«Se entro in un negozio, domando un vestito blu e me lo portano nero, vado via. Lo stesso accade online: quando un sito non riesce
Il suo laboratorio ha avviato una collaborazione con YooxNet-A-Porter, ed è al lavoro sull’archivio del gruppo che contiene più di vent’anni di dati e decine di milioni di immagini. Il traguardo è rendere la consultazione di questa enciclopedia dello stile più efficace, veloce, agile: «Semplificando, stiamo educando l’AI a riconoscere i dettagli dei capi, a catalogarli, a trovare in magazzino abiti dall’aspetto analogo». Il computer, dunque, può imparare a vedere la moda e a individuarne le caratteristiche distintive (tessuto, lunghezze, colori). Per poi sottoporle al cliente in base alle sue precedenti ricerche, come farebbe un commesso scafato dalla memoria prodigiosa.
È l’avvio di un percorso ricco di prospettive e possibilità per l’e-commerce: «Partendo dalle sagome di alcuni modelli reali, gli faremo indossare virtualmente innumerevoli combinazioni di outfit scelti dal visitatore di un sito». Che così, per esempio, potrà guardare sullo schermo come si abbina qualsiasi camicia con ogni tipo di scarpe prima di ordinare le sue preferite. Nel quadro, a un certo punto, potrebbe entrare persino la variabile mutevole e sfuggente delle emozioni: «Basterà analizzare la velocità dei clic, le finestre chiuse subito da un utente e quelle su cui si sofferma, le pagine che scorre con lentezza o in fretta». Così l’intelligenza artificiale capirà meglio cosa piace e cosa meno e si regolerà di conseguenza nell’aggiustare risultati e consigli. Proprio come un addetto alle vendite che coglie un lampo di disgusto nel cliente quando tira fuori dal guardaroba l’abito sbagliato, allora lo mette via senza un commento e non gli propone mai più qualcosa di simile.