ISSN impreso: 1390-3837 / ISSN electrónico: 1390-8634, UPS-Ecuador, No. 41, septiembre 2024-febrero 2025, pp. 15-52.
https://doi.org/10.17163/uni.n41.2024.01
Comunicación de moda e inteligencia articial:
el caso de Neural Fashion AI
Fashion communication and Artificial Intelligence:
the case of Neural Fashion AI
Paloma Díaz-Soloaga
Universidad Complutense de Madrid, España
pdiaz@ucm.es
https://orcid.org/0000-0003-1798-1768
Irene Pelzer-Peinado
Universidad Complutense de Madrid, España
ipelzer@ucm.es
https://orcid.org/0009-0002-3553-8989
Recibido: 01/07/2024 Revisado: 26/07/2024 Aceptado: 17/08/2024 Publicado: 01/09/2024
Cómo citar: Díaz-Soloaga, P. y Pelzer-Peinado, I. (2024). Comunicación de moda e inteligencia ar-
ticial: el caso de Neural Fashion AI. Universitas XX1, 41, pp. 15-52.
https://doi.org/10.17163/uni.n41.2024.01
Resumen
La inteligencia articial se ofrece a la sociedad como una herramienta revolucionaria capaz de generar
un cambio tan singular como fue la democratización del acceso a Internet a principios del siglo XXI. Las
distintas aplicaciones de la IA están facilitando el desarrollo de estrategias de marketing y comunicación
adaptadas a las necesidades de los públicos y al establecimiento de relaciones sólidas con estos. Uno de
los mercados de consumo más dinámicos es el de la comunicación de moda, por lo que se eligió acotar
las aplicaciones de la IA a las marcas de este sector.
El primer objetivo es identicar los principales recursos y aplicaciones de IA que se están utilizando para
comunicar con los distintos stakeholders de las empresas de moda, en particular con el consumidor nal.
El segundo objetivo es identicar los benecios y aspectos positivos junto con los frenos y barreras que la
aplicación de esta tecnología supone para las estrategias comunicativas de las marcas de moda. En tercer
lugar, se ofrece un estudio de caso que ayude a académicos y profesionales a comprender como el sector de la
moda está recibiendo la ayuda de la IA generativa en la creación de campañas. A través de una combinación
métodos cualitativos que incluye tres entrevistas Delphi, una investigación hemerográca de publicaciones
profesionales y el estudio de caso de Neural Fashion IA, se ha evidenciado la capacidad de la IA para señalar
un factor diferenciador en el mercado que tiene que ver con la sostenibilidad, la personalización de producto
y la optimización de los recursos de las empresas. Como principales resultados se destacan la contribución
que la IA aporta a la eciencia de los procesos y en la consecución de objetivos de las marcas (la satisfacción
del cliente, su delización, el fortalecimiento del posicionamiento y la imagen de marca), la expansión a
nuevos mercados y audiencias o la creación de contenido innovador, impactante y atractivo.
Palabras clave
Moda, IA, estrategia de comunicación, branding, retail, Neural Fashion AI.
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No. 41, septiembre 2024-febrero 2025
Abstract
Articial intelligence is presented to society as a revolutionary tool capable of generating a change as
unique as the democratization of Internet access at the beginning of the 21st Century. The different appli-
cations of AI are facilitating the development of marketing and communication strategies adapted to the
needs of the public and the establishment of strong relationships with them. One of the most dynamic
consumer markets is fashion communication, which is why we decided to delimit the applications of AI
to brands in this sector.
First goal was to identify the main resources and applications of AI that are being used to communicate
with the different stakeholders of fashion companies, particularly with the nal consumer. Second objec-
tive was to recognize benets and positive aspects along with the brakes and barriers that the application
of this technology represents for the communication strategies of fashion brands. Thirdly, a case study
is offered to help academics and professionals understand how the fashion sector is receiving the help
of generative AI in the creation of campaigns. Through a combination of qualitative methods including
3 Delphi interviews, a hemerographic research of professional publications and the Neural Fashion
AI case study, the capacity of AI to point out a differentiating factor in the market that has to do with
sustainability, product customization and optimization of company resources has been demonstrated.
The main results highlight the contribution that AI makes to the efciency of processes and to the achievement of brand
objectives (customer satisfaction, loyalty, strengthening of positioning and brand image), expansion into new markets
and audiences, or the creation of innovative, impactful and attractive content.
Keywords
Fashion, AI, communication strategy, branding, retail, Neural Fashion AI.
Introducción
En los últimos años, el auge de un nuevo público ha transformado el pa-
norama de las marcas de moda y su comunicación. El nuevo grupo demográ-
co formado por nativos digitales que priorizan la experiencia, la atención
personalizada y las vivencias únicas y sostenibles, se han convertido en el
nuevo paradigma que demanda respuestas innovadoras de las marcas para
mantener su lealtad (Morris y Edges, 2024).
Paralelamente, la adopción de tecnologías innovadoras ha desempeña-
do un papel fundamental en la evolución de la comunicación de las marcas.
Entre estas tecnologías, la inteligencia articial (IA) ha emergido como una
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Paloma Díaz-Soloaga, Irene Pelzer-Peinado. Comunicación de moda e inteligencia articial: el caso de Neural Fashion AI
fuerza estratégica, ofreciendo oportunidades signicativas para redenir la
relación entre las marcas y sus consumidores.
Este trabajo profundiza en el cruce entre moda e IA, explorando cómo su
implementación se ha convertido en una ventaja competitiva crucial para las
marcas de moda. En este contexto, es esencial comprender que la industria de
la moda no solo se trata de prendas y tendencias, sino también de narrativas
visuales y conexiones emocionales. La integración de la IA en la construc-
ción de las marcas no solo agiliza los procesos creativos, sino que también
ofrece una plataforma para la personalización, inclusividad y la creación de
experiencias únicas para los consumidores.
El objetivo principal, por lo tanto, es demostrar que la IA está suponiendo
una ventaja competitiva para las marcas de moda en términos de comunica-
ción con los públicos objetivos, su imagen de marca y generando experien-
cias que fomentan la delización de los consumidores potenciales.
Además, a lo largo de su desarrollo se pretende conseguir:
• Contextualizar el origen de la IA y sus conceptos básicos.
• Exponer cómo se está aplicando la IA al sector de la moda, y el im-
pacto que está teniendo en su comunicación.
• Comprender los benecios y los desafíos asociados a la integración
de esta herramienta.
•
Ilustrar como la IA puede suponer una ventaja competitiva con el es-
tudio de un caso de éxito: Neutral Fashion AI.
Esta investigación comienza con un primer análisis de las funciones y
usos de la llamada tecnología “Inteligencia Articial” (IA) aplicada a la co-
municación en el sector de la moda para demostrar su impacto. También se
han querido señalar los desafíos técnicos y legales que presenta el uso de esta
herramienta por su reciente aparición y la ausencia de regulación especíca.
A través de entrevistas en profundidad con tres expertos del sector de la moda
y la tecnología (Karen Sastre Gonjar, Roser Bagó Ribaudí, y Diego Gómez
García Carpintero) se ha enriquecido el contexto con información cualica-
da. Y, al mismo tiempo, con el objeto de ilustrar las aplicaciones reales se ha
llevado a cabo el estudio de la plataforma especíca de IA Neural Fashion
AI que se presenta como un caso de éxito.
El estudio concluye con un análisis detallado de las campañas de cola-
boración entre la plataforma de generación de imágenes y avatares pionera
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en España, Neural Fashion AI, y dos marcas de moda emergentes, Sepiia y
Carmen Says. De esta manera se ilustra como la IA puede mejorar la crea-
tividad y la eciencia en el desarrollo de contenidos visuales, alineándose
con los valores de las marcas y fortaleciendo su imagen y posicionamiento
en el mercado.
Origen y denición de la IA
El origen de la IA se remonta a 1950, cuando Alan Turing y John McCar-
thy empezaron a estudiar la posibilidad de crear máquinas con capacidades
cognitivas. Turing, también conocido como el “padre de la informática”, pu-
blicó en 1950 su obra Maquinaria computacional e inteligencia donde plan-
teó la cuestión: “¿Las máquinas pueden pensar?”. Esta interrogante condujo
a la formulación de la “Prueba de Turing”, diseñada para determinar si una
máquina podría adoptar comportamientos inteligentes propios de un ser hu-
mano como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la resolución de
problemas. Según la propuesta de Turing, el computador supera la prueba si
un evaluador humano no es capaz de distinguir si las respuestas, a una serie
de preguntas planteadas, son de una persona o no (Russell y Norvig, 2010).
John McCarthy acuñó el término IA en 1956 durante la Conferencia de
Dartmouth, un encuentro al que acudieron algunos de los mejores cientí-
cos de la época, aunque su verdadero origen se remonta a la década de 1920,
cuando los robots y las máquinas inteligentes aparecieron por primera vez
en la gran pantalla y la literatura, convirtiéndose en personajes clave del en-
tretenimiento popular. No fue hasta 1940 cuando los matemáticos Norbert
Wiener y John Von Neumann sentaron sus bases mientras trabajaban en la
teoría de los sistemas, para que poco después McCarthy la deniera como
“la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente pro-
gramas informáticos inteligentes” (Gobierno de España. (2021) Plan de Re-
cuperación, Transformación y Resiliencia).
Actualmente, la IA se ha convertido en una herramienta con innumerables
aplicaciones en diversos campos como el procesamiento de lenguaje, el diseño,
la comunicación, la medicina, la investigación o, en general la resolución de
problemas. Sin embargo, su propósito principal no es generar conocimiento
nuevo, sino sacar el máximo partido a los datos existentes para tomar decisio-
nes informadas. Para ello, se basa en fundamentalmente en tres elementos: los
datos, el hardware y el software. Los datos representan la información reco-
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pilada y organizada que se utilizará para automatizar tareas, mientras que el
hardware proporciona la capacidad de computación necesaria para procesar
estos datos con mayor velocidad y precisión. Por último, el software consis-
te en un conjunto de instrucciones y cálculos que permiten entrenar sistemas
para reconocer patrones en los datos y generar nueva información.
Los algoritmos
Para comprender cómo opera la IA y sus aplicaciones en la industria de
la moda, es esencial entender el concepto de algoritmos: son conjuntos de
instrucciones entregadas a las máquinas para guiar su comportamiento, con
el objetivo de desarrollar sistemas que emulen el razonamiento humano y
ejecuten tareas realizadas por personas. Dentro del ámbito de los algoritmos
de IA, se distinguen dos subcampos principales.
Por un lado, los de aprendizaje automático (Machine Learning), que rea-
lizan las máquinas a través del análisis de datos o patrones, con los cuales
“aprenden” a partir de una gran cantidad de información. De esta manera los
ordenadores y las máquinas pueden llevar a cabo tareas concretas (procesar a
gran velocidad, automatizar y optimizar los procesos de análisis, lo que con-
duce a resultados rápidos y precisos) de forma independiente, tal y como lo
haría un ser humano (Argyrou et al., 2024; Black Box Lab, n.d.).
Este aprendizaje requiere la intervención humana, ya que son los expertos
quienes deben proporcionar la jerarquía de características para que la máqui-
na pueda entender las diferencias entre las entradas de datos.
Para lograr este objetivo, el Machine Learning se divide en tres tipos:
aprendizaje supervisado (1), no supervisado (2) y de refuerzo (3). Siendo el
primero fundamental para la contextualización de este trabajo.
El aprendizaje supervisado (IA supervisada) se basa en entrenar el al-
goritmo con datos que tienen una clasicación o una categoría conocida
proporcionada por un humano. Estas etiquetas se utilizarán para posterior-
mente generar nuevas clasicaciones de los resultados obtenidos. Una vez
se ha completado el entrenamiento, el algoritmo puede aplicar nuevos da-
tos y hacer predicciones respecto a lo que ha aprendido. Es decir, como ex-
plica Centeno Franco (2019) hablamos de aprendizaje supervisado cuando
disponemos de un conjunto de datos y sabemos, para esos datos, cuál es la
respuesta correcta. Lo que no sabemos es cómo llegar de los datos a la res-
puesta. La IA supervisada se utiliza sobre todo para tareas de clasicación o
predicción (detección de Spam en el correo electrónico, reconocimiento de
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voz, clasicación de imágenes…). Algunos ejemplos de aplicaciones de esta
tecnología son Alexa o Siri.
Por otro lado, existen los algoritmos de aprendizaje profundo o Deep
Learning, que se podrían clasicar como un subcampo del Machine Lear-
ning. Procesan datos a través de redes neuronales articiales profundas lla-
madas RNA. Se puede denir como la capacidad de predicción que tiene la
máquina (Argyrou et al., 2024).
Es decir, según explica Karen Gonjar (2024), “el Deep Learning lo que
dice es: en función de toda esta información que tengo y que he podido apren-
der gracias a mi capacidad de Machine Learning yo predigo que esto va a ser
así, y que va a pasar esto otro”.
Tanto el aprendizaje profundo como las redes neuronales están estrecha-
mente relacionadas con el cerebro humano, ya que se basan en el funciona-
miento neuronal de los humanos. Su objetivo es imitar, con la mayor precisión
posible, el procesamiento de variables y la toma de decisiones. Funcionan
como un método que enseña a los ordenadores a procesar datos como lo ha-
ría un humano (Gallardo Lorenzo, 2023).
Los investigadores de este campo hacen referencia a la existencia de dos
tipos de redes neuronales: redes neuronales generativas adversarias (1) y re-
des neuronales generativas antagónicas (2). Estas dan lugar a la IA Genera-
tiva, que “es una subsección revolucionaria de la IA que no solo procesa in-
formación, sino que crea contenido nuevo y original. Es el siguiente escalón
en la evolución de la IA: una entidad capaz de diseñar, innovar y, en ciertos
aspectos, aplicar “creatividad” (Morales, 2023; Linkedin.com).
Las redes neuronales generativas “son una forma nueva de usar el apren-
dizaje profundo para generar imágenes que parecen reales” (Lee, 2022 p. 3).
Así, estas redes neuronales han propiciado el surgimiento de plataformas
como Neural Fashion AI, la cual produce fotografías de colecciones de moda
basándose en prendas previamente diseñadas. Al adoptar esta tecnología, las
empresas de moda podrían optimizar sus procesos, reducir costes, y lograr
un impacto más eciente en sus consumidores obteniendo así ventaja com-
petitiva frente a sus rivales.
La marca de lujo francesa, Gucci, destacó por aplicar esta tecnología en
su colaboración con Trevor Andrew, llamada Guccighost, en la que el artista
digital creó una colección de bolsos y accesorios cuyos diseños habían sido
generados por IA. Como punto de partida cogió imágenes digitales de prendas
de la propia marca y gracias a las redes generativas adversarias pudo jugar
con ellas manipulando los patrones y formas para desarrollar nuevos diseños.
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En la IA generativa, a diferencia de la IA supervisada, el algoritmo se
entrena para generar datos a partir de una serie de datos de entrada, sin ne-
cesidad de etiquetarlos. Esta capacidad de crear contenido nuevo se aplica
a la síntesis de voz o la generación de texto e imágenes y se centra sobre
todo en tareas creativas relacionadas con campos como el diseño, la moda,
la música o el arte.
Como indica el director de tecnología de la marca de moda Mango Mo-
reno (2023) en una nota de prensa: “La IA generativa es una inteligencia ex-
tendida, es decir, una tecnología que será un copiloto para nuestros emplea-
dos y stakeholders y que nos ayudará a extender sus capacidades”.
La IA en la industria de la moda: la importancia de los datos
En la evolución de la industria de la moda “las tecnologías han contri-
buido a una continua evolución en cualquiera de las áreas que conforman la
empresa textil, ya sea en la mejora de la eciencia de la producción o la crea-
ción de nuevos canales de comunicación” (Jin y Shin, 2021).
La llegada de la cuarta revolución industrial asociada a la irrupción del
entorno digital (industria 4.0), ha tenido un impacto notable en el sector de
la moda, gracias al seguimiento y análisis en tiempo real de las preferencias
y gustos del consumidor, donde la IA juega un papel crucial gracias a sosti-
cados algoritmos y al acceso a grandes volúmenes de datos (Giri et al. 2018;
Amed et al. 2023). Sin embargo, también se ha convertido en una de las tec-
nologías más disruptivas y polémicas ya que, los modelos cada vez avanzan
más rápido y son más potentes, acelerando el surgimiento de nuevos peli-
gros que están generando debate tanto entre la comunidad cientíca como
en las instancias políticas (Luce, 2018; Saponaro et al., 2018). El Gobierno
de España creó a nales del 2022 la Agencia Española de Supervisión de IA
para establecer un marco regulatorio y de supervisión frente a los desafíos y
riesgos asociados al creciente uso de la IA en las marcas comerciales (Polo
Mignani, 2024).
Inicialmente, la IA se utilizaba exclusivamente en operaciones de back-
end como la gestión de inventarios y logística de la cadena de suministro,
no obstante, su aplicación no tardó en expandirse a las estrategias comuni-
cación de las marcas.
En la actualidad las empresas se enfrentan a una innidad de datos que
supera la capacidad de análisis humana. Un clic, un cambio de web o cual-
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quier interacción online pueden ser valiosas para la marca. En este contexto,
la IA se ha convertido en una herramienta fundamental al automatizar el pro-
ceso de recoger, limpiar y analizar todos esos datos a través de algoritmos de
aprendizaje automático o técnicas de procesamiento de lenguaje.
La marca de lujo británica Burberry fue pionera en incorporar esta tecno-
logía en sus tiendas con la misión de mejorar la experiencia de cliente deli-
zando así a sus compradores al replicar las ventajas que ofrecen los canales de
venta online, y consecuentemente, amplicar sus ventas. Los consumidores
que acuden a sus tiendas híbridas puedan tener una cha de cliente, que ge-
nera datos, que “la marca utilizar para predecir futuras compras que se pue-
dan realizar o incluso personalizar esas compras” (Gonjar, 2024).
La estrategia consiste en pedir a los clientes que hayan hecho una com-
pra que dejen sus datos voluntariamente a través de programas de lealtad que
les proporcionan recompensas. Estos permiten a la marca establecer perles
y segmentar a los consumidores para que, como explica Menéndez (2021),
los sales assistants puedan acercarse a ellos con recomendaciones basadas
no solo en su propio historial de compras, sino en miles de personas que se
ajustan a un perl similar.
La gestión de los datos se ha convertido en un aspecto fundamental para
entender lo que el público quiere. Como indican Amed et al. (2023), una
gestión de los datos eciente no solo proporciona a las empresas una visión
más clara del cliente sino que permite ofrecer una experiencia personalizada
a la vez que extraer información sobre los patrones de compra, tendencias
o preferencias de estilo y así, sumar puntos en términos de delidad en un
contexto en el que los consumidores esperan cada vez más que las marcas
comprendan sus necesidades individuales, yendo más allá de simplemente
ofrecer recomendaciones de productos.
En la era digital actual, donde el 85 % de la población española utiliza In-
ternet y dedica alrededor de tres horas al día a las redes sociales (INE, 2024)
los usuarios están expuestos a innumerables estímulos por parte de las mar-
cas, es por eso por lo que los consumidores sienten cada vez más necesidad
de una conexión auténtica con las marcas de moda.
Aplicaciones de la IA en la comunicación de las marcas de moda
La innovación tecnológica está redeniendo la manera que tienen las
marcas de delizar y posicionarse en la mente de sus consumidores, desde
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la utilización del análisis de datos para predecir tendencias, segmentar mer-
cados y personalizar productos, hasta el diseño de contenido y las estrate-
gias publicitarias.
El impacto del Big Data
La predicción de tendencias
Como se ha explicado la IA puede analizar grandes volúmenes de datos,
y anticipar referencias del público derivadas de redes sociales, blogs, plata-
formas de compra, eventos en streaming y pasarelas, entre otros, para poder
tomar decisiones informadas respecto a la comunicación, al diseño de cam-
pañas publicitarias y de productos, basadas en la personalización.
Los algoritmos de aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje
natural identican tendencias en tiempo real dando a las marcas la posibili-
dad de anticiparse. A esta manera de aprovechar el poder de los datos se le
llama análisis predictivo, y supone una ventaja competitiva para las marcas
de moda porque les permite:
• Mantenerse relevantes y diferenciarse en un mercado cada vez más
saturado al garantizar la alineación de sus colecciones con las de-
mandas del público.
•
Mejorar su imagen y posicionamiento en la mente de sus consumi-
dores al crear estrategias de comunicación y experiencias de marca
personalizadas, lo que también favorece la delización.
Un buen ejemplo es la marca norteamericana Tommy Hilger que, junto
a IBM y al Fashion Institute of Technology (NYC), ha implementado la IA
para analizar los datos derivados de las pasarelas, redes sociales e incluso de
su propio archivo histórico para detectar y capitalizar tendencias con el ob-
jetivo de entender mejor las necesidades del público y hacer más eciente el
proceso de desarrollo de producto.
La segmentación de mercados
La segmentación de los públicos es una estrategia fundamental para diri-
girse de manera efectiva a una audiencia especíca y no saturar con mensajes
aleatorios. El análisis de información a tiempo real sobre el comportamiento
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de compra, los datos demográcos, las interacciones en redes sociales, en-
tre otras fuentes permiten detectar audiencias especícas y adaptarse a sus
preferencias de manera más individualizada maximizando la ecacia de las
estrategias e impactando en ellos con recomendaciones de productos o men-
sajes promocionales, por ejemplo.
La experiencia del cliente
Fidelizar a los clientes es un objetivo que comparten todas las marcas de
moda y para lograrlo es crucial la construcción de una experiencia satisfac-
toria que fortalezca la relación con la audiencia (Saponaro et al., 2018). Tras
las primeras aplicaciones como el uso de algoritmos de procesamiento neuro-
nal del lenguaje para la recomendación de productos (a través de emailings,
newlsetter o noticaciones), se han desarrollado plataformas como Stitch Fix,
o Findme que analizan el comportamiento online del consumidor y actúan
como estilistas personalizados.
Destaca en este campo Adolfo Domínguez, que ha desarrollado un “per-
sonal shopper” propio llamado ADN, que, con base en un test de estilo, se-
lecciona prendas para enviar a domicilio a sus clientes pudiendo devolver
las que no sean de su agrado de manera gratuita.
Zalando, como solución al desafío de las devoluciones por tallas incorrec
-
tas que enfrentan los marketplace, ha implementado la IA para ayudar a los
consumidores a encontrar su talla. Los usuarios proporcionan fotos corpora-
les y la IA detecta las medidas exactas para proporcionar recomendaciones
personalizadas. Estos programas han reducido la tasa de devoluciones hasta
un 10 % (Oliveras, 2024).
Además, la transmisión de valores sostenibles y de conciencia medioam-
biental respecto al impacto de las devoluciones, refuerzan su imagen como
marcas éticas y responsables generando mayor lealtad en su público y au-
mentando el número de consumidores potenciales.
En este contexto enfocado en conseguir experiencias de marca satisfacto-
rias nacen los chatbots o asistentes virtuales interactivos. Son softwares dise-
ñados para interactuar con los usuarios de los sitios web a través de mensajes
de texto con el objetivo de personalizar la atención al cliente y la asistencia
técnica respecto a consultas o problemas especícos.
Estos simulan conversaciones humanas y ofrecen ayuda a través de la
web de la marca o de plataformas de mensajería instantánea como Whats-
App, Telegram o Facebook. “La clave de su éxito (y de su fracaso hasta aho-
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ra) será precisamente cuán naturales sean capaces de sonar y hasta qué punto
puedan entender al cliente” (Gestal, 2023; Modaes.com).
El Corte Inglés fue pionero en el desarrollo de Corti, un robot basado en
IA que ofrece sugerencias de regalos a través de Facebook, según la edad,
sexo o relación con la persona que recibe el regalo y otras grandes marcas
como Zara también han adoptado esta tecnología.
En China, WeChat lidera esta tendencia y algunas de las mayores marcas
de lujo como Burberry, Louis Vuitton, o Yves Saint Laurent tienen presen-
cia en esta plataforma para conocer la ubicación de tiendas, realizar pagos o
crear programas de delización.
Los chatbots ofrecen tiempos de espera reducidos, respuestas inmedia-
tas, atención personalizada y disponibilidad continua, satisfaciendo así las
demandas de las nuevas generaciones que preeren evitar las conversacio-
nes telefónicas. Esta adaptación de las marcas a las demandas de los nuevos
públicos es una manera muy efectiva para asegurar su delidad. Además, re-
eja su compromiso por adaptarse a los cambios del mercado. Esta percep-
ción de modernidad y accesibilidad también contribuye a mejorar la imagen
y a generar un impacto positivo en la reputación de la marca tras convertir a
los clientes satisfechos en defensores.
Diseño de producto
La IA ha impactado en la manera de diseñar la moda ofreciendo múlti-
ples ventajas como la optimización de los procesos creativos o la reducción
de materiales desechados. Además, los análisis predictivos que permiten de-
tectar tendencias o segmentar mercados, han hecho que la toma de decisiones
sobre el diseño esté alineada con las preferencias de la audiencia.
Las herramientas de IA generativa pueden acortar signicativamente los
ciclos de vida del diseño y estimular la innovación así como revelar oportu-
nidades de mercado sin explotar y necesidades o expectativas de los consu-
midores que se han pasado por alto (Booth et al., 2024).
Uno de los expertos entrevistados para esta investigación el diseñador
digital 3D Diego G. Carpintero, señala que “el poder realizar experimenta-
ciones ecientes y rápidas con colores, formas o texturas, no solo fomenta la
innovación, sino que supone un valor añadido para atraer a nuevas audien-
cias que valoran la creatividad y la tecnología”.
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Figura 1
Versión digital de la AI Denim Cape de G-Star Raw
Figura 2
Versión digital de uno de los diseños de la colección
‘On Demand’ de Desigual
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Cabe destacar la colaboración de H&M y la startup Zysem para crear el
proyecto Just Perfect cuya herramienta Ivy utiliza IA para ofrecer prendas a
medida a sus clientes. Consiste en introducir datos como la altura, peso o el
número de pie, para que a través de algoritmos de aprendizaje automático se
calculen las medidas exactas de cada usuario y se envíen a los talleres para
la fabricación de prendas personalizadas.
Carpintero también destacó el proyecto de la marca G-Star que ha pro-
ducido la AI Denim Cape: su primer diseño físico generado por inteligencia
articial, y la marca Desigual, que acaba de lanzar la cuarta colección de su
línea On Demand, compuesta por diseños creados con IA que involucran a
su comunidad, evaluando su compromiso con la innovación mediante el de-
sarrollo de los productos bajo demanda.
La integración de la IA en el diseño de moda no solo favorece los proce-
sos creativos, sino que desempeña un papel crucial en términos de sosteni-
bilidad al optimizar el uso de materiales, lo que en términos comunicativos
se puede argumentar como responsabilidad medioambiental y convertirse en
una ventaja competitiva.
Aplicaciones prácticas de la IA a la comunicación de marcas de moda
El panorama comunicativo y publicitario se ha visto drásticamente alte-
rado con la llegada de las nuevas tecnologías (Huh y Malthouse, 2020). De
los tradicionales carteles impresos, elaborados a mano, a publicaciones para
plataformas online como Instagram. Esta evolución culmina en la realización
de colaboraciones con inuencers virtuales, representando la cúspide de la
innovación tecnológica en este ámbito.
La IA ha tenido un papel fundamental en el cambio, haciendo que hoy las
agencias de publicidad puedan tomar decisiones ecientes fundamentadas en datos
históricos y patrones de comportamiento de la audiencia (IBM, 2021). De hecho,
los profesionales del sector valoran cada vez más esta herramienta por su capaci-
dad de personalización de mensajes, identicación de públicos potenciales, me-
jora de emplazamiento de producto y medición del rendimiento de las campañas.
Modelos e inuencers digitales
En el contexto actual de la moda en las redes sociales la IA ha facilitado
un fenómeno emergente que desafía el marketing digital: la proliferación de
inuencers y modelos generados articialmente. Estos perles virtuales, de
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acuerdo con la investigación realizada por Casarotto en 2022 para su artículo
“Inuencers de IA: ¿cuál es su rol en el marketing digital?” en Rockcontent.
com: “son individuos virtuales, cuya gestión recae en marcas o entidades de
representación, concebidos mediante el empleo de tecnologías de procesa-
miento gráco y algoritmos de aprendizaje automático”.
Aunque no tienen existencia física, están generando tantas reacciones y
opiniones que llega un momento en el que adquieren un cierto grado de rea
-
lidad. Según Esteban (2024) cuentan con la ventaja no tener horarios ni sen-
timientos, pueden trabajar las 24 horas, no envejecen y, sobre todo, no tienen
sueldo o caché independiente, sino que lo establecen sus creadores. No obstan-
te, al igual que ocurre con los profesionales reales de creación de contenidos,
existen distintos tipos perles, que presentan diferencias en cuanto al público
objetivo y a los tipos de marcas para los que son ser efectivos (Gonjar, 2024).
Figura 3
Imagen de la campaña para PRADA con Lil Miquela como modelo
Nota. @lilmiquela
Lil Miquela es uno de los perles más reconocidos generados con IA.
Fue desarrollada en 2016 por la empresa Brud y ha alcanzado una gran po-
pularidad, adquiriendo más de 2,8 millones de seguidores en Instagram. Su
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Paloma Díaz-Soloaga, Irene Pelzer-Peinado. Comunicación de moda e inteligencia articial: el caso de Neural Fashion AI
enorme éxito, ha hecho posible que esté presente en festivales de música de
renombre como Coachella y a ser imagen de algunas de las marcas más re-
conocidas en la industria de la moda. Ha protagonizado una campaña para
Prada en 2018, y la reciente celebración del 40º aniversario de UGG, además
de otras campañas para Diesel, Givenchy, Supreme, o Fendi.
Figura 4
Imagen de la campaña “40 Years UGG” con Lil Miquela
Existen otras inuencers como Noonoouri e Imma Gram, diseñadas para
crear una comunidad virtual y establecer relaciones entre las marcas y las
audiencias más jóvenes, adoptando una estética más robotizada y prototípica
de un avatar. En palabras de (Gonjar, 2024) “Es crucial para las marcas de
lujo adaptarse a las preferencias de las nuevas audiencias optando a su ima-
ginario para poder llegar a él”.
El éxito de estas guras virtuales radica en la capacidad para establecer
una relación con su público y mantenerse siempre activas en sus redes socia-
les. No obstante, su apariencia física y su falta de realidad presentan desafíos
a la hora de establecer relaciones emocionales.
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No. 41, septiembre 2024-febrero 2025
En un esfuerzo por acercarse más a la humanidad, y cambiar la estructura
tradicional de acciones como los shootings, nació The Clueless, la primera
agencia española dedicada al diseño de modelos con Inteligencia Articial.
Sus modelos tienen la intención de establecer una relación con el público
y de crear una comunidad virtual propia al enfocarse en temas como el t-
ness, el cosplay y los videojuegos. Aitana López (@t_aitana), su perl más
exitoso, cuenta con más de 320 000 seguidores en Instagram.
Figuras 5 y 6
La modelo digital Shudu Gram vestida de Louis Vuitton
para la colaboración entre Harper’s Bazaar España y Elle España
Nota. blog.mbadmb.com
Existen agencias como The Diigitals que se centran exclusivamente en
el modelaje, creando perles virtuales de un realismo notable con el objetivo
de ser contratados por las marcas para protagonizar campañas publicitarias
y representar su imagen. Su modelo más destacada es Shudu Gram, que ha
colaborado con marcas como Fenty Beauty, Sisheido, Louis Vuitton, o Paco
Rabanne, entre otras. El éxito de estos nuevos creadores de contenido se basa
no solo en su total disponibilidad para generar engagement, sino también en
la libertad de creación que ofrecen a las marcas para transmitir su mensaje
de manera precisa, ciñéndose así a las políticas de la empresa, sin riesgo de
polémicas en redes sociales.
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Paloma Díaz-Soloaga, Irene Pelzer-Peinado. Comunicación de moda e inteligencia articial: el caso de Neural Fashion AI
campañas
Como indica Sirera (2023) líder en innovación tecnológica de Desigual
la IA generativa permite a los departamentos de marketing probar diferen-
tes campañas virtualmente antes de su ejecución nal. Esto signica, que se
puede aumentar la eciencia del proceso al no poder prescindir de mode-
los, ropa o localizaciones. Un ejemplo de esto es la campaña de la marca de
lencería francesa Undiz, realizada con IA simulando estar bajo el agua, lo
que hubiera sido mucho más caro y complejo de grabar en la realidad. Otro
ejemplo es la marca de lujo Casa Blanca, París, que realizó por completo su
campaña de SS 2023 con imágenes virtuales que ahorran presupuesto y de-
sarrollan una creatividad novedosa por un presupuesto muy inferior al que
hubiera supuesto una producción similar en el mundo real.
En las entrevistas a expertos se destaca la iniciativa de la marca interna-
cional Stradivarius y su colección “April”. Con el objetivo de “reinventar la
moda”, la marca ha creado imágenes y modelos digitales para promocionar
las prendas a la venta, así como artículos cticios jugando con una estética
primaveral y onírica. La campaña es “una exageración de la verdadera co-
lección y reeja lo que sería la moda si la realidad no tuviéramos las limita-
ciones del mundo real” (Stradivarius, 2023).
Figura 7
Imagen de la colección “April” diseñada con IA por la marca Stradivarius
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Figura 8
Imagen de la marca Casablanca, realizada con IA
Las marcas de lujo, en su búsqueda por mantener una posición destacada
y superior en el mercado, también están ajustándose a los cambios tecnológi-
cos. El director creativo de Etro destaca que, a pesar de sus dudas iniciales,
trabajar con la diseñadora digital Silvia Badalotti ha demostrado que la IA
puede ser utilizada como una herramienta creativa más, incluso mejor que
las actuales (Vicenzo, 2024).
Los expertos también destacan la colaboración entre Moncler y Adidas,
“The Art of Explorers”, que se centra en exploradores generados con IA y
vestidos con looks inspirados en la colección.
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Paloma Díaz-Soloaga, Irene Pelzer-Peinado. Comunicación de moda e inteligencia articial: el caso de Neural Fashion AI
Figura 9
Imagen de la colaboración entre Moncler y Adidas,
“The Art of Explorers”
Nota. moncler.com
El slogan Where Originality Meets Extraordinary y la aplicación de esta
nueva tecnología consiga posicionar ambas marcas como líderes en innova-
ción y creatividad.
Las herramientas de IA, accesibles y asequibles, han permitido que inclu-
so los usuarios individuales puedan generar campañas espontáneas virales.
Es el caso de “El Papa Balenciaga”, que muestra al Papa Francisco vistien-
do un abrigo de la marca española. La imagen, generada por la plataforma
Midjourney, aumentó signicativamente la visibilidad de la marca, llegando
a alcanzar una audiencia global, así como un aumento en el engagement al
dar lugar a que los usuarios creasen su propia versión.
La interacción indirecta con la marca no solo proporcionó una experien-
cia de cliente, sino que también ha supuesto una oportunidad de difusión de
contenido, todo ello sin necesidad de una intervención activa por parte de
la empresa. Además, la asociación de la marca con un contenido innovador,
viral y creativo generado por los usuarios da una imagen fresca y positiva
que puede suponer una mayor demanda de sus productos, así como un acer-
camiento a nuevos públicos.
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No. 41, septiembre 2024-febrero 2025
Como se ha podido comprobar, la IA no solo mejora el posicionamien-
to e imagen de las marcas de moda, sino que también permite la generación
de contenido de alta calidad que puede ser personalizado y optimizado para
diferentes públicos.
Para profundizar en este análisis se estudiará un caso de éxito sobre la
plataforma Neural Fashion AI que emplea la IA para la generación de conte-
nido con el objetivo de ayudar a las marcas de moda a comunicarse de ma-
nera más eciente.
desfiLes de moda
En abril de 2023, el estudio de diseño de proyectos IA Maison Meta, con
sede en Nueva York, asociado al pure player de moda online Revolve, lan-
zaron la primera pasarela de moda completamente generada a través de IA.
Con carácter bianual, esta pasarela se va consolidando como la principal pla-
taforma para exhibir las colecciones de diseñadores virtuales que no tienen
necesariamente que tener un correlato con el mundo del retail real.
Figuras 10 y 11
Imágenes de un desle creado a través de IA por la artista visual
portuguesa Matilde Mariano para la AI FASHION WEEK SS 2024
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Paloma Díaz-Soloaga, Irene Pelzer-Peinado. Comunicación de moda e inteligencia articial: el caso de Neural Fashion AI
Figuras 12, 13, 14
Imágenes del desle del diseñador español Magno Montero
y que resultó ganador en la 2ª edición de la AI FASHION WEEK SS 2024
En su breve recorrido, esta pasarela se ha posicionado como el espacio
internacional en el cual los diseñadores emergentes pueden destacar por su
creatividad y competir con marcas internacionales de prestigio como Adidas.
La IA Fashion Week ofrece a las marcas de moda un lugar en el que interre-
lacionarse, lograr visibilidad y seguir consolidando la marca y las ventas, ya
que Revolve se ha comprometido a producir y exhibir las colecciones gana-
doras en la siguiente edición de la pasarela.
Metodología
Para alcanzar el objetivo de este trabajo en un ámbito emergente en el
cual no existe casi literatura cientíca, se ha decidió realizar un estudio cua-
litativo de carácter exploratorio.
En primer lugar, se diseñó una revisión bibliográca desde la perspec-
tiva profesional sobre el impacto de la IA en la comunicación de las marcas
de moda. Para ello se realizó un vaciado de las publicaciones sectoriales del
ámbito empresarial de moda con mayor reconocimiento en España, durante
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el periodo 2020-2024 (excepcionalmente se citan algunos artículos con fecha
anterior por su relevancia). Las revistas seleccionadas fueron (1) Modaes,
(2) The Business of Fashion, (3) Fashion Networks y (4) Fashion United. En
el análisis de estas publicaciones se han identicado discursos y extrajeron
ejemplos ilustrativos sobre cómo se está utilizando la IA y su impacto en la
relación de las marcas en los consumidores. También permitió establecer las
principales áreas de la comunicación en las cuales se está aplicando la IA.
En segundo lugar, se realizaron tres entrevistas en profundidad a exper-
tos del sector para obtener información detallada sobre la integración de la
IA en las estrategias comunicativas de las marcas de moda. La selección de
los entrevistados se hizo teniendo en consideración que se cubrieran los si-
guientes aspectos:
•
Conocimiento teórico y actualizado de las aportaciones de la IA al
ámbito de la moda.
•
Experiencia directa de las necesidades y demandas de clientes del
ámbito moda en su relación con la IA.
• Dominio técnico y uso profesional de las herramientas de IA.
Finalmente se decidió entrevistar a estos tres profesionales:
•
Karen Sastre Gonjar: responsable académica de Elle Education y
docente en ESIC Business & Marketing School. Diseñadora digi-
tal, y usuaria profesional de plataformas de IA aplicadas al sector
de la moda.
• Roser Bagó Ribaudí: directora de marketing de Neural Fashion AI.
•
Diego García-Carpintero: Diseñador industrial 3D. Ha trabajado para
marcas como deLaCour, Zara, Massimo Dutti o deMarie. Entiende la
IA como una herramienta de apoyo a la creación artística.
Las entrevistas realizadas entre los meses de marzo y abril de 2024 fue-
ron transcritas y con la información obtenida se llevó a cabo un análisis del
discurso de carácter manual (con el apoyo de la herramienta de análisis cua-
litativo MAXQDA) para evaluar las ventajas y retos de la aplicación de la
IA, así como identicar los posibles inconvenientes y dicultades que re-
presenta su uso.
En tercer lugar, para demostrar las posibilidades que ofrece esta herra-
mienta en su aplicación concreta a las marcas de moda, se desarrolló un es-
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Paloma Díaz-Soloaga, Irene Pelzer-Peinado. Comunicación de moda e inteligencia articial: el caso de Neural Fashion AI
tudio de caso de la plataforma Neural Fashion AI, así como de dos ejemplos
concretos de trabajos reales realizados por la empresa para marcas de moda.
Análisis de las entrevistas a expertos
Un primer aspecto que resalta Karen Gonjar es que la IA ya ocupa un
espacio fundamental en la automatización de tareas de comunicación y mar-
keting, con un particular interés en la personalización de la experiencia del
cliente y consecuentemente, su satisfacción. Para Gonjar el dominio de la IA
es esencial para obtener una ventaja competitiva, y posicionar a las marcas
como innovadoras y creativas. Sin duda la aplicación más poderosa de la IA
en la moda es el análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, lo
que permiten la predicción de tendencias. En opinión de la experta es impor-
tante destacar que las marcas ya no crean tendencias, sino que se adaptan a
las creadas por los consumidores.
En segundo lugar García-Carpintero enfatiza la importancia de la IA en
los procesos creativos, permitiendo a las marcas generar contenido complejo,
personalizado y eciente. A pesar de no ser especialista en marketing, reco-
noce la utilidad de esta tecnología para la realización de estudios que deter-
minan qué productos funcionan mejor.
Ambos coinciden en que el uso de la IA, aunque se está normalizando,
sigue siendo una ventaja diferencial y en el futuro, se convertirá en una he-
rramienta estándar y fundamental en la industria, al tiempo que subrayan la
importancia crucial de supervisión humana.
Identican como principales benecios la mayor eciencia y productivi-
dad, el desarrollo de las habilidades creativas, la fundamentación de la toma de
decisiones y el hacer más inteligentes a los profesionales. Como contrapartida
señalan la limitación en la capacidad predictiva, la necesidad de supervisión
del trabajo o los riesgos legales y éticos respecto a la privacidad de los datos.
Por su parte Bagó Ribaudí aporta una visión interna y detallada de Neu-
ral Fashion AI para el estudio del caso de éxito. Explica que ofrece resulta-
dos más sosticados y realistas que el resto de las plataformas existentes y
destaca que la IA es fundamental para la competitividad y la innovación en
la industria, coincidiendo con los otros entrevistados en las aplicaciones más
relevantes y las tendencias futuras.
Por último, los tres proporcionan algunas recomendaciones como supe-
rar del miedo a la tecnología, dedicar tiempo a entender cómo funcionan las
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Universitas-XX1, Revista de Ciencias Sociales y Humanas de la Universidad Politécnica Salesiana del Ecuador,
No. 41, septiembre 2024-febrero 2025
herramientas para optimizar sus posibilidades y no prescindir de los equipos
creativos para complementarlas.
Atribuciones positivas y retos, limitaciones y frenos
de la aplicación de la IA al ámbito de la comunicación de moda
A partir del análisis de contenido de la revisión hemerográca y de las
entrevistas en profundidad a expertos profesionales, se obtuvieron cuatro
grandes ejes argumentales en torno a las atribuciones de la IA en el ámbito
de la industria de la moda.
• Valores y atribuciones positivas:
○
Personalización y predicción de tendencias: los análisis predic-
tivos de grandes cantidades datos facilitan el desarrollo exacto
lo que busca el cliente, tanto en términos de producto, como de
estrategias de comunicación atractivas.
○
Segmentación de mercados de manera precisa: que permite a las
marcas de moda dirigirse ecazmente a públicos concretos
○ Optimización de los procesos creativos: la IA favorece la expe-
rimentación rápida con colores, diseños, texturas, fondos (entre
otros parámetros) para detectar su impacto directo en la audien-
cia objetivo.
○
Eciencia en las campañas de publicidad: el uso de IA para testar
campañas de forma virtual antes de su ejecución nal para ase-
gurar su efectividad.
○
Toma de decisiones fundamentadas: la capacidad de la IA para
analizar grandes cantidades de datos hace que las decisiones se
fundamenten en las preferencias o gustos del mayor número po-
sible de usuarios.
○
Reducción de costes de comunicación: el uso de la IA puede redu
-
cir considerablemente los costes derivados de las localizaciones,
la creatividad, la postproducción de materiales audiovisuales, el
uso de modelos por citar algunos ejemplos.
• Retos de la IA aplicada al sector de la comunicación:
○
Satisfacción del cliente: la personalización permite una plena
consecución de los objetivos del cliente, lo que puede derivar
en ventajas como la generación de mayor engagement y conse-
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Paloma Díaz-Soloaga, Irene Pelzer-Peinado. Comunicación de moda e inteligencia articial: el caso de Neural Fashion AI
cuentemente la delización del público objetivo, o el aumento
de las ventas.
○
Mejora de la imagen de marca y posicionamiento en el mercado:
la incorporación de la IA ofrece una ventaja competitiva en tér-
minos de innovación, permitiendo a las marcas diferenciarse al
ofrecer experiencias de cliente únicas y personalizadas.
○
Expansión a nuevos mercados y audiencias: la capacidad de la IA
para analizar y segmentar audiencias hace que las marcas puedan
competir en otros mercados. De la misma manera el uso de las
nuevas tecnologías puede acercar la moda a públicos más jóvenes
al hacerles sentir que las marcas comprenden su estilo de vida.
Un buen ejemplo lo ofrecen los inuencers digitales.
○ Formación de los equipos de ventas: al capacitar a los profesio-
nales en el uso de la IA se incrementa su motivación, fomenta el
desarrollo del talento y el crecimiento personal, y permite perci-
bir la IA como una herramienta positiva y complementaria. Esta
formación aumentará la productividad de su trabajo.
○
Creación de contenido innovador: la IA contribuye al desarro-
llo de la identidad de marca cuando se aplica a la generación de
contenido atractivo y adaptado a las tendencias del momento.
○
Incremento de la sostenibilidad y eciencia operacional: la re-
ducción del desperdicio de materiales, así como la optimización
de los procesos gracias a la incorporación de la IA al diseño o a
la producción puede mejorar la percepción imagen de marca sos-
tenible y comprometida con el medio ambiente.
• Limitaciones y riesgos derivados del uso de la tecnología de IA:
○
Limitaciones técnicas y predictivas: los algoritmos de aprendi-
zaje automático deben ser entrenados por una persona. En este
sentido, si existe un sesgo en las instrucciones, el uso de datos o
la elección de ciertas preferencias iniciales de la investigación,
los resultados pueden verse sustancialmente alterados.
○
Dependencia de la gura humana, tal y como explica Karen Gonjar
puesto que las herramientas de IA todavía no tienen una precisión
exacta debido a su reciente aparición (en particular las gratuitas).
Los resultados pueden alejarse de lo deseado.
○
Percepción de “irrealidad” o “frialdad” por parte de los consu
-
midores. Con frecuencia los clientes interpretan que los modelos
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Universitas-XX1, Revista de Ciencias Sociales y Humanas de la Universidad Politécnica Salesiana del Ecuador,
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y entornos utilizados por la IA son inertes, tienen mirada vacía,
apariencia de “plástico” y son poco creíbles por su absoluta per-
fección. La carencia de las pequeñas imperfecciones propias de
la realidad hace que las y los modelos terminen pareciendo ro-
bots, en lugar de personas auténticas.
• Frenos y resistencias para las empresas que apliquen la IA a sus es-
trategias de comunicación:
○
Dependencia tecnológica: el uso de una tecnología tan automa-
tizada podría evolucionar en una excesiva dependencia para la
realización de las tareas. Con el paso del tiempo esto podría li-
mitar la capacidad de la empresa para operar sin la colaboración
de las máquinas.
○Resistencia a la adaptación tecnológica: el temor a que la incor-
poración de la IA a los procesos creativos sustituya a especialis-
tas (diseñadores de moda, o directores de arte) que no dominan
esta tecnología, puede llevar a un enfoque negativo, que sitúe a
la empresa un paso por detrás de sus competidores.
○
Riesgos legales y éticos: los datos que alimentan los análisis pre-
dictivos incluyen información personal de los consumidores y un
uso inapropiado de ellos o un ciberataque puede derivar en una
crisis reputacional.
○
Inversión elevada: la integración profesional de herramientas de IA
añade costes extra que no todas las empresas se pueden permitir.
○
Competencia y saturación de mercado: tal y como reconocen los
expertos entrevistados, se está normalizando el uso de la IA en la
comunicación, lo que podrá reducir el factor diferencial.
Estudio de caso Neural Fashion AI
Como última parte de la investigación sobre IA y comunicación de moda,
se decidió realizar un estudio de caso aplicado, sobre la empresa catalana
Neural Fashion AI (NFAI), especializada en comunicación de marcas de
moda. NFAI es una plataforma que ofrece software no solo para crear imá-
genes originales de modelos, escenarios y atmósferas de moda, sino que sus
profesionales son capaces de integrar prendas reales de las colecciones den-
tro de las imágenes y campañas de las marcas. Denen su