Tras Shein, China tiene entre manos una nueva arma para devorar la industria de la moda: una IA que predice tendencias

Publicado el 17/06/2025 por Diario Tecnología Artículo original

En la competitiva industria de la moda, acertar con las tendencias es crucial y supone la diferencia entre un éxito de ventas y un lote de ropa sin vender. Cuentan en SCMP como una startup china está ayudando a marcas como Nike y GAP a tomar decisiones más acertadas gracias a la inteligencia artificial. Analizando datos de redes sociales, tiendas online y patrones de consumo, su tecnología es capaz de predecir lo que estará de moda antes de que lo veas en TikTok.

La empresa. Zhiyi Tech fue fundada en 2018 en Hangzhou, uno de los centros tecnológicos más potentes del país y donde también tiene su sede el gigante Alibaba. La empresa se centra en ofrecer soluciones basadas en inteligencia artificial que ayudan a las marcas de ropa a predecir cuáles serán las próximas tendencias superventas. En 2022 consiguieron 100 millones de dólares en varias rondas de financiación y hoy entre sus clientes más notables se encuentran Nike y GAP.

La tecnología. El software insignia de Zhiyi (llamado simplemente Zhiyi) lleva funcionando desde sus inicios y usa inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de datos. Presumen de que en su base de datos cuentan con más de 1.000 millones de imágenes de materiales o 100.000 millones de patrones de prendas. También analizan los diseños que mejor se están vendiendo en tiendas, tendencias en redes sociales y hacen seguimiento de las ventas de los rivales. Con todo esto y mediante deep-learning y algoritmos de reconocimiento con IA, aseguran ser capaces de detectar los cambios de la industria de la moda y predecir tendencias para que las empresas puedan diseñar  y planificar de forma más eficiente.

Caso de éxito local. La cadena de moda china Urban Revivo es uno de los principales clientes de Zhiyi Technology y con el que llevan trabajando desde 2020. Según Zheng Zeyu, CEO de Zhiyi, en los tres primeros años Urban Revivo logró mejorar su tasa de sell-through (proporción de stock vendido respecto al recibido) de un 60 a un 80%, así como mejorar su oportunidad de crear productos muy exitosos en un 5%. La marca lanza más de 100.000 diseños al año, por lo que estaríamos hablando de 5.000 diseños excepcionalmente exitosos.

De China al mundo. En sus inicios, la startup estuvo enfocada en el mercado doméstico. Casi todas las fuentes de las que bebía eran plataformas de venta y redes sociales del país como Taobao, Tmall o RedNote. En su apertura a otros mercados, hace tres años lanzaban Overseas Exploration, una herramienta que también estaba dirigida a empresas chinas, pero ya exploraba tendencias del resto del mundo.

Trendscopes es uno de los primeros productos de Zhiyi con un enfoque en clientes internacionales. Se lanzó el pasado año y con él trackean plataformas de venta global como Amazon, Temu o Shein (la gran baza de China en el fast-fashion), además de redes como Instagram y Tiktok. Entre sus clientes internacionales más importantes están GAP y Nike, al cual ayudan en decisiones como la elección del color para la ropa deportiva o si el calzado de exterior debe tener caña alta.

Un ChatGPT que diseña ropa. Además de sus herramientas de análisis y predicción, Zhiyi también cuenta con una IA generativa llamada Fashion Diffusion+ que permite crear "diseños e imágenes de alta calidad a partir de moodboards o bocetos". La herramienta ofrece una prueba gratuita si te registras así que la hemos probado, en concreto la opción de convertir un boceto en un render, aunque ofrece más como añadir una prenda a una foto de un modelo. Al generar la imagen, nos permite elegir si la queremos en color, la similitud con el boceto y añadir un prompt descriptivo.

El resultado es bueno en cuanto a que representa muy bien todos los detalles de los bolsillos y cremalleras, pero la calidad mejorable y recuerda a lo que hacía DALL-E en sus primeras versiones. Le hemos pedido lo mismo a ChatGPT y el resultado ha sido infinitamente mejor, sobre todo representando el efecto fotorrealista que le habíamos pedido.

La empresa quiere convertir esta herramienta en una especie de ChatGPT con el que crear diseños a partir de prompts con lenguaje natural, sin necesidad de tener que partir de imágenes o dibujos más detallados. Esperan lanzarlo este mismo mes y promocionarlo sobre todo entre sus clientes internacionales. Aún no hay imágenes de la nueva versión, pero visto el rendimiento de la actual, hay trabajo por hacer.

Otras cadenas de moda también apuestan por la IA. La IA está llegando a todas partes y esta startup China no es la única a la que se le ha ocurrido llevarla a la industria textil. Ya en 2018 Inditex empezó a invertir en soluciones de big data, IA y analítica para sus negocios, concretamente se asoció con la startup Jetlore que ofrece una plataforma de predicción del comportamiento de los compradores.

Uniqlo también integra la IA en su negocio y lo hacen de forma integral, desde el proceso de diseño hasta la cadena de suministro. De forma similar a Zhiyi, usan tecnologías de análisis y recolección de datos que les permiten detectar nuevas tendencias para así poder adelantarse al mercado. También la aplican a sus tiendas registrando el movimiento de los clientes para definir "zonas calientes" y así configurar mejor el espacio.

La IA como predictor. La IA generativa es la que más da que hablar, pero sus usos van mucho más allá y cada vez son más los sectores en los que está actuando como sistema de predicción. El ejemplo más evidente lo tenemos en la publicidad, donde los algoritmos llevan mucho tiempo queriendo adivinar qué será lo próximo que compraremos. El sector financiero también está usando IA para predecir el riesgo crediticio y para detectar y prevenir fraudes. En ciencia también hemos visto como la usan para tratar de predecir la próxima epidemia. Quizás el mayor desafío de la IA predictiva esté en la salud, donde ya están apareciendo herramientas que prometen predecir enfermedades y personalizar tratamientos. Aquí se plantean retos éticos y la necesidad de una supervisión y actualización constante de los algoritmos.

Imagen de portada | Pixabay

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