Panamá: Martes, 15 Enero 2019

(La Vanguardia) - La tecnología se aplica a menudo para orientar a las empresas y a sus clientes sobre qué productos y servicios de las primeras les convienen a los segundos. Sin embargo, cada vez más hay más científicos que intentan avanzarse a esta secuencia. Así, aspiran a introducir sus innovaciones antes de la concepción de los artículos. Su objetivo es que las compañías no tengan que esforzarse para vender lo que han fabricado, sino que se concentren en lo que cada consumidor necesita. Y, entonces sí, cuando ya lo saben con certeza, lo pueden preparar a medida.

De esta manera, se satisfacen plenamente las expectativas del público y se eliminan excedentes. O sea, ganan todas las partes. Una de las áreas más propicias para estos experimentos basados en la inteligencia artificial es la moda. Por esta razón, un grupo de investigadores de la Universidad de California en San Diego y de la firma Adobe han conseguido que un sistema de aprendizaje automático (machine learning) presente personalizadamente propuestas de ropa y complementos en función de los gustos previos de sus destinatarios.

La moda es una de las áreas más propicias para llevar a cabo estos ensayos a gran escala

Uno de los coautores del artículo publicado en ArXiv en el que se detalla este procedimiento, el estudiante de doctorado Wang-Cheng Kang, se muestra esperanzado ante la posibilidad de que, gracias a su hallazgo, las herramientas digitales superen las atribuciones de simples asistentes digitales para llegar a las responsabilidades de detectores de preferencias y voluntades. Este “nuevo enfoque”, como lo define el profesor Julian McAuley, que igualmente ha intervenido en el proyecto, sería especialmente útil para los clientes que adquieren este género por internet.

Buena prueba del interés que tiene esta línea para la industria es la contribución de los ingenieros de Adobe Chen Fang y Zhaowen Wang. Ellos y sus colegas académicos han ido mucho más allá de los algoritmos existentes porque su solución expone sugerencias visuales extremadamente precisas. Para lograrlo, han tenido que sortear las dificultades que, como puede leerse en su texto, plantea “el alto nivel de subjetividad” asociado a la vestimenta y “la complejidad semántica de las características involucradas” en esta acción.

Los impulsores del sistema quieren superar las atribuciones de asistentes para llegar a ser detectores de gustos

Las llamadas redes neuronales son un elemento fundamental en su trabajo. Se trata de un modelo de conexión de unidades a gran escala que sobrepasa la programación convencional porque puede aprender por sí mismo hasta pensar respuestas para retos concretos. En este caso, la inteligencia artificial tuvo que convertirse, primero, en una experta en moda, y, después, en una asesora estética cualificada a partir del comportamiento anterior de los individuos con los que debía colaborar. Ambos encargos requerían manejar con criterio grandes volúmenes de datos, esto es, moverse sin ataduras por el big data.

Ahora, esta tecnología sabe elegir ropa entre catálogos disponibles, formular cambios para prendas y complementos que van a ser comercializados, y explicar cómo tendría que diseñarse ropa que, sin sus consejos, tal vez nunca habría sido confeccionada. Gigantes como Amazon y Alibaba están empleando técnicas similares en su actividad cotidiana, lo que proporciona una idea clara acerca de su enorme potencial. Sea como fuere, según el doctor McAuley, la creación de redes neuronales para este sector “está todavía en su infancia”.

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