Las marcas de moda pueden utilizar la IA generativa para producir contenido de comercio electrónico más adaptable, pero el criterio creativo humano sigue siendo necesario para proteger la calidad de las imágenes y la identidad de marca, afirmó Fabio Loparco, CEO de Pixel Moda, en una conversación con Amanda Smith, CEO de Fairchild Media Group, presentada por Pixel Moda.
Pixel Moda trabaja con más de 900 marcas de moda y lujo para crear contenido para sus canales. Loparco dijo que las marcas suelen recurrir a la IA generativa para reducir costos, pero considera que su mayor potencial está en ayudarlas a crear más contenido y generar ventas.
Subrayó la necesidad de realizar controles de calidad cuidadosos. Las imágenes generadas por IA pueden contener errores, como una modelo con dedos de más o prendas con detalles incorrectos, y las marcas deben asegurarse de que su identidad no se pierda. Loparco también advirtió que las marcas corren el riesgo de producir contenido similar si recurren a las mismas herramientas, indicaciones y modelos. Adaptar el estilismo a distintos mercados, como Nueva York, Dubái y Tokio, puede ayudar a que el contenido sea más relevante para el público local.
La IA generativa también puede respaldar el paso de imágenes estáticas de comercio electrónico a contenido adaptado a distintos países y nichos de consumidores. Loparco dijo que las marcas pueden probar el efecto en las ventas y hacer un seguimiento de los resultados para unidades de mantenimiento de existencias específicas.
Como ejemplo, Pixel Moda produjo fotografías de empresa a empresa para un cliente, utilizando más fotos y videos de estilo editorial para enriquecer las páginas de detalles de los productos. La empresa afirmó que el trabajo ayudó a aumentar los ingresos de la marca en más de un 15 por ciento, reducir los costos generales en un 49 por ciento y disminuir las devoluciones de productos en un 12 por ciento.
Loparco aconsejó a las marcas empezar a hacer pruebas, en lugar de dedicar semanas o meses a desarrollar una estrategia de IA sin realizar ensayos prácticos. Sugirió comenzar con una categoría de entre 20 y 30 productos, revisar los resultados y, después, ajustar o ampliar el enfoque. Describió las pruebas como la fase más importante.
Dijo que considera que la tecnología está mejorando y estimó que su precisión ronda ahora el 90 por ciento, frente al 60 o 70 por ciento del año pasado. Según afirmó, su enfoque preferido es combinar la experiencia humana con la IA, en lugar de utilizarla en sustitución de las personas.
Fuentes: WWD.