Agent, un estilista interactivo con quien los usuarios chatean. Los usuarios ingresan sus preferencias en un "Pasaporte de Estilo" y conversan con la IA para obtener ideas de conjuntos o encontrar piezas entre docenas de marcas.

The North Face fue pionera con IBM Watson, creando un chatbot que preguntaba a los usuarios cosas como "¿Dónde y cuándo usarás esta chaqueta?" para recomendar el abrigo perfecto. A medida que mejora la IA de lenguaje natural, se espera que estos estilistas virtuales sean más comunes y sofisticados.

Crescendo.ai ofrece un asistente de chat y voz con IA que responde preguntas de compradores 24/7, desde consejos de producto hasta seguimiento de pedidos, con alta precisión. Al responder instantáneamente consultas sobre tallas, políticas de devolución o consejos de estilo, estos asistentes de IA mejoran la experiencia del cliente y liberan a los equipos humanos de soporte.

Esencialmente replican la experiencia de un vendedor atento en línea, brindando atención personalizada a miles de clientes simultáneamente.

Crear contenido visual de alta calidad para e-commerce puede consumir muchos recursos. PhotoRoom se ha convertido en un cambio radical al automatizar el posprocesamiento y producción de fotografía de productos. Puede eliminar fondos al instante de imágenes de productos y reemplazarlos con fondos limpios o temáticos.

También permite imágenes virtuales "en modelo": sube una foto de una prenda en un maniquí y PhotoRoom genera imágenes realistas de esa prenda en un modelo sin necesidad de sesión fotográfica. Herramientas como ZMO.ai permiten a las marcas generar imágenes de ropa en modelos IA de varios tipos de cuerpo, poses y etnias usando solo imágenes de producto como entrada.

La moda está adoptando la IA generativa para inspiración y creación de contenido. La marca de lujo Moncler colaboró con un estudio de diseño IA para crear la chaqueta AI Moncler Genius y sus visuales de campaña acompañantes. Diseñadores como Hillary Taymour de Collina Strada alimentan sus archivos de diseño pasados en modelos generativos para idear nuevas prendas.

En marketing, las marcas usan herramientas como DALL·E, Midjourney o Adobe Firefly para crear imágenes artísticas para mood boards, anuncios y contenido en redes sociales con solo un texto.

Una convergencia futurista del marketing de moda y la IA es el auge de influencers virtuales generados por IA. Son personajes completamente digitales que atraen seguidores reales en redes sociales y colaboran con marcas. Lil Miquela es una influencer virtual que ha modelado para marcas de lujo como Prada y Calvin Klein.

Algunos minoristas usan modelos IA para imágenes de productos en sus sitios web. Levi's experimentó con modelos generados por IA para mostrar outfits en diferentes tipos de cuerpo y tonos de piel, buscando ampliar la representación en imágenes de e-commerce.

La IA juega un papel en la estrategia de precios y mercados de reventa. En el mundo de la moda de segunda mano, The RealReal emplea herramientas de IA para ayudar a autenticar artículos de lujo y establecer precios óptimos de reventa. "Vision" usa reconocimiento de imágenes para detectar posibles falsificaciones, mientras que "Shield" analiza atributos de artículos y demanda del mercado para priorizar cuáles necesitan revisión humana experta.

Los algoritmos de IA pueden ajustar precios dinámicamente para artículos de moda según factores como demanda actual, niveles de stock y tendencias más amplias, especialmente útil para mercados de reventa o minoristas de precios bajos.

Una herramienta importante en el e-commerce de moda es la prevención de fraudes impulsada por IA. Las tiendas de moda online enfrentan problemas de fraude, desde tarjetas de crédito robadas hasta reclamaciones falsas de devolución. Soluciones como Kount usan aprendizaje automático para evaluar instantáneamente el riesgo de cada transacción o actividad de cuenta.

El sistema de Kount analiza patrones de comportamiento del usuario, datos del dispositivo, geolocalización y más para producir una puntuación de riesgo en milisegundos. Al ser basado en IA, se adapta continuamente a nuevos patrones de fraude y detecta comportamientos fraudulentos más sutiles que las reglas estáticas podrían pasar por alto.