En la vorágine compradora de las rebajas, seguro que la historia puede sonarte. Vas a una tienda, ves una prenda estupenda y rebajada y piensas: "¡Me la tengo que quedar! ¡Por lo que cuesta!". Sin embargo, llegas a casa, la cuelgas en el armario y al final se queda allí aburrida durante semanas porque no sabes con qué ni cómo ponértela. Pues bien, la inteligencia artificial desarrollada por la startup española de moda Chicisimo ha dado con una solución que puede poner fin a estos 'problemas del primer mundo'.
Así, han añadido una nueva funcionalidad para su red social para compartir looks con la que, cuando todavía estás en la tienda y a tiempo de decidir si comprar o no, puedes escanear el código de barras del producto y no solo te mostrará combinaciones posibles que llevan otras personas o automatizdas, sino que, además, ofrecerá la composición de estilismos concretos con la ropa que el usuraio de la app ya tiene en su armario y que previamente debe haber registrado.
En el proceso, tal y como explica el CEO de la compañía, Gabriel Aldamiz-echevarría, en un artículo en su blog, la aplicación lee el QR de la prenda de ropa, extrae las imágenes y las envía al sistema de procesamiento de la empresa, donde un algoritmo de aprendizaje profundo extrae los descriptores de la prenda. Esos elementos de descipción son enviados al gráfico de gustos de la plataforma, que dice cómo se correlaciona la ropa con el armario del usuario.
"El activo que nos permite interpretar cualquier prenda entrante es nuestra ontología, que trabaja con prendas y textos", explica el CEO. La ontología de Chicisimo es la clasificación de los descriptores necesarios para definir una prenda en los términos que son relevantes para los usuarios a través del vocabulario que utilizan. "Hemos creado esta ontología a través del análisis de cómo las personas buscan prendas, cómo las etiquetan y cómo las clasifican", dice.
Esto permite descomponer cualquier pieza de ropa, de cualqueir origen, en "meta-prendas", es decir, la descripción más básica y relevante de las prendas de vestir (como las bolsas de descriptores), y que permiten que el sistema y los algoritmos tengan un claro entendimiento de las prendas entrantes. "Es esta comprensión la que permite que el gráfico del gusto sea efectivo en su trabajo, y que haga juego con otras prendas. Como sabemos qué prendas tiene la gente en su armario, filtramos por esas, y devolvemos un conjunto completo. Con esto, la construcción de un marco de personalización a la hora de hacer la compra se convierte en una realidad", cuenta el responsable de Chicisimo.
"Vemos esta infraestructura aplicada a los probadores, espejos inteligentes o mientras compramos en línea. Lo que se aprende aquí es que, si bien la ropa es caótica desde el punto de vista de la clasificación y la captura, hay una forma de aportar automáticamente datos limpios y estructurados y al gusto de la moda. Esto lo cambia todo, porque es un nuevo comienzo", asegura.
Los fundadores de Chicisimo, a través de proyectos anteriores, han estado trabajando en sistemas de recomendación desde 2004 en diferentes verticales. En la moda, el principal desafío es cómo capturar los datos y luego discernir el gusto subyacente, dicen. "Nuestra tesis es que la moda online será transformada por una herramienta que entienda el gusto. Porque si entiendes el gusto, puedes sorprender a la gente", escribe Gabriel Aldamiz-echevarría, apostando por la personalziación y el conocimiento de los gustos particulares del cliente como elemento de diferenciación.