Julie Bornstein, una figura con credenciales envidiables en el universo del comercio digital —vicepresidenta de comercio electrónico en Nordstrom, directora de operaciones en Stitch Fix y fundadora de una plataforma de compras adquirida por Pinterest—, pensó que su idea para una startup de inteligencia artificial sería tan sencilla como abrocharse un cinturón. La moda ha sido su obsesión desde los días de la escuela secundaria en Syracuse, cuando devoraba las publicidades de Seventeen y recorría los centros comerciales. Así que se sintió perfectamente posicionada para crear una empresa que permitiera a los clientes descubrir las prendas perfectas utilizando IA.
Sin embargo, la realidad resultó ser un hueso más duro de roer de lo que anticipaba. Recientemente, durante un desayuno con Bornstein y su directora de tecnología, Maria Belousova, conocí los detalles de Daydream, su nueva empresa, financiada con 50 millones de dólares por capitales de riesgo como Google Ventures. La conversación tomó un giro inesperado cuando las mujeres explicaron la sorprendente dificultad de traducir la aparente "magia" de los sistemas de IA en algo que la gente encuentre verdaderamente útil.
Su historia ayuda a explicar algo. Mi primer boletín de 2025 anunciaba que sería el año de la aplicación de IA. Y aunque abundan estas aplicaciones, no han transformado el mundo como se esperaba. Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, la gente se ha quedado boquiabierta con los trucos de la IA, pero un estudio tras otro ha demostrado que la tecnología aún no ha supuesto un aumento significativo de la productividad. (Una excepción: la codificación.) Un informe publicado en agosto reveló que 19 de cada 20 proyectos piloto de IA en empresas no aportaron ningún valor cuantificable. Creo que el aumento de la productividad está en el horizonte, pero está demorando más de lo previsto. Escuchar las historias de startups como Daydream, que se esfuerzan por abrirse camino, infunde cierta esperanza de que la persistencia y la paciencia pueden hacer realidad esos avances.
Un Guardarropas Virtual con Falencias Inesperadas
La propuesta original de Bornstein a los inversores parecía tan obvia como la necesidad de un buen café por la mañana: utilizar la inteligencia artificial para resolver complejos problemas de moda, conectando a los clientes con las prendas perfectas, por las que estarían encantados de pagar. (Daydream, por supuesto, se llevaría su tajada). Uno pensaría que la configuración sería sencilla: basta con conectarse a una API para un modelo como ChatGPT y listo, ¿verdad? Pues no, ¡qué ingenuidad! Dar de alta a más de 265 socios, con acceso a más de 2 millones de productos, desde boutiques hasta gigantes del comercio minorista, fue la parte fácil, casi como armar un rompecabezas de 1000 piezas con los ojos cerrados. Pero resulta que satisfacer incluso una petición tan sencilla como "Necesito un vestido para una boda en París" es algo increíblemente complejo. ¿Es usted la novia, la suegra o una invitada? ¿En qué época del año? ¿Es una boda formal? ¿Qué statement desea hacer? Incluso cuando esas preguntas están resueltas, los distintos modelos de IA tienen opiniones diferentes sobre esas cosas. "Lo que descubrimos fue que, debido a la falta de coherencia y fiabilidad del modelo (y a las alucinaciones), a veces el modelo dejaba de lado uno o dos elementos de las consultas," señala Bornstein. Un usuario de la prueba beta de Daydream, que se extendió durante mucho tiempo, decía algo así como: "Soy un rectángulo, pero necesito un vestido que me haga parecer un reloj de arena". El modelo respondía mostrando vestidos con motivos geométricos. Las "alucinaciones" del algoritmo, más que un error, parecían un intento de diseño de vanguardia.
Reingeniería de Pasarela y Lógica Profunda
Al final, Bornstein comprendió que debía hacer dos cosas: posponer el lanzamiento de la aplicación previsto para otoño de 2024 (aunque ya está disponible, Daydream sigue técnicamente en fase beta hasta algún momento de 2026) y mejorar su equipo técnico. En diciembre de 2024, contrató a Belousova, antigua directora de tecnología de Grubhub, quien a su vez incorporó a un equipo de ingenieros de primer nivel. El arma secreta de Daydream en la feroz guerra de talentos es la posibilidad de trabajar en un problema fascinante. "La moda es un espacio tan jugoso porque tiene gusto y personalización y datos visuales", destaca Belousova. "Es un problema interesante que no se ha resuelto."
Es más, Daydream tiene que resolver este problema dos veces: primero, interpretando lo que dice el cliente y, después, haciendo coincidir sus criterios, a veces extravagantes, con los artículos del catálogo. Con entradas como: “Necesito un ‘vestido de venganza’ para un bat mitzvah al que asistirá mi ex con su nueva esposa”, esa comprensión es fundamental, ¡y un poco de catarsis digital de por medio! "En Daydream tenemos la noción del vocabulario del comprador y del vocabulario del vendedor", explica Bornstein. "Los comerciantes hablan en categorías y atributos, y los compradores dicen cosas como: ‘Voy a ir a este evento, va a ser en la azotea y voy a estar con mi novio’. ¿Cómo se fusionan estos dos vocabularios en tiempo de ejecución? Y a veces hacen falta varias iteraciones en una conversación." Daydream aprendió que el lenguaje no es suficiente. "Estamos utilizando modelos visuales, por lo que realmente entendemos los productos de una manera mucho más matizada", indica. Una clienta puede entonces compartir un color específico o mostrar un collar que llevará puesto.
Bornstein asegura que la revisión posterior de Daydream ha dado mejores resultados. No obstante, la perfección aún se hace desear; al probar el sistema, una solicitud de "pantalones negros de esmoquin" arrojó, para sorpresa del cronista, pantalones beige de corte deportivo, además de lo esperado. "Pues, es una versión beta," se excusó el algoritmo, casi en un murmullo digital. "Acabamos decidiendo pasar de una llamada única a un conjunto de muchos modelos", cuenta Bornstein. "Cada una hace una llamada especializada. Tenemos una por color, otra por tejido, otra por temporada, otra por ubicación." Por ejemplo, Daydream ha descubierto que, para sus fines, los modelos de OpenAI son realmente buenos a la hora de entender el mundo desde el punto de vista de la ropa. Gemini de Google lo es menos, pero es rápido y preciso. La batalla por vestir a la IA con sensatez continúa, y parece que la moda, más que una ciencia, es un arte… y la IA apenas está aprendiendo a garabatear.
