La industria de la moda enfrenta uno de sus problemas estructurales más costosos: las enormes cantidades de prendas que quedan sin vender cada año. Frente a este desafío, cada vez más empresas del sector están recurriendo a la inteligencia artificial para optimizar la planificación, la producción y la gestión de inventarios, con el objetivo de reducir tanto las pérdidas económicas como el impacto ambiental asociado a los excedentes de producción.

En la actualidad se estima que alrededor del 20% de la ropa producida en el mundo nunca llega al consumidor final. Esto representa unos US$ 140.000 millones en existencias innecesarias que permanecen inmovilizadas en depósitos o, en el mejor de los casos, terminan siendo liquidadas con fuertes descuentos.

Según el informe The State of Fashion 2026 de la consultora McKinsey & Company, mejorar los márgenes y lograr una gestión más precisa de los inventarios se ha convertido en una de las principales prioridades estratégicas para el 45% de los directivos del sector, especialmente después de que el tiempo promedio de liquidación de existencias alcanzara un récord de 168 días en 2024.

Uno de los ejemplos más citados es el modelo de producción basado en datos utilizado por Shein. La empresa produce inicialmente pequeños lotes de entre 100 y 200 unidades por modelo para medir la reacción del mercado. En función de la demanda detectada, ajusta rápidamente la producción, lo que le permite mantener su tasa de prendas sin vender por debajo del 10%, frente a niveles que pueden oscilar entre el 20% y el 40% en compañías más tradicionales.

El uso de inteligencia artificial también se está extendiendo en grupos consolidados. La empresa francesa Etam, por ejemplo, ha incorporado agentes de IA para optimizar las decisiones de compra y ajustar con mayor precisión variables como cantidades, colores o talles. Según la compañía, esta tecnología podría permitir reducir los remanentes entre un 10% y un 20%, al tiempo que mejora la eficiencia de las inversiones en inventario. Asimismo, está desarrollando herramientas para gestionar de forma más inteligente el reabastecimiento de sus tiendas y dirigir el producto adecuado al cliente correcto en el momento oportuno.

En el caso de Levi Strauss & Co., la inteligencia artificial ya se utiliza desde hace años para planificar inventarios y optimizar procesos administrativos, como la recepción de pedidos mayoristas. Otras compañías también están obteniendo resultados significativos.

Un estudio de Boston Consulting Group señala que la plataforma de comercio electrónico Zalando logró reducir en un 20% los errores en sus previsiones de demanda, mientras que la división de moda de Walmart acortó sus plazos de producción en 18 semanas gracias al uso de herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial.

Sin embargo, algunos analistas advierten que la misma tecnología que permite optimizar inventarios también podría acelerar el ritmo de lanzamiento de colecciones y alimentar el ciclo de sobreproducción y sobreconsumo. El desafío para el sector será encontrar un equilibrio entre la eficiencia productiva y la sostenibilidad, en una industria que actualmente es responsable de cerca del 8% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero.
—————————————————–
Fashion Network / Comunidad Textil

———————————————————————————————————————

Para comunicarse con ComunidadTextil: contacto@comunidadtextil.com