VIBE AI, מיזם ישראלי שהקימה רינת קינן, מנסה לענות על שתי שאלות שמלוות רכישת בגדים באינטרנט: איך הפריט ייראה על הגוף, ואיזו מידה כדאי להזמין. המערכת מציעה להעלות תמונה, לקבל הדמיה של הבגד ולצרף אליה המלצת מידה. היא משלבת מידע על פרופורציות הגוף, גזרת הפריט ותכונות הבד. הכלי כבר הוצג בשימוש ברשתות ובהן המשביר וטוונטי פור סבן, ומוצע גם כאפליקציה לחנויות Shopify.
מהתמונה אל קטלוג החנות
המדידה היא חלק מחבילה רחבה יותר. החברה מציעה לחפש בקטלוג באמצעות תמונת השראה, לצפות בשילוב של כמה פריטים על אותה דמות ולקבל הצעות לפריטים משלימים. עבור בעל החנות, המוצר כולל גם יצירת תמונות קטלוג ומראות לבוש על בסיס צילומי מוצרים קיימים. המשמעות המעשית היא חיבור בין שלב גילוי המוצר לבין שלב הבחירה: תמונה יכולה לשמש נקודת כניסה לחיפוש, ואחר כך בסיס להמחשה אישית. זו אפשרות מוצרית, ולא הוכחה שכל קונה ימצא התאמה טובה יותר.
הדמיה משכנעת אינה מבחן התאמה
יש הבדל בין היכולת להראות בגד על תמונה לבין חיזוי הדרך שבה הוא יישב במציאות. הדמיה מסייעת לבחון צבע ושילוב פריטים, בעוד המלצת המידה מבקשת לסייע בהחלטת הרכישה. כדי להעריך את ההצלחה העסקית צריך לעקוב גם אחרי מה שקורה לאחר ההזמנה: האם הבגד התאים, האם הוחזר, ומה הייתה הסיבה להחזרה. החברה מציגה באתרה מדדי שימוש וקנייה, אך בבדיקה הנוכחית לא נבחנה המתודולוגיה שמאחוריהם. לכן אין בסיס לקבוע מכאן שיעור דיוק כללי או היקף מוכח של צמצום החזרות. מבחן מועיל יבחן פריטים וגזרות שונים לאורך זמן, ולא רק תמונה מוצלחת אחת. הוא יצטרך גם להפריד בין המלצה שהלקוח אהב לבין מידה שהתאימה לאחר קבלת ההזמנה.
מה נשמר אחרי העלאת התמונה
החברה מצהירה כי תמונות המדידה אינן נשמרות בשרתיה ואינן משמשות לאימון מודלים. עם זאת, היא מתארת שמירה של מידע טכני מוגבל על הבקשות, וכן עיבוד נתוני הזמנות והחזרים לצורך ניתוח ביצועי החנות. מדובר בהצהרות החברה, שלא אומתו בבדיקה טכנית עצמאית. ההבחנה חשובה: אי־שמירת תמונת גוף אינה זהה להיעדר איסוף נתונים. מבחינת הלקוח, השאלה אינה רק אם ההמחשה נראית טוב, אלא גם מה נדרש כדי ליצור אותה ומה קורה למידע לאחר השימוש.