iMuse.AI: desarrollo virtual de ropa y diseñadores «superhéroes»

En 2026, la industria de la inteligencia artificial puede alcanzar un punto de inflexión, transitando de la era de conceptos y narrativas a una etapa de aplicación práctica comprobada por el mercado. El 10 de enero en la cumbre AGI-Next, el Profesor Tang Jie de la Universidad de Tsinghua y fundador de Zhipu llegó a una conclusión clave: "Después del surgimiento de DeepSeek, la competencia en el paradigma de Chat ha sido largamente completada, y el siguiente paso será la transición al trabajo real". Yao Shunyun también señaló que comparado con el mercado ToC, los usuarios en escenarios ToB están más dispuestos a pagar por capacidades de modelo, porque estas herramientas de IA pueden ayudar a los propietarios de empresas a mejorar la eficiencia del trabajo.

Sin embargo, durante mucho tiempo, el software ToB en China no ha sido considerado un negocio "sexy". A pesar de que varias empresas ToB extranjeras tienen capitalizaciones de mercado en los cientos de miles de millones de dólares, el desarrollo de muchas empresas ToB chinas no ha cumplido con las expectativas, y una actitud relativamente cautelosa o incluso pesimista hacia el mercado ToB chino prevalece dentro de la industria. Por un lado, la disposición de las empresas chinas a pagar ha sido débil durante mucho tiempo.

Muchas empresas se han acostumbrado a usar herramientas gratuitas, y si no pueden obtenerlas gratuitamente, a menudo cambian a soluciones alternativas más baratas. Por otro lado, la cadena de toma de decisiones para las compras de software corporativo es compleja, y el acuerdo final a menudo depende no solo del producto en sí, sino que está estrechamente vinculado a relaciones comerciales, recursos de canal y redes de contactos. En este entorno, los proveedores de servicios carecen de motivación para la inversión continua en investigación y desarrollo de productos, y el mercado gradualmente se mueve hacia competencia homogénea, las guerras de precios y la expansión de funcionalidades se convierten en la norma, y la competencia se vuelve cada vez más agotadora.

Pero la fundadora de iMuse, Gu Yingying, cree que el surgimiento de la IA disrumpe esta lógica antigua. En su opinión, la era de la IA reafirmará el valor de "producto es rey" y proporcionará a las empresas que realmente poseen fortaleza de producto un poder de fijación de precios razonable. "El llamado producto es rey no es solo un eslogan, sino una inversión continua en investigación y desarrollo para crear productos que realmente crean valor para los clientes", enfatiza Gu Yingying.

Este valor debe cumplir con dos requisitos previos: primero, el efecto debe ser visualmente aparente, y segundo, el beneficio puede ser claramente calculado. Con base en esto, Gu Yingying y su equipo desarrollaron la plataforma de desarrollo virtual iMuse.AI, cubriendo el proceso completo de diseño y desarrollo.

iMuse.AI, la primera plataforma inteligente de China especializada en diseño de ropa, busca resolver varios problemas estructurales que han existido durante mucho tiempo en la industria de la moda: homogeneidad creativa seria, guerras de precios intensas y desalineación entre el desarrollo de productos y las necesidades reales del mercado. Solo seis meses después del lanzamiento, iMuse.

AI ha establecido asociaciones con varios fabricantes de ropa líderes como Ellassay Group, Beyond Group y JNBY. Gu Yingying, fundadora de iMuse.AI, tiene más de 10 años de experiencia en tecnología e industria textil.

Ella señala que actualmente la industria de la moda enfrenta universalmente un dilema: algunas empresas prefieren seguir modelos populares, manteniendo escala a través de copia y competencia de precios, pero la ganancia continúa disminuyendo, las inversiones en investigación y desarrollo son difíciles de mantener, lo que finalmente conduce a un ciclo vicioso; otras empresas intentan crear marcas diferenciadas, pero a menudo encuentran problemas de inversiones iniciales altas, grandes costos de ensayo y error y riesgos de fracaso inaceptables. En 2023, Gu Yingying se dio cuenta de que el surgimiento de la tecnología de IA podría ofrecer una nueva solución a este dilema. A través del desarrollo virtual asequible, las empresas pueden completar una gran cantidad de experimentos de diseño sin recurrir a la producción física, y transferir la retroalimentación del mercado a la etapa de desarrollo, reduciendo así los riesgos y realizando innovación diferenciada.

Este cambio transforma la lógica de desarrollo en la industria de la moda. Para lograr este objetivo, iMuse.AI cubre un espectro completo de escenarios de diseño, desde diseño de ropa terminada, diseño de tela y patrón, hasta exhibiciones de modelos con ropa y vista previa de exposición espacial, buscando conectar toda la cadena desde la inspiración del diseño hasta la exhibición de ropa terminada y la presentación del efecto visual minorista.

A través de las características mencionadas anteriormente, los diseñadores solo necesitan ingresar requisitos de cambio usando imágenes y lenguaje natural, y el modelo de IA puede entender intenciones de diseño y completar la creación y ajuste de imágenes, eliminando completamente operaciones manuales repetitivas como cortar y pegar en Photoshop tradicional. Tal mejora significativa de eficiencia inevitablemente conducirá a cambios en la industria. Las empresas pueden separar "desarrollo virtual" de "desarrollo físico": antes de proceder al prototipado físico, primero complete la verificación del mercado a través del diseño virtual, mejorando así la eficiencia del desarrollo físico y reduciendo residuos.

Con la ayuda de la IA, la presentación real desde el diseño de estilo hasta combinaciones de modelos se puede lograr sin la ayuda de "prendas acabadas físicas". Con base en esto, algunos clientes de iMuse comenzaron a usar el método de "reuniones de revisión virtual" - el equipo de marketing presenta retroalimentación y ajusta diseños en tiempo real a través de conferencias en línea basadas en imágenes de efectos del cuerpo superior generadas por IA, para evitar que estilos que no cumplen con las necesidades del mercado lleguen a la etapa de desarrollo físico. Algunas empresas incluso realizan "ferias comerciales virtuales" antes de las ferias comerciales tradicionales, mostrando bienes virtuales a franquiciados o clientes principales y deteniendo directamente la producción de bienes físicos para estilos que no reciben pedidos.

El desarrollo virtual no solo reduce costos sino que también acorta significativamente el ciclo de retroalimentación del mercado. Gu Yingying informó que en el modelo tradicional, la tasa de rechazo de muestras en la industria de la moda típicamente va de 1:2 a 1:3, y gracias al desarrollo virtual, los residuos de muestras se pueden reducir en más del 60%. Más importante aún, el desarrollo virtual puede modificarse en cualquier momento, acortando el ciclo de retroalimentación del mercado.

Los ajustes de diseño pueden completarse repetidamente antes del inicio de la temporada de ventas, para evitar pérdidas dobles de tiempo y costos debido a ciclos de cambio demasiado largos y ventanas de listado perdidas. En el futuro, la "preventa sin bienes físicos" puede convertirse en la norma: las marcas pueden usar primero IA para crear cientos de diseños virtuales para probar el mercado, y luego producir en masa solo una pequeña cantidad de estilos con el mejor desempeño de datos. A través de tal "diseño basado en datos", los riesgos de inventario a largo plazo en la industria de la moda pueden resolverse en la mayor medida posible.

Comparado con el lado corporativo, el empoderamiento que iMuse.AI proporciona a los diseñadores puede ser más directo. En opinión de Gu Yingying, la IA cambia la estructura de capacidades de la profesión de diseñador.

En la industria de la moda tradicional, los diseñadores a menudo se limitan estrictamente a una única subcategoría, como ropa para mujeres, hombres o niños, y el trabajo en diseño de patrones, co-branding de IP, etc. típicamente requiere colaboración externa. Esta no es una preferencia por división del trabajo, sino que está determinada por el sistema de habilidades - diferentes categorías tienen caminos de aprendizaje completamente diferentes, y desarrollar cada habilidad significa inversión de tiempo prolongado.

El surgimiento de iMuse.AI hasta cierto punto ha roto esta frontera. A través de la intervención de herramientas de IA, los diseñadores pueden cambiar rápidamente entre diferentes áreas de diseño, y los métodos que anteriormente requerían años de capacitación se comprimen en capacidades de herramientas, y los juicios estéticos comienzan a traducirse directamente en eficiencia de producción.

Este cambio ya se ha manifestado en la práctica dentro de iMuse. Gu Yingying afirmó que actualmente casi todos los ejemplos de clientes de la empresa han sido completados por un joven diseñador que se graduó hace aproximadamente seis meses, y cubren varios estilos y categorías. Este diseñador se graduó de la Universidad de Donghua, actualmente regresó a su alma mater para enseñar, y participa en cursos abiertos conjuntamente por iMuse y Donghua para compartir cómo usa IA como la herramienta principal para moldear un nuevo modo de producción.

"Si en el pasado un diseñador junior necesitaba alcanzar tal nivel integral de capacidad, podría haber tomado más de diez años o incluso toda una vida para cubrir tantas dimensiones de capacidades de diseño", comentó Gu Yingying. Sin embargo, Gu Yingying también enfatizó que la IA no borró las diferencias individuales, sino que aumentó la brecha en "pensamiento" a través de "igualación de habilidades". Las habilidades son "forma" que puede ser reemplazada por herramientas, y lo que realmente aumenta la brecha es el juicio estético, la comprensión cultural, la reestructuración de información y la construcción de valor, es decir, capacidades de nivel superior.

En otras palabras, la IA logra "igualación de habilidades", pero no trae "promedio de capacidades". De hecho, cuando las capacidades individuales aumentan, la estructura de personal de las empresas realmente cambia - entre los clientes asociados de iMuse, algunas empresas redujeron aproximadamente el 50% de los costos de personal en tres meses. Pero Gu Yingying cree que esto no significa simplemente "reemplazar personas con IA", sino que la IA hasta cierto punto obliga a las personas a explorar y contemplar nuevas fronteras de valor.

Ella observa que cuando los diseñadores ya no están limitados por la técnica, y la cadena de suministro realiza "cero costos de ensayo y error", la industria de la moda futura puede volverse más personalizada y diversa, y la industria de la moda puede realmente abrir una explosión de creatividad. Hablando sobre las direcciones principales del desarrollo futuro de iMuse, Gu Yingying afirmó que primero es ayudar a las empresas a acumular activos digitales. En empresas textiles tradicionales, los estilos populares a menudo se ven solo como resultado de revisión repetida, y las empresas realmente no dominan la fuente de referencias, el camino de diseño, así como la lógica de juicios y el proceso de pensamiento del diseñador en ese momento.

Al preservar sistemáticamente cada eslabón en el proceso de diseño, iMuse permite que las empresas aprovechen plenamente este conocimiento en el diseño futuro. Esto transforma el proceso de desarrollo de ropa, que originalmente dependía fuertemente de experiencia personal y era desestructurado, por primera vez en un proceso sistemático estructurado, medible y optimizable de manera sostenible. Otra dirección es construir nuevas escenas de contenido y comercio alrededor de "desmaterialización".

iMuse lanzó la plataforma de contenido iChuanyi para bienes sin productos físicos, intentando integrar diseño y desarrollo, demostración de contenido y preventa de comercio electrónico en un único sistema virtual, para completar verificación y distribución sin transición a producción física, reduciendo así los costos totales de ensayo y error en la industria. Volviendo a una pregunta más macroscópica: ¿tiene ToB oportunidades en China en la era de la IA? Gu Yingying da una respuesta afirmativa.

En su opinión, las empresas chinas no carecen del deseo de pagar, sino que prefieren pagar por certeza actual. En este contexto, "producto es rey" será nuevamente probado: cuando las capacidades de productos demuestran liderazgo avanzado, incluso en escenarios ToB puede mantener precios más altos y formar un ciclo positivo - precios más altos a su vez sustentan la inversión continua en investigación y desarrollo, creando finalmente una barrera sistémica en sentido real.