Las marcas de moda recurren a la inteligencia artificial (IA) para mejorar la experiencia de compra en línea y reducir las devoluciones asociadas con problemas de talla y ajuste. Los probadores virtuales y el análisis de datos comienzan a perfilarse como herramientas para atender uno de los principales obstáculos del comercio electrónico: la incertidumbre de los consumidores al elegir una prenda.
Las devoluciones de productos de moda en el comercio electrónico pueden representar entre 20 y 40 por ciento en algunos casos, de acuerdo con Daniela Orozco, directora de Estudios de Mercado e Inteligencia de Negocios de la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO).
Para las marcas, cada devolución implica costos de logística inversa, atención al cliente y gestión de inventario, además de una posible pérdida de margen. Frente a este desafío, las herramientas de inteligencia artificial buscan ofrecer más información al comprador antes de concretar una operación.
Probadores virtuales: la tecnología que aumenta hasta 80% las ventas online
Durante el evento “El Futuro del e-commerce”, organizado por Pinterest, Tiendanube y Shein para analizar las tendencias del comercio digital y las nuevas experiencias de compra, Magali Parra, directora ejecutiva y cofundadora de CaaS, explicó que su empresa desarrolló una herramienta que permite a los usuarios probarse virtualmente prendas y recibir recomendaciones de talla según el ajuste que prefieren.
“Esto permite que, del lado de la marca que la implementa, genere más confianza en el usuario, más conversiones y menos devoluciones”, señaló Parra en entrevista con MILENIO.
La herramienta se integra a las tiendas en línea mediante una API (Interfaz de Programación de aplicaciones) y utiliza inteligencia artificial para analizar las imágenes de los productos y sus tablas de medidas. Con esta información, recomienda tallas y permite detectar inconsistencias en las guías de los comercios.
Además, genera datos sobre el comportamiento de los compradores, como los productos que consultan, el tiempo que permanecen interesados en una prenda y el uso que hacen del probador virtual. Esta información puede ayudar a las marcas a identificar problemas en sus catálogos, corregir tablas de medidas y detectar oportunidades para mejorar sus ventas.
En tres marcas argentinas que implementaron la herramienta, las conversiones aumentaron entre 50 y 80 por ciento, de acuerdo con los resultados presentados por Parra. La directiva también reportó una disminución en las devoluciones y un incremento en las recompras, aunque no precisó los porcentajes correspondientes.
Los resultados corresponden a negocios con características distintas. Entre ellos había empresas que estaban migrando de la venta mayorista al comercio directo con consumidores, así como marcas que atravesaban cambios en su estrategia comercial. Por ello, las cifras corresponden a esos casos y no necesariamente representan el comportamiento de todas las tiendas que incorporan esta tecnología.
¿Cómo funciona el probador virtual con IA de Google en México?
La incorporación de estas herramientas no se limita a empresas especializadas. Google comenzó a probar su función de prueba virtual en Estados Unidos y durante 2025, extendió su disponibilidad a países como Australia, Canadá, Japón, Reino Unido e India. En mayo de 2026, su función de prueba virtual de ropa llegó a México y otros mercados de América Latina, entre ellos Argentina, Chile y Colombia.
La herramienta permite combinar una fotografía del usuario con imágenes de las prendas para generar una simulación de cómo podrían verse puestas. Los compradores pueden utilizarla desde Google Shopping y la Búsqueda de Google para explorar productos de distintos comerciantes.
Limitaciones del probador virtual: visualización vs. ajuste real
Sin embargo, la compañía advierte que las imágenes generadas pueden presentar errores en la representación del cuerpo, los rasgos personales o los detalles de la ropa. La simulación tampoco determina si una prenda queda bien ni cuál es la talla adecuada para el comprador.
Esta diferencia es relevante para el comercio electrónico de moda, donde visualizar una prenda no necesariamente resuelve el problema del ajuste. Mientras Google permite explorar cómo podría verse la ropa, CaaS combina la visualización virtual con recomendaciones de talla y un análisis de las tablas de medidas de las tiendas.
Caso de éxito en Latam: La startup que aumenta hasta 80% las ventas de ropa online
Para CaaS, el desarrollo de esta tecnología también representa una oportunidad de crecimiento en el mercado latinoamericano. La empresa comenzó a trabajar en su herramienta en octubre de 2025 y la lanzó en febrero de 2026. Desde entonces, se ha incorporado a más de 20 marcas.
Actualmente, opera en México y Argentina y utiliza un modelo de suscripción con paquetes mensuales de entre 100 y 10 mil generaciones de probadores virtuales. Según Parra, algunos clientes que comenzaron con paquetes de 100 generaciones al mes aumentaron su consumo hasta mil, lo que refleja una mayor utilización de la herramienta dentro de sus operaciones.
La compañía ha invertido alrededor de 200 mil dólares en el desarrollo del proyecto, mediante capital propio e inversionistas ángeles. Entre sus objetivos está alcanzar 50 marcas al cierre de 2026, iniciar su expansión en Colombia a partir de noviembre y ampliar su presencia en América Latina durante 2027.
El error en las tablas de medidas: la causa oculta de las devoluciones
Parra señaló que la herramienta también permite identificar problemas que no necesariamente dependen de la experiencia de compra. Una tabla de medidas incorrecta, por ejemplo, puede generar recomendaciones equivocadas y aumentar la insatisfacción de los consumidores.
Por ello, la empresa combina el análisis automatizado con el trabajo directo con los comercios para detectar inconsistencias y plantear mejoras en sus operaciones.
Para la directiva, las marcas pequeñas también pueden aprovechar estas tecnologías para diferenciarse de sus competidores mediante experiencias de compra más personalizadas.
“Para las marcas pequeñas me parece que hay muchísimo potencial a explotar de la personalización. Y justo eso, aprovechen que son pequeñas. Y personalicen más”, recomendó.
El futuro del e-commerce de moda: Inteligencia artificial más allá del probador
Más allá de los probadores virtuales, la inteligencia artificial y el análisis de datos forman parte de una transformación más amplia en la manera en que los consumidores descubren productos y toman decisiones de compra.
Durante el encuentro también participaron Ana Carolina Díaz Barriga, gerente de Industria de Lifestyle en Pinterest México, y Patrick Lassauzet, director de Comunicación Corporativa y Relaciones Públicas de Shein México, quienes abordaron los cambios en el descubrimiento de productos y la experiencia de compra digital.
En el comercio electrónico de moda, uno de los retos consiste en trasladar al entorno digital parte de la orientación que los consumidores reciben en una tienda física. Por ello, las descripciones de los productos deben detallar materiales, cortes y características, mientras que las guías de tallas deben corresponder con las medidas reales de las prendas.
El análisis de datos permite identificar qué productos despiertan interés, en qué punto los usuarios abandonan una compra y cuáles generan más devoluciones. Esta información puede ayudar a las marcas a ajustar inventarios, planear colecciones y detectar oportunidades de mejora.
Por su parte, las plataformas de inspiración visual permiten explorar estilos, colores y tendencias antes de comprar, además de ofrecer a las empresas señales sobre las preferencias de sus consumidores.
La incorporación de inteligencia artificial, sin embargo, requiere identificar primero las necesidades del negocio. Más allá de adoptar herramientas por tendencia, las marcas deben utilizarlas para resolver problemas concretos y mejorar la experiencia de sus clientes, sin perder de vista las limitaciones de la tecnología.
