La visión de transformar la moda mediante la inteligencia artificial ha sido un anhelo constante para Julie Bornstein, experta en comercio digital con una trayectoria destacada. Desde su rol como Vicepresidenta de comercio electrónico en Nordstrom hasta fundar una plataforma de compras personalizadas adquirida por Pinterest, Bornstein ha estado inmersa en el ámbito de la moda desde su juventud. Sin embargo, al iniciar su startup, Daydream, se percató de que el camino hacia la innovación era más complicado de lo que había previsto.
Recientemente, tuve la oportunidad de desayunar con Bornstein y su CTO, Maria Belousova, quienes compartieron su experiencia sobre los retos de convertir la magia de los sistemas de inteligencia artificial en herramientas útiles para los consumidores. Con una inversión de 50 millones de dólares de capital de riesgo, incluido Google Ventures, Daydream enfrenta la ardua tarea de conectar a los clientes con las prendas adecuadas, un desafío que, aunque parece sencillo en teoría, se convierte en un laberinto en la práctica.
Desentrañando la complejidad de la moda
El concepto inicial de Daydream era claro: utilizar la IA para resolver problemas complejos de moda y conectar a los consumidores con prendas que desearían adquirir. Sin embargo, la realidad se mostró más complicada. A pesar de contar con asociaciones con más de 265 proveedores y acceso a más de 2 millones de productos, cumplir con una solicitud como “necesito un vestido para una boda en París” se transforma en un verdadero desafío.
La complejidad radica en entender el contexto: ¿es usted la novia, la suegra o una invitada? ¿Qué tipo de boda es? ¿Cuál es la época del año? ¿Qué mensaje desea transmitir con su atuendo?
La dificultad de comprender el lenguaje del cliente
Las respuestas a estas preguntas son esenciales. Bornstein ha descubierto que los diferentes modelos de IA pueden interpretar esas solicitudes de maneras muy distintas. “La falta de consistencia y fiabilidad en los modelos puede llevar a errores”, explica Bornstein.
Durante las pruebas beta de Daydream, una usuaria podía solicitar un vestido que le hiciera lucir como un reloj de arena y, en cambio, recibir opciones con patrones geométricos. Esta falta de precisión pone de manifiesto que, a menudo, los modelos de IA pueden perder de vista elementos clave en las consultas.
Mejorando la experiencia del usuario
Frente a estos desafíos, Bornstein comprendió que era crucial implementar cambios significativos. En primer lugar, decidió posponer el lanzamiento de la aplicación previsto para otoño de. Aunque ya está disponible, Daydream sigue en fase beta hasta 2026. En diciembre de, tomó la decisión de incorporar a Belousova, ex-CTO de Grubhub, quien formó un equipo de ingenieros altamente capacitados. “La moda es un campo fascinante por su componente de personalización y datos visuales”, comenta Belousova, subrayando que resolver estos problemas todavía está lejos de ser una tarea concluida.
El proceso de ajuste y entendimiento
Daydream debe abordar el problema en dos niveles: primero, interpretando lo que el cliente intenta comunicar y, segundo, alineando esas necesidades únicas con su catálogo de productos. Con solicitudes como “necesito un vestido de venganza para una bat mitzvah donde estará mi ex con su nueva esposa”, la comprensión del contexto se vuelve esencial. “En Daydream, trabajamos con un vocabulario del comprador y un vocabulario del comerciante”, dice Bornstein. “Los comerciantes suelen hablar en categorías y atributos, mientras que los compradores podrían describir su situación de forma más anecdótica.”
El papel del equipo humano en la IA
Desde sus inicios, Daydream ha reconocido que la IA no puede operar de manera aislada. Por ejemplo, cuando los usuarios expresan interés en ver prendas similares a las que usa Hailey Bieber, el equipo humano de Daydream se encarga de crear colecciones que satisfagan esas expectativas. Además, ante la aparición de tendencias inesperadas como el estilo cottagecore, su equipo actúa rápidamente para desarrollar una colección que se alinee con la demanda. Con esta estrategia, Bornstein se muestra optimista sobre el futuro de Daydream, confiando en que con esfuerzo y paciencia están en el camino correcto.
En conversaciones con otros líderes en el ámbito de las startups de inteligencia artificial, se ha observado que muchos enfrentan retos similares. Meghan Joyce, CEO de Duckbill, comparte que su enfoque siempre ha sido combinar asistencia humana con IA, un proceso que ha requerido tiempo y esfuerzo para obtener resultados significativos. La experiencia de Duckbill resalta que el desarrollo de modelos de IA exige una comprensión profunda de las interacciones del mundo real, algo que no se logra de la noche a la mañana.
La narrativa de Bornstein y sus colegas sirve como un recordatorio de los desafíos que enfrentan las startups de inteligencia artificial. Con esfuerzo constante y un enfoque en la calidad, hay esperanzas de que el futuro de la moda y la tecnología se entrelacen de manera efectiva. Aunque los plazos pueden extenderse, la visión de una inteligencia artificial que realmente transforme la experiencia del consumidor está más cerca de hacerse realidad.
