La transformación del sector textil mediante la inteligencia artificial

En un mundo donde la sostenibilidad ya no es una opción sino una urgencia, la industria de la moda se enfrenta a uno de los mayores desafíos de su historia: abandonar el modelo lineal tradicional y adoptar la moda circular. Esta transición implica repensar cada eslabón de la cadena de valor textil, desde el diseño hasta el reciclaje, para minimizar el desperdicio y maximizar la reutilización de materiales. En este proceso, la inteligencia artificial (IA) se posiciona como una aliada clave para identificar patrones, optimizar recursos y automatizar decisiones sostenibles.

La economía circular en moda propone un sistema en el que los productos, materiales y recursos se mantienen en uso durante el mayor tiempo posible. Aquí es donde la IA en la moda circular se vuelve esencial, ya que permite analizar grandes volúmenes de datos para diseñar ropa duradera, predecir el ciclo de vida de las prendas y facilitar el reciclaje inteligente.

El modelo de moda circular: un cambio de paradigma necesario

La moda circular se basa en tres principios fundamentales:

• Diseño para la longevidad y la reutilización
• Reducción del desperdicio desde la fase de producción
• Reciclaje eficiente de materiales y regeneración de recursos

Este enfoque contrasta con el modelo lineal tradicional, centrado en producir, consumir y desechar. Actualmente, se estima que más del 85% de la ropa producida cada año termina en vertederos, y menos del 1% se recicla de forma efectiva en nuevas prendas. La necesidad de transformación es clara.

Es aquí donde la tecnología de inteligencia artificial puede ofrecer soluciones innovadoras y escalables, gracias a su capacidad para:

• Analizar datos sobre consumo, materiales y reciclaje
• Automatizar procesos de clasificación y trazabilidad
• Predecir tendencias para evitar la sobreproducción

Cómo la IA optimiza el diseño de prendas sostenibles

Una de las primeras áreas donde la IA en la economía circular de la moda genera impacto es en la etapa de diseño. Gracias al uso de algoritmos de aprendizaje automático y visión por computadora, es posible:

1. Diseñar ropa más duradera

Mediante el análisis de bases de datos de prendas antiguas, quejas de consumidores y patrones de desgaste, los sistemas de IA pueden predecir qué tejidos, cortes o costuras tienen mayor longevidad. Esto permite a los diseñadores crear productos más resistentes, reduciendo la necesidad de reemplazo frecuente.

2. Utilizar materiales reciclados de forma eficiente

La IA para moda circular también ayuda a identificar combinaciones óptimas de materiales reciclados, facilitando el desarrollo de nuevas telas a partir de fibras reutilizadas. Por ejemplo, algunas plataformas están usando IA para mezclar fibras de poliéster reciclado con algodón en proporciones ideales que aseguran calidad y durabilidad.

3. Personalizar colecciones para evitar sobreproducción

Otra ventaja del uso de inteligencia artificial en la moda sostenible es su capacidad para predecir las preferencias del consumidor con base en datos históricos de ventas, redes sociales, clima, ubicación y comportamiento en línea. Con esta información, las marcas pueden:

• Reducir la sobreproducción fabricando solo lo necesario
• Crear colecciones personalizadas y bajo demanda
• Minimizar el stock sobrante, que muchas veces termina destruido

Aplicaciones prácticas de IA en la cadena de suministro circular

Más allá del diseño, la IA en la cadena de suministro de la moda circular está revolucionando cómo se gestionan las operaciones logísticas, la producción y la distribución. Algunos ejemplos relevantes incluyen:

Clasificación automatizada de ropa usada

Empresas como Renewcell o Worn Again Technologies están utilizando visión artificial para clasificar automáticamente prendas usadas según tipo de tejido, color y estado, permitiendo una separación más precisa y eficiente para su reciclaje.

• Esto reduce errores humanos
• Aumenta la velocidad de clasificación
• Mejora el porcentaje de recuperación útil de materiales

Sistemas de trazabilidad con IA

Gracias a sensores IoT y plataformas basadas en inteligencia artificial, hoy es posible hacer un seguimiento detallado del ciclo de vida de una prenda, desde su producción hasta su reciclaje. Esta trazabilidad basada en IA permite:

• Identificar cuándo una prenda fue confeccionada y con qué materiales
• Predecir el fin de su vida útil para facilitar su recogida
• Incentivar al consumidor a devolver prendas usadas a cambio de descuentos

Predicción de demanda y logística sostenible

La IA predictiva ayuda a las marcas a calcular cuántas unidades producir de cada prenda y en qué puntos de venta o regiones distribuirlas. Esto minimiza los excedentes y permite optimizar las rutas logísticas, reduciendo la huella de carbono del transporte.

Ejemplos de marcas que usan IA para impulsar la moda circular

Varias empresas líderes en el sector ya están adoptando soluciones basadas en inteligencia artificial para acelerar su transición hacia una moda circular más inteligente y eficiente:

• H&M Group: Ha invertido en tecnología de reciclaje de prendas con IA y lanzó servicios de alquiler de ropa, apoyados por algoritmos que personalizan las ofertas según el perfil del cliente.
• Zara (Inditext): Utiliza IA para análisis predictivo en colecciones de temporada, reduciendo stock innecesario y ajustando la producción de forma dinámica.
• Levi’s: Ha desarrollado un sistema de diseño con IA que simula el desgaste de los jeans para evaluar su durabilidad antes de fabricarlos.

La moda circular impulsada por IA no solo es posible, sino imprescindible para el futuro del sector textil. Gracias a la capacidad de analizar datos masivos y aprender patrones complejos, la inteligencia artificial permite:

• Optimizar cada fase del ciclo de vida de una prenda
• Reducir drásticamente el desperdicio textil
• Facilitar el reciclaje de materiales y la reutilización
• Predecir el comportamiento del consumidor para producir solo lo necesario

En la siguiente parte del artículo, exploraremos cómo la IA se aplica al reciclaje de ropa, el papel del consumidor digital y las tendencias emergentes que están modelando esta nueva era de sostenibilidad automatizada.

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El reciclaje textil inteligente: una solución impulsada por IA

Uno de los mayores retos para lograr una verdadera economía circular en la moda es el reciclaje de textiles. Tradicionalmente, este proceso ha sido manual, costoso e ineficiente. Sin embargo, la inteligencia artificial en el reciclaje textil está revolucionando el sector al automatizar tareas críticas, mejorar la eficiencia y aumentar la calidad de los materiales reciclados.

Las prendas suelen estar compuestas por mezclas de tejidos (como algodón y poliéster), lo que complica su separación. Con tecnologías de visión por computadora, aprendizaje automático y sensores de espectrometría, hoy es posible:

• Identificar automáticamente la composición de cada prenda
• Clasificar textiles por tipo de fibra y color
• Separar materiales no reciclables
• Detectar daños o contaminación en los tejidos

Plataformas que lideran la innovación

• Resortecs: utiliza etiquetas inteligentes y tecnología de desensamblaje asistida por IA para separar ropa compuesta por múltiples materiales.
• Fibersort: una solución industrial de clasificación óptica de textiles que identifica el tipo de fibra de forma automatizada, permitiendo la separación precisa para reciclaje.
• Circular.Fashion: ha creado una base de datos digital con etiquetas de productos rastreables, lo que permite planificar su recuperación y reciclado desde el diseño.

Estas herramientas son esenciales para incrementar el volumen de prendas recicladas y reducir la dependencia de materias primas vírgenes.

Optimización de residuos textiles y revalorización con inteligencia artificial

Una parte clave de la moda circular consiste en transformar residuos en recursos. Aquí, la IA para la gestión de residuos textiles juega un papel fundamental en detectar oportunidades de reutilización o reciclaje eficiente de los materiales descartados por la industria o los consumidores.

Análisis predictivo de residuos

Mediante algoritmos de machine learning, las marcas y recicladores pueden:

• Predecir volúmenes de residuos por temporada o campaña
• Identificar puntos de generación de desperdicio en la producción
• Optimizar procesos de recolección y reciclaje según la demanda

Esto permite implementar estrategias de gestión de residuos en tiempo real, evitando la acumulación innecesaria y maximizando el valor recuperado.

Plataformas de revalorización con IA

Empresas emergentes están utilizando inteligencia artificial para reutilizar materiales o redirigir productos defectuosos a nuevos mercados o iniciativas de segunda vida. Por ejemplo:

• Reflaunt: una plataforma que integra tecnología de reventa dentro del e-commerce de marcas, con algoritmos que recomiendan precios óptimos y verifican el estado del producto.
• Save Your Wardrobe: aplica IA para ofrecer sugerencias de reparación, intercambio o reventa de prendas en desuso a partir de escaneos del armario digital del usuario.

Estas iniciativas fomentan un ecosistema donde nada se desperdicia, y cada prenda encuentra una nueva utilidad.

Reventa inteligente y economía circular del consumidor

La reventa de ropa ha dejado de ser una actividad de nicho para convertirse en un pilar del nuevo modelo circular. Plataformas de segunda mano como ThredUp, Vinted o Vestiaire Collective ya incorporan IA en la moda de segunda mano para optimizar el proceso.

¿Cómo mejora la IA la experiencia de reventa?

• Análisis de demanda y precios: algoritmos que identifican tendencias, determinan el mejor precio para cada prenda y predicen la probabilidad de venta.
• Clasificación automática de productos: escaneado de fotos y reconocimiento de marca, tipo de prenda, color y estado.
• Matching personalizado: recomendaciones de prendas en función del estilo y preferencias del comprador.

Esto reduce las barreras de entrada a la economía circular para el consumidor, al facilitar la compra y venta de prendas usadas de forma automática, eficiente y rentable.

IA en el consumidor digital: concienciación y participación circular

Un componente clave para la sostenibilidad es la participación activa del consumidor. Las marcas ahora usan inteligencia artificial para educar y empoderar a los compradores, fomentando hábitos responsables mediante experiencias digitales.

Aplicaciones móviles con IA

Algunas marcas ya incorporan funcionalidades como:

• Scanners de etiquetas inteligentes: informan al cliente sobre la huella ecológica del producto y cómo devolverlo al final de su vida útil.
• Sistemas de recompensa por reciclaje: apps que rastrean las devoluciones de ropa usada y ofrecen descuentos o beneficios.
• Recomendaciones personalizadas: plataformas que sugieren looks reutilizando prendas ya compradas, evitando compras innecesarias.

Estas soluciones aumentan el compromiso con la moda circular y convierten al consumidor en un agente activo del cambio.

Blockchain e IA: una alianza para la trazabilidad circular

Uno de los grandes desafíos de la economía circular es garantizar la transparencia en toda la cadena. Aquí, la combinación de blockchain y IA está creando sistemas de trazabilidad que permiten rastrear:

• El origen de los materiales
• Los procesos de fabricación
• Las rutas logísticas
• El destino de cada prenda al final de su uso

Plataformas como Provenance o TextileGenesis integran IA para validar información y blockchain para almacenarla de forma inmutable, lo que brinda confianza tanto al consumidor como al regulador.

Resultados y beneficios de implementar IA en la moda circular

Los datos ya reflejan los beneficios tangibles de integrar IA en los procesos circulares de la industria textil:

• Aumento del porcentaje de materiales reciclados reutilizables
• Reducción de residuos generados por temporadas anteriores
• Disminución de emisiones asociadas a transporte y producción innecesaria
• Mayor satisfacción del consumidor gracias a experiencias personalizadas

Estos resultados no solo mejoran el impacto ambiental, sino también la eficiencia económica y la reputación de marca en un mercado cada vez más exigente.

Hacia una circularidad automatizada: el futuro inmediato

La evolución de la moda circular con inteligencia artificial no ha hecho más que comenzar. Las próximas innovaciones incluirán:

• Gemelos digitales de prendas: para simular su uso, desgaste y reciclaje antes de su fabricación
• Robótica y automatización del reciclaje: plantas 100% automatizadas para separación y regeneración de fibras
• IA ética: sistemas que no solo optimicen procesos, sino que garanticen condiciones laborales sostenibles y comercio justo

La combinación de tecnología avanzada con principios circulares permitirá una transformación completa del modelo de negocio textil, alineando la rentabilidad con el cuidado del planeta.

Ecodiseño predictivo: la IA como aliada desde el inicio del proceso creativo

En la moda circular, el proceso comienza mucho antes de la fabricación: desde el diseño mismo. Aquí es donde el ecodiseño —el diseño que contempla desde el origen el impacto ambiental del producto— se convierte en un punto clave. Gracias a la inteligencia artificial en el diseño de moda, las marcas ahora pueden prever el ciclo de vida completo de una prenda, optimizando materiales, longevidad y posibilidades de reciclaje desde el boceto inicial.

¿Qué es el ecodiseño predictivo impulsado por IA?

El ecodiseño predictivo con IA combina algoritmos de machine learning, simulaciones digitales y análisis de datos para:

• Prever la durabilidad de los materiales bajo diferentes condiciones de uso
• Evaluar el impacto ambiental de cada decisión de diseño (tipo de tela, proceso de teñido, transporte)
• Simular escenarios de fin de vida del producto (reutilización, compostaje, reciclaje)
• Optimizar patrones para reducir el desperdicio de tela durante la confección

Con estas herramientas, los diseñadores pueden elegir opciones que maximicen la circularidad y minimicen la huella ecológica antes de cortar una sola tela.

Plataformas y herramientas de ecodiseño con IA

• CLO 3D + IA: software de diseño que permite simular prendas con precisión realista, integrando predicciones de ciclo de vida basadas en materiales.
• Ecodesign Toolkits con IA: herramientas como la desarrollada por IBM Research para evaluar decisiones de diseño en términos de sostenibilidad.
• Design for Disassembly AI: algoritmos que sugieren costuras y acabados que faciliten el desmontaje de la prenda para su posterior reciclaje.

Diseño circular automatizado: la moda sin residuos como norma

Una de las aspiraciones del sector es alcanzar un modelo donde cada prenda esté diseñada para ser reciclada, reutilizada o biodegradada sin generar residuos. La automatización del diseño circular con IA es la clave para alcanzar ese objetivo a escala industrial.

¿Cómo funciona?

• Entrenamiento de IA con bases de datos sostenibles: los algoritmos analizan miles de combinaciones de materiales, técnicas de producción y estadísticas de impacto ambiental.
• Diseño generativo circular: sistemas que proponen automáticamente diseños que cumplen criterios de reciclabilidad, durabilidad y bajo impacto.
• Interacción creativa hombre-máquina: los diseñadores trabajan junto a la IA, aportando visión estética y adaptando las sugerencias del sistema.

Esto da lugar a una nueva generación de prendas inteligentes, creadas para durar más, reciclarse mejor y adaptarse al estilo de vida circular del consumidor actual.

Textiles inteligentes y sostenibles: tejidos que informan, responden y se regeneran

El futuro de la moda circular no solo implica nuevas formas de diseñar, sino también nuevos materiales textiles que colaboren activamente con su entorno. La inteligencia artificial aplicada al desarrollo de tejidos inteligentes está impulsando innovaciones que van desde materiales biodegradables hasta telas que pueden “comunicarse” con los sistemas de reciclaje.

Características clave de los textiles inteligentes circulares

• Autodiagnóstico: sensores embebidos que detectan desgaste o necesidades de reparación.
• Trazabilidad digital: chips o etiquetas inteligentes que almacenan toda la información del producto (materiales, origen, reciclabilidad).
• Biodegradabilidad programada: tejidos diseñados para descomponerse de forma segura después de un uso prolongado.
• Materiales regenerativos: fibras que pueden descomponerse y regenerarse sin pérdida de calidad (como ciertas nanocelulosas o bioplásticos).

Casos reales de innovación

• Bolt Threads y su “Mylo”: cuero vegano hecho de micelio, con una estructura que facilita su biodegradación sin residuos.
• Orange Fiber: telas elaboradas a partir de residuos cítricos de la industria alimentaria, ya usadas por marcas como Salvatore Ferragamo.
• Smart Tagging con IA: etiquetas de tela integradas con chips RFID y sistemas de IA para rastrear la historia de la prenda desde la fábrica hasta el reciclador.

IA para la predicción del ciclo de vida de la prenda

Uno de los aspectos más prometedores de la integración de la IA en la economía circular textil es la capacidad de anticipar el ciclo de vida completo de cada prenda. Gracias a la recopilación masiva de datos y al análisis predictivo, ahora es posible responder preguntas como:

• ¿Cuánto tiempo se usará una prenda en promedio?
• ¿Cuándo debería ser retirada o reacondicionada?
• ¿Qué rutas de reciclaje son las más probables según el tipo de prenda?

Estas predicciones permiten a las marcas tomar decisiones más informadas sobre reposición, logística inversa, reparabilidad y diseño de nuevos productos, creando un bucle verdaderamente circular.

Tecnologías clave para la predicción de ciclo de vida

• Machine learning aplicado a big data de uso y desgaste (devoluciones, opiniones, sensores de uso)
• Modelos de comportamiento del consumidor alimentados por IA
• Digital twins (gemelos digitales) de prendas que simulan su ciclo de vida en diferentes escenarios de uso y mantenimiento

La integración de IA en fábricas circulares

Una fábrica verdaderamente circular no solo produce de forma más sostenible, sino que lo hace de manera inteligente. Las fábricas inteligentes de moda circular aprovechan la IA para:

• Optimizar el uso de energía y agua durante la producción
• Detectar y reducir defectos automáticamente
• Clasificar y reciclar residuos textiles en tiempo real
• Rediseñar y reconvertir sobrantes en nuevos productos

Estas instalaciones se están convirtiendo en nodos neurálgicos de la industria 4.0 aplicada a la sostenibilidad, con procesos completamente trazables, automatizados y controlados por algoritmos que maximizan la eficiencia con impacto ambiental mínimo.

Beneficios del diseño circular potenciado por IA

Implementar IA en el diseño circular de moda tiene implicaciones enormes para toda la cadena:

• Ahorro de recursos: menos residuos, menor consumo de agua y energía, reducción de CO₂
• Innovación de producto: materiales más duraderos, versátiles y regenerativos
• Mejora de la reputación de marca: alineamiento con los valores de las nuevas generaciones
• Cumplimiento normativo: anticipación a legislaciones europeas y globales sobre sostenibilidad textil
• Rentabilidad a largo plazo: costes operativos más bajos, fidelización del cliente y nuevas fuentes de ingresos (reventa, reparación, leasing)

Un nuevo paradigma creativo y productivo

La moda circular potenciada por IA no es solo una evolución técnica, sino una transformación cultural dentro del sector. Diseñar con el final en mente, incorporar la ética en cada decisión y colaborar con algoritmos en vez de reemplazar al talento humano es parte del nuevo paradigma.

Las marcas que adopten esta filosofía estarán preparadas para un futuro donde la sostenibilidad no será una opción, sino un requisito para sobrevivir.

Nuevos modelos de negocio circulares: repensando el consumo de moda

El cambio hacia una economía circular en la moda no se limita a producir de forma más sostenible: implica replantear completamente la forma en que consumimos la ropa. Gracias a la inteligencia artificial, las marcas están desarrollando modelos de negocio innovadores que promueven el uso prolongado, la reutilización, el alquiler y la recompra de prendas.

Modelos circulares emergentes impulsados por IA

• Moda como servicio (MaaS): plataformas de suscripción o alquiler que ofrecen prendas por periodos determinados, gestionadas mediante IA que personaliza las selecciones y optimiza los envíos.
• Recompra y reventa inteligentes: algoritmos que estiman el valor residual de la ropa, recomiendan el mejor momento para vender o devolver, y automatizan el proceso.
• Programas de devolución circular: incentivos a los consumidores para devolver ropa usada, organizada por IA para redistribuir a reciclaje, reparación o reventa.
• Producción bajo demanda predictiva: la IA anticipa la demanda real para evitar sobreproducción, reduciendo inventarios y residuos.

Estos modelos no solo reducen el impacto ambiental, sino que aumentan la rentabilidad al crear flujos de ingresos adicionales y fortalecer la relación con el cliente.

La IA como motor del alquiler y la suscripción en moda

Uno de los conceptos más transformadores en la moda circular es la economía del alquiler. Plataformas como Rent the Runway, HURR o MyWardrobeHQ ofrecen modelos de suscripción o alquiler por ocasión. La IA en moda bajo suscripción permite:

• Análisis de estilo personalizado: algoritmos que aprenden del historial del usuario y sus preferencias para ofrecer selecciones más acertadas.
• Gestión eficiente del inventario rotativo: predicción de disponibilidad, desgaste y tiempos de limpieza o mantenimiento.
• Optimización logística: rutas de entrega y recolección más sostenibles, combinadas con análisis de huella de carbono por cliente.
• Detección de tendencias locales: para adaptar las ofertas al contexto de cada mercado o estación.

Este modelo ayuda a reducir la compra impulsiva, al tiempo que amplía el acceso a moda de calidad a un menor costo ambiental y económico.

Plataformas de recompra inteligente y segunda vida

La recompra automatizada de prendas es otro modelo en auge, y la IA juega un papel esencial para escalarlo. Las marcas están comenzando a cerrar el ciclo ofreciendo a sus clientes devolver ropa usada a cambio de crédito o recompra directa.

¿Cómo funciona con IA?

• Clasificación visual automática: análisis de fotos enviadas por el cliente para determinar estado, autenticidad y valor.
• Predicción de demanda en segunda mano: qué prendas tienen mayor probabilidad de reventa según estilo, marca, temporada.
• Valoración dinámica: estimación del precio de recompra usando modelos similares a los del sector automotriz o electrónico.
• Integración de reventa en e-commerce: interfaces donde el cliente puede comprar tanto ropa nueva como de segunda mano, recomendadas por IA.

Empresas como ThredUp, Zalando Pre-owned o Patagonia Worn Wear ya aplican estos sistemas para consolidar sus estrategias de moda regenerativa.

Suscripción inteligente: moda personalizada y sin residuos

La suscripción de moda con IA no es solo alquiler: también puede ofrecer una curación personalizada de estilo circular. Plataformas como Stitch Fix ya usan machine learning para seleccionar prendas que se ajustan al gusto, talla y comportamiento del cliente, reduciendo significativamente devoluciones y excedentes.

Beneficios de aplicar IA en suscripciones circulares

• Reducción de residuos logísticos y de fabricación
• Mayor fidelización del cliente por experiencia personalizada
• Aumento del ciclo de vida útil de las prendas
• Optimización de inventario según datos reales, no estimaciones genéricas

La IA aquí actúa como estilista, gestor de almacén y analista ambiental, todo en uno.

Logística inversa inteligente: cerrando el círculo eficientemente

Uno de los mayores retos logísticos del modelo circular es el proceso inverso: recuperar, clasificar, reacondicionar y redistribuir ropa usada. Esto requiere una red de recolección, evaluación y transporte que tradicionalmente era costosa y lenta. Hoy, gracias a la IA aplicada a la logística inversa, se puede:

• Prever cuándo los clientes estarán listos para devolver una prenda
• Determinar si conviene reparar, revender o reciclar
• Asignar rutas de transporte eficientes y sostenibles
• Automatizar el control de calidad y clasificación en almacenes

Plataformas de logística circular como ReverseLogix o Loop ya integran estos sistemas en grandes cadenas de moda para escalar soluciones sin comprometer la eficiencia.

Impacto positivo de los modelos circulares con IA

La transición a modelos de negocio circulares habilitados por IA tiene efectos significativos tanto a nivel ambiental como económico y social:

Beneficios ambientales

• Menor cantidad de ropa enviada a vertederos
• Reducción de huella de carbono por prenda
• Menor explotación de materias primas vírgenes

Beneficios económicos

• Nuevas líneas de ingresos (alquiler, reventa, suscripción)
• Reducción de inventario no vendido y pérdidas por moda obsoleta
• Aumento del ciclo de valor de cada producto

Beneficios sociales

• Acceso a moda de calidad a precios más accesibles
• Generación de empleo en recolección, reparación, reacondicionamiento
• Mayor conexión del cliente con valores de sostenibilidad y responsabilidad

Claves para implementar IA en modelos circulares

Para que una marca implemente con éxito IA en su estrategia de economía circular, debe:

• Invertir en plataformas tecnológicas integradas: software que conecte diseño, producción, logística, venta y postventa.
• Adoptar un enfoque centrado en el dato: recolección y análisis continuo del comportamiento del cliente y del producto.
• Colaborar con startups y expertos: asociarse con empresas que ya lideran en reciclaje, IA y sostenibilidad.
• Educación interna y externa: formar al equipo y comunicar claramente los beneficios al cliente.

La transformación no es instantánea, pero los beneficios acumulativos a largo plazo superan con creces el esfuerzo inicial.

El futuro es circular, inteligente y regenerativo

Los modelos de negocio en moda circular potenciados por IA no son una tendencia: son una necesidad inminente. Con regulaciones cada vez más estrictas, consumidores más conscientes y tecnologías más accesibles, la industria tiene la oportunidad histórica de redefinir sus bases.

Gracias a la inteligencia artificial, ahora es posible escalar soluciones circulares que antes eran artesanales, costosas o inviables. El resultado es una nueva industria de la moda: más consciente, más eficiente y más alineada con el planeta.

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