¿El fin de la sesión de fotos tradicional? Cómo la IA generativa está rediseñando el e-commerce de moda.
Hace apenas dos años ver una imagen de IA en una ficha de producto nos habría provocado un rechazo inmediato.
Parecía algo frío, plástico, carente de esa alma que solamente la fotografía de moda sabe capturar. Pero eso ha cambiado para siempre.
Analizando el e-commerce de Mango y las últimas noticias sobre Inditex, descubrimos como la frontera entre lo capturado y lo generado ya no es una línea, es un degradado casi invisible.
¿Qué está pasando realmente? Además de una evidente reducción de costes, estamos ante el nacimiento de la creatividad aumentada aplicada a la escala industrial. Zara acaba de confirmar que utiliza IA para generar imágenes de modelos reales con diferentes estilismos, y Mango ya tiene colecciones en la calle co-creadas con algoritmos.
La tesis es sencilla. En un entorno donde el contenido es el combustible del negocio, la cámara física se ha convertido en un cuello de botella. La IA no viene a sustituir el talento de Steven Meisel, a quien Marta Ortega admira y promociona, sino a liberar a las marcas de la tiranía logística de las muestras físicas y los viajes constantes.
Si sigues leyendo, entenderás por qué este cambio no es una amenaza para la creatividad, sino una oportunidad para recuperar el control de la narrativa en un mercado que exige una velocidad sobrehumana.
De la experimentación a la operación
Durante 2023 y 2024, la IA en la moda era poco más que un ejercicio de relaciones públicas. Vimos campañas oníricas y modelos digitales que parecían sacadas de un videojuego. Era puro hype. Sin embargo, lo que estamos viendo a finales de 2025 es el paso a la fase operativa.
El insight relevante aquí es la disponibilidad del activo. Históricamente, para que un vestido llegara a la web, debía ser diseñado, fabricado como muestra, enviado a un estudio, vestido por una modelo y fotografiado. Si el vestido cambiaba mínimamente en producción, había que repetir el proceso.
Hoy, el activo es el dato. Zara utiliza modelos reales, respetando sus derechos y compensaciones, un movimiento inteligente para proteger su ROI emocional y reputación, y mediante IA “viste” a esa modelo con nuevas prendas.
La evidencia es clara, Inditex está logrando una agilidad que sus competidores asiáticos ya dominaban, pero manteniendo el estándar estético que define a la marca.
Las implicaciones para el sector son profundas. La eficiencia ya no se mide exclusivamente en euros, sino en time-to-market. Si puedes generar visuales de producto de alta calidad en minutos, el ciclo de feedback con el consumidor se acelera exponencialmente.
Del algoritmo a la percha
Mango y la democratización de la IA interna. Mango ha lanzado “Lisa”, su propia plataforma conversacional y, además, ha integrado “Inspire” en sus equipos de diseño.
El resultado, más de 20 prendas en el mercado co-creadas con IA. Aquí el éxito no es el uso de la tecnología per se, sino que el equipo de diseño la utiliza como un copiloto para visualizar texturas y estampados antes de cortar un solo centímetro de tela.
La “identidad híbrida” de Zara. A diferencia de otros que usan modelos 100% sintéticos, Zara apuesta por un modelo híbrido. Utilizan la imagen de modelos profesionales reales y aplican IA para adaptar los looks. Esto les permite escalar su producción de fotos para el e-commerce (PDP) sin perder la conexión humana y el estilo editorial que Marta Ortega ha impreso en la marca. Pagan a la modelo como si hubiera viajado, eliminando la fricción ética y asegurando la calidad del “acting” que una IA pura todavía no clava.
El riesgo de la invisibilidad. Imagina una marca de moda media que decide ignorar esta transición. Sigue dependiendo de sesiones de fotos tradicionales para sus 200 nuevas referencias mensuales.
Mientras su competencia (Mango, Zara, H&M…) actualiza sus escaparates digitales en tiempo real y personaliza las imágenes según el clima o la región del usuario, la marca tradicional llega tarde, con costes de producción un 70% superiores y una estética que se siente estática. El resultado es menos margen, pero también la pérdida de relevancia en el answer engine optimization (AEO), donde los algoritmos visuales priorizan contenido fresco y variado.
El sistema de adopción de IA Generativa Visual
Para implementar esto con sentido y sin perder la esencia, he desarrollado una metodología sencilla para directivos: el Ecosistema de Contenido Aumentado.
Primero, debemos definir la identidad conversacional y visual de la marca. No se trata de generar imágenes aleatorias, sino de entrenar modelos propios (como ha hecho Mango con Lisa e Inspire) que entiendan tus códigos de color, iluminación y pose. Todo el universo de la marca, etc.
Te comparto unos artículos de esta newsletter que seguro que te ayudan:
Cómo crear imágenes con IA: 8 componentes de un prompt visual.
De ejecutor a orquestador: el cambio mental que definirá tu valor en los próximos 3 años.
Cómo escribir prompts para video que realmente funcionen (y eviten desastres)
Segundo, establecer el flujo de “Humano en el bucle” (Human-in-the-loop) La IA propone, pero el editor o fotógrafo dispone. En este paso, la tecnología actúa como un asistente de pre-producción.
Tercero, la fase de escalado. Una vez validada la estética, la IA se encarga de las tareas repetitivas: cambiar el fondo de una imagen, ajustar el color de una prenda según el stock disponible o adaptar el formato para diferentes redes sociales. Esto no es sustitución, es automatización significativa.
¿Entiendes ahora por qué la preocupación de las asociaciones de fotógrafos es real pero quizás está mal enfocada?
El trabajo no desaparece, se desplaza hacia la dirección creativa y el control de calidad del output algorítmico.
Lo que ganas (y lo que arriesgas)
Afecto: recuperarás el tiempo para pensar en la estrategia y la creatividad real, dejando de ser un gestor de logística de sesiones de fotos.
Ahorro: reducir los costes de postproducción y desplazamientos en un 60%, optimizando el presupuesto hacia campañas de marca de alto impacto.
Anécdota: un diseñador de Mango ahora puede ver cómo queda un estampado en una prenda antes de que esta exista físicamente, ahorrando semanas de muestras.
Agresión: mientras tú debates si la IA es auténtica, tus competidores están lanzando colecciones completas basadas en datos reales de demanda y visuales generados en horas.
El círculo de la imagen
Zara no está dejando de amar la fotografía, la fundación de Marta Ortega sigue trayendo a Annie Leibovitz a Coruña; simplemente está entendiendo que para que el arte brille en las campañas, la operativa del día a día debe ser impecable y eficiente.
La IA nos devuelve la capacidad de escala sin sacrificar la coherencia. El futuro no es una modelo digital en un vacío, sino una modelo real potenciada por una herramienta que entiende que el mercado ya no espera a nadie.
Aquí tienes un bloque de datos críticos extraídos del último informe “The AI Shopper” de BoF, McKinsey y Product Hackers (octubre-diciembre 2025) que encajan perfectamente con tu estilo y que darán a tu artículo ese “golpe de realidad” que buscas (puedes descargar el informe completo aquí abajo):
Los datos que validan el cambio de paradigma
La nueva puerta de entrada: el 21% de los usuarios ya busca productos directamente en ChatGPT en lugar de Google. De hecho, el 53% de los consumidores estadounidenses que usaron IA generativa para búsquedas en el segundo trimestre de 2025, también la emplearon para comprar.
Concentración extrema en la IA: Zara es el líder absoluto en visibilidad dentro de los modelos de lenguaje (LLMs) con un 12,73%, seguida de H&M (11,84%). Entre ambas marcas concentran casi el 80% de las menciones en las respuestas generadas por IA en el sector moda.
El crecimiento vertical: las búsquedas relacionadas con compras en plataformas de IA generativa crecieron un 4.700% entre 2024 y 2025.
Confianza algorítmica: el 41% de los consumidores afirma confiar más en los resultados de búsqueda de la IA generativa que en la publicidad tradicional. Además, el 85% expresa una mayor satisfacción con los procesos de compra asistidos por IA que con los convencionales.
El impacto en el tráfico real: ChatGPT ya es responsable del 16% del tráfico entrante de Zara y del 8% en el caso de H&M (datos entre junio y agosto de 2025)
Valor de mercado: se estima que el comercio impulsado por agentes autónomos de IA podría alcanzar un valor de entre 3 y 5 billones de dólares para 2030.
La IA generativa visual y los agentes de compra están comprimiendo el embudo de ventas. Quien controle sus datos y su identidad híbrida, controlará la conversión del futuro.
Referencias: