Una sola campaña internacional de moda puede emitir hasta 15.000 kg de CO₂, el equivalente a las emisiones anuales de varios hogares. Este dato, revelado en un informe reciente, pone de manifiesto el alto coste ambiental que conllevan las producciones tradicionales del sector. Sin embargo, las imágenes de moda generadas con inteligencia artificial (IA) emergen como una alternativa sostenible, reduciendo hasta un 99% las emisiones y un 85% el consumo de agua. Modelia, una startup española líder en la aplicación de IA a la moda, ha presentado un estudio detallado sobre el impacto ambiental de las sesiones fotográficas tradicionales en comparación con los visuales generados por IA. Marcas internacionales como Zalando o Levi’s ya están implementando esta tecnología para reducir costes, acelerar procesos y minimizar su huella ecológica.
Detrás de cada campaña de moda hay mucho más que luces y cámaras. El proceso implica viajes internacionales, desplazamientos de equipos en avión, decorados efímeros, un consumo intensivo de energía y miles de litros de agua para preparar prendas, limpiar sets o atender al equipo. Este despliegue creativo tiene un alto precio ambiental. El sector de la moda y el textil es responsable de entre el 2% y el 8% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero. A menudo, el impacto ambiental del área visual —sesiones fotográficas, vídeos y campañas de marketing— pasa desapercibido, pero representa una parte significativa del coste climático de la industria.
Según el informe de huella de carbono ‘Impacto ambiental de las sesiones fotográficas de moda vs. visuales de moda generados por IA’, elaborado por Modelia, las campañas internacionales suponen un considerable gasto de recursos. Cada producción tradicional conlleva emisiones de carbono, consumo de energía, generación de residuos sólidos y un elevado uso de agua. Por ejemplo, los vuelos y envíos de una campaña pueden generar entre 5 y 7 toneladas de CO₂ solo en transporte. Además, un estudio fotográfico típico utiliza entre 5 y 8 kWh de electricidad diarios, y una sesión estándar puede requerir entre 5.600 y 11.300 litros de agua.
Frente a esta realidad, la inteligencia artificial se presenta como una solución innovadora y sostenible. Las técnicas basadas en IA permiten la generación de contenido visual fotorrealista sin necesidad de procesos de producción física. Esto conlleva una reducción considerable en las emisiones de CO₂, además de minimizar la generación de residuos y el consumo de agua asociados a la fotografía tradicional. Grandes marcas como Zalando y Levi’s ya están aplicando estas tecnologías. Zalando ha reportado reducciones de costes de hasta un 90%, mientras que Levi’s utiliza modelos generados por IA para vestir prendas digitales, un proceso que es hasta un 90% más rápido que las sesiones fotográficas tradicionales y que no genera desperdicios físicos.
En un contexto en el que la industria de la moda ya no sigue las cuatro estaciones tradicionales, sino un ciclo continuo de microtendencias y lanzamientos, la creación de campañas se ha multiplicado. La IA aplicada a la moda emerge como un complemento esencial para mantener el ritmo creativo al mismo tiempo que se reduce el impacto ambiental. Iván Rodríguez, CEO y cofundador de Modelia, afirma: «El futuro de la moda pasa por hacer un uso más inteligente de la inteligencia artificial para reducir costes, optimizar los tiempos de producción y, de paso, mitigar la huella de carbono que generan. La clave reside en adoptar los avances en IA de forma progresiva, a medida que la organización está lista».
La tecnología de IA no solo permite generar contenido visual de alta calidad, sino que también facilita la creación de variaciones precisas a partir de activos ya existentes, reservando las producciones físicas para cuando son realmente indispensables. Este enfoque no solo beneficia al medio ambiente, sino que también ofrece una mayor eficiencia y rentabilidad para las marcas, consolidando a la IA como una herramienta clave en la transformación sostenible de la industria de la moda.
