Modelos feitos por IA: risco, oportunidade e o que os executivos de moda precisam decidir agora
O anúncio da Guess na edição de agosto da Vogue com modelos geradas por IA acendeu um alerta no setor. No curto prazo, a tecnologia reduz tempo e custo de produção; no longo, levanta questões sobre empregos, identidade de marca, diversidade e confiança do consumidor. É um divisor de águas: o que for decidido agora afetará branding, margens e governança por anos.
O que está mudando (e com que velocidade)
A adoção de IA está se tornando padrão: 71% das empresas dizem usar IA em ao menos uma função; no marketing, 88% dos profissionais afirmam usar IA no dia a dia. Isso significa que o debate já não é “usar ou não”, e sim como usar com responsabilidade e ROI.
O potencial econômico é real: a McKinsey estima que a genAI pode adicionar US$ 150–275 bilhões ao lucro operacional de moda/luxo em 3–5 anos, via aceleração de conteúdo, merchandising e design.
O setor já testou limites e sentiu o backlash: quando a Levi’s anunciou testes com modelos gerados por IA para ampliar diversidade, vieram críticas e a marca precisou explicar que IA não substitui ação real. A lição: narrativa e governança importam tanto quanto a tecnologia.
IA substitui ou complementa?
A resposta honesta: depende do uso. Em campanhas hero de marca, onde carisma, improviso e química humana constroem valor simbólico, a substituição cega tende a deteriorar o ativo de marca — ecoando a visão de criadores e pesquisadoras de que a “sinergia entre pessoas” segue insubstituível. Em contrapartida, para pré-visualização, A/B de conceito, localização de campanhas (idiomas/ culturas) e long tail de PDVs digitais, a IA pode multiplicar produtividade sem sacrificar autenticidade — se houver curadoria.
Dados de performance: não há consenso (e isso importa)
Estudos recentes mostram leituras distintas sobre engajamento com influenciadores/avatares virtuais: há análises que indicam maior engajamento médio dos virtuais; outras, que posts patrocinados com humanos performam melhor. Moral da história: teste no seu público, com métricas claras por objetivo (awareness vs. conversão).
Riscos estratégicos (e como mitigar)
Brand equity & autenticidade
Substituir pessoas em peças “de assinatura” pode diluir a identidade. Defina zonas de uso: IA para volume e variações; talento humano para manifesto de marca.Diversidade & vieses
Modelos de IA tendem a homogeneizar estética quando não há curadoria. Exija auditoria de datasets, metas de diversidade e compliance criativo (checklist de representatividade por campanha).
Direitos de imagem, IP e consentimento
Estabeleça políticas para likeness: contratos com modelos e agências prevendo licenciamento para “clones” digitais, remuneração por uso e listas de “não treinar” (do-not-train).Transparência regulatória
Adote watermarking/disclosure quando a peça é gerada por IA; registre logs do processo criativo para auditoria (evita litígios e aumenta confiança do consumidor).
Onde a IA entrega valor agora (playbook)
Produção de conteúdo em escala: variações de cenário/linguagem/peça para e-commerce e retail media, mantendo consistência visual com guias de marca.
Pré-produção e teste: storyboards, luz, pose e styling simulados antes do set real — menos refações, shoots mais curtos.
Localização cultural: versões de campanha para mercados com códigos estéticos distintos, sem refazer todo o shooting.
Merchandising & PDP: imagens auxiliares (cores/tamanhos) geradas com supervisão, reduzindo gaps do sortimento digital.
KPIs para governar (e não “impressionar”)
Time-to-asset (dias) e custo por asset (R$) vs. baseline.
Taxa de aprovação criativa na 1ª rodada e refações.
Lift de conversão em PDP/campanha vs. controle humano.
EMV/alcance orgânico e sentimento quando há disclosure de IA.
Share de diversidade (tons de pele, tipos de corpo, faixas etárias) por campanha.
Checklist de governança (60–90 dias)
Política: zonas de uso da IA, disclosure e direitos de imagem.
Parceria: studios de IA com auditoria de dataset e SLA criativo.
Processo: “human-in-the-loop” obrigatório nas peças hero.
People: treine diretores de arte para atuarem como curadores de IA (prompting, ética, compliance).
Piloto: 2–3 campanhas com testes A/B (humano vs. IA vs. híbrido), lendo KPIs acima.
Conclusão: tecnologia sem direção é risco; com direção, vira margem
A discussão não é “IA sim ou não”, é “IA onde, quando e como”. O caso Guess mostrou que a sociedade observa — e responde. Ao mesmo tempo, o potencial financeiro é significativo e a adoção já está em curso no setor. Lideranças que combinarem clareza de marca, processos, métricas e ética vão capturar o melhor dos dois mundos: eficiência sem perder a alma.
