El mundo de la moda y la inteligencia artificial se encuentra en un momento de transformación, aunque no sin sus retos. Julie Bornstein, experta en comercio digital con un impresionante currículum, se embarcó en el ambicioso proyecto de fundar Daydream, una startup destinada a revolucionar la manera en que los consumidores descubren ropa utilizando tecnología avanzada. Sin embargo, lo que parecía un camino claro se ha complicado durante la implementación.
La historia de Bornstein es fascinante. Tras haber ocupado posiciones clave en empresas como Nordstrom y Stitch Fix, su pasión por la moda la llevó a crear una plataforma que, a través de la inteligencia artificial, pudiera conectar a los clientes con prendas ideales. Sin embargo, a pesar de su experiencia, las dificultades para traducir la magia de la tecnología en una herramienta realmente útil han sido sorprendentes.
La complejidad de la búsqueda de moda
En una reciente conversación con Bornstein y su CTO, Maria Belousova, se revelaron las complejas capas que rodean la creación de Daydream. La idea inicial era simple: utilizar la IA para resolver problemas de moda, emparejando a los clientes con prendas que les encantaría comprar. Sin embargo, la realidad demostró que implementar tecnología avanzada no es tan directo como parece. Conectar con más de 265 socios y acceder a un catálogo de más de 2 millones de productos fue relativamente sencillo en comparación con el desafío de interpretar las solicitudes de los clientes.
Entendiendo al consumidor
Un claro ejemplo de esta complejidad es la solicitud de un vestido para una boda en París. Las preguntas que deben abordarse son numerosas: ¿eres la novia, la madre de la novia o un invitado? ¿Qué tan formal es el evento y qué tipo de declaración quieres hacer? La interpretación de estas sutilezas es crucial. Bornstein explica que, en muchos casos, los modelos de IA no logran captar todos los aspectos de la consulta.
Durante su fase de prueba, un usuario podría pedir un vestido que los haga lucir como un reloj de arena, pero el sistema podría sugerir patrones geométricos que no cumplen con la solicitud.
Evolución de la estrategia de Daydream
Consciente de los obstáculos, Bornstein tomó decisiones estratégicas para mejorar su proyecto. Primero, decidió posponer el lanzamiento inicial de la aplicación, programado para el otoño de, mientras sigue en fase beta y se espera que su versión final esté lista para 2026. Además, contrató a Belousova, quien trajo consigo un equipo de ingenieros altamente capacitados. La atracción de talento en el sector de la moda y la IA es feroz, y Belousova subraya que resolver problemas complejos en este campo es un gran atractivo para los profesionales.
La dualidad del lenguaje en el comercio
El verdadero reto radica en entender y fusionar el lenguaje del consumidor con el de los comerciantes. Mientras que los comerciantes utilizan categorías y atributos para describir productos, los compradores suelen expresarse en términos de experiencias. Por ejemplo, un cliente podría decir: «Tengo un evento en una azotea con mi pareja», y no en términos de color o tipo de prenda. Daydream se esfuerza por unir estos dos lenguajes, lo que requiere múltiples iteraciones en el proceso de conversación. Además, están utilizando modelos visuales para entender los productos de una manera más completa.
Bornstein asegura que los cambios realizados han mejorado el rendimiento de la plataforma, aunque aún queda trabajo por hacer. En su camino hacia la mejora, Daydream ha optado por un enfoque que utiliza múltiples modelos de IA, cada uno especializado en diferentes aspectos de la moda, como el color, el tejido y la temporada. Este método les ha permitido obtener resultados más precisos y relevantes para los usuarios.
Lecciones de otros actores en el sector
La experiencia de Bornstein no es única. Otros emprendedores en el sector de la IA han compartido desafíos similares. Meghan Joyce, CEO de Duckbill, una startup que ofrece servicios personales a través de IA, también ha enfrentado obstáculos en el camino. A pesar de que Duckbill planeaba una combinación de asistencia humana y tecnológica, el proceso ha sido más complejo de lo anticipado, llevando tres años para lograr resultados significativos.
Joyce señala que los modelos de IA suelen mostrar una confianza excesiva en sus capacidades, lo que ha generado situaciones confusas, como cuando un agente de IA afirmaba haber hecho una cita médica después de una conversación ficticia. Esta tendencia de los modelos a asumir roles que no pueden cumplir es un problema recurrente en el sector.
A medida que las startups de IA navegan por este panorama desafiante, es evidente que el camino hacia la innovación es más largo y complicado de lo que muchos anticipaban. Sin embargo, con perseverancia y ajustes estratégicos, el futuro de la IA en la moda promete ser brillante y lleno de oportunidades.
