La primera vez que fui a una reunión con una compañía de tecnología de Estados Unidos (EU), vestida con traje y zapatos de tacón, sentí como si hubiera aparecido accidentalmente con un vestido elegante. Las acogedoras chamarras y los tenis cómodos son el uniforme por defecto en el norte de California. La siguiente vez usé unos jeans.
Pero el hecho de que los habitantes de San Francisco no se vistan elegantemente no significa que la industria de tecnología no esté interesada en la moda. Las camisetas grises de Brunello Cucinelli de Mark Zuckerberg y los suéteres de cachemira que usan los capitalistas de riesgo son elecciones de moda idiosincrásicas, aunque normcore (vestirse de manera convencional, pero que terminará convirtiéndose en tendencia). San Francisco incluso produjo su propia marca de moda global en los tenis de lana Allbirds.
Sin embargo, lo que la industria no ha hecho es poner de cabeza al sector de la moda. El e-commerce puso un cohete debajo de las ventas de fast fashion (moda rápida), el fintech permitió los pagos rápidos en línea y las redes sociales proporcionaron publicidad dirigida. Pero el negocio de elegir y diseñar ropa se escapa en su mayoría de las garras de la industria de tecnología.
Esto no es por no intentarlo. El fabricante de gafas de realidad virtual Magic Leap prometió revolucionar la forma en que nos probamos la ropa antes de desplomarse bajo el peso de su propio bombo publicitario. Google jugó con el diseño alimentado por inteligencia artificial a través de Project Muze, en colaboración con la compañía de e-commerce Zalando, pero los resultados no fueron inspiradores. Los diseños que se le ocurrieron fueron “monótonos”, según el blog de tecnología Engadget. Las ventas de moda personalizadas impulsadas por la inteligencia artificial siguen siendo en gran medida un sueño.
La compañía que encarna las dificultades de aplicar las decisiones basadas en datos al gusto humano es Stitch Fix, la compañía de ropa por correo basada en algoritmos. Fundada hace una década en San Francisco, se creó en un momento en que las cajas de entrega estaban de moda. Las verduras, el jugo, los calcetines y las navajas de afeitar se vendían a través del e-commerce por suscripción.
Stitch Fix se destacó por su énfasis en los datos. Nombró al excientífico de datos de Netflix, Eric Colson, como director de algoritmos en 2012, tal vez convirtiéndolo en la primera persona en tener ese título. La compañía llegó armada con palabras de moda como efecto de red y algoritmos patentados. Prometió llevar la ciencia al arte de la moda.
Los temores de que Amazon pudiera aplastar el modelo de negocio significó un comienzo inestable para el precio de las acciones. Pero algo que ayuda a Stitch Fix es que Amazon ha batallado constantemente para vender moda. Pensemos en su cámara Echo Look impulsada por inteligencia artificial que se suponía que ofrecía recomendaciones de estilo, pero fue criticada por equivocarse repetidamente en los atuendos. El volumen de opciones puede hacer que el sitio se sienta como un tianguis.
El fracaso de Amazon, junto con el auge de las compras en línea en la era de la pandemia, ha sido muy bueno para Stitch Fix. Reacios a ir a las tiendas e interesados en encontrar ropa cómoda que usar mientras están encerrados, más usuarios recurren al sitio. En los tres meses hasta mayo, las ventas aumentaron 44% con respecto al año anterior. Está experimentando con permitir que los usuarios compren artículos directamente.
A medida que crece, Stitch Fix parece interesado en enfatizar tanto el elemento humano en el negocio como la magia de los algoritmos. En agosto, nombró a una nueva directora ejecutiva, Elizabeth Spaulding, quien declaró que los diseñadores de estilo “desempeñan un papel muy activo en la formación de nuestros modelos de aprendizaje automático con nuestro equipo de ciencia de datos”. Tengamos en cuenta que en un prospecto de 2017, la palabra algoritmo apareció 76 veces. El número de diseñadores de estilo se mantiene al ritmo del crecimiento de los usuarios, duplicándose desde 2017.
El problema de la recopilación de múltiples puntos de datos es saber qué hacer con ellos. En la parte más profunda del confinamiento, pedí una caja de Stitch Fix y llené el extenso cuestionario de estilo en línea sobre las tiendas y el estilo que prefiero. Pagar una tarifa de 20 dólares por el diseño de estilo, conservar la ropa que me gustaba y devolver el resto parecía una forma eficiente de compras. Pero lo que llegó fue una variedad de ropa decepcionantemente extraña, en su mayoría de marcas de las que nunca había oído hablar. Quería a Kate Moss en la oficina. Conseguí un miembro menor de la realeza en una fiesta en el jardín.
El gusto es abstracto y difícil de precisar, muy independiente de la cantidad de datos que tengas. La imagen que tengo en mis ojos de una camisa con flores no será la misma que la que te imaginas. Tampoco va a coincidir con el primer resultado que muestran Amazon, Google o Stitch Fix.
Stitch Fix dice que mientras más pedidos hagas, mejor será la experiencia a medida que los diseñadores de estilo y el algoritmo te conozcan. Quién sabe, tal vez la segunda o tercera caja va a ser mucho más adecuada. Por otra parte, tal vez haya algunas cosas que un algoritmo simplemente no puede hacer.
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