Para ayudar a las personas con discapacidad visual a utilizar sus productos de forma independiente, sin tener que pedir ayuda, las empresas del grupo Estée Lauder (ELC) han optado en 2022 por desarrollar una solución interna basada en IA y realidad aumentada (RA). Para empezar, el grupo lanzó su asistente de maquillaje activado por voz (VMA) en enero en el Reino Unido y Estados Unidos. El proyecto le valió a ELC el premio CIO-100 2023 por su excelencia en tecnología de la información.
"Ciertamente buscábamos resolver un importante problema empresarial en el sector de la belleza, a saber, la falta de soluciones accesibles para todos, pero también ser aún más inclusivos", explica Michael Smith, vicepresidente senior y CIO del Grupo ELC. 2.200 millones de personas padecen discapacidad visual en todo el mundo. Y sólo en el Reino Unido, nuestro mercado piloto, hay más de dos millones. »
Christopher Aidan, vicepresidente de innovación y tecnologías emergentes de ELC, añade que las personas con discapacidad visual a menudo se ven obligadas a depender de otros para maquillarse. Para darles más autonomía, la empresa optó por utilizar una de sus plataformas de aplicaciones inmersivas de realidad aumentada ARIA existentes. Utiliza AR, AI, incluidos algoritmos de aprendizaje automático para analizar la aplicación de maquillaje en una cara. Luego, VMA guía al usuario por voz. En este contexto, la aplicación móvil utiliza las preferencias configuradas por el usuario en su dispositivo, pero también le permite personalizar el tipo de voz y la velocidad de la voz.
IA adaptada a todo tipo de rostros
Si el equipo de Christopher Aidan tuvo pocas dificultades para crear la aplicación en sí, no ocurrió lo mismo con las etapas de investigación previas, que resultaron mucho más difíciles. Siendo la inclusión el principal impulsor del proyecto, se trataba de dar cabida a todas las formas, tamaños, tonos y características únicas de los rostros de los usuarios potenciales. El equipo tenía que asegurarse de que la IA se adaptara a toda la variedad de colores, sombras, rasgos faciales, cabello, etc. Un requisito que hizo que el proceso de entrenamiento de la IA fuera más complejo de lo esperado, requiriendo una gran diversidad de rostros para el corpus de datos base.
Para lograrlo, el diseño de la solución inicialmente preveía que el usuario se tomara un selfie. Luego, el algoritmo analizó la imagen para evaluar la uniformidad de la aplicación del maquillaje en el rostro antes de ofrecer consejos al cliente en función del resultado. Pero no pasó mucho tiempo hasta que el equipo de desarrollo finalmente prefirió utilizar vídeo en tiempo real para escanear la cara del usuario. Entonces, si este video muestra que la persona aplicó la base o el lápiz labial de manera desigual, la aplicación describe directamente por voz las áreas específicas que deben retocarse y brinda consejos sobre cómo corregir el problema. Luego, el usuario puede realizar ajustes y volver a escanear el video. La aplicación le avisa cuando todo se ha aplicado correctamente.
Controlar grupos de usuarios
Sin embargo, la prioridad para Christopher Aidan y su equipo era interactuar directamente con la comunidad con discapacidad visual. "Realmente queríamos comprender sus necesidades específicas, sus puntos débiles y sus preferencias, y qué querían de nuestros productos", explica. Celebramos grupos focales e hicimos preguntas, pero sobre todo escuchamos a estas personas hablar sobre sus experiencias personales con el maquillaje y la tecnología. »
Algunos miembros del grupo focal eran completamente ciegos, otros tenían diversos grados de baja visión y otros tenían una excelente visión periférica. Esto hizo posible aprender de una variedad de experiencias individuales y cuestionar algunas suposiciones iniciales.
La importancia de una app que cumpla con la configuración del usuario
"Pensamos que los usuarios preferirían una voz natural y más humana para la configuración inicial, pero descubrimos que era la facilidad para conocer la aplicación el factor más importante para ellos", dice Christopher Aidan. Quieren tener las funciones exactas que han configurado. »
El equipo del proyecto VMA también se asoció con varios grupos internos y externos de defensa de personas con discapacidad visual y expertos en accesibilidad e inclusión. Combinaron sus puntos de vista con los comentarios recopilados en los grupos de trabajo para enumerar los requisitos de la aplicación. El equipo también preguntó a los usuarios otras características, desde el nombre de la aplicación hasta el tono de voz correcto. “A lo largo de las fases de diseño, desarrollo y prueba, sus comentarios guiaron nuestras decisiones, incluso para características pequeñas como la capacidad de ajustar la velocidad de habla del asistente virtual”, insiste el vicepresidente. presidente de innovación y tecnologías emergentes.
Un proyecto que sigue evolucionando
Desde su lanzamiento en el Reino Unido en enero, el equipo de desarrollo ha seguido monitoreando las reacciones a la aplicación. Y a pesar de las exhaustivas pruebas antes del lanzamiento, los usuarios continuaron identificando nuevos problemas. "Desde las primeras entrevistas recibimos preguntas que nadie había hecho antes del lanzamiento", dice Christopher Aidan. Por ejemplo, nos preguntaron qué sucede cuando se retira un producto. ¿La aplicación también indicaba si la persona se había desmaquillado correctamente o no? » Michael Smith también explica que el grupo ELC mide el éxito de los VMA en función de las reacciones de los usuarios, que son tan positivas como constructivas.
“Uno de ellos se preguntaba cómo había podido prescindir hasta entonces de este tipo de aplicaciones”, afirma el CIO. VMA les permite sentirse empoderados y probar nuevos productos sin verse obligados a pedir ayuda. La aplicación no juzga, es solo honestidad. » Michael Smith añade que la aplicación no sólo interesa a la población con discapacidad visual. Podría, por ejemplo, ayudar a los jóvenes que no tienen un adulto en su vida que los apoye, o que no se sienten cómodos pidiéndole a un adulto que les enseñe a maquillarse.
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