¿Qué llevó a la cuarta revolución industrial?

Resumen

La Cuarta Revolución Industrial (4IR en adelante) está remodelando fundamentalmente la forma en que vivimos y trabajamos. Cada revolución industrial ha evolucionado para resolver los principales problemas de la sociedad. Este estudio considera la demanda sin igual y el exceso de oferta como los principales problemas en la industria de la moda y postula que las tecnologías 4IR se están implementando para resolver estos problemas abordando tres objetivos principales: hiperpersonalización, sostenibilidad ambiental y productividad. Sobre la base de una revisión de la literatura y análisis de casos de la industria mundial, este estudio examina qué, por qué y cómo las tecnologías 4IR abordan estos tres objetivos principales. Al comparar casos exitosos que no utilizan las tecnologías 4IR con aquellos que lo hacen, este estudio destaca que los modelos de negocio innovadores que abordan las necesidades insatisfechas de los consumidores son más importantes que la adopción de tecnología per se. A partir de amplios casos mundiales, las conclusiones pueden ofrecer orientaciones estratégicas para las empresas de moda que se preparan para cambios imprevisibles que se están acelerando aún más con la pandemia de Covid-19. Este estudio concluye con una visión de cómo 4IR está dando forma a la industria de la moda y plantea preguntas que incitan a la reflexión para la industria y el mundo académico.

Introducción

La Cuarta Revolución Industrial (4IR en adelante) está remodelando fundamentalmente la forma en que vivimos y trabajamos. En cada revolución industrial, las invenciones y las nuevas tecnologías contribuyeron a mejorar las industrias y la vida humana a través de la mecanización durante la 1a Revolución Industrial, la producción en masa y la electricidad durante la 2a, y los sistemas de TI y la automatización durante la 3a. Al igual que en las revoluciones industriales anteriores, numerosas tecnologías han permitido la Cuarta Revolución Industrial: robótica, fabricación inteligente, realidad aumentada y virtual, e inteligencia artificial, por nombrar algunas. El foco de toda revolución industrial en la historia nunca fue el desarrollo de las tecnologías en sí. Más bien se trata de mejorar la calidad de la vida humana mediante el aumento de la productividad, que es posible gracias a las invenciones y las tecnologías innovadoras. Entonces, ¿cuáles son los objetivos de la Cuarta Revolución Industrial en el contexto de la industria de la moda, que incluye una amplia gama de categorías de productos, desde ropa y calzado, joyas, bolsos y accesorios? Con las tecnologías 4IR, ¿qué busca lograr la industria de la moda?

Dado que el objetivo final del desarrollo tecnológico es resolver los desafíos de la industria para atender mejor a las necesidades humanas (Schwab, 2016 ), es lógico identificar primero los desafíos únicos en la industria de la moda y luego discutir cómo se están aplicando las tecnologías para abordarlos. Sin embargo, una revisión exhaustiva de qué, por qué y cómo se están aplicando las tecnologías 4IR en la industria de la moda es limitada. La investigación previa se ha centrado principalmente en una sola tecnología, ya sea robótica y fabricación inteligente (Acaccia et al. 2003 ; Michelini & Razzoli, 2013 ), impresión 3D (Perry, 2018 ; Sun & Zhao, 2017 ; Vanderploeg et al., 2017 ), realidad virtual y aumentada (Kim & Forsythe, 2008 ; Park et al., 2018 ; Shim & Lee, 2011 ), o inteligencia artificial (Guo et al. 2011 ; Liang et al., 2019 ). Aunque existen algunos estudios que ofrecen una visión general de las implicaciones de la tecnología para la industria de la moda, su alcance sigue siendo limitado (Bertola & Teunissen, 2018 ; Braglia et al., 2020 ). Se trata principalmente de los beneficios para las empresas frente a los consumidores, como la mejora de la eficiencia en la cadena de suministro y la formación del personal (Braglia et al. 2020 ), o carecer de un debate exhaustivo sobre el papel de los modelos de negocio (Bertola & Teunissen, 2018 ), a pesar de su papel central en la determinación del valor comercial de una tecnología (Chesbrough, 2010 ).

Para comprender mejor el papel de las tecnologías 4IR en la industria mundial de la moda, este estudio examina qué, por qué y cómo se están aplicando estas tecnologías para abordar los principales desafíos de la industria desde una perspectiva macro. Este estudio postula que estas tecnologías están siendo implementadas para resolver tres principales preocupaciones tanto de la industria como de los consumidores: la productividad, la sostenibilidad ambiental y la hiperpersonalización. Además, este estudio propone que estas preocupaciones también pueden abordarse con innovaciones no basadas en la tecnología, como las innovaciones de modelos de negocio.

Este estudio comienza con una breve visión general de las revoluciones industriales anteriores, centrándose en su impacto en la industria. Tras un análisis de los principales desafíos de la industria, se proponen tres principales preocupaciones de la industria y los consumidores (es decir, productividad, sostenibilidad ambiental e hiperpersonalización) para examinar qué, por qué y cómo las tecnologías 4IR satisfacen las preocupaciones. Además, este estudio identifica diferentes tipos de empresas de moda que cumplen con las principales preocupaciones sin depender en gran medida de las tecnologías 4IR. Estas empresas son en gran medida empresas emergentes DTC (directas al consumidor) que venden a los consumidores directamente a través de Internet sin ningún intermediario, tales como mayoristas y minoristas (Jin & Shin, 2020 ). Su éxito en el cumplimiento de las principales preocupaciones se debe fundamentalmente a las innovaciones de los modelos de negocio.

Al contrastar los dos tipos de casos exitosos (es decir, aquellos que aprovechan las tecnologías 4IR y aquellos cuyo éxito está impulsado por innovaciones de modelos de negocio), este estudio destaca que el desarrollo de un modelo de negocio innovador que aborde las principales preocupaciones de la industria es más crucial que la adopción de una tecnología emergente per se. Si bien las tecnologías avanzadas desempeñan un papel fundamental, ya que permiten a las empresas ofrecer nuevos valores al cliente a escala, no son un requisito previo para las perturbaciones del mercado. Este estudio concluye con una visión de cómo 4IR está dando forma a la industria de la moda y plantea preguntas que incitan a la reflexión para la industria y el mundo académico.

Revisión de la literatura

Breve descripción y objetivo principal de las revoluciones industriales

Cada revolución industrial transformó radicalmente los sistemas económicos y las estructuras sociales (Schwab, 2016 ). La industria de la moda no era una excepción. Entre 1760 y 1840, la primera revolución industrial dio inicio a la producción mecánica, alimentada por agua y vapor. Entre finales de 1800 y principios de 1900, la segunda revolución industrial permitió la producción en masa, alimentada por la electricidad y la línea de montaje. El objetivo principal de las dos primeras revoluciones industriales era aumentar la productividad de la producción mediante la mecanización y la automatización. Después de una serie de invenciones, como la hilatura de jenny, la mula de spinning y la línea de montaje, la producción de moda se ha alejado del sistema tradicional de producción artesanal (Duarte et al. 2018 ).

La 3a Revolución Industrial, que se produjo a mediados del siglo XX, se centró en maximizar la productividad ya mejorada, basada en la automatización y optimización. Fue habilitada por sistemas de diseño y fabricación asistidos por ordenador, que aumentaron significativamente la velocidad de producción, flexibilidad y precisión (Duarte et al. 2018 ). Además de la producción, las tecnologías de la información y la comunicación dieron lugar a nuevos modelos de negocio, como la moda rápida y el comercio electrónico (Abnett, 2016 ). Como resultado, empresas como Inditex, H&M y Amazon se convirtieron en los principales minoristas. Además, la hiperconectividad y el auge de las plataformas de redes sociales, como Facebook e Instagram, han transformado las estrategias de marketing y branding (Gensler et al. 2013 ).

La Cuarta Revolución Industrial se basa en la revolución digital anterior y aprovecha los efectos sinérgicos de varias tecnologías avanzadas (Philbeck & Davis, 2019 ). Las tecnologías abarcan amplios campos, incluyendo la inteligencia artificial, la robótica, la Internet de las cosas, la impresión 3D, la realidad virtual y aumentada (Schwab, 2016 ). Estas tecnologías se basan en el poder de la digitalización y la tecnología de la información. Es decir, todas estas tecnologías están habilitadas y mejoradas por la energía digital. Por ejemplo, los robots avanzados confían en la inteligencia artificial, que es alimentada por la potencia informática. Aunque las tecnologías digitales no son nuevas, se están volviendo más sofisticadas (Schwab, 2016 ). Se espera que la Cuarta Revolución Industrial llegue a prácticamente todas las industrias, desde el transporte y la salud hasta la banca (Iansiti & Lakhani, 2020 ).

En la industria de la moda, las tres primeras revoluciones industriales habían evolucionado para resolver el problema de la ineficiencia en el sistema de producción. Durante la primera revolución industrial, las tecnologías fueron inventadas y aplicadas para aumentar la producción. Este esfuerzo para aumentar la productividad continuó a través de la 2a Revolución Industrial, culminando en fábricas de producción en masa (Allen, 2011 ). Durante la 3a Revolución Industrial, para superar la creciente competencia en la economía global provocada por Internet, se desplegaron nuevas tecnologías para maximizar la productividad, reduciendo aún más el costo adicional de producir una unidad más de un bien o servicio (Liu & Grusky, 2013 ). El principal valor que aportaron las tres primeras tecnologías de la revolución industrial fue el suministro de productos y servicios suficientes a un precio y un tiempo reducidos gracias al aumento de la productividad. Entonces, ¿cuáles serán los principales objetivos de la Cuarta Revolución Industrial? ¿Nos dirigimos continuamente hacia una mayor productividad, como el aumento del volumen de producción y la oferta de productos a un precio más bajo? ¿Qué cambios están introduciendo las tecnologías 4IR en la industria? Para responder a esta pregunta, es importante identificar las necesidades más apremiantes de la industria y los consumidores porque cada revolución industrial ha evolucionado para resolver las principales preocupaciones de la sociedad.

Tres objetivos principales de la cuarta revolución industrial para resolver las principales preocupaciones en la industria de la moda

Este estudio postula que la cuarta revolución industrial ha evolucionado para atender las necesidades más apremiantes de las industrias y los consumidores. Hemos identificado dos preocupaciones importantes en la industria de la moda y las tecnologías 4IR que se utilizan para resolver estos problemas importantes. Muchos desafíos en la industria de la moda se consideran como resultado de un fenómeno: una demanda inigualable. Casi todas las empresas de moda se encontraron con este problema porque se deriva del modelo de negocio actual que la mayoría de las empresas de ropa emplean: un sistema de cadena de suministro push (Christopher et al. 2004 ; Fisher, 1997 ; Jin & Shin, 2020 ). En este enfoque actual, las empresas producen bienes basados en la demanda prevista y comercializan los productos para vender. Sin embargo, a diferencia de otras categorías de productos, la demanda de prendas de vestir es difícil de predecir (Jin, 2004 , 2006 ; Jin et al., 2011 ). El enfoque de la oferta de empuje da lugar inevitablemente a una enorme discrepancia entre la demanda prevista y la demanda real. Por lo tanto, después de una temporada, esto resulta en fuertes rebajas y exceso de inventario que erosionan los beneficios. Un estudio de Bain & Co. estimó que la tasa media de reducción de la industria es de aproximadamente el 50% (Sull & Turconi, 2008 ). Este modelo comercial tradicional es claramente insostenible.

Las compañías de ropa tradicional que operan en la cadena de suministro de empuje han estado luchando mucho antes de que estallara la pandemia de Covid-19. Los efectos negativos de la pandemia son tan graves que es posible que algunas marcas y minoristas tradicionales dejen de existir en un futuro próximo. Los minoristas líderes de gama alta (por ejemplo, Nordstrom, Neiman Marcus) a gama baja (por ejemplo, JC Penny) y marcas conocidas como Brooks Brothers, J Crew y Victoria Secret han anunciado recientemente la presentación de la protección contra la quiebra Capítulo 11 (Aleksander, 2020 ).

El siguiente problema señalado por muchos líderes del pensamiento de la industria es el exceso de oferta, el suministro de mucho más de lo que los consumidores pueden consumir (Dart & Lewis, 2017 ). La oferta se ha disparado, gracias al aumento de la productividad gracias a las invenciones y tecnologías de las anteriores revoluciones de la industria, así como al abastecimiento mundial en los países fabricantes de bajo costo. En cambio, la demanda se ha desplomado en los países occidentales. Los factores que contribuyeron a la contracción de la demanda incluyen un crecimiento de la población envejecida, y un énfasis en las experiencias y bienes compartidos, en lugar de la propiedad (Dart & Lewis, 2017 ; Eventbrite, 2014 ; Goldman et al., 2017 ).

Esa brecha irreconciliable entre la oferta y la demanda, debido a una demanda sin igual y a un exceso de oferta, lleva invariablemente a la industria a ser insostenible para el medio ambiente. La industria de la ropa es una de las principales industrias contaminantes, responsable del 10% de las emisiones de carbono de la humanidad; más emisiones que todos los vuelos internacionales y el transporte marítimo combinados (PNUMA, 2018 ). Los recientes conceptos populares de moda rápida han facilitado la idea de ropa desechable, que es una preocupación añadida al impacto ambiental de la industria. Esto ha llevado a una mayor conciencia de la sostenibilidad ambiental entre los clientes, lo que ha empujado a las empresas de moda a orientar sus esfuerzos hacia una producción sostenible. La sostenibilidad ambiental es, de hecho, una de las principales tendencias y objetivos de rendimiento de la mayoría de las industrias. Por lo tanto, este estudio postula que uno de los objetivos de la Cuarta Revolución Industrial es resolver la preocupación del consumidor y la industria hacia la sostenibilidad ambiental.

La siguiente preocupación planteada por la demanda sin igual y el exceso de oferta es la incapacidad de la industria para satisfacer con precisión la demanda de los consumidores. Esto es bastante irónico dado que las anteriores revoluciones industriales y la práctica de abastecimiento global han hecho posible producir una gran cantidad de ropa a un precio razonable. Debido a la cadena de suministro impulsada por las previsiones en la industria de la moda, un error medio en la previsión en el momento de la producción es de 40-100%, lo que resulta en una tasa media de stock-out del 10-40%, en comparación con el 1-2 % para los bienes funcionales (Fisher, 1997 ).

Para manejar esta ineficiencia, el concepto de personalización masiva se aplicó para satisfacer la demanda de los consumidores con mayor precisión (Senanayake & Little, 2010 ). En la personalización en masa, las empresas de moda modularizan un producto ofreciendo una gama de opciones para diferentes componentes del producto. Por ejemplo, NikeID permite a los clientes personalizar los zapatos eligiendo una combinación de opciones para la suela, la entresuela, la parte superior y el Swoosh. Del mismo modo, Levi’s da a sus clientes la opción de personalizar sus jeans eligiendo una combinación individualizada de lavado, overdye, patrón, angustia y parche trasero. El tamaño y el ajuste se pueden personalizar según las medidas tomadas con escáneres corporales 3D (Lang et al., en prensa) o reportados por los clientes (Hijo de un sastre, n.d.). Otros ejemplos son Sumissura, una marca de ropa a medida para mujeres, y Knot Standard, una marca de ropa a medida para hombres. Los ejemplos anteriores, sin embargo, han logrado un éxito limitado en la satisfacción de la demanda de los consumidores con precisión a los tamaños exactos, ajustes, gustos y preferencias, principalmente debido a la falta de tecnologías escalables (Paul, 2001 ). Este estudio postula que las tecnologías 4IR serán utilizadas para satisfacer con precisión la demanda del consumidor proporcionando productos y servicios hiperpersonalizados a gran escala.

El tercer objetivo principal de la Cuarta Revolución Industrial es la productividad, ya que la solución de los problemas de la demanda sin igual y el exceso de oferta requiere soluciones eficientes y eficaces a los costosos métodos de previsión de la demanda individual y producción personalizada (Paul, 2001 ). En este caso, definimos la productividad en términos generales porque el concepto tradicional de productividad —aumento del volumen de producción a precios más bajos— puede ser incompatible con los dos objetivos principales de sostenibilidad ambiental y personalización. Como tal, las empresas de moda deben aumentar la precisión de la demanda para cumplir su objetivo de personalización y producir la cantidad adecuada para cumplir su objetivo de sostenibilidad ambiental. Por lo tanto, la meta de productividad de la Cuarta Revolución Industrial debe ser conceptualizada de manera diferente a la de las épocas anteriores. Esto es vital, ya que la productividad, después de todo, ayuda a alcanzar los objetivos y no está separada de ellos.

Cada revolución industrial ha evolucionado para resolver problemas importantes en la industria. Basándose en el razonamiento anterior, este estudio postula que los principales objetivos de la Cuarta Revolución Industrial incluyen la sostenibilidad ambiental, la hiperpersonalización y la productividad. En otras palabras, el 4IR ha evolucionado para abordar las tres principales preocupaciones derivadas de los problemas crónicos de la industria de la moda, es decir, satisfacer con precisión las necesidades de los consumidores de manera sostenible y productiva.

Estos tres objetivos principales también se manifiestan en declaraciones de los principales grupos de pensamiento y sus informes. Los tres objetivos se encuentran entre los cinco indicadores clave de rendimiento de la comunidad manufacturera mundial del Foro Económico Mundial, que incluyen productividad, sostenibilidad, personalización, agilidad y rapidez hacia el mercado. La comunidad manufacturera mundial es líder en el uso de tecnologías 4IR para innovar fábricas, cadenas de valor y modelos empresariales para atender las diversas necesidades de los diversos interesados a lo largo de las cadenas de valor (Foro Económico Mundial, 2020 ). A medida que la comunidad manufacturera se esfuerza por satisfacer las necesidades más apremiantes de las diversas partes interesadas, incluidos los consumidores y los minoristas, se considera que sus indicadores de rendimiento representan los principales objetivos que pretenden alcanzar. Vemos los dos últimos objetivos de agilidad y velocidad al mercado como parte de la productividad, que se ha definido ampliamente en este estudio. En lo siguiente, detallamos más nuestra definición de cada objetivo principal en relación con la industria de la moda. Conceptualizamos cada objetivo que abarca tanto los productos y servicios como la industria y los consumidores. El flujo de investigación en cada uno de los objetivos principales también se analizan brevemente.

Definición y bibliografía sobre tres objetivos principales

Sostenibilidad ambiental

En este estudio, entre las tres dimensiones de la sostenibilidad, nos centramos en la sostenibilidad ambiental, preocupada por la protección y preservación de la salud ecológica, ya que el daño ambiental es una consecuencia importante de la demanda sin igual y el exceso de oferta (Elkington, 1998 ). Examinamos la sostenibilidad ambiental desde las perspectivas de las principales partes interesadas en la cadena de suministro: fabricantes, minoristas y consumidores.

El foco de la era anterior en aumentar la productividad aumentó la oferta a precios más bajos, lo que a su vez alimentó el consumo (Matsuyama, 2002 ). La moda rápida, popularizada desde principios de la década de 2000, ha empujado el consumo excesivo y la disponibilidad a la corriente principal con su exitoso modelo de negocio: ofreciendo una gran variedad de productos de moda a precios baratos (Jung & Jin, 2016 ).

Sin embargo, recientemente, el aumento de la conciencia de los consumidores sobre los efectos negativos de la producción masiva de prendas de vestir, como el agotamiento de los recursos naturales y el uso de productos químicos tóxicos, ha llevado a impulsar el desarrollo y el consumo ambientalmente sostenibles (Todeschini et al. 2017 ). Este cambio en el comportamiento de los consumidores está bien representado en una reciente encuesta global donde el 73% de los encuestados dijo que definitivamente cambiarían sus hábitos de consumo para reducir su impacto ambiental (Nielsen, 2018 ). Asimismo, ejecutivos de empresas de moda a nivel mundial han informado que la sostenibilidad ambiental es el mayor desafío para la industria en 2020 (Business of Fashion, 2020 ).

Hiperpersonalización

Nuestra definición de hiperpersonalización incluye tanto la personalización como la personalización, ofreciendo así soluciones adaptadas a las necesidades específicas de los consumidores, ya sea tangible, como un producto, o intangible, como la variedad. Estas necesidades pueden ser alcanzadas a través de varios medios, desde ofrecer una mezcla de marketing precisamente adaptada a un individuo basado en big data (es decir, personalización; Jain et al., 2021 ), y permitiendo al cliente especificar uno o más elementos de la mezcla de marketing a través de la modularización (es decir, personalización; Arora et al., 2008 ), a ofrecer acceso en lugar de propiedad a una amplia gama de surtidos y variantes para el cliente a elegir (es decir, el modelo de alquiler; Mukendi & Henninger, 2020 ). Nuestra definición de hiper-personalización abarca todos estos diferentes métodos, tanto convencionales como emergentes, que se utilizan para lograr el objetivo común de satisfacer las necesidades específicas de un cliente individual. Examinaremos la hiper-personalización para productos y servicios desde múltiples perspectivas, incluyendo fabricantes, minoristas y consumidores. En la industria de la moda, todavía existe una brecha entre la demanda de los clientes de hiper-personalización en productos y experiencias de compra (Epsilon Marketing, 2018 ). Consciente de esta necesidad insatisfecha, la industria se esfuerza por salvar esta brecha. Según una encuesta reciente de 200 líderes de marketing de Forbes Insights, el 57% de los encuestados informó que buscan aumentar la capacidad de personalización en el próximo año (Forbes, 2019 ).

Productividad

Por último, la productividad se define como una transformación eficaz y eficiente de los recursos de entrada en producción (Grönroos & Ojasalo, 2004 ), donde los recursos de entrada son tiempo, esfuerzos y dinero (Johnston & Jones, 2004 ). Como la productividad de la producción se logró en gran medida mediante revoluciones industriales anteriores, la productividad durante el 4IR se centra en los procesos de toma de decisiones, más allá de la definición tradicional de producir más productos a menor costo (Vaidya et al. 2018 ). Se trata de mejorar la eficiencia —“hacer las cosas bien”— y la eficacia —“hacer las cosas bien”— no sólo en la producción, sino también en los procesos de toma de decisiones de los consumidores y las empresas (Anital & Schumann, 2007 ). Por lo tanto, factores como la precisión, la conveniencia y la rapidez en la toma de decisiones son ahora tan importantes como la precisión y la eficiencia en la producción.

Como ocurre con cualquier industria, la productividad subyace a cualquier actividad comercial en la industria de la moda, especialmente en la aceleración y ampliación de la producción y la automatización de procesos (PwC, 2020 ). La hiperpersonalización requiere una producción ágil bajo demanda en tamaños de lotes más pequeños y tiempos de entrega más cortos (Paul, 2001 ). Para ampliar la hiperpersonalización, lo que necesita acompañar es una mayor precisión y eficiencia en el proceso de predicción de la demanda de un cliente individual (Paul, 2001 ). Por lo tanto, el manejo y análisis de enormes cantidades de datos, tanto a nivel agregado como individual, es una tarea extremadamente intensiva en recursos si no está automatizada (Koehler, 2018 ).

Desde la perspectiva del consumidor, la productividad en términos de conveniencia está recibiendo mayor atención. Los consumidores exigen cada vez más que sus experiencias de compra requieran menos tiempo, esfuerzo y dinero. Por ejemplo, el 83% de los consumidores estadounidenses informan que la conveniencia mientras compran es más importante ahora que hace 5 años (NRF, 2020 ). Después de los comestibles, la ropa se clasifica en la segunda categoría de productos que los consumidores están dispuestos a pagar más para aumentar la comodidad (NRF, 2020 ). Junto con la entrega rápida, la compra fácil y las devoluciones sin complicaciones, los consumidores quieren gastar menos esfuerzo y tiempo para encontrar el producto adecuado y el tamaño adecuado. Estas necesidades son aún más importantes de atender, ya que los canales digitales se han convertido en el principal medio de compra (Briedis et al. 2020 ). Aunque los minoristas están haciendo esfuerzos para proporcionar soluciones digitales, tales como sistemas de recomendación de tamaño, la mayoría de los consumidores informan que desean más comodidad en su experiencia de compra en línea (NRF, 2020 ).

En el mundo académico, desde la perspectiva de la fabricación, los investigadores han examinado los niveles de productividad de las fábricas (Bheda et al. 2003 ), el uso de tecnologías como la robótica (Michelini & Razzoli, 2013 ) e identificación de la frecuencia de radio (Nayak y otros, 2015 ), y la adopción de la tecnología de los fabricantes (Varukolu & Park-Poaps, 2009 ). La investigación previa sobre el consumo y la venta al por menor ha examinado el papel de la conveniencia a lo largo del viaje de compra del consumidor, incluida la búsqueda de productos (por ejemplo, Shim et al. 2001 ), el pago (por ejemplo, de Kerviler y otros, 2016 ), y la experiencia multicanal (por ejemplo, Dholakia y otros, 2010 ). En los últimos años, existe un creciente interés en aumentar la productividad a través de las tecnologías 4IR, como la realidad aumentada y la inteligencia artificial, tanto en la fabricación (por ejemplo, Braglia et al. 2020 ) y la experiencia de compra de los consumidores (por ejemplo, Grewal y otros, 2020 ). La siguiente sección ilustra ¿Qué? las tecnologías 4IR son y ¿Cómo? se despliegan para abordar los tres objetivos principales con los casos de la empresa.

Métodos

Este estudio adoptó un enfoque integrador de revisión de la literatura mediante la integración de la literatura sobre innovaciones basadas en tecnología y no basadas en tecnología y el análisis de diversos casos de empresas. Este enfoque es apropiado para la investigación sobre un tema emergente que se beneficiaría de una conceptualización e integración holística de la literatura (Snyder, 2019 ). El objetivo es sintetizar la literatura para ofrecer una nueva perspectiva (Torraco, 2005 ). Por lo tanto, al seleccionar los casos de la empresa, utilizamos el muestreo intencional, ya que ofrece los casos más representativos. El muestreo intencional es un método de selección típico en estudios de casos en los que se seleccionan casos que poseen las características de interés, ya que ofrecen la información más pertinente y rica (Etikan et al. 2016 ). Los criterios de muestreo fueron si la empresa desplegó al menos una de las tecnologías 4IR o una innovación en un modelo de negocio. Para identificar los casos representativos, realizamos una amplia búsqueda web utilizando una combinación de estas palabras clave: robótica, fabricación inteligente, impresión 3D, tejido 3D, realidad virtual y aumentada, inteligencia artificial, big data, modelo de negocio, innovación y startup. Se combinaron con al menos uno de los siguientes términos: moda, ropa y ropa. Las fuentes de datos obtenidos incluyen revistas académicas y actas de conferencias, así como artículos y libros comerciales.

Resultados

Cumplir los objetivos principales utilizando las tecnologías 4IR

Esta sección ofrece una visión general de la aplicación de las tecnologías 4IR relevantes para la industria de la moda: robótica y fabricación inteligente, impresión y tejido en 3D, realidad virtual y aumentada, e inteligencia artificial. Lo que sigue es una discusión de ¿Cómo? Estas tecnologías se ocupan de los tres objetivos principales que se han señalado anteriormente.

Robótica y fabricación inteligente

Junto con otras tecnologías habilitantes, como la inteligencia artificial, las tecnologías de sensores y la potencia informática, la aplicación de la robótica va más allá de las simples actividades de producción de gran volumen. Desarrollado por estas tecnologías avanzadas, la fabricación inteligente, también conocida como la fábrica inteligente, empuja los límites de la automatización tradicional aún más. Como un sistema totalmente conectado y flexible, una fábrica inteligente puede auto-optimizarse al adaptarse a las demandas cambiantes en tiempo real y ejecutar los procesos de producción con una intervención humana mínima y alta fiabilidad (Radziwon et al. 2014 ). Puede hacerlo recopilando y analizando datos en tiempo real de sistemas de producción conectados, así como datos históricos (Wang et al. 2016 ). Esta fabricación basada en datos es más eficiente y ágil, lo que resulta en menos tiempo de inactividad de la producción. Su capacidad para predecir y solucionar problemas y para adaptarse a los cambios en la instalación conducen a una ventaja competitiva (Zhong et al. 2017 ).

En la industria de la moda, el avance de la robótica está empezando a automatizar una tarea tradicionalmente intensiva en mano de obra: la costura. Con la visión de la máquina, los robots de costura pueden detectar distorsiones en las telas y hacer los ajustes necesarios (Emont, 2018 ). Con líneas de producción de camisetas totalmente automatizadas, un robot de costura de Tianyuan Garments, un importante productor de marcas de ropa deportiva como Adidas y Reebok, puede cortar telas y coser una camiseta en unos cuatro minutos. Con 21 líneas de producción completamente operativas, se espera que la automatización reduzca el trabajo manual en un 90%, reduciendo el costo de cada camiseta a 33 centavos (Barrie, 2019 ). Los robots también se utilizan para aumentar la productividad en los almacenes. En el almacén insignia de Uniqlo, los robots ya han reemplazado al 90% de sus trabajadores humanos (Nishimura, 2019a ). Gap también ha adoptado un sistema robot para recoger y clasificar mercancías, con un plan para triplicar su despliegue de robots a 106 para el otoño de 2020 (Warren, 2020 ).

La fabricación inteligente automatiza no sólo la producción sino también complejas decisiones de optimización. Un ejemplo es la fábrica de zapatos de robot de Adidas, llamada “fábrica de velocidad”, construida en Alemania y Atlanta en 2016 y 2017, respectivamente. Digitaliza y automatiza la producción de zapatillas a través del diseño digital, el tejido computarizado, el corte robótico y la impresión 3D, acortando el tiempo de entrega de meses a días. Ambas fábricas, sin embargo, cerraron en 2019 porque las fábricas no lograron lograr las economías de escala y alcance para seguir siendo rentables. Adidas utilizará en cambio las tecnologías en sus fábricas en Asia (Thomasson, 2019 ). Hyosung TNC, una empresa textil coreana, ha instalado sistemas de fabricación inteligentes en sus fábricas de spandex en China y Vietnam. Los sistemas recogen y analizan datos de toda la cadena de suministro, desde la importación de materias primas hasta la producción y el envío. Por ejemplo, la visión de la máquina puede identificar productos defectuosos mediante el análisis de datos obtenidos de una cámara de alta velocidad. Los procesos de monitoreo en tiempo real resultan en productos de calidad consistentes (Friedman, 2019 ).

La robótica y la fabricación inteligente mejoran la productividad al reducir el tiempo de producción y aumentar la eficiencia de la fabricación (Wellener et al. 2019 ), y adaptándose a las cambiantes demandas en tiempo real. Además, el menor tiempo de espera y la mínima intervención humana permiten que las fábricas se encuentren más cerca de los consumidores, mejor posicionadas para responder a sus demandas siempre cambiantes con agilidad, lo que indirectamente ayuda a reducir el inventario no vendido, mejorando así la sostenibilidad ambiental.

Impresión 3D y tejido 3D

La impresión 3D, también conocida como fabricación aditiva, crea objetos 3D a partir de un archivo digital. Es un proceso aditivo mediante el cual un objeto se crea añadiendo capas sucesivas de materiales, denominados filamentos. Cada capa es una sección transversal horizontal finamente cortada de la salida final (Berman, 2012 ). Un cabezal de impresión o extrusor derrite el filamento y lo convierte en un modelo 3D. Por otro lado, el tejido 3D utiliza agujas para producir productos de punto en una sola pieza, sin necesidad de coser (Miodownik, 2015 ). Ambas tecnologías mejoran la eficiencia y la personalización al reducir la mano de obra manual y los procesos de producción (Conner et al. 2014 ; Sun & Zhao, 2017 ).

La aplicación de impresión 3D en la industria de la moda se ha limitado a los accesorios y, sobre todo, al calzado, ya que los materiales que pueden utilizarse para la impresión 3D son en su mayoría plásticos, que no son adecuados para prendas de vestir. La adopción en la industria de la moda ha sido principalmente en alta costura como un experimento para diseños innovadores (Vanderploeg et al. 2017 ). Ejemplos de aplicaciones de impresión en 3D en el mercado del calzado son las zapatillas Flyprint de Nike con la parte superior impresa en 3D, y las zapatillas Futurecraft y Alphaedge de Adidas con medias impresas en 3D. La fabricación convencional de zapatillas requiere un molde metálico para producir suelas. Mientras que toma más de un mes para construir un molde, por no hablar de la suela, la impresión 3D reduce el tiempo de producción a menos de dos horas (Bain, 2017 ). Además, la parte superior impresa en 3D se puede personalizar al pie de un corredor individual (Wilson, 2014 ). Dos start-ups estadounidenses, zapatos Feetz y Prevolve, ofrecen zapatos impresos en 3D personalizados (Park, 2020 ). Feetz permite a sus clientes utilizar su aplicación para medir el tamaño de sus pies en casa tomando tres fotos de cada pie. A continuación, pueden elegir el estilo y el color del zapato. En un plazo de 7 días, los zapatos impresos en 3D se entregan a los clientes (FDRA, 2020 ). Prevolve utiliza un escáner de pie profesional en su oficina ubicada en Seattle, WA, para obtener un modelo 3D preciso de los pies de los clientes (Prevolve, n.d.). Los clientes de Prevolve necesitan programar una cita y visitar la ubicación física para escanear. Wiivv, una start-up canadiense fundada en 2014, ofrece sandalias personalizadas impresas en 3D, que se pueden pedir en su aplicación. Sus sandalias tienen soporte de arco personalizado, así como correa personalizada y la colocación de tanga de dedo del pie (Freudmann, 2020 ).

En relación con la impresión 3D, el tejido 3D ha sido adoptado más ampliamente por las empresas de moda B2B y B2C, ya que esta tecnología utiliza hilados convencionales para materiales. Las empresas que utilizan tejido en 3D incluyen empresas B2B que producen prendas de punto en 3D, como suéteres para pequeñas y medianas empresas, como la Industria a medida con sede en NY, EE.UU., y 22 factores con sede en Hong Kong. La tecnología permite a las empresas fabricar en lotes pequeños o bajo demanda, reduciendo drásticamente el exceso de inventario (Friedman, 2019 ; Industria a medida, n.d.). Las empresas B2C que utilizan tejido 3D incluyen el Ministerio de Suministros, una marca casual de alto rendimiento con sede en Boston, y Son of a Tailor, una marca de desgaste casual hecha a medida para hombres con sede en Dinamarca. Ministerio de Suministro ofrece una opción para personalizar chaquetas de punto impresas en 3D en la tienda. Los clientes pueden elegir el tamaño, el hilo, el botón y el color (Shima Seiki, n.d.). Estas marcas destacan cómo la tecnología reduce los residuos materiales a casi cero, en comparación con el 21-35% de los tejidos para prendas de vestir de fabricación tradicional (Ministerio de Suministro, n.d.; Hijo de un sastre, n.d.).

Las tecnologías de impresión 3D y tejido 3D se aprovechan para mejorar la productividad y la hiperpersonalización. Reducen el desperdicio, el tiempo de entrega y los costos de producción minimizando el trabajo manual y simplificando el proceso de producción. La operación magra y la digitalización hacen posible lograr la hiper-personalización, que es costosa de escalar con medios convencionales (Paul, 2001 ).

En la industria de la moda, tanto los minoristas como las marcas experimentaron con tecnologías para mejorar las experiencias de compra en tiendas y en línea. Estos minoristas y marcas abarcan la moda casual, rápida, de lujo, y contemporáneo de Gap y Zara a Neiman Marcus y Rebecca Minkoff por nombrar algunos. Aunque algunos despliegan capacidades internas, las iniciativas de VR y AR de muchas empresas minoristas cuentan con el apoyo de empresas emergentes de terceros que se especializan en la venta minorista de moda.

Un ejemplo de VR es Metail, una compañía de tecnología virtual de salas de pruebas con sede en Londres, establecida en 2008. Con la tecnología de Metail, los compradores en línea pueden crear sus avatares 3D subiendo sus mediciones de foto y cuerpo. Los avatares reflejan la forma corporal de los compradores con una precisión del 92% al 96%. Los compradores pueden probarse trajes superponiendo productos sobre sus avatares y rotando 360 grados. Un minorista que ha utilizado esta tecnología es Tesco, que ofreció un cuarto de montaje virtual en su página de Facebook en 2012 (O’Hear, 2012 ). La aplicación de VR no se limita al uso por parte del consumidor. El EcoShot de Metail, que es una característica adicional dentro de VStitcher, software de diseño de moda 3D, permite a los diseñadores simular prendas en versiones 3D de personas reales. El software permite a los diseñadores obtener una idea de cómo sus diseños se verán en sus consumidores objetivo, sin tener que hacer collaging o trabajo de photoshop (Metail, n.d.).

Gap, Inc. experimentó con la tecnología AR lanzando la aplicación móvil DressingRoom, en asociación con Avemeric, una compañía de software digital 3D fundada en 2012. Esta aplicación permitió a un cliente superponer productos en un maniquí virtual personalizado a las medidas corporales del cliente, que se proyectó en el entorno del mundo real. El objetivo era permitir a los clientes ver el revestimiento y el montaje de prendas sin tener que probar físicamente los productos (O’Shea, 2017 ). Neiman Marcus y Rebecca Minkoff utilizan MemoMi, una compañía de software de espejos inteligentes fundada en 2013. El espejo interactivo de MemoMi que utiliza la tecnología AR permite a los clientes probar productos virtualmente y ver trajes a partir de 360 grados (Memomi, n.d.).

Estos ejemplos de la industria demuestran que las tecnologías de VR y AR pueden utilizarse para mejorar la productividad y la hiperpersonalización. Tienen el potencial de aumentar la eficiencia tanto en las decisiones de compra de los consumidores como en los procesos de desarrollo de productos de los diseñadores. La flexibilidad de las tecnologías ayuda a la hiper-personalización, como se muestra en el caso de modelos virtuales de tamaño personalizado de los consumidores. La siguiente tecnología que nos trajo la Cuarta Revolución Industrial es la inteligencia artificial.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se refiere a máquinas que imitan funciones cognitivas típicamente asociadas con los seres humanos, como el reconocimiento de patrones, la percepción y el aprendizaje. Se rige por un conjunto de algoritmos, que es un conjunto de reglas que una computadora sigue para hacer una predicción o resolver un problema mediante el procesamiento y reconocimiento de patrones en un gran volumen de datos (es decir, big data). A diferencia de los humanos, la IA puede manejar big data de forma fiable sin fatiga. Por lo tanto, la tecnología hace que extraer información de los big data sea menos engorroso, mejorando la escalabilidad (Koehler, 2018 ). Cada vez más, AI ha estado impulsando las decisiones corporativas y los valores de los clientes, desde fijar precios hasta recomendar productos (Iansiti & Lakhani, 2020 ).

Las predicciones basadas en la IA también están informando o automatizando una serie de decisiones corporativas en la industria de la moda, desde la comercialización, los precios y la gestión de inventarios hasta el desarrollo de productos. Al analizar datos minoristas en tiempo real sobre los productos de los competidores, los precios y las comunicaciones promocionales, las marcas pueden tomar decisiones informadas sobre los productos, la comercialización y los precios. La IA también puede ayudar a analizar los intereses de los consumidores, las tendencias de compra y ajustar automáticamente el inventario, en función de la demanda en tiempo real (Editado, n.d.). Basándose en las especificaciones detalladas de la prenda y los atributos de estilo, la IA puede recomendar los tamaños adecuados a los clientes. También puede recomendar artículos adaptados a las preferencias individuales, basados en el historial de compra anterior, preferencias de los clientes y comentarios. Además, AI puede analizar los atributos de los artículos más vendidos y crear nuevos diseños con la mayor posibilidad de convertirse en los próximos bestsellers.

Estas capacidades de IA se construyen internamente o se subcontratan a proveedores de servicios B2B (Edited, n.d.). Un ejemplo B2B es True Fit, una empresa con sede en Boston fundada en 2005. Ofrece servicios de hiper-personalización impulsados por IA, tales como personalización de catálogo de productos en línea y servicios de recomendación de tamaño. Basado en grandes datos minoristas, incluyendo millones de especificaciones y atributos detallados del producto, datos de ventas y perfiles de clientes, la empresa permite a las marcas personalizar la página de productos de sus tiendas en línea y ayudar a los compradores en línea a encontrar los tamaños correctos. Para crear experiencias sin fisuras, sus servicios se integran en los sitios web de las marcas o minoristas. Los clientes de True Fit incluyen 28 minoristas y marcas como Levi’s, Macy’s, Ralph Lauren, Aldo y Kate Spade (Kapner, 2019 ).

Un primer ejemplo B2C es Stitch Fix, una compañía de servicios de estilo en línea fundada en 2011. Mediante la integración y el análisis de datos de clientes de múltiples fuentes, Stitch Fix cura y entrega cinco artículos adaptados a un cliente individual. Los artículos curados comprenden productos de marcas existentes, así como etiquetas internas. Además del servicio de estilo, los algoritmos guían todo tipo de decisiones empresariales, incluyendo logística, gestión de inventario y diseño de productos. En el diseño de productos, para maximizar las probabilidades de crear un bestseller, Stitch Fix utiliza algoritmos para analizar datos de ventas e identificar atributos de productos populares. Luego, se combinan para crear un nuevo estilo (Hernandez, 2017 ). Otro ejemplo B2C es Anomali, una marca de vestido de novia personalizada fundada en 2016, con sede en San Francisco. Utilizando su encuesta de DressBuilder con IA, los clientes pueden personalizar diferentes elementos de un vestido de novia, como silueta, encaje, escote y entrenar para crear un vestido de novia único. Con 4 mil millones de opciones de vestir, la posibilidad de personalización es prácticamente ilimitada (Nishimura, 2019b ).

En resumen, al analizar un gran volumen de datos históricos y en tiempo real sobre consumidores y productos, la IA permite a las empresas desarrollar y encontrar artículos personalizados para clientes individuales. Además, ayuda a las empresas de moda a tomar decisiones más eficaces y precisas en ámbitos importantes, como la comercialización y la fijación de precios, y a reducir sustancialmente el costo de funcionamiento, mejorando al mismo tiempo la precisión de las previsiones de demanda.

Cumplir los objetivos principales sin las tecnologías 4IR

En esta sección se examinan los casos de puesta en marcha que abordan uno o más de los tres objetivos principales sin las tecnologías 4IR. Las empresas emergentes que satisfacen las necesidades de hiperpersonalización incluyen a Indochino. Con base en Vancouver, Indochino, una marca de ropa de hombre personalizada en línea, permite a los clientes comprar trajes hechos a medida, camisas, pantalones casuales y blazers en la comodidad de su hogar. La empresa ofrece una amplia gama de opciones de personalización. Solo para chaquetas, Indochino ofrece 14 opciones, incluyendo solapas y forros (Federico-O’Murchu, 2015 ). Mientras que Indochino utiliza algoritmos para detectar errores en las mediciones auto-reportadas de los clientes, su negocio se basa principalmente en interfaces de personalización en línea fáciles de usar, videos de instrucción para tomar mediciones, y showrooms donde los clientes pueden recibir servicios de personalización y estilo en persona (Hemmadi, 2016 ). En 2019, Indochino fue clasificado como la tercera marca de más rápido crecimiento en Canadá para las empresas con ingresos de más de 100 millones de dólares y el primero como el minorista canadiense de más rápido crecimiento internacional (Cision, 2019 ).

Los casos iniciales que abordan con éxito las necesidades de sostenibilidad ambiental incluyen Rent the Runway, una empresa de alquiler de moda en línea, y The Real Real, una empresa de envío de lujo en línea. Estos dos casos representan el consumo colaborativo, un modo de consumo caracterizado por actividades compartidas, como el alquiler, la reventa y el comercio de bienes (Belk, 2014 ). Rent the Runway ofrece un servicio de alquiler que permite a los clientes consumir una variedad de artículos de moda a una fracción del precio por un corto período. El Real Real vende artículos de lujo de segunda mano sobre una base de envío. La empresa permite a los vendedores monetizar sus artículos subutilizados y a los compradores adquirir productos de lujo a precios sustancialmente más bajos. Con plataformas de alquiler e intercambio de bienes de segunda mano, respectivamente, cada una ofrece a los consumidores opciones más sostenibles con limitaciones presupuestarias mucho menores. Alquila el modelo de alquiler de Runway y el modelo de reventa de The Real Real maximiza el ciclo de vida del producto a través de la reutilización y alienta a los consumidores a comprar menos. Promueven una economía circular, donde se minimiza el uso de los recursos y los desechos (Geissdoerfer et al. 2017 ). Sin utilizar ninguna tecnología 4IR, en el primer trimestre de 2020, el beneficio bruto de la compañía aumentó 16% año tras año, $ 49,2 millones, a pesar de la disminución general en el gasto minorista en medio de Covid-19 (The Real Real, 2020 ). Ahora valorado en $1B, Rent the Runway recaudó $125 millones adicionales en su última ronda de recaudación de fondos en 2019, totalizando $337 millones (Maheshwari, 2019 ).

De los ejemplos de puesta en marcha que abordan las necesidades de productividad sin utilizar las principales tecnologías 4IR, JOOR es un buen caso. Fundada en 2010, JOOR es una plataforma al por mayor en línea que mejora la productividad a través de la digitalización del proceso de venta al por mayor (Joor, n.d.). Tradicionalmente, la venta al por mayor requiere la asistencia a varias ferias. En su lugar, JOOR crea un catálogo digital para que los compradores puedan ordenar con herramientas de búsqueda avanzadas y realizar pedidos en línea, aumentando la eficiencia tanto para las marcas como para los minoristas. Para las marcas, la compañía también proporciona datos en tiempo real sobre pedidos e inventarios entrantes. Como resultado, todo el proceso de una cita a los pedidos sólo dura 45 min; 45% más rápido que el método tradicional (Joor, n.d.). La compañía ahora conecta más de 8600 marcas con 200.000 minoristas en 144 países (Joor, n.d.). En 2019, Joor recaudó $16 millones en una ronda de financiación de la Serie C, totalizando $36 millones (Singh, 2019 ).

Los ejemplos anteriores demuestran un mensaje claro: las start-ups de moda pueden abordar los tres objetivos principales sin utilizar las tecnologías básicas 4IR. Esto demuestra que las tecnologías son facilitadoras, no la esencia sobre la que se construye una empresa de moda. La clave de su éxito radica en las innovaciones en su modelo de negocio (Zott et al. 2011 ), no en sus tecnologías. Un modelo de negocio especifica cómo la empresa crea valor (es decir, proposición de valor) y cómo captura valor (modelo de operación). Una propuesta de valor se refiere específicamente a qué y para quién una empresa está ofreciendo, mientras que el modelo operativo se ocupa de cómo la oferta puede ser entregada rentablemente (Jin & Shin, 2020 ). Los casos antes mencionados (Indochino, Rent the Runway, the Real Real, y Joor) especifican claramente sus propuestas de valor único y modelos operativos para entregar nuevas proposiciones de valor no enfatizadas por los titulares. La propuesta clave de valor de Rent the Runway es ofrecer un servicio de alquiler, ofreciendo así a los consumidores más opciones y ampliando el ciclo de vida del producto (siendo así sostenible). El punto es que no fue la utilización de tecnología avanzada, como la IA, sino el modelo de negocio reflexivo e innovador de la compañía lo que creó valor para los clientes. La principal lección es que las tecnologías de la Cuarta Revolución Industrial no son una condición previa para el éxito en la entrega de los valores de consumo más preciados. Mientras que Rent the Runway utiliza algoritmos para apoyar decisiones empresariales, como decisiones de compra, así como servicios complementarios, como un servicio de recomendación de productos, lo que impulsa su negocio principal es un sistema logístico tradicional, aunque complejo, en lugar de tecnologías avanzadas (Scott, 2020 ). Del mismo modo, el negocio de The Real Real es apoyado en gran parte por un sistema logístico convencional de comercio electrónico (The Real Real, n.d.). Cuadro 1 resume qué objetivo principal había abordado cada caso. La productividad está integrada en sus modelos de negocio, no necesariamente los objetivos, excepto la robótica y la fabricación inteligente. Entonces será importante entender cómo se abordó cada uno de los tres objetivos principales.

Discusión

Este estudio delineó que la Cuarta Revolución Industrial está evolucionando para satisfacer los tres objetivos principales en la industria de la moda: hiperpersonalización, sostenibilidad ambiental y productividad. A continuación, integramos ¿Cómo? Las empresas en este estudio abordan los tres objetivos principales con tecnologías o modelos de negocio innovadores.

El primer objetivo principal para la hiper-personalización se cumple de múltiples maneras. Aquí, la ‘personalización’ va más allá de la fabricación de ropa personalizada en masa para los consumidores, que fue posible durante la 3a Revolución Industrial. Las tecnologías de la 4a Revolución Industrial están ayudando a las marcas de moda al reducir el costo de ofrecer productos y servicios personalizados (Wang et al. 2017 ). Utilizando la tecnología de impresión 3D, 22 factor, Ministerio de Suministro, Wiiv, zapatos Feetz y Prevolve producen productos personalizados más extensamente. Las tecnologías AR y VR pueden permitir servicios personalizados, como una prueba virtual con una interpretación en 3D de los compradores en línea que refleja la forma corporal del consumidor individual con gran precisión (por ejemplo, Metail y Gap’s DressingRoom). Del mismo modo, la IA ayuda a proporcionar servicios y productos adaptados a un cliente individual, ya sea para encontrar los artículos de moda adecuados (por ejemplo, Stitch Fix, diseñar un vestido de novia único, por ejemplo, Anomali), o los tamaños adecuados (por ejemplo, True Fit).

El siguiente objetivo principal, la sostenibilidad ambiental, también se cumple con o sin tecnologías 4IR. La fabricación inteligente puede optimizar no sólo el uso de la energía, sino también el proceso de producción, dando lugar a menos defectos y recuerda, por lo tanto menos residuos (Wang et al. 2016 ). Las tecnologías de impresión 3D y de tejido 3D permiten la producción hecha a pedido sin sobras, reduciendo los residuos de producción a cero. La función virtual de prueba soportada por las tecnologías de VR y AR puede mitigar el riesgo principal de comprar en línea, reduciendo la probabilidad de retornos. Del mismo modo, los servicios impulsados por IA que ayudan a los clientes a encontrar los productos adecuados pueden reducir los rendimientos, lo que resulta en una menor huella de carbono (True Fit, n.d.). Sin las tecnologías 4IR, Rent the Runway, The Real Real y Joor abordan las preocupaciones por la sostenibilidad ambiental reutilizando (por ejemplo, Rent the Runway), ampliando el ciclo de vida del producto (por ejemplo, The Real Real), y reduciendo los viajes a espectáculos al por mayor (por ejemplo, Joor).

El tercer objetivo principal, la productividad, se manifiesta en muchos aspectos; el concepto de productividad se amplía para incluir no sólo elementos tangibles como el volumen de bienes materiales, sino también intangibles como la precisión, la eficiencia y la conveniencia en la toma de decisiones —tanto empresas como consumidores— como la producción. La robótica avanzada está empezando a automatizar la costura, la tarea más intensiva en la producción de prendas de vestir. Se espera que la fabricación inteligente, que automatiza la toma de decisiones mediante la autooptimización, el autodiagnóstico y la resolución de problemas, triplicará la tasa de crecimiento de la productividad durante la próxima década (2019-2030) (Wellener et al. 2019 ). La impresión 3D y las tecnologías de tejido 3D eliminan la necesidad de coser y automatizan completamente la producción. Empresas como Metail y MemoMi utilizan tecnologías de VR y AR para ayudar a los consumidores a ahorrar tiempo y esfuerzo en la toma de decisiones al permitirles probar artículos virtualmente. Del mismo modo, con IA, empresas como Stitch Fix, True Fit y Anomali ahorran tiempo y esfuerzo a los consumidores para tomar decisiones, ayudando a los consumidores a encontrar sus estilos y tamaños adecuados, lo que aumenta aún más la comodidad y la eficiencia. AI también mejora la productividad de las empresas automatizando la prestación de sus servicios. En este sentido, cabe señalar que cuatro casos de puesta en marcha con éxito sin 4IR también ahorran tiempo a los consumidores en la toma de decisiones y mejoran la comodidad a través de sus modelos empresariales innovadores.

Cuadro 2 resumen cómo cada caso de puesta en marcha aborda los tres objetivos principales. En resumen, la necesidad de hiper-personalización se satisface ofreciendo producción personalizada, una variedad de opciones, o experiencia personalizada a través de ayudar a los consumidores a encontrar sus opciones correctas, tales como True Fit y Stitch Fix. La necesidad de sostenibilidad ambiental se aborda reduciendo los residuos materiales y el inventario no vendido, reutilizando el producto y ampliando así el ciclo de vida del producto, utilizando servicios de alquiler o ahorrando tiempo de viaje a espectáculos al por mayor o reuniones de lanzamiento de productos. La productividad se satisface mediante la automatización de la producción, así como la adopción de decisiones, mejorando la precisión y la conveniencia, no necesariamente aumentando los volúmenes de producción.

Conclusiones

Desarrollado por tecnologías 4IR y modelos de negocio innovadores, la industria de la moda ha traído de vuelta a los consumidores de producción personalizada disfrutados durante la era de la producción artesanal antes de la 1a Revolución Industrial (Koren, 2010 ). Desde la primera a la tercera revolución industrial, la mejora de la productividad fue el objetivo principal, que se alcanzó mediante la mecanización (1a revolución industrial), la producción en masa (2a revolución industrial) y la digitalización y la producción automática (3a revolución industrial). A través de la 1a a 3a Revolución Industrial, los consumidores tenían abundantes opciones de productos, pero fueron hechos para satisfacer las preferencias y necesidades del consumidor promedio y para atraer a un público más amplio. A pesar del volumen suficiente que democratizó el consumo, tanto las empresas como los consumidores se enfrentaron a una compensación debido a exigencias inigualables: los consumidores a menudo tenían que conformarse con productos “suficientemente buenos” y las empresas se quedaban rutinariamente con un exceso de inventario. Al mismo tiempo, la demanda sin igual resultante de la producción en masa y del inventario sobrante a menudo creaba desechos y vertederos perjudiciales para el medio ambiente. En esta era, los consumidores ahora desean productos de moda con estilos y ajuste que reflejen sus preferencias de color y diseño en lugar de artículos producidos en masa hechos para el consumidor promedio. Un excelente ejemplo de una marca de moda que intenta satisfacer esta necesidad a través de 4IR puede ser Stitch Fix, que proporciona un servicio de estilo personalizado utilizando IA y big data.

4IR se ocupará efectivamente de las principales preocupaciones de la industria señaladas en este estudio: demanda sin igual y exceso de oferta. Se produce porque se produjeron más productos que la demanda sin conocer con precisión las necesidades de los consumidores. Con la producción y el servicio personalizados, habrá menos inventario, por lo que el mundo será más sostenible. Se incrementarán los niveles de satisfacción tanto para los consumidores como para las empresas: los consumidores pueden encontrar el diseño, el precio y la adecuación adecuados para ellos, y las empresas tendrán menos inventarios no vendidos, todos los cuales contribuyen a la sostenibilidad ambiental. Los dos objetivos principales, por lo tanto, están interrelacionados: una mejora (por ejemplo, la hiperpersonalización) contribuye a la mejora de otra (por ejemplo, la sostenibilidad ambiental). Las tecnologías 4IR y los modelos de negocio innovadores son facilitadores que ayudan al logro efectivo de los objetivos de hiperpersonalización y sostenibilidad ambiental con mayor precisión, conveniencia y facilidad en la toma de decisiones.

Repercusiones en la gestión

Programa de investigación futuro

Los tres objetivos principales propuestos y discutidos más a fondo con los casos de la empresa proporcionan implicaciones importantes para la investigación, que se resumen en el cuadro 2 . Entre los tres objetivos principales abordados en este estudio, el objetivo más influyente del negocio de la moda puede centrarse en la hiper-personalización porque traerá cambios fundamentales en el marketing y la marca. Si la hiperpersonalización se convierte en norma en la industria de la moda, los enfoques tradicionales de comercialización y branding desarrollados con el supuesto de consumo masivo tendrán una eficacia limitada. Por lo tanto, será necesario inventar nuevas tácticas de marketing y branding para abordar el consumo hiperpersonalizado en todos los 4p: desarrollo de productos, precios, lugar de distribución y método de promoción. Esto indica que la investigación debe estar dirigida a identificar la efectividad de las nuevas estrategias de marketing y marca, incluyendo las respuestas y la percepción de los consumidores hacia nuevos enfoques.

En segundo lugar, este estudio identificó cómo las tecnologías 4IR y los modelos de negocio innovadores abordan los tres objetivos principales. En cada enfoque resumido en el cuadro 2 , la investigación se puede dirigir a entender los facilitadores, facilitadores e inhibidores de la voluntad de los consumidores de adoptar un nuevo enfoque en cada uno de los tres objetivos principales (es decir, la hiperpersonalización, la sostenibilidad ambiental y la productividad). Por ejemplo, ¿cuáles son los factores que inhiben a los consumidores del uso de productos personalizados posibles con tecnologías 4IR como la impresión 3D o el tejido 3D? ¿Qué es la percepción y la actitud del consumidor hacia los productos diseñados por IA? ¿Percibirían los consumidores los productos diseñados por IA como poco creativos o inspiradores? ¿Cuál es el papel óptimo de la IA en la mente del consumidor? ¿No les importaría a los consumidores quién hizo los productos siempre y cuando los productos cumplan con exactitud sus preferencias? Además, los estudios pueden orientarse a comprender la motivación y satisfacción de los consumidores hacia los productos recomendados por IA y a comparar la satisfacción de los consumidores entre diversos servicios basados en AR y VR que ayudan a los consumidores a encontrar los productos adecuados. Por lo tanto, un estudio sobre el perfil de los usuarios habituales del servicio personalizado proporcionará a las empresas de moda información práctica.

Si bien la investigación previa contribuyó sustancialmente a la comprensión conceptual de las aplicaciones de las tecnologías 4IR (por ejemplo, Braglia et al. 2020 ), la investigación que se examina desde la perspectiva del consumidor se limita a ciertas aplicaciones (por ejemplo, servicios basados en la IA frente a productos), ciertas tecnologías (por ejemplo, IA y VR/AR), e investigación no comparativa (por ejemplo, un solo tipo de servicio virtual de prueba basado en la IA; Lee et al. 2021 ). La investigación de la tecnología poco investigada (por ejemplo, el tejido 3D) y las aplicaciones (por ejemplo, los productos diseñados con IA), así como la realización de investigaciones más comparativas (por ejemplo, la comparación de los servicios de VR y AR) ofrecerán nuevas ideas que pueden orientarse hacia el futuro.

Además, sería útil examinar posibles conflictos entre la hiperpersonalización y la sostenibilidad ambiental. Una consecuencia no deseada puede ser un valor de reventa menor percibido como resultado de productos hechos para adaptarse a mediciones corporales únicas de un consumidor individual. Como tal, identificar y examinar posibles conflictos ofrecería una comprensión más matizada de la intersección de la hiperpersonalización y la sostenibilidad ambiental.

En tercer lugar, para las empresas de moda, la utilización de las tecnologías 4IR requiere una inversión y una formación sustanciales. Desarrollar un nuevo modelo de negocio dentro de una empresa de moda tradicional puede ser un gran desafío, ya que es probable que sea incompatible con la estructura operativa existente. Algunas empresas pueden ser lo suficientemente ágiles para responder oportunamente a estos cambios, mientras que otras pueden no ser capaces de superar los inhibidores internos. Por lo tanto, la identificación de barreras organizativas e impulsoras de la adopción de tecnologías 4IR y modelos de negocio innovadores, además de cómo las empresas pueden alinear las tecnologías con sus modelos de negocio, ayudará a resolver esta brecha de conocimiento.

A pesar del creciente interés de la investigación sobre este tema (por ejemplo, Horváth & Szabó, 2019 ), la investigación previa centrada en la industria de la moda es muy limitada, incluso para uno de los tipos más investigados de la tecnología 4IR (es decir, big data analytics; Mariani & Wamba, 2020 ). Además, la investigación de la manera en que las empresas emergentes de moda identifican y aprovechan las oportunidades de innovaciones de modelos de negocio que abordan los objetivos principales mencionados ayudará a desarrollar un marco unificado para el proceso de pensamiento empresarial. La literatura actual sobre la intersección de la innovación de modelos de negocio y el emprendimiento en la industria de la moda se limita a responder a la pregunta de cuáles son las innovaciones de modelos de negocio de las marcas de startup. Por lo tanto, se necesita más investigación para descubrir el proceso (es decir, “cómo”) de desarrollar la innovación de modelos de negocio (Jin & Shin, 2020 ; Todeschini et al., 2017 ).

En cuarto lugar, se puede orientar una corriente de investigación para evaluar la productividad que pueden aportar las tecnologías 4IR y los modelos de negocio innovadores. En otras palabras, una comprensión de cómo las tecnologías 4IR propuestas pueden traducirse en el desempeño de una empresa de moda proporcionará implicaciones útiles para el desarrollo. Además, como las tecnologías 4IR se proponen para ayudar a cumplir los tres objetivos principales, futuros estudios pueden verificar si realmente mejoran la productividad ampliamente definida en este estudio. También pueden investigar si los consumidores pueden percibir estilos o diseños recomendados por la IA como exactos y, por lo tanto, pueden mejorar su eficacia en la toma de decisiones.

Finalmente, pero no menos importante, este estudio propone varias preguntas que tanto la industria como el mundo académico deben considerar: Si los productos y servicios personalizados son la clave, ¿sigue siendo relevante el actual enfoque de marca? ¿Cómo pueden las empresas de moda comercializar sus productos con eficacia? Si la IA puede diseñar, ¿cómo cambiará el papel de los diseñadores de moda? Si IA puede seleccionar los artículos más vendidos, ¿cómo afectará esto a las responsabilidades de los compradores? ¿Debería revisarse el plan de estudios académico actual sobre la base de estos cambios? La producción personalizada no requiere producción en volumen; entonces, la popularidad del abastecimiento global disminuirá y la producción personalizada más cercana a los consumidores, como la relocalización o la onshoring, ganará impulso. La idea de reprogramación está estrechamente relacionada con el concepto de sostenibilidad ambiental, ya que reducirá el inventario no vendido a través de plazos de entrega más cortos y pedidos más frecuentes y más pequeños, lo que en última instancia reduce el impacto ambiental (Budding & Martin, 2021 ). ¿Cómo pueden las compañías de moda hacer posible la relocalización o la relocalización? ¿Cuáles son los facilitadores, inhibidores y facilitadores de la onshoring? Si el abastecimiento mundial se vuelve menos popular, ¿cómo puede un país producir efectivamente en tierra? ¿Puede esto crear puestos de trabajo en un país donde el costo de la mano de obra es alto? Con la automatización, los robots y la fabricación inteligente, ¿se pueden producir bienes de moda en países económicamente avanzados?

Limitaciones y estudios futuros

En este estudio, los tres objetivos principales se proponen sobre la base de dos grandes retos en la industria de la moda: una demanda inigualable y un exceso de oferta. En consecuencia, los análisis de la sostenibilidad se basan principalmente en la perspectiva ambiental porque son una consecuencia directa de un inventario no vendido debido a una demanda sin igual y a un exceso de oferta. Según el triple punto de vista inferior (o perspectiva), tres pilares de la sostenibilidad (es decir, social, económico y medioambiental) deberían estar bien equilibrados (Elkington, 1998 ). Por lo tanto, para futuros estudios, los aspectos sociales y económicos de la sostenibilidad deben analizarse más a fondo con los casos. Los conocimientos obtenidos de este estudio provienen principalmente de casos exitosos en países occidentales. Los estudios futuros pueden fundamentar las conclusiones del presente estudio mediante la realización de estudios cualitativos y cuantitativos tanto con la industria como con los consumidores. Aunque menos documentados, puede haber casos innovadores en los países orientales y emergentes, que requieren un examen más a fondo para lograr una comprensión más amplia y más rica.

Contribuciones

BEJ participó en la ideación, redacción y revisión del manuscrito y en el proceso de envío gestionado como autor correspondiente. DCS participó en la ideación, redacción y revisión del manuscrito. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Información de los autores

BEJ es el distinguido profesor Albert Myers de Economía y Gestión Textil en la Wilson College of Textiles de la Universidad Estatal de Carolina del Norte. DCS es un estudiante de doctorado en el Wilson College of Textiles en la Universidad Estatal de Carolina del Norte.

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