Emma Grede, de Good American: la IA transforma el negocio, pero el diseño de los vaqueros seguirá en manos humanas

Emma Grede, cofundadora y CEO de Good American, ha propuesto para la industria de la moda una fórmula sorprendentemente sensata para trabajar con inteligencia artificial: usarla en casi todo lo que dependa de la velocidad y la eficiencia, pero mantenerla alejada de las áreas donde la marca se construye sobre la comprensión humana del gusto y de las necesidades del comprador. Según Grede, la IA ya está cambiando de forma notable sus empresas, aunque la creatividad, la innovación y el diseño deben seguir en manos de personas. Lo dijo en una entrevista de la serie Leaders with Francine Lacqua, publicada el 27 de abril de 2026.

Su postura no es una resistencia a la tecnología: al contrario, reconoce abiertamente que la IA ya está reorganizando los procesos de negocio. Pero para ella existe una línea roja clara. Todo lo que exige un toque humano, empatía y capacidad de entender a otra persona no debe quedar en manos de una máquina.

Traducido al lenguaje del mercado de la moda, esto significa que las redes neuronales pueden acelerar el trabajo de la empresa, pero no deben decidir cómo será la ropa que la gente lleva puesta. Para Good American, esta cuestión es especialmente importante. La marca, lanzada en 2016, se construyó desde el principio en torno a la inclusividad y a un conocimiento preciso del cliente real, y no de un ideal de moda promediado.

La compañía debutó con el mayor lanzamiento de la historia del mercado del denim y ya el primer día registró ventas por valor de 1 millón de dólares. Más tarde, Good American pasó de ser una marca de vaqueros a ofrecer una línea de moda más amplia, sin perder el foco en la inclusividad de tallas. Por eso, las palabras de Grede no suenan a debate abstracto sobre el futuro de la IA, sino a una regla de gestión para un negocio que vende ropa y, con ella, la sensación de acertar de lleno con una necesidad.

A juzgar por cómo lo formula Grede, en sus empresas la IA debe asumir todo lo que pueda describirse como trabajo repetitivo, analítico u operativo. Esto ya es una interpretación de sus palabras, no una cita literal, pero la lógica es clara: la previsión de la demanda, la preparación de borradores, el trabajo con datos internos, la agilización de los procesos de equipo, la ayuda en la planificación y otras tareas rutinarias son más fáciles de estandarizar y delegar en algoritmos. En cambio, el diseño, la innovación y las decisiones creativas siguen siendo territorio humano, porque ahí no solo cuentan los patrones de datos pasados, sino también la intuición, el contexto cultural, el riesgo y la comprensión de lo que el comprador todavía no ha llegado a formular.

Esta postura encaja bien con la imagen más amplia de Grede como ejecutiva que construye marcas en la intersección entre la cultura y una estricta disciplina empresarial. Además de dirigir Good American, es socia fundadora de Skims, y en sus intervenciones recientes ha insistido de forma constante en la rapidez en la toma de decisiones y en la integración de la IA en los flujos de trabajo. Al mismo tiempo, incluso en las descripciones de sus entrevistas y pódcasts más recientes se repite la misma idea: la automatización debe reforzar el negocio, pero no sustituir su núcleo creativo.

En un mercado donde muchas empresas o se entregan sin reservas al contenido generativo o, por el contrario, muestran públicamente su miedo a la IA, se trata de una posición intermedia importante. El alcance de lo que plantea Grede va más allá del debate sobre si una red neuronal puede idear unos buenos vaqueros. En la práctica, propone dividir el negocio en dos partes: lo que se puede optimizar y lo que define la identidad del producto.

En la primera, la IA se convierte en una herramienta para ganar velocidad y reducir costes. En la segunda, siguen decidiendo las personas, porque es ahí donde nace lo que distingue a una marca del flujo interminable de variantes generadas automáticamente. Para las empresas de consumo, este puede ser el escenario más realista de los próximos años: no «IA en lugar del equipo», sino IA alrededor de un equipo que sigue siendo responsable del gusto, la elección y el sentido.