En el marco del primer taller de digitalización: “IA y Digitalización: del reto a la estrategia en la industria textil y moda”, organizado por el Observatorio del Textil y la Moda en colaboración con EY, se abordaron las principales tendencias que están marcando la evolución de la inteligencia artificial y su impacto en la competitividad empresarial con dos ponencias clave a cargo de Enrique Manso, socio responsable de IA & Data de EY España, y Diego García, socio de IA de EY España.
Ambas intervenciones ofrecieron una visión complementaria: desde la evolución tecnológica de la IA y sus grandes tendencias globales hasta su aplicación concreta en la industria textil y de la moda.
De la productividad individual a la transformación profunda de procesos
Durante su intervención, Enrique Manso subrayó que la inteligencia artificial es una tecnología capaz de crear valor -por sí misma o complementando a otras tecnologías existentes- desde dos aproximaciones diferentes, pero no excluyentes:
Por un lado, mediante mejoras en la productividad individual, a través de herramientas de automatización de tareas repetitivas, análisis y apoyo a la toma de decisiones, asistentes virtuales para la gestión del conocimiento u otras aplicaciones cuyo impacto aún es difícil de medir con precisión.
Por otro, a través de la transformación profunda de procesos y funciones, ya sea mediante la automatización de procesos (incluida la IA física o Robótica inteligente), la optimización de las cadenas de suministro y de aprovisionamiento o la mejora de la atención y experiencia individual del cliente incorporando, incluso, mecanismos de fijación dinámica de precios, todavía en una fase incipiente y vinculados al retorno de su inversión.
De la IA tradicional a la IA generativa: del “hype” a la consolidación
Manso recordó que las inteligencias artificiales capaces de realizar análisis descriptivos, prescriptivos, estadísticos o predictivos, no son nuevas. La verdadera novedad reside en las IA generativas, capaces de crear contenido original en múltiples formatos.
Estas tecnologías ya han superado la fase de máxima expectación. Las empresas han ido pasando de la “emoción” inicial por los modelos fundacionales a la búsqueda de casos de uso prácticos y a la transformación real de procesos.
No obstante, Manso advirtió de un riesgo recurrente: muchas organizaciones siguen abordando los casos de uso de forma táctica, mal diseñada, inconexa o sin recursos suficientes. Y, sin embargo, la adopción de la IA (o las IAS) afectará de forma significativa a las compañías en el medio plazo. En ese futuro contexto, utilizar IA ya no será una ventaja competitiva en sí misma; la diferencia estará en utilizarla bien.
Cuatro grandes tendencias que marcarán el futuro inmediato
Y, para ello, destacó cuatro tendencias clave que las empresas deberían observar con atención:aa
1. IA agéntica Los futuros agentes de IA prometen niveles elevados de autonomía y capacidad de ejecución, interactuando entre sí y con otros sistemas de una forma que no es posible con los actuales motores de conversación y asistentes basados en tareas. La IA agéntica representa la convergencia entre la hiperautomatización y la IA generativa: hereda de la primera la capacidad de orquestar flujos de trabajo, integrar sistemas y ejecutar tareas y, de la segunda, la comprensión de datos no estructurados, la inteligencia contextual y el razonamiento.
2. IA física o industrial
Las industrias globales se enfrentan a desafíos crecientes: escasez de mano de obra e ineficiencias operativas, el aumento de costes laborales y los altos tiempos de inactividad, los riesgos de seguridad frente a operaciones críticas, la necesidad de operaciones 24/7 e, incluso, la volatilidad de las cadenas de suministro y la limitaciones de escalabilidad. La IA física —aplicada, por ejemplo, a robótica, gemelos digitales o vehículos autónomos— puede contribuir a resolver muchos de estos retos. No obstante, los sistemas heredados siguen dificultando la integración con estas nuevas tecnologías, frenando numerosos proyectos de automatización.
3. Multiplicidad de modelos
La proliferación de modelos de lenguaje hará necesario analizar cada caso de uso para seleccionar el modelo que mejor se ajuste a la tarea, sea más eficiente y tenga menor coste. En menos de un año se han lanzado decenas de modelos propietarios de alto perfil y cientos de modelos open source, con millones de variantes y versiones ajustadas disponibles en distintas plataformas.
4. Nuevos modos de interacción
El uso creciente de la voz como canal de interacción y la aparición de asistentes generalistas, están modificando la forma en que las personas se relacionan con la tecnología, ampliando aún más el alcance de la IA en los entornos empresariales.
Aplicaciones concretas de la IA en el sector textil y moda
La ponencia de Diego García permitió aterrizar esta visión en el contexto específico de la industria textil y de la moda. Según explicó, las grandes empresas del sector se han dado cuenta del impacto que tiene la IA y están acelerando su adopción para mantener su competitividad.
En el ámbito de la fabricación, la IA facilitará la resolución de retos habituales mediante visión artificial para la detección de defectos; algoritmos de aprendizaje automático para, entre otros, optimizar el uso de recursos como agua, energía o productos químicos; y la automatización de procesos al integrar sensores, robótica e inteligencia predictiva para controlar la producción, realizar mantenimientos preventivos y aumentar la eficiencia operativa.
En la cadena de suministro, la IA permitirá predecir la demanda mediante el análisis de ventas, promociones y factores externos, mejorar la gestión de los inventarios y reducir excedentes no vendidos; incrementar la trazabilidad de productos y materias primas; optimizar rutas logísticas en términos de coste, tiempos de respuesta y satisfacción del cliente; y reforzar la toma de decisiones a través de la identificación temprana de riesgos.
La tienda física y digital también se verá profundamente impactada con asistentes de IA que aumentarán la productividad de los empleados; con sistemas de gestión del inventario local basados en RFID e IA para mejorar las ventas diarias; con experiencias de cliente más avanzadas orientadas a la conversión y una programación laboral más eficiente para reducir sus costes implícitos.
Por último, la IA jugará un papel clave en la hiperpersonalización, tanto en el diseño (con, por ejemplo, gemelos digitales aplicados al tallaje y patronaje), como en la innovación de materiales (simulando tejidos, entre otros), las experiencias personalizadas de búsqueda y recomendación; y la atención al cliente 24/7.
De la tecnología a la ventaja competitiva
Las conclusiones de ambas ponencias convergen en una idea: la inteligencia artificial ya no es una promesa futura, sino una herramienta cuya correcta integración será determinante para la competitividad del sector.
Tal y como se puso de manifiesto en este primer taller, el reto no está en adoptar IA, sino en hacerlo con visión, coherencia y capacidad de ejecución, alineando talento, procesos, tecnología, competencias y estrategia empresarial.