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Los avances de la IA hacen posible buscar y comprar con imágenes
La Web ha cambiado mucho en los últimos 20 años, pero los cuadros de búsqueda de texto son una constante. Escribir texto en rectángulos pixelados sigue siendo un elemento básico de la forma en que interactuamos con sitios web y aplicaciones móviles, como las tiendas en línea.
Los usuarios de Pinterest pueden buscar artículos en el servicio seleccionando partes de una imagen.
Los avances recientes en el software de reconocimiento de imágenes se están utilizando para desafiar eso. La red social Pinterest y el minorista de calzado en línea Shoes.com están probando nuevas formas de buscar o navegar utilizando solo imágenes en lugar de texto.
Ambas empresas recurrieron a una técnica conocida como aprendizaje profundo, que recientemente ha permitido que el software igualar a los humanos en algunos puntos de referencia para el reconocimiento de imágenes. La técnica impulsa la búsqueda de imágenes de Google y el servicio de organización de fotos que lanzó este verano (ver Google lanza nuevos ayudantes automatizados).
La nueva herramienta de búsqueda visual de Pinterest le permite dibujar un cuadro alrededor de algo que se ve en una imagen en el servicio para encontrar elementos visualmente similares de un índice de más de mil millones. Por ejemplo, en una prueba rápida de la función, al dibujar alrededor de una cafetera que se ve en una foto de una cocina, se encontraron otras similares, incluidas fotos de primer plano del mismo modelo.
Algunos artículos convocados por una búsqueda visual vienen con botones de compra adjuntos, una característica que Pinterest introdujo este verano. La función de búsqueda de imágenes se implementará esta semana para todos los usuarios del sitio web y las aplicaciones móviles de la compañía. El sistema de Pinterest aprendió a comprender las imágenes basándose en el texto que las personas adjuntaban a las fotos compartidas en el servicio.
Las empresas han intentado utilizar la tecnología de búsqueda de imágenes para facilitar la compra o el descubrimiento de productos antes. Por ejemplo, Amazon incluyó una aplicación para buscar productos tomados en una foto con su teléfono inteligente Fire fracasado el año pasado. En 2010, Google compró Like.com, que había lanzado un sitio de comparación de compras que podía encontrar productos que eran visualmente similares a uno que seleccionó e incluso le permitía resaltar detalles importantes en una imagen para guiar sus selecciones. Google muestra productos visualmente similares en su sitio de compras hoy, pero no le permite resaltar los detalles.
Kevin Jing, jefe de búsqueda visual en Pinterest, dice que la búsqueda visual ahora tiene más posibilidades de volverse indispensable. La representación de imágenes que proviene del aprendizaje profundo es mucho, mucho más precisa, dice. Incluso este año ha habido muchas mejoras. Sin embargo, las nuevas herramientas de búsqueda visual no son perfectas. Solo cuando muchas personas tengan la oportunidad de probarlos, quedará claro si la tecnología subyacente ha mejorado lo suficiente como para cambiar significativamente la forma en que las personas interactúan con los servicios en línea.
El minorista de calzado Shoes.com está probando un enfoque diferente para la búsqueda visual también impulsado por el aprendizaje profundo. La compañía es la primera en hacer uso de la tecnología de procesamiento de imágenes dirigida a los minoristas desarrollada por la startup de inteligencia artificial Sentient, que ha recaudado más de $ 143 millones de los inversores (ver AI Supercomputer Built by Tapping Data Warehouses for Idle Computing Power).
Shoes.com está probando inicialmente la tecnología de Sentient en el sección de botas de mujer de su tienda canadiense. Haga clic en el botón de filtro visual y se le presentará una cuadrícula de 12 imágenes que el software de Sentient cree que representan los grupos de estilos más distintos del catálogo de aproximadamente 7,000 botas. Seleccione el que más se acerque a lo que está buscando y el software usará las características visuales de su selección para actualizar la cuadrícula y mostrar 11 más que se le parezcan. Repitiendo ese proceso unas cuantas veces, es posible dar con una selección de botas con unas características muy particulares.
Nigel Duffy, director de tecnología de Sentient, dice que la nueva característica demuestra cómo el software que puede comprender imágenes hace que las compras en línea sean más eficientes. Esta es una categoría en la que es muy difícil describir con palabras a un motor de búsqueda lo que estás buscando, dice. Podemos obtener preferencias muy granulares muy rápidamente.
Roger Hardy, CEO de Shoes.com, dice que hay evidencia de que la función de filtro visual aumenta las ventas y que está considerando extenderla a otras categorías de calzado. Duffy de Sentient dice que espera ver la tecnología subyacente aplicada a otros productos como joyas, bolsos y otros accesorios.