¿Empezar una empresa de moda con IA? Kristel Lanjouw, experta en datos e inteligencia artificial, explica cómo
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Empresas |Entrevista
Kristel Lanjouw, directora de Datos e Inteligencia Artificial en la empresa de consultoría y tecnología IG&H, a menudo recibe una pregunta de empresas de moda y minoristas: “¿Por dónde empezar con la IA?” La respuesta es bastante simple: “Empieza pequeño, pero cuanto antes”. Los cambios en el mundo de la IA y la IA generativa son tan rápidos que incluso Lanjouw no puede prever cómo será el panorama en un año. “Por eso es crucial mantenerse actualizado, para evitar tener que dar un gran salto más adelante. Así que empieza pequeño y sigue probando”.
Primero, hablemos de los términos. En primer lugar, la IA “clásica”, es decir, la inteligencia artificial. Según Lanjouw, esta forma se basa en el análisis de datos pasados para hacer predicciones sobre el futuro. Se utiliza, por ejemplo, en modelos de previsión y precios. Luego está un paso más allá, la IA generativa. Esta forma de inteligencia artificial es capaz de crear. “Genera música, imágenes, textos. Crea, esa es la gran diferencia”.
Con su experiencia en la industria de la moda, habiendo trabajado en empresas como G-Star y el grupo de moda PVH como consultora estratégica, Lanjouw sabe bien cómo la moda y el retail pueden beneficiarse de la IA y la IA generativa. Las formas de IA que ya son bastante conocidas en el sector incluyen los chatbots en el servicio al cliente, así como la automatización y optimización de procesos internos. “Muchas iniciativas orientadas al consumidor que utilizan IA generativa aún no están presentes”.
¿Cómo empezar con la IA en la moda? “No tiene que ser una revolución, pero debes empezar”
Esta reticencia a menudo se debe a los problemas iniciales asociados con el uso de la IA y la IA generativa. Un ejemplo a principios de 2024 es el chatbot de DPD, que la empresa describió como “el peor servicio de entrega del mundo”. “Todavía hay problemas iniciales. DPD no podía prever que necesitarían dar instrucciones específicas al chatbot para que no usara lenguaje ofensivo ni hablara mal de la empresa. Solo pudieron descubrirlo a través de este incidente”. Aquellos que están a la vanguardia serán también los que resolverán estos problemas iniciales. Pero quedarse atrás tampoco es una opción.
Quien diga que “el retail es trabajo de personas” encuentra en Lanjouw una inesperada aliada. El retail es trabajo de personas, y la IA mejora y hace el trabajo de las personas más centrado en el cliente, explica. “La IA debe verse como una herramienta que puede eliminar las tareas aburridas y repetitivas, permitiendo a la persona concentrarse en lo que le gusta y en lo que puede hacerlo mejor. Para mí, eso siempre está orientado al consumidor”. También señala que, a pesar del impulso del comercio electrónico durante la pandemia, las personas aún regresan a las tiendas físicas. “La gente prefiere probarse la ropa en la tienda y hablar con alguien sobre ello. Eso no cambiará, es parte de la naturaleza humana.”
Lanjouw menciona que, por ejemplo, todos los empleados de las tiendas de un minorista tienen un dispositivo. No solo saben exactamente dónde se encuentra un producto y cuántos hay, sino que también pueden informar rápidamente si es necesario realizar ajustes. Con el dispositivo se puede tomar una foto, que mediante IA recupera todos los datos del producto y puede mostrar de manera precisa qué artículo debe ser reordenado. “Facilita la vida del empleado. Antes, tenías que volver a una oficina o llamar para solicitar productos adicionales. Ahora, solo con un paso: tomar una foto”. No solo aumenta la disponibilidad de productos en las tiendas, sino que el empleado puede enfocarse aún más en asistir a los clientes.
Las oportunidades de la IA en los minoristas: Optimización, automatización y personalización
La experta en datos e IA también ve beneficios en una cadena impulsada por datos. No solo para evitar la sobreproducción crónica y evitar que los abrigos de invierno lleguen a las tiendas en agosto, sino también para trabajar con mayor precisión. “La IA puede hacer mucho con el análisis de datos y la previsión de la demanda, y la IA generativa puede enriquecer los datos”, explica Lanjouw. Un ejemplo: “Cuando se cargan productos en el sistema, muchas veces los campos de descripción quedan vacíos”. Señala su propia blusa. “Esta se carga en el sistema como ‘manga corta, negra, escote en V, tiene encaje, este es el material’. A menudo, estos elementos no se completan correctamente, lo que dificulta la previsión. La IA generativa puede analizar la foto del producto ya en la tienda online y completar esos campos de descripción por ti. Así, tus datos estarán mucho más limpios. Tendrás una mejor idea de qué producto funciona mejor, qué debe pedirse más y qué menos”.
Sin embargo, al usar IA y datos, surge la cuestión de la protección de esos datos. Por ejemplo, un análisis del historial de compras de alguien. Estos datos son valiosos y deben vincularse a una persona para personalización, pero si esta información se filtra, no debe ser rastreable a esa persona. Es un aspecto complejo que debe considerar la seguridad. “Asegúrate de que los datos estén seguros y de que tengas permiso para usarlos. Esa es una de las razones por las que a menudo aconsejamos usar datos, pero aún no implementarlos completamente con los consumidores y hacia el exterior”.
Cuando se le pregunta por un mundo ideal donde la moda, el retail, los datos y la IA se unan, Lanjouw primero piensa en lo que no quiere ver. “La realidad aumentada que permite ver un vestido en tu propio cuerpo aún no funciona bien y se ve torpe. También la predicción de un mejor ajuste aún no suele funcionar lo suficientemente bien. En lo que sí creo es en la hiperpersonalización. Saber qué se ha comprado en el pasado, escanear lo que llevas puesto ahora y saber para qué ocasión estás buscando algo”. Gracias a la naturaleza analítica y creativa de la IA generativa, también puede descomponer un conjunto de ropa en detalle. Con la información que recopila, puede recomendar un nuevo atuendo según los deseos del consumidor. Para los minoristas, hay muchas oportunidades en esta área.
Por lo tanto, las oportunidades son muchas. Cómo será el panorama en un año sigue siendo incierto incluso para Lanjouw. “Estas técnicas están evolucionando tan rápidamente. No se debe subestimar la velocidad”. Debido a tantas innovaciones, Lanjouw insta a las empresas a comenzar de inmediato. “Empieza a probar y adopta un enfoque experimental. El consejo es triple. Primero: empieza. Este es un tema en el que no necesitas hacer una revolución, sino comenzar de manera modesta. Comienza con un caso de uso pequeño y evalúa si tiene éxito. El segundo es: da una oportunidad a los jóvenes de la empresa. Probablemente saben mucho más que tú, dales un escenario para experimentar. En tercer lugar: Empieza desde arriba. Aunque los jóvenes son quienes más saben, si la dirección no lo apoya, no sucederá nada. Así que da a las personas el espacio y el escenario para compartir sus aprendizajes, pero comienza a trabajar”.
Este artículo fue publicado originalmente en FashionUnited.COM, y posteriormente traducido del inglés al español y editado.