El futuro del cuidado de la piel bien podría estar en una app. El mercado de cosméticos a nivel mundial va a generar un estimado de US$805 billones en 2023, con las mayores ganancias viniendo del cuidado de la piel. Entre las farmacias, las ventas online, y las tiendas especializadas, se hace complicado saber qué necesita tu piel ¿son puntos negros o inflamación? ¿lo correcto es tratar de iluminar la piel o empezar un régimen antiedad? ¿Cómo tener la piel perfecta, y qué significa eso?

La tecnología basada en AI ofrece la oportunidad de hiper personalizar productos de acuerdo a las necesidades y gustos de los clientes, de forma que tiene sentido la existencia de aplicaciones para personalizar las rutinas de cuidado facial. Actualmente hay cerca de dos docenas de apps (desde startups hasta marcas veteranas) utilizando inteligencia artificial para detectar problemas de la piel, facilitar recomendaciones personalizadas de productos y hacer un seguimiento al estado de la piel.

Este año, Neutrogena lanzó un dispositivo y una app llamadas Skin360, que utiliza un lente de aumento en la cámara de tu teléfono para facilitar la sugerencia de productos, mientras que Proven, una startup, lanzó una línea de productos de cuidado de la piel personalizados basados en estudios médicos y reviews para sugerir productos en base a una prueba online.

“La personalización no es solo una moda. Va a ser el futuro de todos los productos de consumo.” Las cofundadoras de Proven, Ming Zhao y Amy Yuan, desarrollaron su negocio como respuesta a sus propios problemas de piel. Antes de iniciar Proven, Zhao trabajaba 16 horas al día en un trabajo de capital privado en Hong Kong y “utilizando todo tipo de productos de cuidado milagrosos, y sentía que nada hacía efecto […] Eventualmente, alguien me recomendó ver un gurú de la piel para desarrollar un cuidado personalizado para mi piel. Es fue la única vez que vi resultados.”

Cuando Zhao conoció a Yuan (una física computacional) en la Universidad de Stanford, el dueto empezó a construir una base de datos de cuidado de la piel utilizando estudios científicos y testimonios de los consumidores, y actualmente utilizan deep learning para relacionar más de 8 millones de reviews de usuarios, 100.000 productos de cuidado de la piel, 20.000 ingredientes y 4.000 diarios científicos.

El funcionamiento de Proven es este: los usuarios contestan una lista de preguntas sobre sus preocupaciones de piel, como su piel reacciona a los productos, y qué comen. Luego de completar el cuestionario, los algoritmos de machine learning de Proven escanean la base de datos para obtener información sobre tu entorno y estilo de vida y la forma en la que afectan tu piel, para encontrar los ingredientes correctos. Zhao indica que la compañía se asoció con dermatólogos para trabajar en el cuestionario y crear las fórmulas que vende. “La personalización no es una moda. Va a ser el futuro de todos los productos de consumo” explica Zhao. “Con Proven, nuestros productos están hechos basados en los genes, preocupaciones y factores ambientales.”

 

TroveSkin, otra aplicación, recomienda tomar una selfie diaria para seguir los cambios de la piel en el tiempo, y permite ingresar a lo largo del día para informar cómo se siente el usuario, cuánto tiempo durmió, la longitud del periodo de ejercicio y la dieta diaria.

Diana de la Iglesia Jiménez, una experta en AI e ingeniería computacional en la Unidad Bioinformática del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas de España, explica que la tecnología aplicada en las apps de cuidado de la piel es el mismo machine learning aplicado a otras industrias. “Recolectan información del individuo y hacen predicciones de necesidades actuales o las características potenciales de tu producto ‘ideal’ […] Si estas aplicaciones son capaces de analizar tus necesidades y características específicas, pueden prestar una solución adaptada a tus necesidades reales.”
Por otro lado, la dermatóloga Fayne Frey no cree que las apps de personalización sean el futuro del cuidado de la piel: “Las apps tienen poca habilidad clínica aparte de su algoritmo programado, en el que entran todos”. Para Frey, la forma en la que están diseñados los cuestionarios de estas apps son parte del problema, puesto que muchos usuarios probablemente desconocen el verdadero estado de su piel o cómo responder acerca de sus niveles de estrés; y su otro problema es que llevan a los usuarios a comprar directamente productos de la compañía. Segun Frey, la tecnología está más inclinada al marketing que a darle facilitarle al usuario recomendaciones apoyadas en la ciencia, lo que realmente podía ser útil, mientras indica que es un “mercado que se alimenta de las inseguridades de las personas.”
Por esto, Frey está construyendo una base de datos desde 2014, un sitio web y selector de productos con el nombre FryFace. Con pocas preguntas, los usuarios pueden encontrar opciones de cuidado de la piel. Frey no gana dinero con el sitio y añade los productos manualmente, y en su opinión, ya existen productos en el mercado que funcionan perfectamente.

La también dermatologa Dee Anna Glaser, de la Universidad de St. Louis, cree que si la AI hace que las personas piensen más en el mejor cuidado de su piel, entonces no es algo malo; sin embargo, estas apps no son baratas.  El kit personalizado de Proven incluye un limpiador, un protector solar y una crema de noche, por US$195. El costo de la app Skin360 y el lente magnificador de Neutrogena para escanear la piel es US$50. El Skin Advisor de Olay parece ser una de las pocas apps dirigidas por AI gratuitas disponibles.
“Todos estos servicios de AI llevan a la compra de algún tipo de cuidado de la piel. Y si funciona, es fantástico” dice Glaser. “Pero lo que veo en mi práctica son pacientes que gastaron miles de dólares en productos y han retrasado su oportunidad de mejorar. Las personas con verdaderos problemas dermatológicos serían mejor atendidas, más rápida y acertadamente, a un precio moderado” si vieran a un dermatólogo.
De la Iglesia señala otro posible conflicto: si la data que recolectan estas apps es de baja calidad (una imagen borrosa, una pregunta que no tiene una respuesta clara, o reviews falsos), el algoritmo no funcionará correctamente. “Creo que la data recolectada puede ser de baja calidad, y eso afectaría las predicciones” indica de la Iglesia.
Sin embargo, la AI está teniendo un impacto real en la detección de enfermedades de la piel, y según Gleser, hay equipos en consultas dermatológicas que ayudan a los doctores a detectar el cáncer de piel y determinar si una biopsia es necesaria. Mientras la tecnología avanza, puede ser aplicable incluso al usuario final.

 

Fuente

Fuente

Fuente

Fuente

Fuente

Fuente

Leave a Reply