Lectra presenta usos de IA en la moda y su impacto

Lectra, la firma francesa de tecnología para la industria de la moda, presentó su Libro Blanco titulado 'The Intelligence Edge Is Here' en París el 22 de octubre de 2026. Este documento destaca cinco aplicaciones de inteligencia artificial que están transformando procesos clave en la creación, fabricación y comercialización de productos en el sector. La relevancia de este análisis se extiende a fundadores y empresas que operan en retail y moda en América Latina.

Contexto: la evolución de Lectra en el sector

Lectra, fundada en 1973, ha establecido una sólida presencia global, operando en más de 100 países y empleando a 2,800 profesionales. La compañía combina software, equipos de corte y servicios, con un enfoque particular en la inteligencia artificial aplicada a la moda, automoción y mobiliario. En 2025, su facturación alcanzó los 507 millones de euros, de los cuales 89 millones provinieron de ingresos por software como servicio (SaaS). Este contexto subraya la importancia de su reciente informe sobre inteligencia artificial.

El Libro Blanco presentado por Lectra no es un documento aislado; es el quinto de una serie dedicada al sector de la moda. Esta continuidad en la investigación resalta la intención de Lectra de proporcionar un análisis profundo y fundamentado sobre cómo la inteligencia artificial está reconfigurando la industria, más allá de ser una simple herramienta de marketing.

Datos y declaraciones sobre la IA en la moda

De acuerdo con el informe, las últimas generaciones de sistemas de inteligencia artificial van más allá de realizar tareas específicas. Al integrarse con los datos corporativos y los procesos de negocio, estas tecnologías pueden mejorar la toma de decisiones, automatizar flujos complejos y facilitar la colaboración entre equipos. Maria Modroño, directora de Marketing y Comunicación de Lectra, enfatiza que las empresas que combinan IA con datos confiables y flujos de trabajo conectados estarán mejor posicionadas para innovar.

El estudio también resalta que la calidad de los datos es fundamental para el éxito de la IA. Sin información fiable y procesos interconectados, la automatización puede convertirse en un gasto adicional en lugar de una solución eficiente. Según un análisis publicado en Discover Artificial Intelligence, la adopción de IA está asociada positivamente con el desempeño en sostenibilidad, lo que añade una dimensión crítica a la inversión en estas tecnologías.

Implicaciones para el sector latinoamericano

Para los emprendedores y empresas en América Latina que se dedican a la moda, el análisis de Lectra ofrece un mapa estratégico para la inversión en tecnología. Las cinco áreas identificadas por el informe —creación, fabricación, comercialización, trazabilidad y colaboración— son aspectos esenciales que deben considerarse al implementar soluciones de IA. Esto se traduce en la necesidad de priorizar la calidad de los datos y la capacitación del personal antes de realizar inversiones significativas en tecnología.

Las marcas y marketplaces que deseen adoptar inteligencia artificial deben estar conscientes de que la digitalización efectiva no solo se basa en adquirir tecnología, sino en establecer procesos robustos y confiables que permitan la integración de la IA. Este enfoque puede marcar la diferencia entre una implementación exitosa y un gasto innecesario.

Próximos pasos y desafíos por enfrentar

El informe de Lectra sugiere que el futuro de la IA en la moda dependerá de la capacidad de las empresas para adaptarse a las nuevas exigencias del mercado, especialmente en términos de sostenibilidad y transparencia. Esto implica que, a medida que las normativas se vuelven más estrictas, la trazabilidad y el uso responsable de los datos serán cada vez más críticos.

Para los involucrados en la moda y el retail, es fundamental mantenerse al tanto de las tendencias y desarrollos en inteligencia artificial. Esto no solo incluye seguir innovaciones tecnológicas, sino también invertir en la formación de equipos que puedan manejar y analizar los datos de manera efectiva para maximizar el retorno de la inversión en IA.