Data Science no es sólo una palabra de moda en informática, es el nombre de la sección de la informática dedicada al trabajo con datos, que hoy encuentra su aplicación incluso en la industria de la moda. Una cosa está clara: el futuro ya ha llegado. Además, la moda y la tecnología nos facilitan la vida y se esfuerzan por elevar el consumo responsable a un valor superior. En vísperas de la próxima Fashion Tech Summit, el equipo editorial de FWD habló con uno de los mejores expertos en el campo del análisis y la minería de datos (en otras palabras, Data Science) y le preguntó por qué es importante para la industria de la moda, cómo utilizar la tecnología para las casas de moda y las marcas, y si la moda puede existir sin tecnología.

¿Por qué es importante la Ciencia de Datos para la industria de la moda?

La ciencia de datos y la analítica empresarial en general son y han sido siempre importantes para cualquier industria. La industria de la moda no es una excepción.

Gracias a la ola de locura del Big Data, los datos se han convertido en la corriente principal y popular. Gracias a las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, estamos en la cúspide de nuevos descubrimientos. Sin embargo, se trata de un proceso evolutivo natural de lo que siempre ha interesado a la humanidad: comprender mejor y más profundamente una situación para tomar decisiones más rápidamente. Hammurabi dirigía su reino con analíticas sencillas hace un par de miles de años, mi padre utilizaba modelos predictivos para optimizar la contabilidad de piezas en los años sesenta. Hoy tenemos más datos, más herramientas y algoritmos a nuestra disposición.

Yo reformularía el problema y lo relacionaría con los problemas que tenemos en la industria de la moda: ¿en qué áreas hay falta de conocimiento, comprensión o eficiencia? ¿En qué áreas el cerebro humano por sí solo no puede comprender las cosas lo suficientemente bien como para tomar una decisión con conocimiento de causa? En cualquiera de estas áreas, se pueden obtener resultados mucho mejores gracias a la Ciencia de Datos.

¿Cuáles son los nuevos enfoques para trabajar con datos y las particularidades de su uso en la industria de la moda?

Hay infinidad de enfoques y dependen de la tarea de cada negocio concreto y sólo ellos conocen las especificidades de sus necesidades. Siempre que sientan que necesitan un enfoque más profundo o más amplio, habrá una aplicación de la analítica de datos.

Hay áreas en las que trabajar con datos es sencillamente esencial:

- Visión general del cliente - 360 para entenderlo todo sobre los clientes;
- Modelización del proceso de compra para predecir oportunidades de venta cruzada y aumentar el importe de la venta;
- Optimización de la logística para garantizar una entrega rápida de las mercancías;
- Analítica de marketing para aumentar las ventas;
- Analítica de los medios sociales para influir en ellos.

¿Cómo puede utilizarse la alta tecnología en la industria de la moda?

La alta tecnología está encontrando nuevas e interesantes aplicaciones.

- El análisis de imágenes puede permitir el reconocimiento automático de prendas para mejorar el marketing o asesorar en la creación de imágenes;
- La realidad virtual o la realidad aumentada pueden mostrarle cómo le queda determinada ropa;
- Los modelos de inteligencia artificial pueden aprender qué colores o estilos le sientan mejor;
- Las estadísticas avanzadas pueden identificar patrones, agrupaciones y tendencias en su base de clientes para atenderlos mejor.

De nuevo, hay miles de ideas para sus preguntas de negocio.

¿Ha tenido experiencia trabajando con empresas de moda? ¿Cómo puede ayudarles un profesional de la Ciencia de Datos?

Asesoré a una startup muy interesante llamada Savitude, que utiliza IA para personalizar la ropa a medida. Su objetivo es facilitarte la elección y evitar que compres cosas que no te queden bien por tu complexión. Esta tecnología te permite navegar primero por toda la gama de productos y luego, utilizando tus nueve parámetros clave y la información sobre tu estilo de vida, te hace recomendaciones sobre lo que te queda mejor.

También he estado trabajando en el análisis del comportamiento de los clientes: cómo caminan por la tienda, dónde se detienen y qué capta su atención. Hay que conocer esto para saber cómo organizar mejor el merchandising.

Desde el punto de vista de la analítica, cualquier inteligencia empresarial puede ser útil si se respalda con acciones.

Las redes neuronales ya son capaces de pintar cuadros al estilo de artistas famosos -basta recordar, por ejemplo, el proyecto "Nuevo Rembrandt" realizado con el apoyo de Microsoft. ¿Cuándo podrán las redes neuronales crear obras de arte independientes y no sólo?

El arte empieza con el alma, las emociones, los sentimientos: las máquinas nunca podrán hacerlo. Lo que producen son productos, no obras de arte en las que el artista ha puesto toda su alma.

Claro que las máquinas pueden crear cosas bellas y agradables a la vista. Pero nunca será arte. ¿Pueden las máquinas producir ropa bonita? Por supuesto que sí. Pero siempre me sentiré mejor con cosas en las que un ser humano ha puesto su alma".

Como parte de Fashion Tech Summit, habrá una competición de startups. ¿Y cómo almacenan los datos las startups?

Depende del volumen, la velocidad y el tipo de datos que almacenen. Además, dado que las mejores analíticas son las que son útiles para el negocio y se pueden aplicar, yo elegiría definitivamente soluciones que impliquen una evolución flexible y un acceso fácil para el negocio, porque en última instancia es el negocio el que será el principal usuario de esos datos.

¿Cómo puede una persona normal aplicar los conocimientos de la Ciencia de Datos en la vida real?

Aplicar algoritmos y datos para una visualización avanzada se ha convertido en algo bastante sencillo. Tras una formación mínima, todos podemos utilizar regresiones logísticas, bosques aleatorios o el método k-means.

No hay nada supercomplicado. Sólo tenemos que tener en cuenta algunos aspectos:

- ¿Hemos definido exactamente lo que buscamos? Sin una pregunta clara, el análisis estadístico es discutible.
- ¿Tenemos acceso a los datos pertinentes? Los conjuntos de datos no se obtienen fácilmente. Hay que recopilarlos antes de realizar cualquier análisis.
- ¿Disponemos de datos de buena calidad? Debemos recordar que los datos incompletos, la información poco fiable y el uso de variables irrelevantes conducirán en última instancia a resultados inexactos.
- ¿Comprendemos correctamente la esencia de los algoritmos? Si no conocemos el significado de las "letras" de los resultados, nos hacemos preguntas confusas como "¿El valor de P, Pr (> | t |) 0,278657 es bueno o malo?", lo que nos confunde aún más sobre la fiabilidad del modelo.
- ¿Estamos eligiendo el modelo de predicción adecuado?
- ¿Hasta qué punto es robusto el proceso para que podamos realizar este análisis periódicamente sin perder tiempo?

¿Qué es la moda sin la tecnología?

La moda no necesita tecnología, pero hay cuestiones complejas que requieren tecnología. Con más interacciones, una rápida globalización y menos tolerancia a las soluciones intuitivas, la moda, como cualquier industria, necesita dotarse de inteligencia auxiliar. Nuestros cerebros no son suficientes para verlo, entenderlo y procesarlo todo: este es un ámbito en el que la tecnología ayuda.

Fashion Tech Summit 2018 (31.08-2.09 2018) es un nuevo formato de evento educativo que pretende crear una plataforma de calidad para la interacción entre las industrias de la moda y la tecnología. Uno de los mejores expertos en Ciencia de Datos del mundo, que enseña en la Universidad de Stanford, será ponente en la cumbre. Gauthier hablará sobre los nuevos enfoques para trabajar con datos y las peculiaridades de su uso en la industria de la moda.