En 2020 los fundadores de la marca de lujo Mônot, Sébastien Meyer y Stratis Morfogen, se aliaron con el investigador en IA Rohith Reddy para desarrollar un sistema de diseño de moda totalmente automatizado basado en IA generativa. El objetivo fue acelerar y optimizar el proceso artesanal de creación de prendas de alta gama mediante modelos que aprendieran de colecciones existentes y generaran propuestas originales en 3D.

La solución, bautizada Mônot Studio, combinó redes neuronales convolucionales CNN y redes recurrentes RNN para producir modelos tridimensionales de vestidos y complementos a partir de parámetros como paleta de color, tipo de tejido, estilo y ajuste. Tras entrenar el sistema con más de 10 000 diseños de alta costura, el resultado fue una generación de propuestas tan convincentes que, según pruebas internas y críticas, resultaban indistinguibles de las creadas por diseñadores humanos.

Resultado clave: reducción del tiempo de diseño en 80% Al medir el impacto, Mônot y Rohith Reddy comprobaron que el tiempo medio para diseñar una prenda cayó de 40 horas a 8 horas, una reducción del 80% que permitió aumentar la capacidad productiva sin renunciar a los estándares de calidad propios del sector lujo.

Este caso ilustra cómo la inteligencia artificial puede transformar industrias creativas y técnicas por igual. Empresas de moda, retail y diseño pueden aprovechar modelos generativos, agentes IA y pipelines de datos para iterar más rápido y explorar nuevas combinaciones estéticas y funcionales sin perder control sobre ajuste y manufacturabilidad.

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