Julie Bornstein achou que seria fácil implementar sua ideia de uma startup de IA. Seu currículo em comércio digital é impecável. Ele é vice-presidente de e-commerce da Nordstrom, COO da startup Stitch Fix e fundador da plataforma de compras personalizadas adquirida pelo Pinterest. Ela é obcecada por moda desde que era estudante do ensino médio em Syracuse, fumando pastas na Seventeen e vagando pelo shopping local. Como tal, ela sentiu que estava bem posicionada para iniciar uma empresa que ajuda os clientes a encontrar a roupa perfeita usando IA.
A realidade era muito mais dura do que ela esperava. Recentemente, tomei café da manhã com Bornstein e sua CTO, Maria Belousova, para saber mais sobre sua startup Daydream, que recebeu US$ 50 milhões em financiamento de VCs, incluindo o Google Ventures. A conversa tomou um rumo inesperado quando as mulheres me contaram sobre a incrível dificuldade de traduzir a magia dos sistemas de IA em algo que as pessoas possam realmente usar. T
Sua história ajuda a explicar algo. Na minha primeira newsletter, anunciei que 2025 será o ano dos aplicativos de IA. Certamente existem muitos desses aplicativos, mas eles não foram capazes de mudar o mundo tanto quanto eu esperava. Desde que o ChatGPT foi anunciado no final de 2022, as pessoas ficaram maravilhadas com os truques que a IA realiza, mas estudo após estudo mostra que a tecnologia ainda não proporcionou ganhos significativos de produtividade. (Uma exceção é a codificação.) Um estudo publicado em agosto descobriu que 19 em cada 20 projetos-piloto de empresas de IA não produziram valor mensurável. Penso que os ganhos de produtividade estão no horizonte, mas estão a demorar mais tempo do que as pessoas previam. Ouvir falar de startups como a Daydream que buscam inovações nos dá esperança de que, com persistência e perseverança, essas inovações possam de fato se tornar realidade.
fracasso fashionista
A proposta inicial de Bornstein ao capital de risco parecia óbvia. Usamos IA para resolver problemas difíceis de moda, combinando os clientes com as roupas perfeitas pelas quais eles estão dispostos a pagar. (Daydream é um pouco mais complicado.) Você pensaria que seria fácil de configurar. Basta conectar-se a uma API de modelo como ChatGPT e você estará pronto para começar. Hum, não. Foi fácil inscrever-se em mais de 265 parceiros e aceder a mais de 2 milhões de produtos, desde boutiques a gigantes do retalho. Mesmo um pedido simples como “Preciso de um vestido para ir a um casamento em Paris” revelou-se incrivelmente complexo de cumprir. Você é noiva, sogra ou convidada? Qual é a temporada? Quão formal é um casamento? Que declaração você quer fazer? Mesmo que essas questões sejam respondidas, diferentes modelos de IA terão visões diferentes sobre tais coisas. “O que descobrimos foi que às vezes o modelo removia um ou dois elementos da consulta devido à falta de consistência e confiabilidade do modelo e a alucinações”, diz Bornstein. Os usuários que participaram do longo teste beta do Daydream dirão coisas como: “Sou retangular, mas preciso de um vestido que pareça uma ampulheta”. A modelo respondeu exibindo um vestido com estampa geométrica.
No final das contas, Bornstein percebeu que precisava fazer duas coisas: adiar o lançamento do aplicativo, programado para o outono de 2024 (embora já esteja disponível, o Daydream ainda está tecnicamente em beta até 2026) e atualizar sua equipe de tecnologia. Em dezembro de 2024, ela contratou Belousova, ex-CTO da Grubhub, e trouxe a bordo uma equipe de engenheiros de ponta. A arma secreta do Daydream na feroz guerra de talentos é a oportunidade de enfrentar problemas urgentes. “A moda é um espaço muito atraente porque tem talento, personalização e dados visuais”, diz Belousova. “Este é um problema interessante que permanece sem solução.”
Além disso, o Daydream precisa resolver esse problema duas vezes. A primeira é interpretar o que o cliente está dizendo e, em seguida, combinar os critérios, às vezes estranhos, do cliente com os produtos do catálogo. Essa compreensão é importante para sugestões como “Meu ex-marido precisa de um vestido de vingança para o bat mitzvah que ele e sua nova esposa comparecerão”. “Com o Daydream, temos esse conceito de vocabulário de comprador e vocabulário de vendedor, certo?” Bornstein diz. “Os vendedores falam em categorias e atributos, e os compradores dizem coisas como: ‘Vou a este evento. É no terraço. Vou com meu namorado’. Como você realmente mescla esses dois vocabulários em algo em tempo de execução? E às vezes você tem que repeti-los várias vezes em uma conversa.” O Daydream aprendeu que a linguagem por si só não é suficiente. “Como usamos modelos visuais, na verdade entendemos o produto de uma forma mais sutil”, diz ela. Os clientes podem compartilhar determinadas cores ou exibir os colares que usam.
Bornstein disse que a reestruturação subsequente da Daydream produziu melhores resultados. (No entanto, quando testamos, quando solicitamos calças de smoking pretas, também recebemos calças bege de ajuste atlético, além do que solicitamos. Bem, é uma versão beta.) “No final das contas, decidimos passar de uma chamada para um conjunto de vários modelos”, diz Bornstein. “Cada um faz uma avaliação especializada: um para a cor, um para o tecido, um para a estação, um para a localização.” Por exemplo, a Daydream descobriu que os seus modelos OpenAI são muito bons a compreender o mundo em termos de vestuário para esse fim. O Gemini do Google não é tão bom, mas é rápido e preciso.
