En la industria de la moda, la experiencia visual lo es todo, pero detrás de cada ficha de producto existe un recurso fundamental: los datos. Desde la longitud de un dobladillo hasta el nombre exacto de un tono, esos datos determinan cómo se descubren, se muestran y se compran las prendas.
Cuando la información es exacta, impulsa sin ruido todo el sistema. Cuando falla, las consecuencias llegan desde la logística hasta la confianza del cliente.
Cuando los datos de producto minan la venta
Cada ficha de producto en línea es un punto de contacto con el cliente y, en moda, exige precisión. Un color mal identificado, la omisión de un material o una imagen equivocada no solo perjudican la estética, también rompen la experiencia de compra.
Según un estudio de Forrester Consulting de 2024, el 42 % de las devoluciones en moda se producen por descripciones inexactas o incompletas. Ese volumen de devoluciones eleva los costes operativos, genera desperdicio y reduce los márgenes.
Por qué el problema de datos en moda no desaparece
La complejidad de los catálogos de moda hace que el desafío persista. Cada marca maneja sus listados de forma distinta: unas trabajan con hojas de cálculo manuales, otras con sistemas internos rígidos y muchas dependen de PIM o ERP complejos.
Además, cada mercado impone sus propias normas de formato, imágenes y taxonomías. Un mismo SKU puede requerir múltiples pasadas de adaptación, lo que ocupa hasta la mitad del tiempo de los equipos simplemente corrigiendo datos.
El caso de la IA multimodal
Ahí es donde la IA multimodal entra en juego. A diferencia de las herramientas tradicionales, estos sistemas analizan imagen y texto de forma conjunta, tal como lo haría un merchandiser humano.
Un modelo multimodal puede escanear una foto y un título, reconocer detalles de diseño (mangas abullonadas, cuello en V) y asignar categorías y etiquetas según los requisitos del retail, estandarizando etiquetas como “navy”, “midnight” e “indigo”.
Por qué los datos limpios aceleran todo
Con datos completos y consistentes, los artículos aparecen en las búsquedas correctas, se lanzan sin demoras y se filtran según los criterios que los clientes utilizan. La prenda que ven en pantalla es la que reciben en casa.
Eso se traduce en menos devoluciones, mayor conversión y operaciones más fluidas: los marketplaces priorizan listados bien formateados y los equipos de atención al cliente reciben menos reclamaciones.
Escalar sin agotamiento
Vender en Amazon, Nordstrom, Farfetch o Bloomingdale’s implica adaptarse a reglas que cambian constantemente. La gestión manual resulta insostenible a gran escala.
La IA multimodal aprende con cada actualización de política o cambio en la fotografía, permitiendo reformatear y actualizar listados en minutos en vez de semanas, liberando a los equipos para tareas estratégicas.
Deja que las marcas sean creativas y que la IA se encargue del resto
La moda prospera con la originalidad, no con la entrada manual de datos. Un catálogo desordenado puede frenar incluso a las marcas más sólidas.
Con IA multimodal, las empresas mantienen el control creativo mientras automatizan lo repetitivo, alcanzando una operativa ágil y preparada para el ritmo acelerado del sector.
Autor
Einav Itamar, experto en IA con más de 15 años de trayectoria en Conversational AI, Machine Learning y Big Data, lidera la estrategia de IA en Cymbio, plataforma de automatización para marcas globales como New Balance y Balmain.
