Durante décadas, el comercio minorista se ha basado en un equilibrio fundamental. Las tiendas físicas ofrecían la ventaja tangible del tacto, el ajuste y la prueba, pero carecían de escala. El e-commerce aportó comodidad y variedad, pero generó un problema que aún persiste: la imposibilidad de «probar antes de comprar». Esto resultó en una asombrosa tasa de devoluciones que le cuesta al sector cientos de miles de millones de dólares al año.
Pero esto está empezando a cambiar. Una poderosa combinación de datos sintéticos y tecnología de gemelos digitales está reduciendo la brecha entre lo físico y lo digital, lo que está llevando al comercio minorista a una era de simulación de productos real e interpersonal. En lugar de confiar únicamente en los motores de recomendación o en el comportamiento histórico, los minoristas están empezando a modelar las experiencias antes de que lleguen al cliente. El concepto de probador virtual o Virtual Try-On (VTON) es la expresión más visible de este cambio, pero su reciente progreso está impulsado por un factor menos obvio: los datos que se generan, no los que se captan.
Por qué la personalización se enfrenta a un obstáculo
El sueño de la moda virtual no es nuevo. Durante años, las marcas han intentado crear sistemas VTON para ropa, gafas, maquillaje y accesorios. La mayoría fracasaron por una sencilla razón: se basaban en datos reales incompletos.
Entrenar un sistema VTON fiable requiere una enorme diversidad en múltiples dimensiones: formas y proporciones del cuerpo, movimiento y postura, tonos y texturas de la piel, condiciones de iluminación y variaciones del producto como el comportamiento del tejido, las capas y el ajuste. Los datasets del mundo real rara vez cumplen todos estos requisitos. Es costoso recopilarlos y toma mucho tiempo expandirlos, se ven limitados por consideraciones éticas y de privacidad, y a menudo están sesgados hacia grupos demográficos reducidos. Este cuello de botella de los datos es la razón por la que los primeros VTON parecían un truco, una pegatina 2D pegada burdamente en un feed de video en directo. Para que el sistema funcione bien, hay que entrenarlo con más datos de los que puede proporcionar la realidad.
Datos sintéticos: El motor de la diversidad infinita
Los datos sintéticos cambian la ecuación, ya que eliminan la dependencia de la recopilación de datos en el mundo real. Utilizando motores de renderizado 3D e IA generativa, los desarrolladores pueden crear «humanos sintéticos»: sujetos digitales altamente controlados y totalmente etiquetados que reflejan muchas más opciones de las que permite el muestreo físico.
En un contexto minorista, este enfoque aborda varios retos de larga data:
- Cobertura e inclusión: Los datasets del mundo real suelen pasar por alto los tipos de cuerpo minoritarios o los diversos tonos de piel. La generación sintética permite a los desarrolladores crear datasets perfectamente equilibrados, garantizando que la experiencia VTON sea atractiva y precisa para cada consumidor, no solo una media estadística. Esto es crucial para construir una IA inclusiva y justa.
- Preparación para casos extremos: Un sistema VTON suele fallar en «casos límite», como una pose difícil, una iluminación compleja o una capa de ropa poco habitual. Los datos sintéticos permiten a los desarrolladores modelar cualquier pose humana posible con puntos de referencia corporales perfectos y precisos a nivel de píxeles. Esto refuerza el rendimiento del sistema cuando los datos del mundo real son escasos.
- Realismo de los materiales: El comportamiento de los tejidos, la interacción del maquillaje con la piel y el ajuste de los accesorios pueden simularse con un nivel de detalle que las fotografías no suelen captar o pueden tergiversar.
- Escalabilidad del catálogo: En el caso de la moda, los datos sintéticos pueden producir millones de combinaciones únicas de prendas, modelando la estratificación avanzada y la física de los distintos materiales. Esto permite a una marca crear un modelo virtual de toda su línea de productos sin una sola sesión de fotos.
Gracias a los datos sintéticos, el modelo de IA ya no adivina. Al entrenarse con un dataset más amplio, limpio y sistemático, puede ofrecer una experiencia VTON realmente fiable.
Más allá de VTON: El «gemelo digital del cliente»
A medida que madura el probador virtual, se lo considera cada vez más como un paso hacia un concepto más amplio: el gemelo digital del cliente. Un gemelo digital es una representación virtual persistente de un individuo, basada en datos de entrenamiento sintéticos y en datos reales de clientes. Los datos sintéticos establecen las reglas subyacentes (cómo se mueven los tejidos, cómo se refleja la luz en la piel y cómo se moldean los cuerpos), mientras que los escáneres ligeros o las imágenes personalizan el modelo para las pruebas virtuales. El resultado es una réplica virtual de alta fidelidad que puede reutilizarse en distintas experiencias.
Este gemelo digital del cliente se convierte en un modelo persistente y personal con el que los minoristas pueden interactuar. En lugar de que un cliente se pruebe una sola prenda, su gemelo digital puede probarse todo un catálogo en milisegundos, recibiendo al instante información precisa sobre el ajuste, el estilo y la caída. Con los gemelos digitales, las marcas pueden realizar simulaciones a gran escala y pasar de la suposición a la evidencia en las decisiones clave de venta al por menor:
- Recomendaciones predictivas: Los modelos de IA pueden analizar el gemelo digital de un cliente para anticipar qué artículos de una nueva colección le sentarán mejor, lo que aumenta las tasas de conversión y la satisfacción general.
- Reducción de las devoluciones: Al permitir ver el ajuste y la apariencia antes de la compra, los gemelos digitales ayudan a abordar uno de los mayores puntos débiles del comercio electrónico: las devoluciones a causa del ajuste de las prendas, lo que reduce significativamente los costos operativos.
- Diseño y pruebas bajo demanda: Los diseñadores pueden simular nuevas prendas en millones de gemelos sintéticos de clientes que reflejan la diversidad del mundo real, perfeccionando tallas, materiales y siluetas antes de iniciar la producción, y reduciendo tanto los residuos como la reelaboración.
Los datos sintéticos, junto con las pruebas virtuales, transforman el gemelo digital del cliente de un perfil estático en una simulación fiable, basada en conjuntos de datos completos y generados sistemáticamente, en lugar de en señales incompletas del mundo real.
Hacia un comercio minorista más predictivo, eficiente y libre de residuos
Los analistas del sector apuntan cada vez más a los datos sintéticos y la simulación como tecnologías fundamentales para la próxima fase de adopción de la IA. Según las previsiones de Gartner, los datos sintéticos superarán a los del mundo real como insumo principal para los modelos de IA en 2030, debido a las limitaciones de escalabilidad, costo y gobernanza.
En el comercio minorista, este cambio responde a la creciente presión para reducir los residuos, proteger los márgenes y ofrecer experiencias que sean a la vez personales y fiables. Al reducir la incertidumbre sobre el ajuste de las prendas, los gemelos digitales abordan una de las ineficiencias más costosas del comercio electrónico: las devoluciones. Al mismo tiempo, permiten enfoques más disciplinados de la planificación de la producción, la previsión de la demanda y la sostenibilidad.
La transición de la personalización a la simulación marca un cambio significativo en la forma de diseñar y optimizar las experiencias en el comercio minorista. En lugar de basarse únicamente en la observación y la iteración, las marcas pueden modelar y validar cada vez más los resultados antes de que lleguen al mercado. En este contexto, el «cliente sintético» se convierte en una capa operativa que permite tomar decisiones basadas en pruebas y no en aproximaciones. Esta evolución también replantea el papel de la IA en el comercio. Como ha observado The Fashion Law en su análisis de la IA agentiva, los sistemas emergentes pasarán de asistir a los compradores a actuar en su nombre, utilizando gemelos digitales como base para tomar decisiones informadas por el ajuste preciso, las preferencias y el contexto del mundo real.
En Globant, ya estamos aplicando este enfoque. Estamos avanzando en el uso de datos sintéticos para alimentar gemelos digitales de alta fidelidad, lo que permite simulaciones más precisas, formación escalable y desarrollo responsable de IA en diversos sectores, incluido el comercio minorista. Al combinar humanos sintéticos, pruebas virtuales y 3D en tiempo real, el Digital Twins Studio de Globant permite a las organizaciones pasar de la experimentación al impacto operativo.
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