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Marcas como Adidas, H&M, y Asos han desarrollado tecnologías con escaneo corporal, simulación textil y realidad aumentada
Cada vez es más frecuente el uso de tecnologías para la realización de tareas o actividades que antes requerían de presencia física. Muchas de estas innovaciones terminan por generar cambios en la manera en la que consumimos.
Eso es justo lo que sucede con diferentes marcas y aplicaciones, pues permiten probarse ropa a la distancia, por medio de ‘Probadores virtuales’. Rafael Alberto Méndez-Romero, profesor de la Escuela de Ciencias e Ingenieria de la Universidad del Rosario, comentó que “utilizan redes neuronales de estimación de pose, algoritmos de reconstrucción volumétrica y renderizado físico para predecir ajuste y caída de las prendas”.
Marcas como H&M, Asos, Zara, Adidas, Gucci, Versace, Rayban, Bershka, Tommy Hilfiger, Prada y Zalando lo han implementado. Para Simón Hernández, periodista y creador de contenido tech, “la prueba virtual está logrando algo que el e-commerce llevaba años persiguiendo: la confianza real al comprar ropa online”. Añadió que “están atacando un dolor gigante del retail digital: las devoluciones por tallas y expectativas fallidas”. Esto porque la visualización previa permite más precisión y reducción en costos logísticos de envíos.
Pero las marcas no son las únicas que han desarrollado este tipo de tecnologías, pues aplicaciones como FitRoom, AI Virtual Try-0n Clothes, PictoFit, Alta, Doppl, Zyler y DressX utilizan tecnologías de escaneo corporal, simulación textil y realidad aumentada, que llevan a simular la interacción que tendrían la prenda y el cuerpo de quien esté interesado en realizar la compra. Méndez destacó a PictoFit, pues “combina pose estimation, segmentación semántica y fotogrametría para integrar probadores virtuales directamente en plataformas de e-commerce”.
Sin embargo, estas plataformas todavía tienen mucho por mejorar. Para Hernández, existen cinco factores en los que tanto aplicaciones como marcas podrían mejorar: precisión, simplicidad, conexión con la tienda real, privacidad y escala. Afirmó que “aún falta que las prendas virtuales se ajusten de forma más realista e intuitiva, que estén integradas al inventario y tallas reales, que el manejo de datos sea claro y seguro, y que no se limite a unas pocas piezas del catálogo”.
Méndez añadió la importancia de tener algoritmos más inclusivos, que “integren bases de datos diversas, incluyendo cuerpos no hegemónicos, mayores variaciones de postura y medidas regionales”. Adicionalmente, mejorar en la simulación textil y en la gobernanza de datos a partir de la captura de información biométrica sensible.
“Aún falta que las prendas virtuales se ajusten de forma más realista, que la experiencia sea más rápida e intuitiva, y que esté integrada al inventario y tallas reales”.
“Marcas de comercio electrónico han empezado a integrar sistemas de recomendación de tallas basados en machine learning y soluciones externas de fit prediction”.
La implementación de estas herramientas cambia la dinámica del consumo virtual. Para Hernández, pasa de “ver foto y comprar” a “ver cómo me quedaría, probar virtualmente y decidir”, de forma que se reduce la incertidumbre y aumenta la confianza en canales digitales. Méndez-Romero lo resume como “la transición hacia un consumo más guiado por datos y menos por intuición”. Así, se eleva el estándar de personalización, a la vez que cambia las expectativas del usuario, reconfigurando su relación con las prendas y las plataformas, planteando el reto de equilibrar innovación con protección y sostenibilidad.
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