El diablo se viste con datos: la inteligencia artificial anticipa las tendencias de la moda

El big data está transformando la industria y juega un papel clave a la hora de pronosticar los cambios y transformaciones que vivirá el negocio de la ropa

En la película El diablo viste a la moda, el personaje de Miranda Priestly, cuyo rol está basado en una temida editora de la revista Vogue, reta a su nueva asistenta por no entender la moda. La moda, le dice, es lo que un grupo de diseñadores y críticos selecto decide. Pero lo que no le explica es que sus juicios están influidos a menudo por otro grupo: los pronosticadores que dicen lo que será «in». ¿Podrá ser que estos videntes de la moda terminen superados por la inteligencia artificial?

Pronosticar la moda siempre fue una profesión peculiar. El negocio llegó a la madurez en París en la década del 60 cuando las agencias comenzaron a difundir «libros de tendencias», colecciones de telas e ideas de diseño. Las cadenas minoristas usan estos libros para inspirarse al producir los diseños.

El diablo viste a la moda. Foto: Archivo

La mayor de estas firmas pronosticadoras es WGSN, con una participación del mercado cercana al 50 por ciento. La empresa emplea 150 pronosticadores que recorren las pasarelas del mundo, los bares y clubes para descubrir la siguiente gran moda.

Se combinan entonces sus conclusiones con otros datos, que van desde indicadores económicos hasta las inclinaciones políticas de la gente. Petah Marian, importante editora de WGSN, confía en la metodología. Dice que sus colegas a menudo exclaman «yo pronostiqué eso» cuando visitan tiendas de ropa.

La confianza de Marian puede parecer sorprendente dado la falta de correlaciones claras entre la moda y los datos macroeconómicos. No hay muchas evidencias que den sustento a la teoría del economista George Taylor de que los ruedos suben con las acciones, y la sugerencia de Leonard Lauder que la venta de lápiz labial aumenta en tiempos de recesión económica. Incluso el cofundador de WGSN, Marc Worth, que vendió la firma para crear un servicio rival, una vez dijo: «Nadie puede realmente predecir o pronosticar tendencias».

Si los pronosticadores pueden hablar de tasas de acierto de hasta el 80% es porque sus predicciones a menudo son autocumplidas. La mayoría de las cadenas minoristas compra libros de tendencias. Para los diseñadores son una especie de seguro: mientras se sigan sus sugerencias, el riesgo de quedar muy fuera de foco en el mercado es menor.

Pero el negocio de pronosticar está amenazado por el análisis basado en data. La cadena de provisión de la industria de la indumentaria se está volviendo más digital y más flexible: Inditex y H&M, por ejemplo, apuntan a tomar una idea y convertirla en un producto acabado listo para la producción masiva en dos semanas. En respuesta a ello, las agencias pronosticadoras están usando datos tomados de los sistemas de la tecnología de la información de los minoristas y han agregado predicciones de corto plazo a sus servicios. En 2013, WGSN lanzó INstock, un servicio de analítica del comercio minorista que usa cifras de ventas pasadas para predecir los próximos éxitos. Edited, que es su competidor, provee «métricas sólidas» en la moda, asegurando que usa aprendizaje de las máquinas, una técnica de inteligencia artificial, para predecir tendencias de ventas de corto plazo.

Pero más allá de estos ofrecimientos, el matrimonio de la inteligencia artificial y la moda sigue en su infancia. Un estudio en 2014 encontró que los mejores modelos predictivos se equivocan la mitad de las veces. Pero los pronosticadores probablemente enfrenten una creciente competencia al entrar en el mercado firmas de tecnología. Google ahora tiene una división de trendspotting, descubrimiento de tendencias. Difunde un Informe de Tendencias de Moda regularmente, basado en la gran cantidad de datos de búsquedas de la empresa. Hasta ahora los resultados son básicos: en 2016, los llamados mom jeans de tiro alto y no muy ajustados estaban en auge, mientras que los boyfriends jeans (mucho más sueltos) estaban en baja. Pero Olivier Zimmer, el científico del proyecto, dice que la meta es producir combinaciones más sofisticadas de búsquedas y otros datos.

Está por verse si la inteligencia artificial realmente reemplazará alguna vez los métodos de los pronosticadores de moda. Algunos temen que usar esta herramienta puede llevar a diseños poco imaginativos. Pero Julie King, experta en moda de la Universidad de Northampton, espera que el ingenio de los diseñadores prevalezca por sobre la homogeneidad de los algoritmos basados en datos. Si es así, las Miranda Priestly del mundo no dejarán de dictar lo que está de moda.

Traducción Gabriel Zadunaisky