Cada vez que una gran marca de moda menciona la inteligencia artificial, el reflejo es casi automático. Pensamos en la posibilidad de modelos sustituidos por avatares, sesiones que se reducen al mínimo y campañas cada vez más automatizadas. Es una reacción lógica, alimentada por lo que ya hemos visto en el sector en los últimos meses. Pero no todas las apuestas van por ese camino. En el caso de Zara, la pregunta no es si la IA entra en el proceso creativo, sino de qué forma lo hace y qué decide preservar intacto.

No toda la IA en moda es lo mismo. En los últimos años, el sector ha ido probando caminos muy distintos bajo una misma etiqueta. Hay marcas que han apostado por generar campañas completas con imágenes creadas por sistemas generativos, y otras que han explorado la creación de “dobles” digitales de modelos para reutilizar su imagen en marketing. Ese contexto explica por qué el anuncio de Zara activa sospechas casi automáticas. Pero también obliga a afinar el foco, porque no es lo mismo sustituir una sesión que reutilizar una fotografía, ni desplazar a personas que reorganizar cómo se produce el contenido visual.

Qué ha anunciado Zara exactamente. Reuters cuenta que, Zara ha empezado a utilizar IA para ayudar a crear nuevas imágenes de modelos reales en distintos outfits y acelerar la producción visual, en un movimiento que se inscribe en una tendencia más amplia del sector. Según explicó un portavoz de Inditex, la IA se está usando para complementar los procesos existentes, no para sustituirlos. La compañía lo presenta como una forma de ganar velocidad en la producción de imágenes sin plantear un cambio total de modelo en cómo se construye su comunicación visual.

Cómo funciona el enfoque “matizado”. Por lo publicado hasta ahora, el planteamiento apunta a partir de fotografías reales de modelos humanos y usar IA para editarlas y mostrar a esos mismos modelos con otras combinaciones de prendas, sin repetir sesión. El periódico británico CityAM, por su parte, recoge el testimonio anónimo de un modelo según el cual Zara pidió permiso para editar sus imágenes con IA y así mostrar distintos artículos. Esa diferencia es importante, porque no hablamos de generar una campaña desde cero ni de crear una réplica digital completa, sino de ampliar el número de imágenes finales a partir de material previamente fotografiado.

Un precedente que marcó el debate. Meses antes del movimiento de Zara, H&M había contribuido a tensar la conversación con una propuesta mucho más visible. En marzo de 2025, la compañía sueca anunció que empezaría a crear “twins” digitales de 30 modelos para utilizarlos en redes sociales y campañas, siempre con permiso previo. La iniciativa incluía compensación y control de derechos por parte de los modelos, pero también provocó críticas y volvió a poner sobre la mesa el temor a una reducción progresiva del trabajo en los sets tradicionales.

El otro extremo del espectro. El contraste más claro lo ofrece Mango. La compañía presentó una campaña para su línea juvenil generada íntegramente con IA, un planteamiento mucho más radical que el de Zara. En su caso, la IA no se limita a ampliar combinaciones a partir de una sesión previa, sino que se sitúa en el centro del proceso creativo, aunque con intervención posterior de equipos humanos para selección y retoque. Mango encuadra esta decisión dentro de su plan estratégico 2024-2026 y la presenta como una apuesta por la eficiencia y la innovación, marcando así un límite nítido frente a los enfoques híbridos.

Aun así, el malestar no desaparece. Algunos actores del sector advierten que el uso creciente de IA podría reducir el número de encargos para fotógrafos, modelos y equipos de producción. No habla de un impacto puntual, sino de un efecto acumulativo que puede alterar todo un ecosistema, desde profesionales consolidados hasta quienes intentan abrirse camino. La preocupación no se centra solo en una marca concreta, sino en la suma de decisiones que, poco a poco, cambian cuántas veces se enciende una cámara.

Imágenes | Zara | Highlight ID | M. Rennim

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Por estos tiempos hay un gesto que se repite una y otra vez: abrir un chatbot o un modo de búsqueda generativa, escribir una pregunta y esperar una respuesta directa, ordenada y aparentemente definitiva. No hay lista de enlaces ni necesidad de comparar diez páginas para decidir en cuál confiar. La promesa de comodidad es evidente, pero detrás de ese gesto cotidiano se está abriendo una grieta mucho más profunda. Durante años, la búsqueda en internet ha sido una de las grandes máquinas de generar dinero de la industria tecnológica. Si la IA empieza a contestarlo todo por nosotros, la pregunta ya no es técnica, sino económica: quién paga esa respuesta y quién se queda fuera.

La primera señal clara de que algo se está moviendo llegó en un momento muy concreto del calendario comercial. Durante el último Black Friday, los grandes modelos de lenguaje empezaron a enviar tráfico real a tiendas online de primer nivel. Según datos de Semrush citados por The Wall Street Journal, una veintena de grandes retailers recibió una media de 183.000 visitas diarias procedentes de herramientas de IA, una cifra todavía pequeña frente a Google, pero casi ocho veces superior a la del año anterior. El volumen sigue siendo marginal, pero la tendencia ya no pasa desapercibida para quienes viven de captar y convertir usuarios.

Cuando la respuesta sustituye al clic. La búsqueda tradicional funcionaba como un sistema de derivación: cuanto mejor posicionada estaba una página, más tráfico recibía. La irrupción de la IA altera ese esquema al ofrecer respuestas cerradas que, en muchos casos, reducen o eliminan el paso intermedio. Ese cambio no garantiza mayor calidad ni fiabilidad, los modelos pueden cometer errores, mezclar fuentes o generar información incorrecta. Pero sí transforma el reparto de la atención. Si el usuario deja de salir hacia miles de sitios y la interacción, en muchos casos, se concentra en la plataforma que responde, el modelo económico que ha sostenido la web durante años entra en tensión.

Ese desplazamiento de la atención ha activado una reacción inmediata en el lado empresarial. A medida que las respuestas generadas por IA empiezan a influir en qué marcas aparecen y cuáles desaparecen del radar del usuario, surge una nueva preocupación: cómo “estar” dentro de esas respuestas. De ahí nace la idea de optimizar para la búsqueda con IA, un terreno todavía difuso en el que conviven agencias tradicionales, startups recién creadas, como Evertune o Profound, y plataformas que intentan ofrecer métricas, herramientas y promesas de visibilidad en sistemas que, por definición, funcionan como cajas negras.

La aparición de la búsqueda con IA no ha generado consenso, sino un choque de interpretaciones. Una parte del sector cree que el cambio es incremental y que las buenas prácticas de siempre siguen siendo relevantes, aunque ahora se expresen de otra forma. Frente a ellos están quienes hablan abiertamente de un cambio de era y defienden que la visibilidad en respuestas generadas requiere una disciplina nueva. Entre ambos extremos se mueven empresas, marcas e inversores, con millones de dólares en juego.

Las señales que resisten el cambio. En un terreno poco estandarizado, muchas de las tácticas que mejor encajan con la búsqueda generativa no son radicalmente nuevas. Autoridad, contexto y claridad editorial siguen siendo factores relevantes, al igual que ofrecer información útil y verificable. Algunas empresas, explica Semrush, están afinando formatos, resúmenes o estructuras para facilitar la lectura por parte de los modelos, pero sin romper con sus prácticas previas.

Cuando el contexto social entra en la ecuación. Frente al SEO clásico, la IA parece apoyarse más en señales externas al sitio web. Según datos analizados por Profound, la recencia pesa especialmente en este tipo de respuestas. Y, de acuerdo con Semrush, también gana relevancia el contenido generado por usuarios, desde foros hasta comentarios en plataformas sociales, que los modelos utilizan como materia prima para entender productos y marcas. Eso introduce una variable difícil de controlar para las marcas: la conversación real. Ya no se trata solo de optimizar páginas, sino de entender que el relato colectivo también influye en lo que la IA devuelve.

Durante años se ha construido toda una industria alrededor de una premisa muy concreta: aparecer en Google para influir en una decisión de compra. Especialistas en SEO, agencias de marketing digital, herramientas y plataformas publicitarias han vivido de optimizar visibilidad, información y mensajes que llevaban al usuario hasta una tienda. Ese sistema funcionaba porque la búsqueda actuaba como intermediaria y derivaba al potencial comprador. Si la IA empieza a responder, recomendar y priorizar o sugerir qué enlace mostrar para comprar, el engranaje entero se reconfigura. La pregunta ya no es solo cómo atraer visitas, sino cómo ganar dinero cuando la intermediación cambia de manos.

Imágenes | Google | Austin Distel | 1981 Digital

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Durante años, el alcohol ha sido un elemento casi inherente al ocio juvenil. Pero algo está cambiando. La generación Z bebe menos que las anteriores y no solo por una cuestión de salud o economía: empieza a percibir el alcohol como un factor que afecta directamente a su bienestar mental, su capacidad de concentración y, en consecuencia, a su productividad diaria.

No es una cruzada moral ni una renuncia total al consumo. Es un cambio de relación con respecto al alcohol y sus consecuencias posteriores.

La generación Z bebe menos que los millennials. Los datos confirman que no se trata de una percepción aislada. Según Fortune, la generación Z consume alrededor de un 20% menos de alcohol que los millennials a la misma edad, una caída sostenida que se observa en varios países occidentales. Es decir, el alcohol sigue presente, pero pierde protagonismo en el ocio juvenil.

Según datos de la Encuesta sobre Alcohol y otras Drogas en España (EDADES), en 1997 el 12,7% de la población de 15 a 64 años afirmaba beber a diario, en 2007 era ya el 10,2% y en 2024 este porcentaje apenas era del 9%.

Hangxiety: la resaca que no se ve. La generación Z ha crecido con mayor acceso a información sobre salud mental, neurociencia básica y bienestar emocional. Eso ha modificado la percepción del alcohol, que deja de verse solo como diversión para empezar a entenderse como un elemento con costes cognitivos claros.

Uno de los conceptos que mejor explica este cambio es el de “hangxiety”, que The Guardian definía como la ansiedad que aparece tras el consumo de alcohol, incluso cuando la resaca física es leve. El alcohol altera neurotransmisores como el GABA y la serotonina, generando un efecto rebote que puede traducirse en ansiedad, irritabilidad y pensamientos rumiantes al día siguiente.

Para una generación especialmente sensibilizada con la ansiedad y la salud mental, este efecto resulta especialmente disuasorio.

Menos alcohol, más estabilidad cognitiva. Es decir, el motivo para reducir el consumo de alcohol no es solo evitar la resaca, sino mejorar la estabilidad mental y su rendimiento cognitivo durante los días siguientes.

Un estudio del Instituto de Investigación y Capacitación JSI de Boston, investigó los efectos del consumo de alcohol en el rendimiento laboral. Según sus conclusiones, incluso niveles moderados de resaca pueden afectar a la toma de decisiones, la memoria y la atención sostenida. El problema no es solo el exceso puntual del alcohol, sino los efectos residuales que se arrastran durante días y el malestar que esos efectos producen entre los más jóvenes.

Vivir sin fatiga. Reducir el consumo de alcohol no implica jornadas maratonianas en las que se pueda trabajar más horas. Lo que cambia es la constancia. Menos alcohol implica menos días “perdidos”, menor fatiga cognitiva y mayor capacidad para mantener el foco a lo largo de la semana.

Para una generación que se mueve en un mercado laboral más inestable y competitivo, ese control del propio rendimiento es clave, apostando por alternativas sociales sin alcohol, consumo más planificado y menos presión por beber para encajar.

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Imagen | Unsplash (Vasilis Caravitis)