Redacción - El Semanal
La industria de la moda, históricamente reacia a disrumpir sus procesos creativos y operativos, se enfrenta a un punto de inflexión crítico. Tras un año en el que las promesas de los agentes de inteligencia artificial para empresas se diluyeron en pilotos inconclusos, una nueva ola tecnológica amenaza con redefinir desde el diseño de patrones hasta la gestión global de la cadena de suministro. Anthropic, la compañía detrás del modelo Claude, ha desvelado una suite de herramientas empresariales que, según sus datos, ya están transformando sectores tan dispares como la ingeniería de software o la investigación farmacéutica. Su mensaje es claro: la revolución no pasará por chatbots genéricos, sino por sistemas integrados que ejecutan tareas complejas con autonomía. Para el ecosistema de la moda, esto supone pasar de la asistencia puntual a la co-creación real, donde la IA no solo sugiere, sino que entrega productos terminados.
El núcleo de esta transformación es Claude Cowork, una plataforma que Anthropic presentó en enero y que ahora amplía con capacidades sustanciales para entornos corporativos. A diferencia de las herramientas anteriores, Cowork está diseñado para producir «trabajo pulido y casi final», capaz de completar proyectos enteros. Su potencial para la moda es inmenso: desde generar prototipos digitales a partir de briefings textuales, hasta analizar tendencias de mercado en tiempo real cruzando datos de redes sociales, archivos históricos de ventas y meteorología. La clave radica en su arquitectura de complementos privados y conectores MCP (Model Context Protocol), que permiten a Claude interactuar de forma nativa con el software ya utilizado por las empresas. Una marca de moda podría, por ejemplo, conectar Cowork a su sistema de diseño CAD (como Clo3D), a su plataforma de gestión de proveedores, a su CRM (como Salesforce) e incluso a repositorios de telas digitalizadas. Esto evita la fragmentación de datos y permite que la IA actúe con contexto completo: al recibir la instrucción «diseña una colección de verano sostenible para mujer, 35-45 años, con stock de poliéster reciclado disponible en nuestros proveedores de Portugal», Claude podría ejecutar un flujo que incluya investigación de tendencias, dibujo técnico, selección de materiales y cálculo de costes preliminar.
Los casos de uso expuestos por Anthropic en su evento «Briefing: Enterprise Agents» anticipan aplicaciones directas para moda. Spotify redujo un 90% el tiempo en migraciones de código complejas mediante instrucciones en lenguaje natural. Traducido al sector textil, esto equivaldría a reconvertir miles de referencias de una temporada a otra en cuestión de días, no meses, adaptando patrones, etiquetado y descripciones para nuevos mercados. Novo Nordisk, la farmacéutica, logró reducir de 10 semanas a 10 minutos la creación de documentos regulatorios. En moda, donde las normativas de sostenibilidad y composición son cada vez más estrictas (como la Ley de Diligencia Debida de la UE), esta capacidad de generar automáticamente informes de cumplimiento para cada prenda, con enlaces a las fichas técnicas de los tejidos, sería revolucionaria. Salesforce, por su parte, ahorra 97 minutos semanales por usuario gracias a las funciones de resumen en Slack. Un equipo de diseño distribuido globalmente podría, tras una reunión virtual, recibir un resumen ejecutivo con decisiones, tareas asignadas y referencias a moodboards almacenados en Google Drive, todo integrado en su flujo habitual.
Sin embargo, la transformación choca con la cruda realidad organizativa. En un panel con ejecutivos de Thomson Reuters, la Bolsa de Nueva York y Epic (gestión sanitaria), se reveló que «las herramientas están muy por delante del cambio management». Steve Haske, de Thomson Reuters, advirtió que las oficinas legales o de asesoría fiscal necesitan «reestructurar sus procesos» para aprovechar las ventajas, y calculó que faltan unos 18 meses para que la adopción se estabilice. En moda, esto es crítico: los departamentos de compras, diseño y producción suelen trabajar en silos, con datos en Excel, correos y presentaciones fragmentadas. Implementar un agente como Cowork exige primero una «higiene de datos» y una redefinición de roles. Seth Hain, de Epic, compartió un hallazgo revelador: más del 50% del uso de Claude Code en su empresa proviene de roles no técnicos (personal de soporte, implementación). En una firma de moda, esto podría traducirse en que los asistentes de taller, los responsables de logística o los community managers empiecen a usar IA para tareas que hoy requieren intervención de analistas o diseñadores, democratizando la productividad pero tensionando las estructuras jerárquicas.
Los datos económicos de Anthropic refuerzan la urgencia. Su Índice Económico muestra que, hace un año, un tercio de los empleos en EE.UU. tenían al menos un 25% de sus tareas reflejadas en el uso de Claude. Hoy, esa cifra se acerca al 50%. Lo más significativo para moda es la distinción entre automatización (ejecución directa) y aumento (colaboración). Peter McCrory, economista jefe de Anthropic, señala que cuando Claude se integra vía API, «se usa abrumadoramente de forma automatizada». Esto sugiere que las tareas repetitivas, como la clasificación de materiales por composición, la generación de descripciones de productos en múltiples idiomas o el escaneo de desfiles para extraer paletas de color, serán las primeras en ser delegadas. Los puestos de «implementación pura», como los técnicos de patronaje en tareas de digitalización o los redactores de fichas técnicas, podrían verse más expuestos. Sin embargo, McCrory matiza: aún no hay evidencia de desplazamiento laboral masivo, pero advierte que roles que requieren «más años de escolaridad» (diseñadores senior, directores de producto) verán mayores ganancias de productividad. El desafío no es técnico, sino organizativo: si el conocimiento clave para ejecutar una tarea con IA reside solo en la cabeza de un patronista veterano, «ese no es un problema técnico, es un problema organizativo».
El contexto de un año de adopción de Claude Code y el protocolo MCP explica por qué este momento se percibe diferente. MCP se ha convertido en el «tejido conectivo» que permite a Claude acceder a datos en Slack, Google Drive, CRM y sistemas financieros simultáneamente. Para una empresa de moda, esto significa que el agente podría, en un solo flujo, consultar el historial de ventas en su ERP, analizar comentarios en redes sociales sobre una silueta, revisar los emails de proveedores sobre plazos de entrega y hasta conectarse a plataformas de forecasting como Edited o WGSN. Esta capacidad de razonamiento a través de toda la pila tecnológica es lo que diferencia a estos agentes de los chatbots empresariales de primera generación.
Las reacciones del mercado son un termómetro de la disrupción. Tras el anuncio de que Claude Code puede modernizar COBOL (el lenguaje de los mainframes de IBM), las acciones de IBM cayeron un 13,2%. Empresas de software empresarial como ServiceNow, Salesforce o Snowflake han sufrido presiones similares. La clave, según analistas, está en la posición en el ecosistema: las compañías integradas como socios (Salesforce, DocuSign, Thomson Reuters) experimentaron repuntes, mientras las ajenas se enfrentan a un riesgo existencial. En moda, esto sugiere que plataformas como Vee que ya ofrecen soluciones de PLM (Product Lifecycle Management) podrían verse forzadas a asociarse o a ser desplazadas por soluciones nativas de IA. Las empresas de logística y etiquetado que no se adapten a estos nuevos flujos automatizados podrían quedar relegadas.
La visión de Anthropic se centra en lo que llama «la división del pensamiento»: la brecha entre organizaciones que adoptan IA de forma transversal (empleados, procesos, productos) y las que la tratan como una solución puntual. Kate Jensen, jefa de Anthropic para las Américas, pronostica que las primeras «acumularán ventaja con el tiempo», mientras las segundas «se quedarán cada vez más atrás». Para la moda, un sector con márgenes ajustados y ciclos de temporada implacables, la pregunta es crucial. ¿Invertirán las casas de moda en redefinir sus flujos de trabajo alrededor de agentes autónomos, o seguirán parcheando viejos procesos con herramientas de diseño asistido?
La respuesta dependerá, en parte, de cómo se gestione la transición laboral. McCrory señala que la IA está impactando ya en roles con tareas de «implementación», como los modelistas que convierten bocetos en patrones digitales, o los compradores que gestionan pedidos repetitivos. Pero también creará nuevas funciones: expertos en «prompt engineering» para moda, arquitectos de flujos de trabajo con IA, o supervisores de calidad de outputs generados. La alarma de Haske sobre la protección de la propiedad intelectual institucional es particularmente relevante para casas de moda con archivos históricos de diseño únicos. Garantizar que los datos de archivo, los moodboards de temporadas pasadas y las relaciones con artesanos no se filtren en los modelos es una prioridad que debe resolverse antes de escalar.
El evento de Anthropic cierra con una advertencia velada para los directivos: la velocidad de cambio es exponencial. Un CIO de una empresa Fortune 10 le dijo a Jensen que necesitan «comprimir una década de innovación en los próximos años». En moda, donde los ciclos de tendencia ya son de meses, esta aceleración puede ser tanto una oportunidad como una amenaza. Las marcas que aprendan a integrar herramientas como Claude Cowork en su ADN creativo —no como un accesorio, sino como un colaborador que maneja la Logística, los datos y las repeticiones— podrán reaccionar a las tendencias en tiempo real, personalizar producciones en masa y optimizar la sostenibilidad con precisión jamás vista. Quienes permanezcan anclados en el trabajo artesanal puro, sin una estrategia clara de sinergia humano-IA, podrían ver cómo su ventaja competitiva se erosiona en una sola temporada.
El mensaje final, escapando del tecno-optimismo vacío, lo dio Haske: «Como líderes, todos tenemos que involucrarnos personalmente y personalmente invertir en el uso de las herramientas». En la moda, eso significa que los directores creativos, los patronistas jefe y los CEOs deben ensuciarse las manos con estas tecnologías ahora. No se trata de que la IA diseñe por ellos, sino de que les permita pasar de crear 20 bocetos por temporada a iterar 200, de gestionar 5 proveedores a monitorizar 500 con la misma plantilla, de reaccionar a tendencias a anticiparlas. La ventana para definir si una marca será parte del ecosistema o quedará fuera se está cerrando, y el próximo desfile podría ya estar diseñado con ayuda de un agente que, hoy, está aprendiendo a entender la palabra «silueta».
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