Cómo usar la Inteligencia Artificial (IA) para el bien de la moda

[IA EN MODA] Uso no trasparentado de grandes cantidades de energía, vulneración a los derechos de autor y la propiedad intelectual, promoción de la dismorfia corporal, entre otros, son algunos de malos usos de la Inteligencia Artificial (IA) generativa en la moda. Pero más allá de estos escenarios, el hecho concreto es que la IA no solo llegó para quedarse, sino se transformará en una realidad inevitable. En ese sentido, hoy es urgente preguntarse, ¿cómo humanizamos su utilización para que sea un promotor de la moda (sostenible y regenerativa) que merecemos y anhelamos? Hoy le doy una vuelta. 

Por una IA generativa para el bien de la moda

La IA generativa se colará profundamente en la industria de la moda, nos guste (incomode) o no. 

La buena noticia es que todavía estamos a tiempo de "guiar" su accionar para conducirlo hacia buenas prácticas que beneficien su transformación positiva a través no solo de marcos regulatorios, sino también de "acuerdos vinculantes" de toda la industria (anteriores a cualquier tramitación legislativa), que nos lleven a crear escenarios de sueños y no de pesadilla para las personas que integran a la industria y su entorno.

Lo anterior, no solo permitiría lograr consensos respecto a su uso creativo y comunicacional, sino también podría convertirse en una herramienta clave para buscar vías de solución ante la encrucijada que arriesga la buena salud del sector: la sobreproducción y el sobreconsumo.

Ello, porque este desafío de negocio y cultural requiere de un pensamiento fuera de la caja para ser abordado y es ahí en donde la IA generativa podría aportar una mirada complementaria y colaborativa convirtiéndose en puente hacia soluciones desde la economía circular y regenerativa.

En esa línea, su utilización orientada en ese propósito podría aportar a dar respuesta a dilemas ambientales como el manejo inteligente de los stocks; el procesamiento de grandes volúmenes de información de la cadena de suministro para detectar-corregir-evitar riesgos ambientales, sociales y económicos; favorecer la gestión más eficiente de las materias primas con atributos sostenibles; generar experiencias de compra que minimicen las devoluciones (y por ende su fuerte impacto ambiental); perfeccionar técnicas de manejo del suelo para la reconversión hacia una agricultura regenerativa de los textiles, entre otros.

Desde la mirada cultural podría ampliar los universos de marca para que puedan interactuar otros verbos al momento de pensar en vestir, y que el foco esté puesto en la experiencia más que la compra. Asimismo, desde un prisma ético donde los sesgos vinculados a los mandatos tradicionales de belleza se han neutralizado, podría aportar a la ampliación de los referentes de belleza mostrando como la diversidad es el elemento que permite la (re)evolución de la industria, y por ende, la reconciliación de las personas (especialmente las mujeres) con el espejo.

La buena noticia es que esta mirada, aunque no tan conocida ni extendida como la de los usos "negativos o cuestionables", si está haciéndose carne en algunos desarrolladores sobre todo en ámbitos ambientales y sociales. Estos últimos ligados a quienes son parte de la cadena productiva. 

En esa línea, tenemos a Altana, compañía de mapeo de la cadena de suministro, que utiliza IA para extraer la información que necesita de miles de millones de registros, en diferentes idiomas y formatos, y luego analizarlos, establecer conexiones entre empresas, determinar qué es relevante y obtener información útil que ayuda a evitar riesgos ambientales y sociales.

Otro ejemplo positivo es la herramienta Fit Insights de Amazon basada en inteligencia artificial, que analiza los datos de devoluciones, las reseñas de los clientes y las tablas de tallas para ayudar a identificar y resolver problemas de talla y ajuste en el catálogo de las marcas de ropa y calzado registradas en el Registro de Marcas de este distribuidor. Esta tecnología evita el "bracketing" (comprar la misma prenda en diferentes tallas y luego devolver las que no calzaron bien), práctica que no solo erosiona los márgenes y beneficios de las etiquetas, sino que también puede llegar a convertirse en un nuevo canal para el descarte y quema de prendas nuevas.



Por su parte, en el ámbito de la gestión textil encontramos a Refiberd, liderada por las científicas Sarika Bajaj y Tushita Gupta, que conecta la IA con la ingeniería textil para lograr una economía 100% circular mediante un sistema de alta precisión que detecta y clasifica una amplia gama de fibras facilitando su reciclaje y reutilización. 



No obstante lo anterior, es necesario no perder de vista los pendientes de la relación de la IA generativa con la moda: los aspectos fuertemente humanos asociados, sobre todo, a la creación y la comunicación. Es ahí donde resulta urgente una mayor reflexión, así como de voluntad para diseñar/proyectar para el bien; entendiendo que la tecnología como herramienta puede ayudarnos a hackear el sistema para que vestir realmente sea un acto político.

¿Cómo crees que se está construyendo ese camino?