Inteligencia Artificial (IA) en el mundo de la moda, ¿revolución, riesgo o torpeza?

La industria de la moda es una de los más grandes y prósperos negocios, representando cerca del 2% del PIB mundial. Y con las tendencias actuales, era inevitable que el uso de sistemas de Inteligencia Artificial estuviera más y más presente en cada uno de los eslabones de su cadena de valor. Desde el proceso creativo y de diseño, pasando por la producción, manufactura y distribución, hasta el marketing y las ventas comienzan a estar mediados por algoritmos. Sus implementaciones están llenas de éxitos y fracasos, que demuestran un gran potencial, pero también una enorme ineficiencia, torpeza, y por supuesto, reavivan los riesgos.

¿Sabía usted que los espejos inteligentes en los locales de moda son una realidad? La empresa H&M, ha sido una de las precursoras en incorporar la IA en sus tiendas. Cuenta con un Voice interactive mirror, que les permite a los clientes recibir consejos de moda, combinación de looks de la tienda y tomarse selfis con las prendas que se prueben para luego compararlas entre sí.

La revolución tecnológica se está tomando el mundo de la moda y no se va a ir a ningún lado. El uso de la IA en este campo está dinamizando uno de los mercados más grandes a nivel global. Esta industria se encuentra valorada en cerca de 3 billones de dólares y es aproximadamente el 2% del PIB mundial, además, se proyecta que las ventas anuales globales se incrementan entre un 3,5% y un 4,5% según el McKinsey Global Fashion Index.

Es innegable que la moda se está reinventando, no solo respecto de tendencias y diseños, sino desde su estructura de negocio. El e-commerce y la inteligencia artificial se han convertido en los principales catalizadores del mercado. Estas nuevas herramientas están cambiando la percepción de los consumidores y el funcionamiento de las cadenas de producción y comercialización. Esto, por medio de sistemas inteligentes que predicen comportamientos de los clientes online, reconocen imágenes para recomendar prendas, realizan analítica de datos respecto de tendencias y reconstruyen patrones de compra de sus clientes.

Una experiencia ultrapersonalizada, entre la innovación y la frustración

Se han desarrollado estrategias en diversas empresas dedicadas a la moda. Algunas de las primeras iniciativas de incorporación de la tecnología en sus negocios fueron los chatbots y asistente de voz como: Alexa, Siri y Google Home. Estos dispositivos, han sido empleados por marcas como Burberry y Tommy Hilfiger y consisten en softwares, diseñados para interactuar con los usuarios y darles soporte en su proceso de compra online. Aconsejan al cliente, analizan sus preferencias, y hasta recrean un modelo en concreto en una fotocomposición ficticia. Sin embargo, aunque la narrativa de oferta de valor suene muy prometedora, en la práctica muchos de estos sistemas han resultado complicados y hasta frustrantes para los usuarios, lo que obligó a compañías como Everlane a retirar sus chatbots.

Por otro lado, han surgido iniciativas como la de Everywear, la cual es una plataforma de estilismo digital dónde se replantea el modelo de compras contemporáneo, esto porque, entiende que los procesos de compra en el mercado de la moda son distintos para mujeres y hombres. En esta medida, utiliza una solución denominada SaaS, la cual crea data points a través de, una lista de artículos que posee en su guardarropa el usuario, y así, el algoritmo del sistema interpreta el guardarropa y contrasta sus outfits con las prendas de la plataforma para darle sugerencias de artículos que podrían combinar con la ropa que ya posee.  

Siguiendo la misma línea, Finery es una aplicación que, por medio de los recibos de correo electrónico del usuario, respecto de compras de ropa, analiza y determina cuáles prendas están en el closet del cliente, y con base a la ropa que este posee, le presenta un catálogo de ropa afín, que le permita combinar lo que ya tiene con nuevos accesorios y se encuentren dentro de su estilo.

Estas nuevas herramientas están cambiando la percepción de los consumidores y el funcionamiento de las cadenas de producción y comercialización (…) por medio de sistemas inteligentes que predicen comportamientos de los clientes online, (…) realizan analítica de datos respecto de tendencias y reconstruyen patrones de compra de sus cliente.”

Adicionalmente, existen otras aplicaciones del mundo de la moda que simplifican la experiencia de usuarios. Un ejemplo es Affinity, una aplicación móvil que usa el aprendizaje automático para descifrar el estilo personal de los usuarios y les sugiere una variedad de atuendos, así como Everywear, les pide a los usuarios que califiquen una lista de artículos de moda, pero en este caso, lo realizan de acuerdo a sus gustos en materia de moda, y así el algoritmo conjuga los gustos de la persona con los productos que vende la compañía.

Sistemas de reconocimiento de imágenes ¿Qué tan útiles son?

Otras herramientas que están revolucionando el e-commerce de moda es StyleSnap y Google Lens, las cuales son sistemas implementados por Amazon, y se ha denominado como “el Shazam de la ropa”. Estos sistemas permiten que el usuario suba una fotografía de un outfit y le recomienda un artículo similar. El algoritmo, funciona a través de un sistema de aprendizaje automático, que, por medio de redes neuronales, reconoce una imagen de entrada, frente a la cual realiza una comparación con imágenes de salida; que en este caso son artículos de la tienda de Amazon, para encontrar artículos similares disponibles para los clientes de su plataforma. Al recomendar, la máquina tiene en cuenta el rango de precios, la marca y los reviews del producto.

La principal crítica que ha tenido este sistema de reconocimiento de fotografías es que, aunque identifiquen similitudes entre las imágenes a través de machine learning, en muchas ocasiones esto no es de gran utilidad para el usuario, si los elementos que ayuda a diferenciar son un vestido de gala de un suéter largo, cosas que saltan a la vista del consumidor e incluso pueden ser encontradas por medio de un buscador. Esto, se pone de manifiesto en una aplicación denominada Echo Look, la cual cometía errores de identificación de imágenes con frecuencia, hacía distinciones poco significativas y reproducía las mismas recomendaciones de forma prolongada, esto según The verge.

Motores de búsqueda, y el aprovechamiento de historiales de comportamiento en línea

Por otro lado, existe una aplicación llamada StichFix, que permite determinar la probabilidad de que un cliente elija un determinado producto respecto de otro, y al hacer un estudio del riesgo a la hora de vestir y adoptar una tendencia, en esta línea existen otros sistemas como EDITED, que es una de las marcas minoristas de Londres, que permite que las empresas conozcan qué producto vender, en qué momento y el precio correcto, lo cual, se convierte en una herramienta muy útil para la gestión comercial de las empresas que se dedican a este negocio y quieren ampliar su mercado, con técnicas de IA enfocadas en su industria.

“La principal crítica que han tenido los sistema de reconocimiento de fotografías es que, aunque identifiquen similitudes entre las imágenes a través de machine learning, en muchas ocasiones esto no es de gran utilidad para el usuario”

También, Hook es un sistema desarrollado por Intelligence Node, que funge como motor de búsqueda, que dice que puede predecir las tendencias mundiales en temas de moda. Esta aplicación, asegura que por medio de Deep learning, puede darles a los minoristas de ventas una recopilación de datos de los clientes, por medio de historiales de búsqueda online del cliente, palabras clave usadas, ítems en el carrito de compras, sus likes, entre otros.

Y, Vue.ai maneja una línea de negocio similar, que utiliza e-commerce para emprender estrategias de marketing, que, a través del correo electrónico personalizado, les permitía a los clientes mantenerse informados e interesados en sus productos después de abandonar el sitio web. Además, hace una distinción entre compradores habituales y les envía un correo distinto de acuerdo con su comportamiento en la plataforma y los productos visualizados y comprados.  

Estas herramientas que permiten la recolección de datos de los usuarios, guardando sus historiales de búsqueda y comportamiento en línea, son uno de los mayores retos para la protección de la privacidad en internet. Primero, por la falta de control que tienen los usuarios sobre cuándo están siendo captados sus datos, y cómo están siendo utilizados realmente. Existe una multimillonaria industria de venta de datos de usuarios a terceros, y esto deja expuesta información que se podría convertirse en potenciales riesgos para las personas. Y otro de los aspectos problemáticos de este tipo de prácticas, son los sesgos y las réplicas de modelos discriminatorios de customización de la información, de acuerdo con el perfil del consumidor. Según Privacy International, la identificación de estos métodos de rastreo y su implementación, sigue siendo una de las tareas más difíciles para quienes buscan proteger la privacidad digital.

¿Puede la IA ser el próximo Dior, Versace o Gaultier?

La IA está conquistando el mundo de la moda en todos sus ámbitos, y el del diseño de modas no es extraño a esto. Amazon se encuentra a la vanguardia de esta tendencia, ya que, va a lanzar su primer diseñador de IA. Este programa, permite crear diseños de prendas por medio del análisis de imágenes, basándose en estas para formar diseños nuevos. En el mismo sentido, Falungi y Shane Peacock, dos conocidos diseñadores, utilizan Watson, para recopilar y analizar fotografías de las tendencias en Bollywood, esto con el fin de predecir el futuro de la moda en India.

A pesar de los notorios avances de la IA en la moda, muchos ejecutivos creen que, aunque la IA está revolucionando en ámbitos como el diseño, el merchandising y el mercadeo, esta no tiene la capacidad de entender el arte del diseño de modas, la creatividad de la industria, los factores emocionales y el estado de ánimo del cliente al momento de decidir comprar un ítem de la industria, esto según estadísticas de BoF-McKinsey Global Fashion.

“Las herramientas que permiten la recolección de datos de los usuarios, guardando sus historiales de búsqueda y comportamiento en línea, son uno de los mayores retos para la protección de la privacidad en internet.”

Adicionalmente, existe una preocupación latente entre los trabajadores de esta industria, porque, según una encuesta citada en Bussiness of Fashion, entre el 20% y el 30% de trabajos en este mercado podrían ser remplazados por robots y máquinas inteligentes. Esto es probable en la medida en que las tiendas están siendo reemplazadas por el e-commerce, lo cual disminuye los empleos de los asesores presenciales y personal

shoppers, y disminuye considerablemente los arrendamientos de locales comerciales. También, las grandes empresas le están apostando a la tecnología en los procesos de diseño de modas, predicción y creación de tendencias, dejando fuera de negocio a diseñadores o analistas del sector. Finalmente, existe una creciente incorporación de IA en los procesos textiles y de confección de artículos de ropa, ya que mejoran los procesos y los hacen más eficientes; lo cual va en detrimento de los empleos de los fabricantes y diseñadores de prendas.

Finalmente, ya sea como revolución, riesgo o torpeza, es claro que la implementación de sistema de Inteligencia Artificial, Machine Learning y customización en la industria de la moda, debería estar mediada también por un debate ético, y un razonamiento crítico que juzgue la practicidad, pertinencia e idoneidad de sus aplicaciones, sin los afanes del solucionismo tecnológico.

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