PulpoAR utiliza machine learning para crear una experiencia de realidad aumentada para comprar productos de belleza

Rayan Godoi estaba trabajando en otra startup cuando él y sus futuros cofundadores empezaron a ver indicios del futuro. En este caso, el futuro era real, pero los indicios se parecían más a una imagen generada por computadora y asociada al futuro: se dieron cuenta de que la realidad aumentada era el camino del futuro. Su trabajo en aquel momento consistía en conectar dispositivos al mundo en línea. “Aprendimos a crear filtros de AR con realidad aumentada en 2014”, recuerda Godoi. “Y nos dimos cuenta de que esa tecnología realmente estaba fusionando el mundo físico y el digital”.

De repente, las inversiones que vieron hacer a gigantes de la industria como Google, Apple y Facebook en tecnología de AR y VR empezaron a tener mucho más sentido. El mundo estaba avanzando rápidamente hacia un híbrido entre lo digital y lo físico y Godoi y sus socios deseaban contribuir a la creación de esa realidad (aumentada). “Queremos acelerar la fusión de estos dos mundos”, explica Godoi. “Teníamos que empezar por algún lado y vimos que, en el mercado de la belleza, hay oportunidades reales”.

Ya en 2018, recuerda, el equipo se dio cuenta de que “una de las principales aplicaciones en las que podíamos empezar a trabajar de inmediato, porque las empresas ya las estaban buscando, era la prueba virtual de productos mediante realidad aumentada”.

Poco después, nació PulpoAR. “El proceso de compras está deteriorado”, explica Godoi. El comercio electrónico representó casi el 20 por ciento de las ventas minoristas de todo el mundo el año pasado (el mayor porcentaje de la historia), pero cuando los consumidores compran en línea, no pueden probarse nuevos productos y esa es una barrera que impide a muchos compradores, especialmente en el sector de la belleza, hacer clic en el botón de finalización de compra. Ahí es donde entra en juego PulpoAR: “Creamos soluciones de compras aumentadas que permiten a los clientes probarse looks de maquillaje en cualquier momento y lugar, con precisión y realismo”.

Para crear un servicio que pudiera recrear fielmente la experiencia de probarse un producto de belleza en la tienda, el equipo de PulpoAR tuvo que recopilar innumerables imágenes y luego enseñar a su modelo de machine learning a analizarlas e identificarlas mediante programación. “Utilizábamos diferentes plataformas”, recuerda el CTO Bugrahan Bayat. “Entrenábamos nuestro modelo de diferentes maneras. Hicimos que la gente etiquetara las imágenes y le enseñara a mirarlas y reconocerlas. Sin embargo, nos dimos cuenta de que había otra forma de hacerlo y, entonces, empezamos a utilizar las herramientas disponibles en AWS”.

En la actualidad, el equipo ejecuta sus modelos de ML con Amazon SageMaker y AWS Lambda; SageMaker entrena el algoritmo para detectar rostros, segmentar y procesar imágenes y Lambda actúa como plataforma de computación sin servidor del servicio para permitir una producción y un escalado perfectos.

PulpoAR lleva a cabo el 100 por ciento de sus operaciones con AWS. Las fotos que hacen los usuarios se cargan y analizan con funciones de Lambda antes de devolverse al navegador del cliente. “Las soluciones en la nube son muy importantes para nosotros porque nuestra tecnología requiere una gran potencia de procesamiento de los dispositivos”, explica Bayat. “Con AWS, pudimos acceder a la misma potencia de procesamiento en todos los dispositivos y, por lo tanto, nuestros usuarios obtuvieron mejores resultados”.

La potencia de procesamiento sin servidor y la fiabilidad de las herramientas de AWS fueron fundamentales para el crecimiento de PulpoAR. Sin AWS, afirma Godoi, “no sería posible escalar en absoluto. Tuvimos que procesar millones de imágenes para obtener una visión artificial de buena calidad. Y esto solo es posible con las características de AWS, eso desde luego”.

En la actualidad, la empresa, a través de socios como Sephora, MAC Cosmetics y Flormar, procesa dos millones de pruebas al mes. “Queremos aumentarlo a 60 millones de pruebas al mes”, afirma Bayat. “Solo podemos lograrlo con una arquitectura escalable en el back-end”.

Mientras tanto, están analizando formas de combinar su tecnología con otras innovaciones, como el motor de recomendaciones basado en el comportamiento. “Podemos decir que, si una persona tiene el pelo negro, un mentón ancho y los ojos azules y se prueba este pintalabios más de 30 segundos, vamos a sugerirle este delineador de ojos. No obstante, si la persona no tiene los ojos azules ni el pelo negro, o si tiene un mentón estrecho, se sugiere un producto diferente”, explica Huseyin Oguz, Head of Growth de PulpoAR. “Si podemos combinar los datos biométricos y los datos de comportamiento para recomendar un nuevo producto, creo que será un avance muy interesante en un futuro próximo”.

La empresa también prevé expandirse al análisis del cuidado de la piel. “Queremos utilizar la realidad aumentada para ver las arrugas y las marcas de la piel y hacer sugerencias de comportamiento o productos o servicios para que las personas mejoren la salud de su piel”, explica Godoi.

Todo esto, para Godoi, sigue siendo solo el principio, tanto para la empresa como para el resto de nosotros. “Decidimos lanzar nuestro primer producto, la prueba virtual de maquillaje, para luego expandirnos, generar ingresos y seguir creando nuevos productos a fin de acelerar la fusión del mundo físico y el digital”. Con todas las aplicaciones posibles (desde la sanidad y el entrenamiento de combate hasta el turismo y el entretenimiento inmersivo), no es de extrañar que Godoi y sus compañeros estén seguros de que, dentro de una década, la realidad aumentada y la realidad virtual “estarán en todas partes, serán omnipresentes. Todo el mundo va a utilizar este tipo de soluciones”.