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Amazon quiere que te vistas a la moda: IA para recomendaciones

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Amazon destaca por su servicio al cliente particular, el cual se caracteriza por comprender los gustos de los usuarios basado en sus compras. Algunos productos poseen facilidad para asociarlos, como un teléfono y su forro. in embargo, otras es más difícil porque dependen de la subjetividad de los compradores, como ocurre con la ropa. Amazon en su búsqueda de solucionar este problema, decidió implementar una de las tecnologías de la Cuarta Revolución Industrial, siendo la tecnología IA.

StyleSnap es la plataforma que desarrollaron para responder a lo solicitado, siendo un aplicación que se basa en el machine learning, con el objetivo de estudiar las compras de ropa de los usuarios, permitiendo hacer sugerencias de la moda del cliente.

Esta fue anunciada en la conferencia de inteligencia artificial y robótica de Amazon con respecto a MARS 2019, la herramienta le permite cargar fotos y capturas de pantalla de la ropa y los accesorios que le gustan. Luego utiliza algoritmos de aprendizaje automático para hacerlos coincidir con elementos similares en Amazon.

Se alienta a los «influencers» acreditados de Amazon a que sus seguidores en las redes sociales utilicen StyleSnap para tomar una captura de pantalla de los trajes que han modelado. El influencer ganará una comisión en cualquier venta posterior.

Este proyecto es una de las pocas áreas que aún no ha dominado en el comercio minorista. El año pasado, Amazon tomó un rumbo diferente con el lanzamiento de un asistente de estilista integrado en la cámara Echo Look.

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El asistente comparó dos fotos tuyas con atuendos diferentes y seleccionó cuál se veía mejor en base al ajuste, la combinación de colores y las tendencias actuales de la moda. Pero los revisores encontraron que la lógica del asistente carecía, y el producto nunca despegó.

Sin embargo, el asistente tiene una tarea más difícil: generar opiniones subjetivas con una lógica relativamente simple para respaldarla. Con StyleSnap, Amazon puede tener más suerte. Se apoya en la mayor fortaleza del aprendizaje automático: la coincidencia de patrones en las imágenes.

Este aprendizaje de los gustos de las personas para realizar recomendaciones no se limita al área de la ropa, considerando que podría aplicarse en los mercados de comida o arte.


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Jean Pierre Oliveros

Soy estudiante de economía, interesado en la innovación y desarrollo tecnológico, siempre fiel a que mañana será un mejor día.

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