Lo que viene: ¡Estilistas cibernéticos!

¿No puedes decidir qué ponerte?

Uniqlo, la cadena japonesa de moda rápida, tiene una solución: un chatbot que brinda recomendaciones de indumentaria basadas en las aportaciones humanas, así como en su historial de compras.

La tecnología es solo un ejemplo de los extremos a los que se enfrentan los minoristas al intentar construir algoritmos informáticos que puedan intuir los intangibles de la moda.

"En lugar de fabricar algo que es puramente mecánico, compraste esto el mes pasado, por lo que te puede agradar, estamos inyectando a la humanidad en el proceso", dijo Rei Inamoto, fundadora de Inamoto & Co., la firma con sede en Nueva York que está detrás de Uniqlo. tecnología. "Cuando alguien pregunta, '¿Qué debería ponerme?' están buscando una respuesta personalizada ".

A medida que los minoristas compiten para ofrecer personalización y conveniencia, recurren cada vez más a estilistas y compradores personales para ganarse a los consumidores y ayudar a ajustar los algoritmos que podrían darles una ventaja en la industria de la moda mundial de $ 3 billones.

Stitch Fix, el servicio de suscripción de estilos en línea, ha reunido a aproximadamente 3.700 estilistas remotos, desde madres amas de casa hasta abogados de tiempo completo que se imaginan fashionistas, para seleccionar trajes de clientes basados en una combinación de datos de ventas, inteligencia artificial y su propio gusto. (El pago: $ 15 por hora).

Mientras tanto, el gigante tecnológico Amazon ha contratado a docenas de diseñadores de moda, editores de fotos y trabajadores del comercio minorista en los últimos años para ayudar a dar forma a su software. Los investigadores de la compañía también han desarrollado un algoritmo que analiza imágenes de la ropa y luego diseña objetos similares, según un informe de MIT Technology Review. 

"Las empresas se están dando cuenta de que puede extraer aún más jugo de la naranja si combina el análisis de datos con los estilistas humanos", dijo Wendy Liebmann, directora ejecutiva de la firma consultora WSL Strategic Retail. "Todos sabemos que la inteligencia artificial es una herramienta valiosa, pero a menudo pasa por alto los matices".

Sarah tiene alrededor de 30 años, vive en Massachusetts y trabaja en servicios para clientes. Ella está buscando ropa de trabajo de verano que pueda hacer la transición hacia el otoño.

A ella le gusta: lunares, flores y encajes.
No le gusta: rayas, chaquetas y negro.

Rachel Gee, una maestra de preescolar convertida en estilista de Stitch Fix, sabía todo esto en el momento en que echó un vistazo al perfil de Sarah. Los algoritmos de la compañía han destilado las medidas corporales y las preferencias de ropa de Sarah (que ella proporcionó cuando se inscribió en el servicio), así como las compras por tres años, en puntos de datos fáciles de leer. Sarah tiene piernas largas y un torso corto, y tiende a gastar $ 50 a $ 100 por artículo.

Se desplazó a través de la página de Pinterest de su cliente, que está llena de estilos bohemios, detalles bordados e impresiones geométricas, luego revisó sus cuentas de Twitter e Instagram en busca de más pistas.

"Puedo ver que es muy romántica y nerviosa, al estilo", dijo Gee. "Está al aire libre y tiene un ambiente informal. Siento que la conozco, como si fuera mi amiga, casi".

Ahora, dijo Gee, estaba lista para elegir cinco artículos para enviar a su cliente.

La mejor sugerencia del algoritmo fue un par de pantalones cortos de mezclilla desgastados. Hoy no, dijo Gee. Le envió a Sarah un par de pantalones cortos la semana anterior y, además, Sarah estaba buscando ropa de oficina.

Ella encontró un vestido verde oliva de Calvin Klein con un sutil estampado floral. La computadora le dijo que Sarah ama a Calvin Klein y predijo una tasa de éxito del 51 por ciento. "Estamos a más de la mitad de camino", dijo Gee. Esa es una probabilidad bastante alta de que ella conserve ese vestido ".

Escogió cuatro objetos más: una falda lápiz azul marino, una blusa magenta de Calvin Klein, una blusa tejida de color blanco y un "collar de declaración divertida" con piedras. Cada artículo cuesta entre $ 50 y $ 100.

"Todo este proceso es como una asociación entre mí y los datos", dijo Gee, de 29 años, que vive en San Francisco y ahora trabaja a tiempo completo para Stitch Fix.

Stitch Fix, con sus 3,700 estilistas, tenía solo 100 hace cinco años. Los ejecutivos dicen que buscan trabajadores con experiencia en moda, diseño, servicio al cliente o venta minorista. (También quieren a alguien con "sólidas habilidades de escritura, incluida la gramática y la puntuación", dijo una portavoz, porque los estilistas envían notas personalizadas en cada envío).

"A medida que aprendemos más sobre cada cliente a lo largo del tiempo, nuestros algoritmos y estilistas se vuelven más precisos", dijo Meredith Dunn, vicepresidente de estilo y experiencia del cliente de la compañía. "Nuestros estilistas leen y digieren los comentarios de los clientes y nuestros algoritmos también ingieren esa información".

La compañía también ha utilizado esa información para crear 18 marcas de marca privada para satisfacer la demanda de los consumidores de artículos como camisas de vestir estampadas "funky" y ropa de primera cita sexy (pero "intemporal").

Algunos en la industria, sin embargo, dicen que el modelo no es sostenible. Trabajar con un estilista personal en Bergdorf Goodman o Saks Fifth Avenue es una cosa; confiar en el aprendizaje automático y estilistas en cubículos lejanos es otra, y parece un tramo, dijo Milton Pedraza, director ejecutivo de Luxury Institute, una firma de investigación de mercado en Nueva York.

"Los algoritmos y los estilistas de talla única mantienen bajos los costos, pero eso no significa que sean particularmente buenos hacedores de partidos o que puedan entender los gustos y el estilo de vida", dijo Pedraza. "Tener un estilista se trata de crear una relación personal, y eso simplemente no sucede si alguien te está diseñando desde una computadora en el otro lado del país".

Andrea Alder fue un año fuera de la escuela de la moda cuando un reclutador de Amazon se acercó a ella con una oferta de trabajo secreta: entrenar a las máquinas de la empresa para que se conviertan en árbitros del estilo.

Durante el año siguiente, pasó 40 horas a la semana, a veces más, sentada en un cubículo y votando por los trajes de las personas. Su misión era doble: proporcionar retroalimentación en tiempo real a los consumidores que buscaban los consejos de Amazon sobre qué ponerse y enseñar a los algoritmos de la empresa cómo evaluar la vestimenta para que encajara, tendencia, silueta y, eventualmente, estilo. (La función "comparación de equipamiento" en la aplicación de Amazon permite a los miembros de Prime pedir orientación sobre cuál de los dos conjuntos se ve mejor. ¿Intenta decidir entre una blusa azul y una morada? Amazon promete el juicio humano en minutos).

Alder comenzó su turno a las 5:30 la mayoría de las mañanas, condensando su educación de moda y experiencia de estilo en decisiones de fracción de segundo. Vería dos fotos una al lado de la otra y rápidamente votaría qué atuendo se veía mejor. No había tiempo para hacer preguntas (¿era este traje malhumorado en camino a un trabajo corporativo o una boda?) O para explicar sus decisiones, ya sea a la persona que estaba diseñando o al algoritmo que estaba entrenando.

"La forma en que la máquina aprende es mediante una gran cantidad de repeticiones", dijo Alder, de 24 años, quien, como muchos de sus compañeros, firmó un acuerdo de confidencialidad antes de aceptar el trabajo. "Todo tiene que ser muy simple. Es como explicarle a un niño por qué algo funciona o no".

Alder encontró un cierto ritmo en su trabajo. La demanda de entradas de equipo se incrementó en ciertos momentos, como justo antes del trabajo y en el período previo a la víspera de Año Nuevo. Aprendió a ser rápida, y deliberada, en sus juicios.

Pero era cautelosa con respecto a lo que sus decisiones de una fracción de segundo podrían estar enseñando a las máquinas de Amazon sobre la moda y el estilo.

"Las máquinas quieren blanco y negro, y mucha moda es sutil", dijo. "Si eliges un vestido sobre un par de pantalones, no quieres que el algoritmo piense que es porque los vestidos siempre se ven mejor que los pantalones.

Entonces, ¿cómo haces para que entiendas que este vestido en particular se adapta bien y está en tendencia mientras que los pantalones están desactualizados? "

La esperanza de Amazon, dijo, era que la contratación de suficientes estilistas con diferentes gustos, y antecedentes y ubicaciones, ayudaría a crear un "maestro estilista" de moda universal.

(Una portavoz de Amazon declinó comentar sobre los algoritmos propios de la compañía, pero confirmó que docenas de estilistas están "ayudando a afinar la comprensión de la máquina de cosas como el estilo, las tendencias actuales, el ajuste y el color").

Al final, Alder dijo que su posición en Amazon no permitía tanta libertad creativa como había esperado.

"Como estilista, lo divertido de mi trabajo es tener una voz", dijo. "Cuando estás en un escritorio simplemente diciéndole a la gente qué usar, no tienes una conexión con el cliente".

Cuando su contrato terminó el verano pasado, consiguió un trabajo como estilista editorial para el sitio de comercio electrónico Zulily. Ella también trabaja como estilista personal para clientes privados.

Trabajar en Amazon "me entusiasmó por el futuro de la tecnología", dijo. "Pero también me hizo darme cuenta de que preferiría hacer más trabajo práctico".

Soy el cliente perfecto de Stitch Fix, entonces, ¿por qué lo estoy evitando?

(Tomado de Chicago Tribune)