Michael Veale (University College of London): “El diseño todavía necesita la intervención humana”

Allí donde fallan las máquinas, seguirá haciendo falta un humano. Así lo defiende Michael Veale, investigador del University College of London y encargado de dar el pistoletazo de salida a la serie de encuentros Shaking Fashion, organizada por Modaes.es y EY. El experto defiende que, en moda, el ser humano continuará siendo necesario en el diseño y que, aunque el machine learning tiene grandes posibilidades para el sector, el reto reside en la gestión de los datos y la capacidad predictiva de las máquinas.

“El machine learning tiene dos barreras: por un lado, sólo puede predecir a partir de lo que ya ha ocurrido, por lo que si tradicionalmente ha habido desigualdades o discriminación, lo replicará”, apuntó Veale.

“Por otro, el ser humano entiende la causalidad, mientras que la máquina entiende sólo correlación, por eso todavía es necesario sofisticar más la tecnología”, defendió el experto, que incidió en que “el diseño necesitará todavía la intervención humana”.

Los retos del ‘machine learning’ son la protección de datos y los errores en la predicción

Veale se dedica a la investigación sobre la equidad, la transparencia y la resistencia de los sistemas algorítmicos y forma parte de un doctorado en el Departamento de Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Políticas Públicas en el University College of London. El investigador ha trabajado en el desarrollo de sistemas algorítmicos de toma de decisiones y análisis de sistemas de moderación de contenidos online. 

En el sector de la moda, las principales utilidades de la inteligencia artificial y el machine learning pasan por la predicción de hábitos y gustos a través del análisis de datos, pero esto presenta grandes desafíos, como la gestión de la protección de datos y los errores en la predicción.

“El consumidor está resignado con su seguridad, pero también resignado: es un espacio complicado”, aseguró Veale. Autor del informe Data Management and Use: Governance in the 21st Century y exasesor de la Comisión Europea en gobernanza de la salud e Internet de las Cosas.  

La inteligencia artificial ya se usa en moda en el escaneo del cuerpo para facilitar la compra por Internet o catalogar las prendas

En cualquier caso, el gran problema no reside tanto en obtener esos datos sino en asegurarse de que se parezcan a la realidad. Es por eso que Veale desconfía de la utilidad de tecnologías como el blockchain: “no es una herramienta útil”.

El académico puso como ejemplo el algoritmo de recursos humanos que Amazon tuvo que retirar porque discriminaba las ofertas de candidatas mujeres. “Debemos pensar en este tipo de riesgos desde el momento de diseño”, defendió Veale. “Un escáner para predecir tallas al comprar online, por ejemplo, es una buena herramienta, pero ¿qué ocurre si no detecta a alguien que tenga más de una 38? ¿o a alguien con algún tipo de discapacidad?: tus datos no serán correctos y por tanto las predicciones tampoco”.

Veale también hizo un repaso a las diferentes aplicaciones concretas del machine learning que ya se están utilizando en el ámbito de la moda. La mayoría se aplican al entorno online, donde la capacidad de recoger y analizar datos es mucho mayor.

Además de escanear y crear modelos de cuerpos para facilitar la compra por Internet, la inteligencia artificial también permite, por ejemplo, catalogar automáticamente las prendas a partir de la información que envía el proveedor y la imagen del artículo, un sistema que están ya aplicando plataformas como Amazon.

El ‘machine learning’ permite realizar estudios de tendencias utilizando las imágenes que se publican a diario en la Red

Otra de las aplicaciones del machine learning en moda son la búsqueda de un producto a partir de una imagen, o incluso modificando el contenido de una fotografía: tomar, por ejemplo, una imagen de un vestido verde, y buscar en una web ese mismo vestido, pero sin mangas o más corto.

Por último, esta tecnología permite también realizar estudios de mercado utilizando la enorme cantidad de imágenes que las personas publican cada día en Internet para, a partir de ahí, identificar cuáles son los artículos o estilos más populares.

A medio plazo, a estas utilidades podrían sumarse otras como el denominado affective computing o emotional AI, que permitirá predecir el estado de ánimo de una persona e incluso reflejarlo en su ropa, con tecnologías muy similares a las que utilizan ya los smartwatches. 

Shaking Fashion es un ciclo de encuentros impulsado por Modaes.es y EY con el que se quiere invitar a empresarios y directivos del negocio de la moda en España a hacer un shake con expertos que habitualmente no comparten su conocimiento en España para mirar más allá del día a día.