SkinGPT: la IA que revoluciona el skincare con simulaciones personalizadas
 

SkinGPT: la IA que revoluciona el skincare con simulaciones personalizadas

SkinGPT: la IA que revoluciona el skincare con simulaciones personalizadas
¿Imaginás ver cómo tu piel reaccionará a un producto antes de comprarlo? SkinGPT, una innovadora plataforma impulsada por IA, permite visualizar los efectos de ingredientes y productos de skincare gracias a simulaciones fotorrealistas respaldadas por datos clínicos.
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Skincare virtual... o algo así. Es uno de los últimos hallazgos que reúne investigaciones, la aplicación de productos y la generación de imágenes mediante la IA, que proyecta cómo los tratamientos pueden actuar sobre la piel.

Pasando todo esto en limpio: se acaba de lanzar una herramienta de Inteligencia Artificial capaz de aumentar digitalmente la apariencia previsible de la piel, luego de un tiempo del uso repetido de ciertos sérums o humectantes.

Anastasia Georgievskaya, cofundadora y directora ejecutiva de Haut.AI, es una pionera en el uso de IA generativa en el campo de la belleza. Recientemente, acaba de lanzar SkinGPT, una plataforma impulsada por IA generativa que "simula representaciones fotorrealistas de resultados de productos terminados" y los efectos de los ingredientes de skincare con resultados clínicamente comprobados", le cuenta al sitio Fashionista.

SkinGPT: la IA que revoluciona el skincare con simulaciones personalizadas

De acuerdo a la investigadora, esta tecnología también puede tener en cuenta factores como el envejecimiento, la exposición al sol y los contaminantes del aire. Actualmente se la ofrecen a las marcas.

"Lo principal de SkinGPT es que es capaz de simular imágenes de alta resolución con respaldo científico", dice Georgievskaya.

Eso significa que, durante la investigación y el desarrollo, las marcas pueden "cargar los datos de los ensayos clínicos para cualquier tipo de producto o ingrediente para el cuidado de la piel y obtener una simulación de cómo esto afectará o transformará la piel en función de estos datos."

"Para las marcas de skincare, es una oportunidad de mostrar el efecto esperado de sus productos y dar a estas cifras una representación visual", continúa.

SkinGPT opera actualmente como una plataforma B2B, trabajando junto con los equipos internos de I+D de las marcas, familiarizados con el manejo de datos y los ensayos clínicos.

Antes de colaborar, el equipo de Haut.AI primero pregunta a las marcas cuál es su objetivo: ¿mostrar la eficacia del producto? ¿Crear conciencia sobre el impacto ambiental? ¿Simular el proceso de envejecimiento?

"Lo que actualmente más nos piden es simular los efectos de sus productos terminados en función de sus afirmaciones clínicas", comparte Georgievskaya. Algunas marcas que se asociaron, cita, son Ulta Beauty, Clarins, Beiersdorf y Unilever.

SkinGPT: la IA que revoluciona el skincare con simulaciones personalizadas

La investigadora afirma que esta tecnología es eficiente: una vez que las marcas cargan sus datos en el sistema y reciben la simulación personalizada, pueden compararla con otras simulaciones a futuro y realizar ajustes en el producto, en función de sus hallazgos.

Haut.AI también permite a las marcas interesadas implementar el software en una aplicación orientada al consumidor para que los compradores puedan visualizar por sí mismos los resultados y evaluar cómo funcionan los productos.

Una aplicación también para los usuarios

La plataforma también ofrece una versión fácil de usar para el consumidor en un sitio web público (está en inglés) que enumera los efectos de una serie de ingredientes para el cuidado de la piel.

También permite a los usuarios cargar sus propias fotos, "probar" diferentes ingredientes y obtener una comprensión personalizada de cómo reaccionarán potencialmente en su piel.

"Con Generative Skin, nuestra idea es llenar el vacío en la educación sobre lo que se supone que deben hacer los productos", explica.

"Muy a menudo leemos acerca de resultados de productos que no son demasiado específicos, como 'Este producto te ayuda a mejorar el enrojecimiento', pero ¿en qué magnitud? O a veces podés leer: 'Hubo un aumento del 10 % en esta mejora en este perímetro', pero es es bastante difícil imaginar qué es esta medida clínica y cómo observar ese efecto que promete".

Por otro lado, la investigadora informa que el algoritmo SkinGPT y Generative Skin tiene una base de datos de alrededor de 3 millones de imágenes, incluidas imágenes de rostros completos, selfies, microimágenes y fotografías de laboratorio de alta resolución, que representan una gran variedad de tonos, tipos y texturas de piel.

"Lo que es diferente con SkinGPT es que es un sistema inteligente: antes de realizar la simulación, analizará el nivel inicial de las condiciones de la piel y solo después realizará la simulación. Por eso las simulaciones son fotorrealistas y más precisas", explica.

SkinGPT también promociona los posibles beneficios de su tecnología en la reducción de residuos: si bien Georgievskaya no afirma que resolverá los problemas de sostenibilidad de la industria de la belleza (después de todo, la IA es uno de los principales usuarios de energía), puede ayudar a los consumidores a desconectarse del consumo excesivo. , afirma.

Según algunas estimaciones, de los 120 mil millones de productos de belleza que se producen anualmente, más del 90% de los envases podrían terminar en los vertederos. Georgievskaya cree que, con la tecnología de SkinGPT se podrá ayudar a las marcas a articular mejor la función de un producto y los resultados esperados.

De cara al futuro, Georgievskaya comprende que algunas marcas pueden tener preocupaciones sobre el empleo de IA de generación en su software: predice que su mayor preocupación es la reacción de los consumidores compren y utilicen el producto en base a la simulación y, luego, no experimenten los resultados esperados.

Cada individuo responde de manera diferente a un producto, algunos se benefician más que otros. SkinGPT y Generative Skin proyectan un escenario que podría suceder, pero no pueden prometer que se hará realidad. También enfatiza que los resultados pueden tomar tiempo, generalmente "de cuatro a ocho semanas", dice.

Por eso, destaca educar a los consumidores sobre los ingredientes para el cuidado de la piel y el uso de productos. De hecho, planea ampliar la biblioteca de ingredientes, sumando una lista de ingredientes adicionales, tanto tradicionales como recién descubiertos, y sus efectos (positivos y negativos).

Quiere que Generative Skin sea una "ventana única" para saber qué ingredientes optimizan los resultados y cuáles evitar combinar. La esperanza es inspirar a los consumidores a centrarse más en la eficacia de los ingredientes y menos en el marketing cuando compran productos para el cuidado de la piel.

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