Julie Bornstein llegó al mundo de la inteligencia artificial con un impresionante currículum en el comercio digital. Con roles destacados como VP de ecommerce en Nordstrom y COO de Stitch Fix, su experiencia la colocó en una posición ideal para crear Daydream, una plataforma diseñada para ayudar a los usuarios a encontrar la ropa perfecta a través de algoritmos innovadores. Sin embargo, a pesar de sus credenciales, la realidad de lanzar una startup de este tipo resultó ser mucho más compleja de lo que había anticipado.
Recientemente, tuve la oportunidad de desayunar con Bornstein y su CTO, Maria Belousova, donde compartieron sus experiencias en el desarrollo de Daydream, una empresa respaldada por 50 millones de dólares de inversores como Google Ventures. La conversación rápidamente reveló las dificultades inesperadas que enfrentaron al intentar convertir la magia de la inteligencia artificial en un servicio funcional y útil para los consumidores.
Los desafíos de la implementación de inteligencia artificial
En su presentación inicial a los inversores, Bornstein tenía una propuesta que parecía sencilla: utilizar la IA para resolver problemas complejos de moda al emparejar a los clientes con las prendas ideales. Sin embargo, al intentar realizar solicitudes como ‘necesito un vestido para una boda en París’, se dio cuenta de que el proceso era mucho más complicado. Preguntas como la relación del solicitante con la boda, la temporada y el nivel de formalidad son solo algunos de los factores que complican la búsqueda.
El dilema de la interpretación del lenguaje
Bornstein explica que uno de los mayores obstáculos es la inconsistencia en la interpretación de las consultas. Aunque los modelos de IA son potentes, a menudo carecen de la precisión necesaria para comprender completamente lo que los usuarios están buscando. Por ejemplo, si un usuario dice: ‘Soy un rectángulo, pero necesito un vestido que me haga lucir como un reloj de arena’, el modelo podría generar resultados inadecuados, como vestidos con patrones geométricos.
Este tipo de malentendidos son comunes en las pruebas de beta extendidas que Daydream ha llevado a cabo.
Como resultado, Bornstein se dio cuenta de que necesitaba realizar cambios significativos en el enfoque de su equipo. En diciembre de, contrató a Belousova, quien trajo consigo un equipo de ingenieros talentosos. Según Belousova, el campo de la moda presenta un desafío intrigante porque involucra personalización, estilo y un gran volumen de datos visuales que requieren atención especial.
El proceso de mejora continua
Daydream tiene la tarea de interpretar no solo lo que el cliente dice, sino también de traducir esa información en un formato que se alinee con el catálogo disponible. La empresa ha desarrollado un enfoque que combina múltiples modelos de IA, cada uno especializado en aspectos diferentes como color, tejido y estilo. Esto les permite ofrecer resultados más relevantes y satisfactorios a los clientes.
La importancia de la intervención humana
A pesar de los avances, Daydream ha reconocido que la inteligencia artificial necesita el apoyo humano para ser efectiva. Por ejemplo, los usuarios a menudo quieren ver ropa similar a la que usa una celebridad como Hailey Bieber. En lugar de confiar únicamente en la IA, el equipo humano de Daydream selecciona piezas que cumplen con esas expectativas, ayudando al modelo a entender mejor lo que los clientes realmente desean.
Las tendencias de moda emergentes también son un área crítica. Cuando un nuevo estilo como el cottagecore gana popularidad, el equipo se moviliza rápidamente para crear colecciones que reflejen esas preferencias, asegurándose así de que su oferta esté siempre alineada con los deseos de los consumidores.
Bornstein ha observado que otros emprendedores en el ámbito de la IA enfrentan desafíos similares. Por ejemplo, Meghan Joyce, CEO de Duckbill, un servicio que combina asistencia humana y IA, ha tenido que adaptarse a la realidad de que lograr resultados requiere tiempo y esfuerzo. Tras tres años de trabajo arduo, Duckbill finalmente comienza a ver los resultados esperados, aunque Joyce nunca imaginó que el camino sería tan largo.
Lecciones aprendidas y el futuro de Daydream
La experiencia de Bornstein y su equipo es una lección sobre las expectativas realistas en el desarrollo de tecnología basada en IA. Los modelos pueden ser poderosos, pero también presentan limitaciones que deben ser abordadas con cuidado y creatividad. A medida que el equipo de Daydream continúa refinando su enfoque, Bornstein se siente optimista sobre el futuro y cree que están en la dirección correcta.
En última instancia, el camino hacia el éxito en el ámbito de la inteligencia artificial en moda es un viaje complejo, lleno de desafíos, pero con un potencial inmenso para transformar la experiencia de compra. Con cada iteración y cada ajuste, Daydream se acerca un poco más a su objetivo de revolucionar la forma en que los consumidores descubren y eligen su vestimenta.
