Emma Grede de Good American: La IA cambia el negocio, pero el diseño de jeans sigue siendo cosa de humanos

Emma Grede, cofundadora y CEO de Good American, ha propuesto para la industria de la moda una fórmula sorprendentemente sobria para trabajar con inteligencia artificial: usarla en casi todos los lugares donde importan la velocidad y la eficiencia, pero mantenerla alejada de las áreas donde una marca se construye sobre la comprensión humana del gusto y las necesidades del cliente.

Según ella, la IA ya está transformando notablemente sus empresas, pero la creatividad, la innovación y el diseño deben permanecer en manos de las personas.

Grede dijo esto en una entrevista de la serie Leaders with Francine Lacqua, publicada el 27 de abril de 2026.

Su posición no parece una resistencia a la tecnología; al contrario, reconoce directamente que la IA ya está reestructurando los procesos de negocio.

Pero para ella, hay una línea roja clara.

Todo lo que requiere toque humano, empatía y la capacidad de entender a otra persona no debe entregarse a las máquinas.

En términos del mercado de la moda, esto significa que las redes neuronales pueden acelerar el trabajo de la empresa, pero no deben determinar qué cosas usan las personas.

Para Good American, esta es una cuestión particularmente importante.

La marca, lanzada en 2016, fue construida desde el principio alrededor de la idea de inclusividad y comprensión precisa del cliente real, en lugar de un ideal de moda promediado.

La empresa comenzó con el mayor lanzamiento del mercado de vaqueros en la historia y ya en el primer día logró 1 millón de dólares en ventas.

Posteriormente, Good American creció de una marca de vaqueros a una línea de moda más amplia mientras mantenía su énfasis en la inclusividad de tallas.

Por lo tanto, las palabras de Grede suenan no como una discusión abstracta sobre el futuro de la IA, sino como una regla de gestión para un negocio que vende no solo ropa, sino la sensación de acertar precisamente con las necesidades del cliente.

Basándose en la formulación de Grede, la IA en sus empresas debe asumir todo lo que puede describirse como trabajo repetitivo, analítico u operacional.

Esto es ya una interpretación de sus palabras, no una cita directa, pero la lógica es clara: pronóstico de demanda, preparación de borradores, trabajo con datos internos, aceleración de procesos de equipo, ayuda en la planificación y otras tareas rutinarias son más fáciles de estandarizar y entregar a los algoritmos.

Por el contrario, el diseño, la innovación y las soluciones creativas siguen siendo territorio humano, porque lo que importa allí no es solo los patrones de datos pasados, sino también la intuición, el contexto cultural, el riesgo y la comprensión de lo que el cliente aún no ha logrado articular.

Esta posición se alinea bien con la imagen más amplia de Grede como una operadora que construye marcas en la intersección de la cultura y la disciplina empresarial rigurosa.

No solo lidera Good American, sino que también es socia fundadora de Skims, y en sus apariciones recientes habla consistentemente sobre la velocidad de la toma de decisiones y la implementación de IA en los procesos de trabajo.

Al mismo tiempo, incluso en las descripciones de sus entrevistas y podcasts recientes, se repite la misma idea: la automatización debe fortalecer el negocio, pero no reemplazar el núcleo creativo.

Para un mercado donde muchas empresas o abrazan incondicionalmente el contenido generativo o, por el contrario, temen públicamente la IA, esta es una posición importante de equilibrio.

El significado de la declaración de Grede va más allá del debate sobre si una red neuronal puede crear buenos vaqueros.

Ella está esencialmente proponiendo dividir el negocio en dos partes: lo que se puede optimizar y lo que forma la identidad del producto.

En la primera parte, la IA se convierte en una herramienta para aceleración y reducción de costos.

En la segunda parte, las personas aún deciden, porque es allí donde nace la distinción de la marca de un flujo infinito de variantes generadas automáticamente.

Para las empresas de consumo, este puede ser el escenario más realista para los próximos años: no 'IA en lugar de un equipo', sino IA alrededor del equipo, que sigue siendo responsable del gusto, la elección y el significado.