Online winkelen is big business: 71 procent van de Nederlanders bestelt online. In bijna de helft van de gevallen gaat het om kleding of schoenen. Het bestellen van kleding online gaat echter niet zonder slag of stoot. Voor consumenten is het lastig inschatten of die ene blouse net zo mooi uitpakt als bij het model op de foto’s – dat vaak in de verste verte niet op hen lijkt. In 2021 werd 34 procent van de online kledingbestellingen dan ook teruggestuurd. Dat zijn 7.8 miljoen retouren. Start-up Lalaland gaat hier, gewapend met AI software, iets aan doen.
De missie van Lalaland co-founders Ugnius Rimsa (24) en Michael Musandu (23) is duidelijk: het online shoppen verbeteren en bedrijven helpen diverser, inclusiever en duurzamer te worden. En wel met levensechte virtuele mannequins in alle leeftijden, maten en etniciteiten, gegenereerd door Artificial Intelligence. De missie van Ugnius en Michael wordt opgepikt – Wehkamp en kledingmerk Stieglitz zijn al klant – en gehonoreerd. De mannen werden door MT/Sprout uitgeroepen tot beste jonge ondernemers van Nederland.
AI als kunstdetective
De korte omschrijving die Michael gebruikt om zijn oma uit te leggen waar hij nou zo druk mee is, is dat ze bij Lalaland “mensen creëren”. Voor een iets verfijndere uitleg vergelijkt Ugnius Lalaland’s AI-software met een kunstdetective. “Stel je voor dat er een schilder en een vervalser zijn die beide kunst de wereld in zenden. Alles gaat langs een kunstdetective die het werk beoordeelt op echtheid. De enige informatie die de vervalser krijgt, is feedback (vals/origineel) van de kunstdetective. Na een paar miljoen keer wordt de vervalser zo goed, dat origineel en vals zelfs door de meest bekwame kunstdetective niet meer van elkaar te onderscheiden zijn”, vertelt Ugnius.
Dat is precies wat Lalaland met zijn AI-software wil: fotorealistische modellen generen die niet zijn te onderscheiden van echte modellen. Een algoritme ontwikkelen waaruit modellen rollen die net zo die net zo divers zijn als de wereldpopulatie, vormde ook direct het grootste obstakel. “Het verzamelen van een dataset die het hele scala aan leeftijden, lichaamstypes en etniciteiten representeert, was lastig. Data voor minderheden was niet voor handen of bestond simpelweg niet.”
Ugnius vergelijkt het AI algoritme met een motor die je voldoende en de juiste brandstof moet geven. “Als je een miljoen kattenfoto’s hebt, kan AI de perfecte, realistische kat maken. Maar als je niet genoeg afbeeldingen hebt, ontstaan er gaten.” Om uiteindelijk een representatief algoritme te ontwikkelen en de gaten op te vullen, gebruikten ze een techniek waarmee ze bepaalde kenmerken van minderheden over de afbeeldingen van standaardmodellen legden. “Die stijltransfertechniek kun je vergelijken met een subtiel snapchat-filter. Het stelde ons in staat om de datasets in evenwicht te brengen”, legt Ugnius uit.
Modellen zonder divagedrag
Lalaland lost verschillende problemen op. Zo is het modelandschap nu lang niet divers genoeg, aldus Ugnius: “In 99 procent van de gevallen zijn het jonge, slanke, blanke vrouwen die de kleding showen.” Lalaland wil met zijn software een einde maken aan die eenzijdige representatie. “Het slaat nergens op dat iemand met maat XL, kleding koopt op basis van een model met maat XS. Dat zegt toch niks over hoe een product de klant zou staan?” In de onlineshop van een bedrijf dat samenwerkt met Lalaland vink je je eigen maat aan, waarna er een model met diezelfde maat op je beeldscherm verschijnt.
“Het slaat nergens op dat iemand met maat XL, kleding koopt op basis van een model met maat XS”
Ugnius Rimsa
Het is nu te kostbaar voor bedrijven om zelf gevarieerdere campagnes te maken. “Een campagne met één model is al duur, laat staan dat je er zes moet inhuren. Onze software kan met een klik op de knop alle gewenste etniciteiten, leeftijden en maten laten zien. En onze modellen vertonen geen divagedrag, haha.” Zo zorgt Lalaland ervoor dat klanten beter kunnen inschatten hoe het kledingstuk ze in het echt staat. Zeg maar doei tegen die kleine acht miljoen retouren. Ugnius: “Daarbij komt dat 80 procent van alle retouren niet nog een keer verkocht wordt, maar vernietigd. Samen met alle extra ritjes van de postbezorgers heeft dat een enorme impact op het milieu. Ook daar willen we een einde aan maken.”
Inburgering geslaagd
Met deze visie zijn Michael en Ugnius dus uitgeroepen tot beste jonge ondernemers van Nederland. Ze hebben eigenlijk nog niet echt de tijd gehad om het besef tot zich door te laten dringen. “We zijn zo druk, dat alles wat niet direct gerelateerd is aan ons eindproduct ergens naar de achtergrond verdwijnt. Maar na het winnen van deze prijs ben ik wel écht goed geïntegreerd in Nederland”, lacht Ugnius, die uit Litouwen komt.
Toekomstplannen
Lalaland ontbreekt het niet aan toekomstplannen: de ervaring van het online winkelen moet nog dynamischer en verder gepersonaliseerd. Bijvoorbeeld door een selfie te uploaden en je maten door te geven, waarna je jezelf als een soort avatar in beeld ziet lopen met het kledingstuk aan. “We merken dat bedrijven vaak niet goed weten wat hun klanten willen. Onze ideeën zijn nieuw en we zijn nog aan het ontdekken wat de markt wil. Sommige mensen willen zichzelf liever niet online zien, maar vanuit een technisch perspectief is het een uitdaging die we wel aan willen gaan. Dus we moeten een balans zien te vinden tussen wat de markt wil, waar klanten aan kunnen wennen en onze grensverleggende ideeën.”
Die plannen kunnen Ugnius en Michael niet met z’n tweeën werkelijkheid laten worden. In 2020 namen ze hun eerste werknemer aan, inmiddels bestaat het team uit achttien mensen. “In het begin leek vooral het managen van een team me lastig, maar inmiddels heb ik geleerd dat ze er zijn om te helpen. Het is niet alleen meer het product van Michael en mij, maar ook dat van hen. We werken als team naar één doel toe: van Lalaland een betere dienst maken”, vertelt Ugnius. Bij Lalaland is alles mogelijk – vandaar ook de naam. “Lalaland is een land waar alles kan, wij zijn een start-up waar alles kan. Onze software en algoritme kunnen alles maken. En we dragen bij aan een inclusievere en duurzamere wereld.”
Ook interessant: AI systeem leert door vage beelden beter kijken
Als je dit artikel leuk vindt, lees dan ook:
