La Inteligencia Artificial (IA) nació del campo de las Ciencias Computacionales con los planteamientos teóricos del matemático Alan Turing, quien en 1950 propuso una prueba para determinar si una máquina podía considerarse “inteligente” (Moor, 2003). Su idea consistía en que una persona conversara, sin saberlo, con un humano y una máquina por texto; si no lograba distinguirlos, se asumía que la máquina poseía inteligencia (Brackenbury & Ravin, 2002). Desde entonces, la IA avanzó hacia sistemas cada vez más sofisticados, como Deep Blue de IBM —la primera máquina en derrotar a un campeón mundial de ajedrez—, y más tarde hacia modelos capaces de procesar información a gran escala. Hoy, las Inteligencias Artificiales Generativas continúan esa línea, permitiendo escribir textos, diseñar imágenes, o simplemente conversar (Ooi et al., 2025).

En el ámbito del arte y el diseño, estas herramientas han transformado profundamente la relación entre creatividad y tecnología. Hace apenas unos años resultaba impensable que con una simple instrucción textual se pudiera generar una imagen coherente o un diseño completo. Ahora, sin embargo, la IA permite producir contenido visual con precisión estilística (Sengar et al., 2025), combinar rostros o replicar estéticas tan particulares como la animación de Studio Ghibli (Rutecka, 2025). Este salto tecnológico ha ampliado las posibilidades de experimentación visual y ha introducido nuevas formas de ideación que antes requerían tiempos y recursos significativamente mayores.

En esa línea, la irrupción de la IA generativa ya transforma las dinámicas de trabajo en las industrias creativas. En 2022, un grupo de diseñadores de moda en Hong Kong, pertenecientes al Laboratory for Artificial Intelligence in Design (AiDLab), presentó la primera pasarela compuesta por diseños asistidos por IA generativa. Utilizando herramientas como Cala, Designovel y Fashable, experimentaron con múltiples variaciones de diseño sin producir muestras físicas, reduciendo costos y acelerando radicalmente sus procesos (Kreinsen et al., 2024). Asimismo, Calvin Wong —investigador principal de AiDLab— desarrolló AiDA, un sistema de IA centrado en el diseñador, capaz de generar planos y propuestas cromáticas a partir de bocetos iniciales, preservando la creatividad del autor y ofreciendo sugerencias de mejora (The Hong Kong Polytechnic University, 2023). Estos avances evidencian cómo la IA no solo amplía el campo de lo posible, sino que redefine los tiempos, etapas y mediaciones del proceso creativo en moda.

Desde mi experiencia en el diseño de indumentaria, observo que mis estudiantes utilizan la IA principalmente como un recurso de visualización de sus propuestas. En muchos casos, estas herramientas les permiten suplir habilidades en las que aún no se sienten suficientemente fuertes, como la ilustración detallada de los diseños, la representación de materiales o el acabado de una prenda en un contexto visual. Reconozco que esta práctica puede limitar el desarrollo pleno de sus capacidades de dibujo, pero también entiendo que el mundo contemporáneo no siempre exige imágenes extremadamente descriptivas para comunicar una idea. Por ello, pongo énfasis en que elaboren un dibujo técnico sólido, pues este sigue siendo fundamental para comprender cómo se construye la prenda en su materialidad y en sus procesos productivos.

La IA, además se convierte en un punto de partida creativo, un recurso útil cuando las ideas parecen agotarse o cuando se busca inspiración inicial. En las industrias creativas no existe necesariamente una única respuesta correcta; lo importante es cómo se canaliza la herramienta para detonar nuevas rutas de exploración. Sin embargo, es esencial subrayar que un buen “prompt” no define por sí solo a un creador. La creatividad surge de la observación, la sensibilidad y la experiencia acumulada de cada individuo, dimensiones que ninguna máquina puede replicar.