Inteligencia Artificial Moda predictiva: la apuesta de Amazon y Alibaba para arrasar en ventas

El sistema se basa en los datos de compra de un usuario para generar un nuevo producto enfocado a sus gustos.

Imagen de archivo de un desfile de moda
Imagen de archivo de un desfile de moda EFE

La inteligencia artificial (IA) está cada vez más presente en todo tipo de sectores laborales. Desde los robots bursátiles, pasando por softwares para abogados y llegando ahora hasta la moda. El 'e-commerce' o comercio electrónico ha supuesto un gran avance para las grandes marcas a la hora de vender sus productos a través de internet, pero ahora se suma un nuevo aliado: la moda predictiva. Una fórmula que ha influido en que la china Alibaba se obtuviera el rango de líder de ventas en el pasado Día del Soltero y que también está implementando Amazon para sus clientes.

¿En qué consiste? El funcionamiento del sistema es parecido a las recomendaciones que ya hacen estas tiendas sobre productos que podrían interesarle al usuario teniendo en cuenta otros productos que ha comprado o diseñado. La diferencia es que no se trata de productos cualquiera, sino relativos a la moda, y que en lugar de limitarse a recomendar, un sistema informático genera un nuevo producto personalizado y adaptado al cliente.

Ya hay grandes apuestas en este terreno. Precisamente Amazon es una de ellas. El gigante de ventas recientemente implantó el sistema 'Prime Wardrobe', que permite a los usuarios probarse ropa de forma digital antes de comprarla. Y su aplicación Echo Look evalúa y comenta el resultado. Pero ahora quiere ir más allá, y está invirtiendo en técnicas de IA para generar su propia ropa al gusto del usuario. Entre ellas, las llamadas GAN, o 'red antagonista generadora'.

Un equipo de desarrollo de Amazon en un centro de investigación de San Francisco, EE.UU., ha creado un algoritmo capaz de aprender el estilo de vestir de una persona a partir de imágenes y de generar nuevos productos similares desde cero

El gigante chino Alibaba, que el pasado 11 de noviembre batió su propio récord de ventas por el Día de los Solteros, acaba de presentar su 'Fashion AI', una tecnología capaz de recomendar artículos a los compradores en función de las prendas que se han llevado al probador.

Las redes 'creadoras'

Ahora, un equipo de científicos de la Universidad de California en San Diego (EE.UU), en colaboración con Adobe, ha puesto el foco en esta cuestión publicando un artículo científico en Archiv.org. Para su estudio, los investigadores se remitieron primero a la base de datos de compra de Amazon relativos a la vestimenta para crear una nueva red neuronal. En concreto, los datos recogidos hacían referencia a calzado, camisetas y pantalones de mujeres y hombres. La red que crearon estaba orientada, a partir de toda esta información a aprender y clasificar los gustos de los usuarios.

Por otra parte, los científicos utilizaron esta información para entrenar otra red neuronal 'creadora' o GAN, es decir, un sistema que genera imágenes realistas combinando los gustos de los usuarios en un determinado producto.

Comparativa del estudio entre las recomendaciones del algoritmo y el diseño realizado por GAN
Comparativa del estudio entre las recomendaciones del algoritmo y el diseño realizado por GAN

Como resultado, los investigadores tenían dos redes antagonistas: la primera, que está enfocada a detectar fallos y ver si algún producto no es realista; y, la segunda, enfocada a lo contrario, a generar imágenes realistas de productos que podrían estar a la venta. Esta combinación de redes permite obtener mejores resultados a la hora de crear productos que gusten a los usuarios y que, a la vez, sean realistas y realizables.

El principal problema, por el momento, es lograr transormar estas imágenes bidimensionales creadas por la red GAN, en otras tridimensionales para producir una prenda de vestir. Julian McAuley, uno de los autores del artículo, recalca que "no es como si generáramos un patrón de costura".

Además, el sistema todavía no es demasiado creativo. Por ejemplo, para un usuario que le gusten las camisas azules, la GAN genera más camisas azules. El sistema tampoco es capaz, por ahora, de saber conjuntar diferentes elementos creados. 

Pero, a pesar de que todavía quedan algunos problemas por solventar, y de que probablemente hará falta más tiempo hasta que los científicos desarrollen un algoritmo lo suficientemente pulido como para ejercer como 'diseñador de moda', las grandes marcas no están ignorando el potencial de estos avances para dar en la clave de los gustos del cliente y producir y vender productos sobre seguro. Al menos, si no parece que estos sistemas vayan a sustituir a los diseñadores de moda, pueden servir como una útil herramienta a estos profesionales a la hora de confeccionar sus productos.



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