Los 11 principales casos de uso de IA en la moda y ejemplos
Ante los cuellos de botella creativos, las cadenas de suministro ineficientes y las expectativas crecientes de los consumidores, las marcas de moda buscan soluciones más inteligentes. McKinsey estima que la IA generativa podría aumentar los beneficios operativos de los sectores de la moda, la confección y el lujo hasta en 275275 mil millones de dólares para 2028.1
Explora los 11 principales casos de uso de la IA en la moda para ayudar a las marcas de moda a reducir costes, aumentar la personalización y operar de forma más sostenible.
1. Agentes de IA en la industria de la moda
Los agentes de IA se están volviendo centrales para el comercio electrónico de moda a medida que los minoristas trabajan para reducir las devoluciones, mejorar la precisión de las tallas y ofrecer experiencias de compra más personales.
En lugar de depender de filtros básicos, estos agentes aprenden la forma del cuerpo, las preferencias, el estilo de vida y el contexto del comprador para ofrecer sugerencias de estilo personalizadas, simular pruebas de prendas y ayudar a crear el armario del comprador. Muchas empresas de moda están desarrollando sistemas multimodales que funcionan más como asistentes de estilo continuos que como motores de recomendación tradicionales.
Ejemplo real: DressX Agent
DressX ha presentado DressX Agent, una plataforma de moda digital impulsada por IA que permite a los usuarios crear avatares personalizados a partir de un selfi, probarse conjuntos de forma virtual y comprar de más de 200 marcas de lujo y más de un millón de productos.
Al combinar herramientas de estilismo con IA, un mercado interactivo y una búsqueda LLM-potenciada, la plataforma busca reducir las devoluciones y mejorar el descubrimiento de productos al permitir la creación instantánea de conjuntos y el pago en el minorista.
Figura 1: Ejemplo de gemelo de IA de DressX para moda.2
Ejemplo real: Style Passport de Daydream
Daydream, una startup de compras de moda con IA, pretende transformar la experiencia de comercio electrónico obsoleta e impersonal con una interfaz de compra basada en agentes y chat.
Los usuarios introducen sus preferencias en un «Style Passport» e interactúan con modelos de IA especializados en ajuste, tejido, silueta y ocasión para recibir recomendaciones personalizadas en 8.000 marcas y 200 socios minoristas.
La IA ajustada verticalmente de Daydream guía el descubrimiento, refina las elecciones y evoluciona con el comportamiento del usuario, mientras que las próximas funciones sociales permitirán a los compradores compartir y remezclar colecciones.3
2. Plataformas de moda circular impulsadas por IA
La economía circular en la moda ha recibido un gran impulso de la IA. Las plataformas modernas de reventa y moda de segunda mano ahora dependen de la IA para:
- Detección del nivel de desgaste de la prenda: mediante visión por computadora y aprendizaje profundo, las plataformas pueden detectar automáticamente signos de desgaste (p. ej., decoloración, bolitas, manchas, costuras estiradas) en las imágenes cargadas. Esto reduce los controles de calidad manuales y garantiza la coherencia.
- Categorización automatizada: la IA clasifica los artículos de segunda mano por marca, categoría, talla, estilo e incluso relevancia de tendencia, lo que acelera la publicación de productos.
- Algoritmos dinámicos de precios: según las tendencias de demanda, el estado del artículo y el valor de marca, los modelos de IA ajustan los precios para optimizar la velocidad de reventa y el margen.
- Mejoras visuales: la IA mejora la calidad de las fotos ajustando la iluminación, eliminando fondos y corrigiendo colores, lo que aumenta la interacción.
Ejemplo real: Shield y Vision de The RealReal
Las herramientas de IA de The RealReal, Shield y Vision, se utilizan para identificar artículos falsos. Shield prioriza qué artículos necesitan revisión humana, mientras que Vision utiliza el reconocimiento de imágenes para marcar productos potencialmente falsos.
Estas herramientas, entrenadas con la amplia base de datos de productos de la empresa, complementan a los autenticadores humanos y han ayudado a identificar más de 200.000 falsificaciones desde 2011. La empresa también está explorando el uso de la IA generativa para experiencias de compra personalizadas.4
3. Influencers virtuales generados por IA
Los influencers virtuales generados por IA son ahora herramientas esenciales en el marketing de moda y la narrativa digital; las marcas crean avatares personalizados para representar perfiles de clientes de nicho.
- Impulsados por LLMs y modelado 3D: estas personas digitales se crean con IA generativa y se guionan con modelos de lenguaje para interactuar de forma auténtica en comentarios, subtítulos y mensajes directos.
- Contenido optimizado para plataformas: los avatares se prueban mediante tests A/B en TikTok, Instagram y Snapchat, con IA que optimiza las expresiones faciales, las poses y el tono del lenguaje para adaptarse a segmentos de audiencia específicos.
- Alineación con la identidad de marca: las marcas pueden adaptar los valores de los avatares (p. ej., sostenibilidad, audacia, inclusión) para alinearlos con los temas de campaña y las expectativas de los clientes.
Ejemplo real: Lil Miquela
Lil Miquela es una influencer virtual creada por la startup tecnológica Brud.
Mezclando ficción y realidad, Lil Miquela ha trabajado con grandes marcas como Prada, ha protagonizado campañas publicitarias e incluso ha lanzado música. Su ascenso pone de relieve cómo las identidades virtuales están transformando la cultura de las celebridades y el marketing, especialmente en el contexto del metaverso y la interacción digital-first.
Figura 2: Lil Miquela asiste a un evento de moda de Prada.5
4. IA para auditoría de diversidad e inclusión
Ante las crecientes expectativas sociales de equidad y representación, las marcas utilizan la IA para auditar la inclusión en el contenido visual y escrito:
- Análisis de imágenes: los modelos de visión por computadora analizan tonos de piel, formas corporales, edades y rasgos faciales en los elementos visuales de marketing para cuantificar la representación demográfica.
- Sesgo en la redacción: las herramientas de PLN evalúan las descripciones de productos y los anuncios en busca de lenguaje con sesgo de género o insensibilidad cultural, señalando áreas de mejora.
- Informes de cumplimiento: algunas plataformas ahora generan puntuaciones DEI (diversidad, equidad e inclusión) para campañas y lookbooks, comparadas con los objetivos de marca o los estándares del sector.
Ejemplo real: Microsoft Advertising con Shutterstock
Microsoft Advertising ha ampliado su integración con Shutterstock, lo que permite a todos los anunciantes acceder a más de 360 millones de imágenes de alta calidad y royalty-gratis directamente dentro de la plataforma.
Una nueva función, «people filters», permite a los usuarios encontrar rápidamente imágenes según atributos como género, etnia, edad y tamaño del grupo. Estas herramientas están diseñadas para promover una representación auténtica, lo que, según la investigación de Microsoft, aumenta la confianza en la marca, la lealtad y la intención de compra.
Los anunciantes que utilizan elementos visuales inclusivos y representativos observaron mayores tasas de clics y una mayor resonancia con los clientes. Microsoft fomenta el uso de imágenes realistas y diversas que reflejen las identidades de sus audiencias, lo que en última instancia favorece mejores resultados de campaña y un tiempo de comercialización más rápido.6
5. Diseño con IA
La integración de la IA generativa en la moda presenta oportunidades importantes para que las marcas innoven y optimicen.
La mayoría de las empresas del sector de la moda dependen de prendas diseñadas manualmente. Sin embargo, la IA creativa puede ser una forma eficaz de asumir el trabajo en situaciones como una pandemia, cuando las personas no pueden trabajar.
Las herramientas con IA pueden crear diseños de ropa utilizando datos como imágenes de las colecciones anteriores de la marca o del trabajo de otros diseñadores, las preferencias de los clientes (opciones de color y estilo) y las tendencias de moda actuales.
Mira el siguiente vídeo para ver cómo el London College of Fashion está investigando nuevas formas de utilizar la IA para el diseño y la producción de moda:
Estos son los desarrollos recientes en diseño:
- Integración de IA generativa: herramientas como Midjourney, DALL·E y Adobe Firefly se utilizan ahora ampliamente para cocrear mood boards, bocetos e incluso diseños de conjuntos completos.
- Avances con intervención humana: la IA es ahora un colaborador en tiempo real en la ideación, lo que permite a los diseñadores explorar cientos de variaciones rápidamente mientras mantienen el control creativo.
- Automatización del flujo de trabajo: la generación automática de fichas técnicas, combinaciones de colores y prototipos 3D acelera el paso del boceto a la muestra.
Ejemplo real: S.Oliver Group con Fermat
Un reto clave para el grupo s.Oliver fue alinear a las diferentes partes interesadas (diseño, producción, marketing y consumidores). Antes era difícil transmitir con claridad cómo se verían los materiales y estilos en los productos finales. Fermat ayuda a superar esta brecha generando visualizaciones realistas de tejidos y experimentando con nuevas ideas.7
Con la plataforma, los equipos pueden:
- Crear y probar diseños con tejidos que aún no están disponibles en su catálogo
- Crear prototipos y validar si los nuevos estilos encajan en las colecciones
- Colaborar de forma más eficiente entre departamentos
Algoritmos de IA y análisis de datos en el diseño
El proceso de diseño tradicionalmente depende en gran medida de la inteligencia humana, la intuición y las tendencias históricas. Al aprovechar los algoritmos de IA, las marcas de moda pueden recopilar y analizar datos históricos de fuentes como plataformas de redes sociales, blogs de moda y plataformas de comercio electrónico.
Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden procesar datasets de colecciones pasadas, preferencias de clientes y tendencias de moda para generar información práctica. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) también puede emplearse para extraer tendencias clave de los comentarios de los clientes, las campañas publicitarias y las descripciones de productos publicadas en medios.
Estos son los avances recientes en analítica de diseño:
- Análisis multimodal: la IA analiza simultáneamente datos de texto, imagen y vídeo (p. ej., material de desfiles de moda, contenido de TikTok y opiniones de clientes) para identificar tendencias.
- Minería de tendencias más granular: los modelos extraen microtendencias (p. ej., el auge de formas de manga o materiales específicos) y rastrean su ciclo de vida en todas las plataformas.
- Paneles en tiempo real: muchas marcas de moda ya utilizan paneles impulsados por IA que muestran el sentimiento de los clientes en directo y las tendencias de diseño emergentes.
Ejemplo real: Fashion Catalog Intelligence de Naratix
Fashion Catalog Intelligence de Naratix automatiza el procesamiento de datos de productos de moda a partir de feeds existentes, hojas de cálculo, PDF e imágenes. El sistema identifica y completa la información que falta, incluidas tallas, ajustes, materiales e instrucciones de cuidado.
El objetivo es mejorar las imágenes de producto mediante la optimización de imágenes, imágenes basadas en el estado de ánimo y renderizado de modelos virtuales, y producir descripciones de producto alineadas con la marca y optimizadas para la búsqueda sin modificar los listados en vivo.8
Ejemplo real: el proyecto Muze de Zalando y Google
La plataforma de moda alemana Zalando y Google crearon el proyecto Muze, que utiliza aprendizaje automático para crear diseños de moda. El modelo recopila datos sobre las texturas, colores y preferencias de estilo favoritas de los clientes mediante una serie de preguntas que sirven para orientar el diseño de la ropa. El proyecto creó 40.424 diseños de moda durante el primer mes.
6. Aprovechar la IA en las líneas de producción
Actualmente, el sector de fabricación de prendas de vestir depende en su mayoría de procesos de producción manuales con condiciones laborales cuestionables para los trabajadores.9 Sin embargo, las soluciones con IA están cambiando estas tendencias al permitir la automatización en el sector de producción de prendas de vestir.
La IA puede ayudar a los trabajadores a superar estos desafíos éticos mediante la automatización. Por ejemplo, la robótica puede ayudar a automatizar tareas arriesgadas o propensas a errores en una planta de fabricación, reduciendo así la carga de trabajo y mejorando la seguridad de los trabajadores.
La tecnología de visión por computadora también se utiliza en la producción de moda para permitir un control de calidad eficiente y el mantenimiento predictivo de los equipos, reduciendo el tiempo de inactividad de las máquinas y garantizando la continuidad operativa.
Algunas de las formas en que la IA puede apoyar la producción son:
- Previsión de la demanda y gestión de inventario: al aprovechar la analítica predictiva sobre datos históricos, tendencias de redes sociales y preferencias de los consumidores, los servicios impulsados por IA permiten a las marcas prever la demanda con mayor precisión. Esto ayuda a minimizar la sobreproducción, reducir el exceso de inventario y alinear la producción con las necesidades del mercado en tiempo real.
- Optimización de la cadena de suministro: las cadenas de suministro de la moda son complejas, ya que implican a proveedores de materias primas, fabricantes, logística y minoristas. La IA mejora la gestión de la cadena de suministro mediante:
- el seguimiento de materiales e inventario en tiempo real para evitar cuellos de botella
- el análisis de datos logísticos para identificar y eliminar ineficiencias
- la mejora de la colaboración con los proveedores mediante el seguimiento del cumplimiento de los estándares de sostenibilidad y calidad
Estos son los avances recientes en la producción de moda con IA:
- Gemelos digitales: réplicas virtuales de los sistemas de fabricación simulan la producción para probar mejoras antes de su implementación física.
- Mantenimiento predictivo: los sistemas de visión por computadora más avanzados ahora predicen averías de las máquinas, lo que mejora el tiempo de actividad y reduce los costes.
- Control de calidad: los sistemas de inspección visual mejorados con IA ahora detectan defectos microscópicos, discrepancias de color e incluso desalineaciones de costuras con más precisión que los inspectores humanos.
Ejemplo real: Sewbo
Sewbo está impulsando la fabricación de prendas de vestir al automatizar el proceso de costura. Su método consiste en endurecer temporalmente los tejidos con un polímero soluble en agua para permitir que los robots industriales estándar manipulen y cosan los materiales.
Este método permite que los robots disponibles en el mercado trabajen con diversos tejidos y máquinas de coser. El objetivo es reducir los costes, los plazos de entrega y los residuos en la industria de la confección.10
7. Previsión de tendencias con IA
La previsión de tendencias de moda es el proceso de predecir posibles tendencias futuras de la moda. Tradicionalmente, los pronosticadores de tendencias combinan su conocimiento, intuición y datos históricos para predecir tendencias futuras. Sin embargo, medir la precisión de los pronósticos de tendencias es difícil, y no se puede saber con exactitud cuán precisos son.
La predicción de tendencias también puede ayudar a reducir el desperdicio en el sector de la moda y la confección al diseñar ropa que la gente realmente quiere usar. Unas predicciones más precisas pueden dar lugar a ciclos de producción y distribución más ajustados, reduciendo los residuos.
Estas son las mejoras recientes en la previsión de tendencias con IA:
- Las fuentes de datos ampliadas ahora incluyen vídeo social en vivo (p. ej., TikTok), tendencias de búsqueda de Google en tiempo real y datos de sentimiento localizados.
- Previsión a corto y largo plazo: los modelos de IA son más precisos a la hora de predecir tanto los picos de tendencias estacionales como los virales.
- Bucles de retroalimentación de diseño: los datos de tendencias se reintroducen en las herramientas de diseño, lo que permite un diseño iterativo alineado con los intereses cambiantes de los consumidores.
Ejemplo real: Heuritech
Heuritech es una empresa de tecnología de moda con sede en París especializada en la previsión de tendencias y la predicción de la demanda basadas en IA. La empresa utiliza inteligencia artificial avanzada para analizar más de 3 millones de imágenes de redes sociales al día, convirtiendo las imágenes del mundo real en información para marcas de moda y ropa deportiva.
Su plataforma detecta más de 2.000 atributos de moda, incluidos estampados, colores, tejidos y detalles específicos del producto, para cuantificar y predecir la demanda de los consumidores. Esto permite a las marcas optimizar sus colecciones, alinear los productos con las tendencias del mercado y reducir el exceso de existencias produciendo artículos que resuenan entre los consumidores.11
Añadir como fuente preferida8. Comercio minorista de moda con IA
Las tecnologías con IA se utilizan ampliamente en el comercio minorista de moda. Estos son algunos de los avances recientes en el comercio minorista de moda con IA:
Automatización inteligente
Las tareas administrativas del comercio minorista, como la creación de facturas, pueden automatizarse mediante la automatización inteligente. Los sistemas impulsados por IA pueden procesar grandes volúmenes de datos financieros y transaccionales, generando facturas precisas sin intervención manual.
Este enfoque ahorra un tiempo valioso al personal del comercio minorista al permitirle centrarse en actividades más estratégicas, al tiempo que reduce los errores y mejora la eficiencia operativa. Además, automatizar estas tareas repetitivas puede reducir los costes asociados a los procesos manuales, lo que respalda las operaciones minoristas e impulsa la productividad.
Gestión de inventario y operaciones minoristas
Los sistemas de visión por computadora desempeñan un papel clave en la automatización de operaciones minoristas críticas, entre ellas:
- Gestión de inventario: los sistemas de IA monitorizan los niveles de existencias en tiempo real, predicen las necesidades de reposición y evitan el exceso de existencias o la escasez.
- Tiendas sin cajero: las soluciones de pago impulsadas por IA permiten comprar sin cajero, donde los clientes pueden tomar artículos y salir de la tienda mientras los sistemas de IA cobran automáticamente sus compras.
- Experiencia minorista unificada: la IA vincula el comportamiento online y offline, lo que permite una experiencia omnicanal fluida que ajusta promociones, distribución e inventario en todas las tiendas.
Automatización robótica de procesos en el comercio minorista
La RPA mejora la eficiencia del comercio minorista al automatizar procesos repetitivos y proporcionar interacciones más inteligentes con los clientes. Las aplicaciones clave incluyen:
- Gestión de la relación con los clientes (CRM): chatbots de IA y asistentes virtuales gestionan las consultas de los clientes, procesan devoluciones y recomiendan productos según las interacciones anteriores.
- Operaciones de marketing: la RPA en marketing automatiza la gestión de campañas, como el envío de ofertas personalizadas, la segmentación de datos de clientes y el seguimiento de métricas de interacción.
Mira cómo H&M, uno de los minoristas de moda más grandes, aprovecha la IA para mejorar sus operaciones:
Ejemplo real: «Just Walk Out» de Amazon Go
La tecnología «Just Walk Out» de Amazon Go elimina las cajas tradicionales. Para comprar en una tienda Amazon Go, los clientes necesitan una cuenta de Amazon y la aplicación Amazon Go instalada en un smartphone compatible. Al entrar, los clientes escanean un código QR de la aplicación en la puerta de acceso, lo que les da acceso e inicia la sesión de compra.
Dentro de la tienda, una red de cámaras y sensores, combinada con algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo, rastrea los artículos que los clientes toman y devuelven a las estanterías. Este sistema mantiene un carrito virtual para cada comprador, registrando con precisión sus selecciones sin necesidad de escanear productos individuales.12
9. Marketing de moda personalizado
Con sistemas de IA que analizan grandes cantidades de datos de clientes para aumentar la personalización, las marcas pueden crear experiencias que atiendan las preferencias individuales y, al mismo tiempo, fomenten el compromiso y la lealtad de los clientes.
Espejos inteligentes y probadores: los espejos integrados con IA sugieren tallas alternativas, colores y consejos de estilo según la interacción del cliente.
El marketing personalizado es esencial para las estrategias centradas en el cliente en la industria de la moda, y las herramientas de IA desempeñan un papel fundamental en su éxito. Al analizar enormes datasets con historial de compras, comportamiento de navegación e información demográfica, la IA puede generar información para crear estrategias de marketing muy personalizadas. Así es como la IA puede ayudar con el marketing personalizado:
Recomendaciones personalizadas:
Los algoritmos de IA analizan el comportamiento de los clientes para sugerir productos que se alinean con los gustos individuales. Por ejemplo, si un cliente busca con frecuencia vestidos de verano, el sistema puede recomendar estilos similares o accesorios complementarios.
En las plataformas de comercio electrónico, las sugerencias de productos personalizadas aparecen en las páginas de inicio o durante el pago, lo que aumenta las posibilidades de compra.
Campañas de email:
Los sistemas impulsados por IA pueden crear recomendaciones de email personalizadas basadas en el estilo único de un cliente, sus compras anteriores o sus preferencias estacionales. Por ejemplo, una marca podría enviar un email destacando las novedades en un color que el cliente compra con frecuencia.
Pruebas virtuales:
La tecnología de prueba virtual utiliza la realidad aumentada (RA) para permitir que los clientes se prueben ropa, maquillaje y otros productos de forma digital. Reproduce la experiencia de probador en tienda, ayudando a los compradores a visualizar los artículos, tomar decisiones informadas y vivir una experiencia de compra más atractiva.
- Mayor satisfacción del cliente: los clientes pueden ver cómo les quedarán los productos, lo que aumenta la confianza y mejora su experiencia de compra.
- Tasas de devolución reducidas: al visualizar la talla, el estilo y el color adecuados, los compradores toman decisiones mejor informadas, lo que reduce la probabilidad de devoluciones.
- Aumento de ventas y conversiones: es más probable que estos clientes completen sus compras.
- Mayor lealtad de marca: la exploración de productos personalizada e interactiva diferencia a las marcas y fomenta conexiones más fuertes con los clientes.
Mira el siguiente vídeo para descubrir cómo el sistema de IA de The New Black IA Fashion Clothing Design interpreta la textura de los tejidos, la posición del cuerpo, la iluminación, las sombras y el ajuste para garantizar que los nuevos conjuntos se integren en las imágenes. El sistema permite a los usuarios probar conceptos de moda, presentar colecciones o producir contenido de alta calidad, ofreciendo resultados que parecen realistas y listos para usar en producción.
Ejemplo real: Ask Ralph de Ralph Lauren
Ralph Lauren ha lanzado Ask Ralph, una herramienta de compra impulsada por IA desarrollada con Microsoft en la plataforma Azure OpenAI. Ofrece sugerencias de conjuntos personalizados y consejos de estilo extraídos de las colecciones masculinas y femeninas de Polo Ralph Lauren.
Los clientes pueden hacer preguntas como «¿Qué me pongo para un concierto?» y recibir looks completos y comprables que se pueden refinar y comprar directamente.
Las características clave incluyen:
- Ofrece estilismo personalizado según los prompts de los usuarios.
- Diseñado para imitar la experiencia de un estilista de tienda.
- Está prevista la futura expansión a más marcas y mercados de Ralph Lauren.
Figura 3: Panel de ejemplo de Ask Ralph.13
Ejemplo real: Warby Parker
Warby Parker presentó una tecnología de prueba virtual a través de su aplicación. Los clientes pueden probarse diferentes monturas de forma virtual y el sitio web les permite pedir hasta cinco monturas para probar en casa con envío de devolución gratis.
La aplicación utiliza visión por computadora para analizar la forma del rostro y el tono de piel, ofreciendo recomendaciones de ajuste personalizadas para mejorar la experiencia de compra.
Figura 4: Prueba virtual con Warby Parker.14
10. Moda sostenible con IA
Al integrar la IA en sus operaciones, las marcas de moda pueden lograr la sostenibilidad mediante un uso más inteligente de los recursos, la optimización de las cadenas de suministro y la reducción de residuos:
Analítica predictiva para reducir la sobreproducción
Uno de los mayores retos de la moda sostenible es combatir la sobreproducción, que genera un exceso de inventario y residuos textiles. Los algoritmos de IA utilizan la analítica predictiva para prever la demanda de los consumidores analizando datos históricos, tendencias de redes sociales y dinámicas del mercado.
Esto reduce la incertidumbre, minimiza el error humano y permite a las marcas producir lo que probablemente se venderá. Al optimizar la producción, la IA ayuda a las marcas a evitar el exceso de existencias, reduciendo así los residuos y mitigando el impacto medioambiental del inventario no vendido.
Abastecimiento de materiales sostenibles
Los sistemas impulsados por IA permiten seleccionar materiales sostenibles evaluando factores como el impacto medioambiental, el abastecimiento ético y la rentabilidad. Estos sistemas pueden evaluar opciones de materias primas y recomendar alternativas ecológicas, como fibras naturales o proveedores con sólidos historiales de cumplimiento.
Este proceso puede garantizar que las marcas se alineen con prácticas de abastecimiento responsable y cumplan las expectativas de los consumidores concienciados con el medio ambiente.
Reducción de residuos en la fabricación
Los sistemas impulsados por IA pueden optimizar los procesos de producción para minimizar el desperdicio de tejido. Al analizar datos sobre la eficiencia de la producción, el uso de materiales y el control de calidad, la IA puede identificar áreas donde se pueden reducir los residuos.
Este enfoque reduce el impacto medioambiental de los residuos textiles y también mejora la eficiencia de costes para las marcas de moda. A medida que la sostenibilidad se convierte en un objetivo central, estas estrategias de reducción de residuos son cruciales para equilibrar los objetivos económicos y ecológicos.
11. IA emocional en la moda
La IA emocional, también conocida como computación afectiva, se está aplicando para mejorar la personalización emocional en las compras:
- Reconocimiento de emociones mediante cámara web o aplicación: la IA detecta microexpresiones o el tono de voz (con consentimiento) para interpretar estados emocionales, como entusiasmo, confusión o frustración.
- Ajuste del estilo al estado de ánimo: según las emociones detectadas, la IA recomienda prendas de moda (p. ej., colores llamativos cuando está contento, estilos acogedores cuando está ansioso) mediante un mapeo psicológico de estilos entrenado.
- Coincidencia de sentimiento basado en texto: algunas marcas utilizan la IA para analizar las entradas escritas o habladas durante las conversaciones con chatbots para inferir el estado de ánimo y las preferencias de estilo.
Ejemplo real: investigación sobre desfiles de moda en realidad virtual
Unos investigadores desarrollaron una experiencia de desfile de moda en realidad virtual (RV) integrada con tecnología de seguimiento emocional para evaluar y mejorar el compromiso de los usuarios. Al analizar las expresiones faciales y las respuestas fisiológicas de los participantes durante la pasarela de RV, el sistema proporcionó información sobre sus reacciones emocionales.
Este enfoque permitió a la marca adaptar sus presentaciones virtuales, con el objetivo de crear experiencias más resonantes emocionalmente y personalizadas para los espectadores. Esta integración de la IA emocional en la moda muestra el avance de la industria hacia el aprovechamiento de tecnologías avanzadas para profundizar las conexiones con los clientes y perfeccionar las estrategias de marketing.15
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene una Maestría en Ciencias en Psicología Social y una Licenciatura en Artes en Relaciones Internacionales.
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