Moda centrada em dados: proposição, estruturação e avaliação de um framework de gestão digital para decisões criativas no design de moda

Abstract

O design de moda, enquanto campo projetual orientado à criação de produtos, significados e estratégias, tem sido impactado pela intensificação da digitalização, pela ampliação da disponibilidade de dados digitais e pelo avanço da inteligência artificial. Nesse contexto, a análise de tendências passa a demandar metodologias capazes de articular dados, cultura, tecnologia e interpretação humana no apoio à tomada de decisão criativa. Entretanto, observa-se uma lacuna metodológica quanto à integração estruturada entre dados digitais abertos, inteligência artificial e práticas projetuais no design de moda, especialmente no que se refere à transformação de sinais dispersos em repertórios informacionais aplicáveis ao desenvolvimento de produtos e à rastreabilidade das decisões criativas. Diante desse cenário, identifica- se a oportunidade de propor uma abordagem de gestão digital da informação voltada à interpretação de tendências e ao apoio à decisão criativa no design de moda orientado por dados. Assim, o objetivo geral desta tese consiste em propor, estruturar e avaliar o Framework de Gestão Digital para Decisões Criativas, DCFF, fundamentado na integração entre dados digitais abertos, inteligência artificial e mediação humana crítica. A pesquisa fundamenta-se na perspectiva da moda centrada em dados, o data-centric fashion, e compreende o designer como mediador entre dados, tecnologia, cultura e decisão projetual. Trata-se de uma pesquisa aplicada, de abordagem qualitativa, conduzida segundo os princípios da Design Science Research. O percurso metodológico contemplou fundamentação teórica e contextual, proposição e estruturação do DCFF, avaliação conceitual com especialistas, verificação empírica exploratória com dados digitais abertos e simulação projetual orientada por dados. Os resultados permitiram estruturar um modelo conceitual e operacional de gestão digital da informação e da decisão criativa, composto por etapas integradas de coleta, curadoria, análise, interpretação, geração de outputs informacionais, decisão projetual e rastreabilidade. Também foram definidos critérios analíticos para a leitura de sinais emergentes, microtendências e macrotendências, considerando recorrência, temporalidade, impacto cultural e relevância projetual. Os achados indicam que o DCFF pode contribuir para transformar dados digitais dispersos em repertórios informacionais interpretáveis e aplicáveis ao desenvolvimento de produtos de moda, preservando o princípio do humano no ciclo. Conclui-se que a gestão digital orientada por dados, apoiada por inteligência artificial e mediação humana crítica, constitui uma abordagem promissora para qualificar processos criativos e estratégicos no design de moda, fortalecendo sua atuação como campo culturalmente sensível, interpretativo e orientado por evidências.

Abstract: Fashion design, as a project-oriented field concerned with the creation of products, meanings, and strategies, has been affected by the intensification of digitalization, the growing availability of digital data, and the advancement of artificial intelligence. In this context, trend analysis requires methodologies capable of articulating data, culture, technology, and human interpretation to support creative decision-making. However, there remains a methodological gap regarding the structured integration of open digital data, artificial intelligence, and design practices in fashion design, especially in relation to transforming dispersed signals into informational repertoires applicable to product development and to the traceability of creative decisions. Given this scenario, this thesis identifies the opportunity to propose an approach to digital information management aimed at trend interpretation and creative decision support in data- oriented fashion design. Thus, the general objective of this thesis is to propose, structure, and evaluate the Digital Creative Fashion Framework, DCFF, grounded in the integration of open digital data, artificial intelligence, and critical human mediation. The research is based on the perspective of data-centric fashion and understands the designer as a mediator between data, technology, culture, and design decision- making. This is an applied study with a qualitative approach, conducted according to the principles of Design Science Research. The methodological path included theoretical and contextual grounding, proposition and structuring of the DCFF, conceptual evaluation with specialists, exploratory empirical verification with open digital data, and data-oriented design simulation. The results made it possible to structure a conceptual and operational model for digital information management and creative decision-making, composed of integrated stages of data collection, curation, analysis, interpretation, generation of informational outputs, design decision-making, and traceability. Analytical criteria were also defined for reading emerging signals, microtrends, and macrotrends, considering recurrence, temporality, cultural impact, and design relevance. The findings indicate that the DCFF can contribute to transforming dispersed digital data into interpretable informational repertoires applicable to fashion product development, while preserving the principle of the human in the loop. It is concluded that data-oriented digital management, supported by artificial intelligence and critical human mediation, constitutes a promising approach to qualifying creative and strategic processes in fashion design, strengthening its role as a culturally sensitive, interpretive, and evidence-oriented field.