La IA reduce hasta en un 90% la huella de carbono de las campañas de moda tradicionales

Detrás de cada campaña de moda hay mucho más que luces y cámaras. Implica viajes internacionales, equipos de producción desplazados en avión, decorados efímeros, consumo intensivo de energía y miles de litros de agua para preparar prendas, limpiar sets o atender al equipo. Ese 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 reciente informe de huella de carbono: 'Impacto ambiental de las sesiones fotográficas de moda vs. visuales de moda generados por IA', elaborado por Modelia, startup española de inteligencia artificial que está transformando la creación de contenido en la moda, una sola campaña internacional puede emitir alrededor de 15.000 kg de CO₂, el equivalente a las emisiones anuales de varios hogares.

El impacto oculto tras las producciones tradicionales de moda
El informe 'Impacto ambiental de las sesiones fotográficas de moda vs. visuales de moda generados por IA' de Modelia desvela los principales factores ambientales de las campañas de moda tradicionales. Cada producción supone:

• Emisiones de carbono: los vuelos y envíos de una campaña internacional pueden generar entre 5 y 7 toneladas de CO₂, solo en transporte.
• Consumo de energía: un estudio típico utiliza entre 5 y 8 kWh de electricidad diarios, a los que se suman los combustibles de generadores en exteriores.
• Materiales y residuos: una sesión de fotos puede generar entre 150 y 200 kg de residuos sólidos, procedentes de decorados, atrezo y prendas desechadas.
• Consumo de agua: una sesión estándar puede requerir entre 5.600 y 11.300 litros de agua, considerando planchado, limpieza, pintura y catering.

¿Es posible reducir el impacto medioambiental en las campañas de moda?
Para hacer frente a esta situación y reducir el impacto medioambiental, se pueden utilizar herramientas y técnicas basadas en inteligencia artificial. Estas técnicas permiten la generación de contenido visual, como imágenes fotorrealistas de productos y modelos, sin requerir procesos de producción física. El resultado de adoptar estos métodos es una reducción considerable en las emisiones de CO2 por unidad de contenido, además de minimizar la generación de residuos y el consumo de agua asociados a la fotografía tradicional.

Esta tendencia de hacer uso de la IA de forma complementaria ya está siendo aplicada por grandes marcas como Zalando que ha reportado reducciones de costes de hasta un 90 % demostrando así los beneficios combinados en eficiencia y sostenibilidad que ofrece la aplicación de contenido impulsada por IA. Levi’s, por su parte, ha apostado por modelos generados por IA para vestir prendas digitales en un proceso "hasta un 90% más deprisa que las sesiones fotográficas tradicionales y que no desperdicia nada excepto datos".

La IA como complemento a las marcas de moda
Teniendo en cuenta que hoy la moda ya no vive en cuatro estaciones, sino en un ciclo continuo de micro tendencias y lanzamientos, la creación de campañas se ha multiplicado. En este contexto, la IA aplicada a la moda llega como un complemento que ayuda a mantener el ritmo creativo reduciendo al mismo tiempo el impacto medioambiental.

"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 (y adaptar) los avances en IA de forma progresiva, a medida que la organización está lista" declara Iván Rodríguez, CEO y cofundador de Modelia. "Esto asegura que todos los stakeholders involucrados se sientan cómodos con la generación y el uso del contenido a través de los diferentes canales, entendiendo que las necesidades visuales varían; no es lo mismo, por ejemplo, un vídeo de IA que se genera para un reel de Instagram que un vídeo de IA para la página de venta de un producto. Precisamente, esta tecnología permite aprovechar los activos que ya existen y generar variaciones precisas, reservando así las producciones físicas para cuando de verdad son indispensables", concluye.