A corrida da IA na moda: assim competem Inditex, H&M, Mango, Shein e Uniqlo para reinventar o têxtil

A inteligência artificial deixou de ser uma tecnologia experimental para se tornar uma nova alavanca de transformação da indústria da moda. O design, a previsão de tendências, a gestão de inventário ou a logística são alguns dos âmbitos em que os grandes grupos têxteis já estão incorporando essas ferramentas. Inditex, H&M, Mango, Shein e Uniqlo avançam por caminhos diferentes, mas com o objetivo comum de converter a IA em uma nova vantagem competitiva e expandir sua aplicação.

Na assembleia geral de acionistas da Inditex, realizada em julho passado, Marta Ortega, presidente não executiva da multinacional, apontava que “a inteligência artificial e as novas tecnologias abrirão possibilidades novas e transformarão nossa indústria, mas continuamos acreditando que o valor está nas pessoas, no critério, na sensibilidade e na empatia”. Por sua vez, Óscar García Maceiras, CEO da companhia, indicava que continuariam tirando “proveito de qualquer tecnologia à nossa disposição”. “Há tempos investimos de forma sustentada em inteligência artificial, que tem uma aplicação transversal no grupo”.

A Inditex há anos digitaliza sua cadeia de produção. Muito antes da irrupção da inteligência artificial generativa, a companhia já havia construído uma sólida base tecnológica sobre a qual agora está implantando essas novas ferramentas. Assim, por exemplo, em 2018 a empresa começou a implantação do programa de Identificação por Radiofrequência (RFID), um sistema que permite saber em que lugar se encontra cada peça a cada momento graças a um código localizador situado na própria etiqueta da marca.

Naquele mesmo ano também foi implantado o Sistema de Gestão Integrado (SINT), tecnologia que permite que os clientes possam receber seus produtos tanto do inventário dos pontos de venda físicos quanto do canal online e que adquiriu especial relevância com o estalo da pandemia.

Em 2019 a multinacional assinou um acordo com o Massachusetts Institute of Technology (MIT) para desenvolver linhas conjuntas de pesquisa focadas na análise de dados, inteligência artificial e reciclagem. Com base nele, iniciaram um projeto para incluir um método de busca analítico de artigos comparáveis em seu site. “Tentar antecipar a recepção comercial de nossos artigos pelos nossos clientes é um exercício especialmente complexo no caso das novidades, pois é um tipo de artigo sujeito a grande volatilidade e para o qual não existem dados históricos de comportamento para basear as estimativas”, explicavam então.

Em 2021 foi lançado o projeto Indução automática a Sorter, o primeiro piloto da companhia que permite colocar automaticamente as peças dobradas nos classificadores de encomendas. No relatório daquele ano explicavam que se tratava de “uma tecnologia de ponta que identifica e seleciona as peças que posteriormente serão introduzidas no sistema, para o que foi necessário contar com modelos avançados de inteligência artificial apoiados na pesquisa de alguns dos centros tecnológicos mais importantes do mundo”.

No relatório anual de 2025 explicam que em meados de dezembro do ano anterior entrou em funcionamento o Zara Try-on, “um sistema de prova virtual baseado em IA, que permite aos clientes criar um avatar a partir de suas próprias fotos e gerar imagens desse avatar vestindo peças reais”. Ao final do exercício estava implementado em 43 mercados e acumulava mais de 7 milhões de sessões.

No World Summit AI 2025 em Amsterdã, David Lacalle Castillo, então Senior Machine Learning Engineer da Inditex, apresentou KAIA, a plataforma unificada da companhia para construir produtos baseados em inteligência artificial em grande escala. Essa ferramenta, segundo apontou o engenheiro em uma publicação no Linkedin, busca “democratizar o acesso a capacidades avançadas de IA dentro do grupo” e encurtar o caminho entre a pesquisa e a implementação de novas soluções.

Alguns dos produtos impulsionados com KAIA são o motor de busca semântico e visual da Zara, que ajuda os usuários a descobrir produtos similares por meio de texto ou imagens, ou Pixia, “uma plataforma segura e privada” para os designers da companhia com ferramentas de IA “para a criatividade e a produtividade”.

Outro dos sistemas usados pela multinacional é o Moya. Conforme avançava em julho passado o jornal Expansión, graças a ele os engenheiros “definem que soluções querem desenvolver e os agentes de inteligência artificial desenvolvem o código”. Também desenvolveram o Inditex.AI, um assistente que centraliza as ferramentas de IA à disposição dos trabalhadores e entende perguntas formuladas em linguagem natural, como ocorre com ChatGPT ou Gemini, para oferecer respostas baseadas na informação interna da empresa.

O caminho da H&M

A cadeia sueca H&M também há anos incorpora a inteligência artificial e a análise de dados com o objetivo de ajustar melhor a oferta às necessidades dos clientes. “Nossas melhorias combinadas baseadas em IA estão contribuindo significativamente para reduzir os níveis de estoque em relação às vendas, ao mesmo tempo que diminuem a quantidade de amostras físicas que produzimos”, explicava a companhia em seu Relatório de Sustentabilidade de 2023. Naquele exercício foram implementadas ainda soluções baseadas em IA que permitiam “redistribuir produtos para zonas com uma demanda mais específica”.

A aposta da H&M também alcança a cadeia de fornecimento. Em seu relatório de resultados de 2025, a companhia assegurava que a tomada de decisões baseada em dados e um maior uso da inteligência artificial estão melhorando a precisão de seus processos e reforçando sua oferta ao cliente. As melhorias introduzidas na cadeia de fornecimento e uma maior eficiência nas compras contribuíram para melhorar a gestão do inventário. De fato, os estoques do grupo reduziram-se 12% durante o exercício, até 35.427 milhões de coroas suecas, cerca de 3.200 milhões de euros na conversão.

Em julho do ano passado a companhia anunciou que continuava explorando a IA generativa mediante o uso de réplicas digitais de modelos para suas campanhas. “Essa tecnologia oferece a oportunidade de melhorar a narrativa e encontrar novas maneiras de conectar com nossos clientes, sem deixar de ser fiéis à identidade da H&M, centrada no estilo e nas pessoas”.

A tecnologia da Mango

A Mango também há anos incorpora sistemas de inteligência artificial em diferentes pontos de sua cadeia de valor, desde a estratégia de preços até a personalização ou o atendimento ao cliente. Em 2018 a companhia começou a desenvolver sistemas de machine learning; atualmente conta com mais de quinze plataformas aplicadas a diferentes áreas de seu negócio.

Uma delas é LISA, plataforma interna de IA generativa conversacional, desenhada para empregados e parceiros que “melhora desde o desenvolvimento de coleções até o serviço pós-venda”, segundo explicavam em 2023. “LISA utiliza diferentes modelos, tanto privados quanto open source, treinados para a companhia, a partir dos quais o grupo de moda construiu sua própria plataforma de IA generativa conversacional em menos de nove meses. A nova plataforma conta com uma interface própria da Mango, similar ao ChatGPT, adaptada para atender casos de uso de seus empregados e parceiros”.

A Mango também utilizou a IA generativa para criar e apresentar suas coleções. Em 2024 lançou sua primeira campanha gerada integralmente com essa tecnologia. O processo começou com imagens reais das peças a partir das quais foi treinado um modelo para gerar imagens dessas peças sobre uma modelo. A companhia conta também com a plataforma de IA generativa Inspire, que ajuda a equipe de design e produto a “inspirar-se vendo diferentes conceitos para poder cocriar estampas, tecidos, peças, etc”.

Neste mesmo ano, a Mango avançou também na automatização de suas operações em parceria com a Theker, uma startup espanhola especializada em robótica e inteligência artificial. Ambas as companhias trabalham em projetos para automatizar processos no centro de distribuição da Mango em Lliçà d’Amunt. A Theker faz parte também da carteira de empresas emergentes impulsionadas pela Inditex através do Alma Mundi FutuRetail Fund, o fundo criado pelo grupo em 2024 com uma dotação de 50 milhões de euros.

Shein e Uniqlo

No caso da Shein, a IA e a análise de dados ocupam um lugar importante em um modelo de negócio que tem a velocidade e a demanda entre seus principais eixos. A companhia assegura que, em vez de basear-se unicamente nas previsões de tendências, toma decisões a partir das preferências e compras de seus clientes e utiliza tecnologia própria para medir em tempo real a demanda. Essa informação é transmitida diretamente a seus fornecedores, que começam com pequenos lotes para medir a resposta dos consumidores e repor apenas aqueles produtos que demonstram ter demanda. Dessa forma, a tecnologia conecta o comportamento do consumidor com as decisões de produção e fornecimento.

A companhia monitora continuamente a diferença entre o estoque disponível e as necessidades previstas dos clientes para determinar quando e quais unidades deve pedir novamente a seus fornecedores. A essa estratégia somam-se os algoritmos de recomendação e personalização da plataforma, que determinam quais produtos ganham visibilidade para cada usuário em função de suas buscas, histórico de navegação, preferências, compras anteriores e localização. Assim, os cliques, os produtos adicionados ao carrinho e as compras também podem influenciar a posição que um artigo ocupa dentro da plataforma.

Por sua vez, Fast Retailing, a matriz da Uniqlo, utiliza modelos de previsão de demanda baseados em algoritmos e analisa as condições de venda e o feedback das lojas e clientes para ajustar seus planos de vendas a cada referência. O objetivo é cruzar os dados gerados pelo cliente com produção, distribuição e as lojas para fabricar as unidades necessárias em cada momento.

A automatização alcança também os centros logísticos da Uniqlo, onde a Fast Retailing implantou armazéns altamente automatizados, capazes de gerir processos como recepção, classificação, preparação e inspeção das peças. O grupo começou a operar em 2018 um armazém completamente automatizado em Ariake (Tóquio) e desde então estendeu essa tecnologia a outros mercados, com o objetivo de acelerar a chegada dos produtos às lojas e aos clientes. A companhia também integra algoritmos ao longo da cadeia, desde o planejamento até o varejo, para conectar os planos de produção, vendas e distribuição, alocar o estoque dos armazéns e organizar o transporte às lojas.