Inteligência artificial começa a entrar na moda
Marcas e startups apostam em dados para tornar cadeia mais assertiva, da previsão de tendências ao estoque
A experiência desagradável de ver a esposa experimentar dúzias de calças jeans e nenhuma servir direito inspirou o americano Romney Evans. Ele é o criador da TrueFit, uma startup cujo algoritmo analisa mais de 200 atributos diferentes de uma peça de roupa, de tecido e caimento a detalhes de estilo, silhueta e costura. Quando o usuário informa que na marca X, veste o tamanho Y, a inteligência artificial da empresa é capaz de dizer o modelo correto em outra grife. Assim, resolve um problema comum no varejo de vestuário, mas especialmente sensível no e-commerce, no qual não é possível provar uma peça antes de comprá-la.
O serviço da TrueFit já serviu às compras por mais de 90 milhões de usuários, em marcas como Macy’s, Levi’s e Ralph Lauren. Segundo a empresa, seu algoritmo pode aumentar as vendas de uma grife entre 4% e 8% – desempenho que já atraiu US$ 100 milhões em aportes de investidores como a Intel. Mais que isso, é uma das principais soluções de inteligência artificial (IA) para tornar a indústria da moda mais assertiva.
Hoje, a tecnologia tem sido usada para a criação de soluções, que vão do desenvolvimento de coleções à produção, além do varejo. Sozinha, a indústria têxtil faturou US$ 51,6 bilhões no ano passado no Brasil, segundo dados da Associação Brasileira de Indústria Têxtil (Abit), com potencial para se tornar ainda mais eficiente.
Tendências. Aqui no Brasil, há diversas marcas usando a inteligência dos computadores para tentar prever a próxima palavra na moda e desenvolver novas coleções em cima disso. Um dos exemplos é a Amaro, que nasceu em 2012, com experiência focada no digital – foi pioneira a usar o conceito de “loja guia”, na qual o usuário prova peças e depois faz o pedido pela web. Nos últimos anos, a empresa também coletou dados sobre o que mais interessa seus clientes para orientar um algoritmo na criação de novos produtos. “Nosso caçador de tendências analisa dados sobre vendas passadas, devoluções de peças e interações nas redes sociais para determinar a próxima tendência”, diz o presidente executivo da Amaro, Dominique Oliver.
Com ajuda de seu modelo de IA e de um modelo de produção que internaliza processos, a marca consegue colocar no mercado novas peças em menos de um mês – um feito digno de nota, considerando que o modelo tradicional de coleções sazonais leva entre 12 e 18 meses, incluindo fabricação na Ásia, onde a mão de obra é mais barata.
Quem também aplica IA na área criativa da moda é a startup catarinense Coleção Moda (CM). Fundada em 2016, a empresa criou a Donna, primeiro robô brasileiro que prevê tendências a partir de dados de desfiles. “Ela errava um pouco no início, mas agora é impressionante, sempre acerta na mosca”, diz a designer de moda Thiele Biff, cofundadora da empresa.
Um dos exemplos é a tendência neon: febre no verão de 2019, ela foi prevista por Donna em agosto de 2018. A CM recebeu R$ 90 mil em aportes e tem hoje 28 clientes — com os exemplos, eles podem criar peças para seus próprios públicos.
Já a gigante de tecnologia Amazon tenta fazer a Alexa, sua assistente virtual, ser capaz de opinar sobre o look do usuário. Hoje, o sistema, controlado por voz, já acerta bastante – mas ainda está longe de ser tão interativo quanto o que já foi sonhado pela ficção, como no filme As Patricinhas de Beverly Hills, no qual a personagem da atriz Alicia Silverstone é “vestida” por uma máquina dos pés à cabeça.
Para Romney Evans, da TrueFit, porém, é difícil imaginar que estilistas serão substituídos por robôs ou que sistemas de inteligência artificial poderão criar coleções perfeitas, da concepção das costuras até as vendas. “Os dados ainda não substituem o trabalho humano”, afirma. “Eles só ajudam a fornecer pílulas de inspiração em larga escala.”
Estoque. Se a IA pode ter potencial limitado de uso na área de criação, ela pode ser mais eficaz quando ajuda no controle de estoque. Por ser um produto bastante variável, roupas têm manejo difícil de produção e distribuição. O que vende muito em um local pode não vender em outro, assim como uma loja pode necessitar de mais tamanhos específicos que outro.
Segundo a coordenadora da pós-graduação em Negócios e Varejo de Moda da Fundação Armando Álvares Penteado (FAAP), Marília Carvalhinha, de 15% a 20% de uma coleção sobra. “As marcas têm que mandar para outlets. Há quem queime roupas, como a Burberry – e isso queima o filme também”, diz. A análise de grandes bancos de dados pode reduzir esse percentual, prevendo variações por tamanhos e até determinar preferências por locais.
A C&A, por exemplo, diz ter melhorado em 20% a alocação do estoque em suas 270 lojas no País desde que passou a usar um modelo assim. Já a TrueFit lançou o True Insight, que fornece informações às marcas, a partir de dados coletados de forma anônima com usuários. Com esse sistema, as empresas podem saber qual é o público alvo por produto, sua taxa de aceitação, o preço mais adequado e o controle do estoque.
Tudo isso, porém, é resultado de anos de coleta, armazenamento e cruzamento de informações. Não há milagre: todo algoritmo tem de ser alimentado por dados. Por isso, para que o uso dessa tecnologia na moda continue a avançar, o setor como um todo precisa se integrar – e dedicar um tempo coletando subsídios. “Levamos anos para nos conectar a marcas e varejistas e ter dados”, afirma Evans. “Há um ditado na moda que diz que o diabo está nos detalhes. Agora sabemos que os detalhes, na verdade, são os dados.”
Fonte: Estadão
