La inteligencia artificial está de moda, esto es una realidad innegable. Pero, ¿es realmente adecuada para todos? ¿Es una innovación de talla única que “cabe” a cualquiera, o es algo más complejo y matizado?
La inteligencia artificial necesita un “cambio de look”. Las principales preocupaciones que escucho a diario de los clientes son que la IA es complicada, que no tenemos las habilidades internas para aprovecharla, que sus casos de uso no se aplican a nuestro mercado o que el coste de implementarla es demasiado alto. Nos guste o no, la IA ha llegado para quedarse y quienes no la entiendan estarán en desventaja de cara al futuro. Pero, ¿por qué se considera a la IA complicada, especializada o excesivamente costosa? Esta percepción errónea surge de la exageración de sus capacidades. Si realmente es la tecnología revolucionaria que transformará todo, desde la interacción de los consumidores con las marcas hasta la comunicación entre dispositivos electrónicos y de manufactura, debería ser así, ¿verdad? Pues no, no necesariamente.
La IA tiene aplicaciones poderosas, especialmente en la industria de la moda, pero no es una solución mágica. No convertirá automáticamente a cada negocio en un gigante de un billón de euros. Sin embargo, sí puede aumentar la eficiencia de manera significativa. Su fortaleza radica en el análisis de grandes volúmenes de datos, pero aquí es donde surge un desafío importante: su efectividad depende de la calidad de los datos con los que se entrena y de las tareas específicas para las que se le prepara.
Empezando desde arriba
El primer paso en cualquier proyecto de inteligencia artificial es seleccionar el modelo adecuado, ya sea de código abierto, preconfigurado o uno propio. Sin embargo, una idea errónea común es pensar que la IA es uniforme; en realidad, existen muchos tipos diferentes de IA.
Actualmente, la IA generativa (GenAI) destaca en el mercado, ya que crea resultados como texto, audio, imágenes o videos a partir de inputs, marcando un cambio radical respecto a la IA tradicional. A diferencia de esta última, que se limita a casos específicos y analíticos, la IA generativa permite la creación de nuevos datos basados en el entrenamiento previo.
En la industria de la moda, la IA tradicional podría haber servido para previsiones de demanda o segmentación de clientes, pero con un alcance limitado. La IA generativa, en cambio, permite innovaciones como el diseño de moda virtual, personalización de experiencias y generación de nuevos patrones. No obstante, su implementación exige una infraestructura más robusta, obligando a las empresas a replantear sus estrategias de IA.
“El cinturón elástico” de la infraestructura de IA
Crear la infraestructura adecuada para la IA no solo implica invertir en hardware o software avanzado, sino construir un ecosistema que apoye la experimentación, agilidad y escalabilidad. A medida que las cargas de trabajo de IA evolucionan, la infraestructura debe adaptarse sin problemas, manejando conjuntos de datos más grandes, modelos más complejos y un mayor número de interacciones sin perder rendimiento.
La escalabilidad y la elasticidad son aspectos clave en esta infraestructura. La escalabilidad asegura que la infraestructura pueda crecer para manejar mayores demandas, mientras que la elasticidad permite adaptarse a las fluctuaciones en tiempo real, ajustando los recursos según sea necesario. Esto asegura que solo se pague por los recursos utilizados, haciendo la infraestructura rentable y eficiente.
La flexibilidad es otro aspecto crucial, ya que los proyectos de IA suelen ser iterativos y requieren ajustes frecuentes. Una infraestructura flexible permite experimentar con nuevos modelos y algoritmos sin grandes revisiones, adaptándose a necesidades cambiantes como mayor poder de cómputo en temporadas altas o la prueba de modelos intensivos en momentos de baja demanda.
La cuestión de la privacidad
A medida que la inteligencia artificial transforma la industria de la moda, la privacidad y la propiedad de los datos se vuelven preocupaciones centrales. Con la gran cantidad de datos generados y procesados, surge la pregunta de quién posee estos datos y cómo se utilizan.
Al almacenar datos en la nube, las marcas confían en los proveedores de servicios en la nube con información sensible sobre clientes, productos y operaciones. Aunque los proveedores independientes suelen tener políticas rigurosas para proteger la privacidad y seguridad de los datos, la preocupación sobre la propiedad y control sigue presente. Los grandes proveedores de servicios en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, pueden generar un problema conocido como vendor lock-in, donde la dependencia de un solo proveedor limita la flexibilidad.
Este vendor lock-in puede obstaculizar las ambiciones de las marcas en IA, ya que las ofertas de los grandes proveedores pueden no ofrecer la escalabilidad, elasticidad y flexibilidad necesarias. Por lo tanto, algunos consideran que los proveedores independientes son una mejor opción para evitar estos problemas y gestionar los datos de manera más efectiva.
La infraestructura está “pasada de moda”
Las marcas de moda enfrentan desafíos únicos debido a la demanda fluctuante, las tendencias estacionales y las preferencias cambiantes de los consumidores. Por ello, es crucial que su infraestructura de IA sea flexible y escalable para adaptarse a estas condiciones variables. A medida que los despliegues de IA evolucionan, la importancia de estas características se amplifica.
En las primeras etapas de un programa de IA, la flexibilidad permite a las marcas experimentar e innovar, ya sea para lanzar nuevos productos, realizar campañas personalizadas o integrar datos. Una infraestructura flexible facilita la personalización de modelos de IA, la escalabilidad de operaciones y la integración con otras tecnologías, ayudando a las marcas a mantenerse competitivas y ofrecer experiencias destacadas a los clientes.
Con el tiempo, a medida que aumentan los volúmenes de datos y la complejidad de las cargas de trabajo, las marcas necesitan una infraestructura que pueda escalar sin problemas para manejar estos cambios. La elasticidad, por su parte, permite a las marcas adaptarse rápidamente a las oportunidades y desafíos del mercado, optimizando operaciones y maximizando el valor para los clientes sin enfrentar costosas actualizaciones de infraestructura.
La unión de moda y la tecnología, el broche final
La moda y la tecnología no siempre parecen ser la pareja más obvia, pero en lo que respecta a la inteligencia artificial, es una combinación perfecta. Todo, desde el diseño, la producción y la distribución hasta el punto de venta, puede mejorar con la IA. Sin embargo, hay dos reglas fundamentales: nunca esperar que la IA lo haga todo y siempre asegurarse de contar con la infraestructura necesaria para respaldar lo que sí puede hacer.
