Future Snoops: “La IA puede convertirse en una de las herramientas de sostenibilidad más potentes que tenemos”

“El futuro no está predeterminado. El impacto de la IA depende enteramente de cómo decidamos utilizarla. Si somos intencionados, si diseñamos de forma responsable y actuamos con un propósito, la IA puede convertirse en uno de los motores más potentes de la sostenibilidad en la próxima década”, afirmó Emma Grace Bailey, directora de sostenibilidad de Future Snoops (FS), durante el último webinar de la agencia de tendencias, Sustainability No Filter, sobre el impacto climático de la IA.

Aunque la huella medioambiental de la IA sigue siendo una preocupación real, la sesión se centró principalmente en los ámbitos en los que la IA ya está aportando beneficios tangibles en materia de sostenibilidad. FS comparte casos de uso que demuestran cómo la IA ayuda a las marcas a diseñar mejores productos, reducir residuos, optimizar las cadenas de suministro y mitigar los riesgos climáticos y meteorológicos.

FashionUnited destaca dos ejemplos relevantes para la industria de la moda:

Desde las decisiones de producto hasta la resiliencia en el aprovisionamiento: cómo la IA ya está impulsando la sostenibilidad en la moda

uno. Diseño de producto, incluyendo un aprovisionamiento superior:

La IA se utiliza cada vez más para ayudar a las marcas a identificar materiales de menor impacto “escaneando bases de datos globales, probando combinaciones y prediciendo el rendimiento y el impacto”, explica Bailey, procesos que tradicionalmente llevarían años. Esto es especialmente crítico dado que “el 86 por ciento de la cesta de fibras se compone de algodón y poliéster”, señala, lo que deja a las marcas vulnerables a la volatilidad climática y al riesgo de suministro.

Un ejemplo de moda es Fairly Made, cuya herramienta de ecodiseño impulsada por IA muestra las evaluaciones de impacto ambiental en tiempo real de tejidos y fornituras. “A medida que los usuarios ajustan los parámetros, la puntuación global de cambio climático del producto cambiará en tiempo real”, dice Bailey, revelando cómo las elecciones afectan a la huella medioambiental de un producto y a su impacto en las personas de la cadena de suministro a lo largo de su ciclo de vida.

dos. Muestreo virtual para reducir residuos

El muestreo sigue siendo uno de los procesos que más residuos genera en la moda, “con un 35 por ciento de los materiales desperdiciados antes de que los productos lleguen a los consumidores” (fuente: Common Objective), comparte Bailey a continuación. El muestreo virtual impulsado por IA está demostrando ser una intervención potente.

Aunque las muestras físicas siguen siendo necesarias —“todavía necesitamos tocar y sentir lo que estamos creando”—, los prototipos digitales generados por IA permiten visualizar, perfeccionar y aprobar los diseños antes de que comience la producción, reduciendo el número de muestras que se envían de un lado a otro del mundo.

El diseñador Theophilio, por ejemplo, se asoció con Raspberry AI para su colección SS26. Utilizando la herramienta de la plataforma para pasar de boceto a render, pudo “visualizar múltiples ideas al instante”, haciendo que los flujos de trabajo de diseño fueran “un 40 por ciento más rápidos” y reduciendo los prototipos físicos en “un 60 por ciento”, afirmó Bailey.

tres. Mejorar el ajuste

“Hasta un 44 por ciento de todos los productos devueltos por los clientes nunca vuelven a ser utilizados por nadie (fuente: ReBounc)”, dice Bailey, y los artículos a menudo son “quemados o arrojados a vertederos”.

Uno de los mayores motivos de devolución, añade, es un mal ajuste. Las herramientas de ajuste impulsadas por IA están abordando cada vez más este problema en el punto de compra. Nike Fit, por ejemplo, utiliza la realidad aumentada y la IA para escanear los pies de los clientes a través del smartphone, mapeando cada pie con un sistema de medición de 13 puntos para generar recomendaciones de talla hiperprecisas. Bailey señala: “Cuanta más gente utilice esta aplicación, más precisas serán estas predicciones de la IA”.

“Del mismo modo, Levi's está ampliando sus herramientas de estilismo impulsadas por IA para permitir a los clientes visualizar looks completos”, continuó, ayudando a los compradores a sentirse más seguros de que lo que compran será adecuado para ellos.

cuatro. Escalar la reventa y el reciclaje

Según Wrap, el 80 por ciento del impacto de un producto se determina en la fase de diseño. En palabras de Future Snoops: “La IA está ayudando a las marcas a mejorar la reventa y el reciclaje al identificar el estado de los productos, autenticar artículos y clasificar materiales de forma más precisa y eficiente. Desde la detección del desgaste para la fijación de precios hasta la automatización de la separación de textiles o materiales, la IA agiliza los sistemas circulares, manteniendo los productos en uso durante más tiempo y reduciendo el volumen que acaba como residuo”.

Un ejemplo notable es la colaboración de Patagonia con Trove, que integra artículos de segunda mano directamente en la principal plataforma de e-commerce de la marca. La IA apoya la autenticación, la gestión de inventario y la logística, permitiendo a los clientes comprar productos nuevos y de reventa uno al lado del otro, manteniendo al mismo tiempo estándares de calidad y servicio consistentes.

cinco. Inteligencia en la cadena de suministro y mitigación del riesgo climático

“Más del 60 por ciento de las emisiones globales de carbono provienen de las cadenas de suministro (fuente: WEG)”, señala Bailey, sin embargo, las marcas a menudo tienen una visibilidad muy escasa de dónde se producen esas emisiones. La capacidad de la IA para recopilar y analizar datos a una escala y velocidad que los humanos no pueden alcanzar está empezando a cambiar eso.

Proveedores de logística como DHL ya utilizan la optimización de rutas impulsada por IA para analizar los volúmenes de envío con hasta un 95 por ciento de certeza, mejorando la planificación de la última milla, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la eficiencia del combustible.

Mientras tanto, las herramientas de previsión de la demanda impulsadas por IA en empresas como IKEA ayudan a predecir la demanda con mayor precisión, reduciendo la sobreproducción y el transporte innecesario.

Según BCG, las interrupciones en la cadena de suministro relacionadas con el clima ya cuestan a las empresas una media de 182 millones de dólares estadounidenses al año. La IA puede fortalecer la gestión del riesgo climático analizando continuamente los patrones meteorológicos y los riesgos de interrupción, permitiendo a las marcas anticipar eventos extremos y ajustar el aprovisionamiento o la producción antes de que escalen, dijo Bailey.

El fabricante de moda Katty Fashion está desarrollando un gemelo digital de su cadena de suministro y procesos de fábrica para analizar las vulnerabilidades de los proveedores en tiempo real. Combinando datos climáticos, de noticias y meteorológicos, el sistema puede identificar futuras zonas de riesgo y sugerir ajustes en las líneas de producción y los turnos de los trabajadores cuando se producen interrupciones.

Finalmente, Bailey destacó el papel de la IA en la elaboración de informes ESG, un proceso que puede consumir hasta el 80 por ciento del tiempo de los equipos de sostenibilidad, según Bain & Company. Herramientas impulsadas por IA como ESG AI de Konica Minolta y la colaboración de Positive Luxury con Briink están agilizando la recopilación de datos y las evaluaciones ESG, mejorando la precisión y reduciendo las cargas de trabajo manual.

“La IA conlleva costes medioambientales”, concluyó Bailey, “pero también nos proporciona nuevas capacidades extraordinarias. Si diseñamos de forma responsable y actuamos con un propósito, puede convertirse en uno de los motores más potentes de la sostenibilidad en la próxima década”.

Fuente: webinar en directo de FS sobre la realidad climática de la IA, celebrado el 11 de diciembre de 2025.

Este artículo fue originalmente publicado en otro idioma dentro de la red internacional de FashionUnited y después traducido al español usando una herramienta de inteligencia artificial.

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