Inteligencia artificial en la moda: Oportunidades y desafíos para las marcas latinoamericanas

Buenos Aires – La integración de IA en la moda latinoamericana todavía carece de información específica en cuanto a métricas y regionalización de adopción por parte de marcas y retailers de moda. Por eso, los análisis que se han presentado hasta el momento combinan referencias sectoriales globales con datos locales del canal donde más se despliega la IA, como el e-commerce, y con información indirecta de organizaciones que realizan distintos seguimientos en el mercado como Inexmoda en Colombia, por ejemplo. En ese marco, el valor potencial estimado por consultoras y la tracción del comercio digital en países como México ayudan a dimensionar el fenómeno mientras aparecen encuestas específicas dedicadas al sector.

A nivel global, la referencia más citada es McKinsey, también tomada por Business of Fashion, donde indican que la IA generativa podría sumar entre 150.000 y 275.000 millones de dólares a las utilidades operativas de los sectores de indumentaria, moda y lujo en los próximos tres a cinco años, con impacto directo en diseño, contenidos, cadena de suministro, retail y marketing. Esta cifra no es exclusiva de Latinoamérica, pero marca la vara del valor económico que las marcas de la región están intentando capturar.

La IA, cada vez más presente en las empresas

En lo que respecta a la adopción empresarial a nivel global, el IBM Global AI Adoption Index reporta que el 42 por ciento de las compañías de gran tamaño ya trabajan con IA y otro 40 por ciento la está explorando.

El ecosistema tecnológico que abastece a miles de marcas de moda en Latinoamérica también se está moviendo: Nuvemshop/Tiendanube anunció en 2025 una inversión de 55 millones de reales (algo más de 10 millones de dólares) en IA y lanzó Nuvem Chat, una solución de comercio conversacional por WhatsApp disponible para Brasil, Argentina y México, según indica una publicación en ecommercebrasil.com.br. Más allá del monto, el dato relevante es la utilización de IA aplicada a soporte y ventas en los principales mercados de la región.

A nivel de marcas, hay ejemplos puntuales. En Chile, Falabella implementó una plataforma de atención al cliente con inteligencia artificial desarrollada por Adereso AI, lo que permitió que las respuestas iniciales fueran 15 veces más rápidas y aumentara la eficacia del servicio en sus canales digitales. En 2025, la plataforma de moda online Dafiti lanzó en Brasil su campaña para el día de los enamorados completamente producida con inteligencia artificial generativa, bajo el modelo denominado Dafiti Hybrid Intelligence (HI). Esta iniciativa permitió una reducción de hasta el 80 por ciento en los costos de producción y una disminución del 60 por ciento en el tiempo de entrega, eliminando la necesidad de producciones físicas, desplazamiento de equipos y contratación de estudios.

En síntesis, hoy no hay una cifra oficial que indique qué porcentaje de marcas de moda en Latinoamérica usan IA. Sin embargo, ya hay evidencia del alto potencial económico del uso de IA en moda a nivel mundial, de la adopción empresarial creciente con señales claras en Latinoamérica y una profundización del canal online donde esas herramientas se están aplicando; así como también, inversiones concretas en productos con IA de la mano de plataformas que atienden a marcas de moda en la región.

¿Cómo funciona la IA en el mundo de la moda?

La IA cuenta con un conjunto de herramientas que actúan en distintas fases de la cadena de valor: desde el diseño hasta la experiencia de compra. No se trata de una única tecnología, sino de la integración de varias ramas de la inteligencia artificial —aprendizaje automático, visión por computadora, análisis predictivo y, más recientemente, IA generativa— aplicadas a problemas específicos del sector.

Entre los principales usos:

• Diseño y creatividad: la IA generativa toma datos de tendencias, archivos históricos o referencias visuales y crea nuevos patrones, siluetas o estampados. Los diseñadores usan estas propuestas como inspiración o base para acelerar el proceso creativo. También se aplica el reconocimiento de imágenes, analizando millones de fotos en redes sociales y plataformas para detectar colores, formas o estilos emergentes, ayudando a prever qué puede convertirse en tendencia.

• Producción y cadena de suministro: modelos predictivos analizan ventas pasadas, clima, eventos y variables económicas para estimar la demanda futura y así producir cantidades más ajustadas, reduciendo el desperdicio. También sirven para optimizar inventarios, sugiriendo dónde ubicar productos o qué volumen enviar a cada tienda.

• E-commerce y marketing: recomendaciones personalizadas que comparan el historial de compras y navegación de un usuario con el de perfiles similares para sugerir productos que puedan interesarle. Además, chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA conversacional pueden resolver dudas sobre talles, envíos o disponibilidad. También, plataformas de publicidad automatizada pueden testear múltiples versiones de anuncios en tiempo real.

• Experiencia en tienda física y digital: Es el caso de los probadores virtuales que mediante visión por computadora permiten al cliente “verse” con una prenda en tiempo real. También se emplean sistemas de análisis de tráfico en tienda con cámaras inteligentes que ayudan a optimizar la exhibición, entre otros beneficios.

• Sostenibilidad: Los algoritmos pueden procesar datos de materiales, procesos y logística para calcular el impacto ambiental de cada prenda. También permiten optimizar residuos textiles sugiriendo como aprovecharlos o generar patrones para reducir desperdicio.

La IA en moda no reemplaza al diseño ni a la intuición humana, pero multiplica su alcance al convertir grandes volúmenes de datos en decisiones rápidas, personalizadas y, en muchos casos, más sostenibles.