Mejora la sostenibilidad dentro de la industria de la moda con IA

La comodidad de las compras en línea significa que cada vez más personas eligen comprar desde la comodidad de sus propias casas. Sin embargo, al comprar ropa, los clientes se enfrentan al desafío significativo de no poder probársela. Esto ha llevado a muchos clientes a pedir múltiples tallas, y luego devolver las que no les quedan bien. La disparidad en las características de ajuste de cada minorista, la complejidad y a veces la inexactitud de las antiguas tablas de tallas son los principales culpables de este mal comportamiento en la era digital.

Dado que parte del inventario está circulando en redes logísticas para que los clientes lo prueben, los minoristas se ven obligados a fabricar más productos que la demanda "real" del mercado. Al final de cada temporada, la producción excesiva tendrá que ser descontada agresivamente para encontrar un lugar. Como puedes imaginar, los requisitos adicionales en embalaje y transporte para mover adecuadamente la mercancía extra no están ayudando a nuestro pequeño planeta al alimentar las emisiones de gases de efecto invernadero. Afortunadamente, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático moderno pueden ayudar a mitigar significativamente estos impactos negativos.

Bolsas de Plástico

Al observar las razones para devolver las prendas, aproximadamente el 40% se compran con la única intención de probárselas. Por supuesto, hay múltiples razones para probar un artículo, pero la razón principal es seleccionar la talla correcta.

Veamos un ejemplo: Un minorista con un volumen de negocios de 10 millones, 200,000 pedidos por año y una tasa de devolución del 25% utilizará más de 20,000 bolsas de plástico solo para atender los artículos que se van a probar. Además, el minorista lleva al menos un 3% más de inventario del necesario debido a la desconfianza de los clientes en las tablas de tallas, añadiendo otras 12,500 bolsas, en las que se empacan los artículos individuales.

En total, estamos considerando la producción de 32,500 bolsas de plástico que implican el uso de recursos energéticos no renovables, principalmente combustibles fósiles, lo que conduce a la emisión de aproximadamente 500 kg de CO2 a la atmósfera.

El impacto del transporte es aún más significativo. Con 20,000 pedidos para probar, eso representa una emisión adicional de 7,200 kg de CO2.

La producción de una sola camiseta de poliéster resulta en la emisión de 5.5kg de CO2, mientras que el algodón genera 2.1kg de CO2. Basándonos en un inventario excesivo estimado del 3%, y considerando una camiseta de algodón, que emite menos CO2 para producirse, se producirían 26,000 kg de emisiones de CO2. Y esto no está tomando en cuenta el transporte desde la fábrica hasta el minorista.

Al reemplazar las tablas de tallas tradicionales por una herramienta de recomendación de tallas más fácil de usar, más precisa y más adaptable impulsada por la inteligencia artificial, se puede lograr una reducción significativa de la necesidad de los clientes de ordenar múltiples artículos. Y con esto, una reducción significativa en las emisiones de carbono.

Volviendo a nuestro ejemplo; el minorista con una facturación de 10 millones podría reducir su impacto en el medio ambiente en 28,000 kg de CO2. Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a un coche promedio funcionando sin parar durante 45 días.

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