En la era digital actual, la manera en que los consumidores interactúan con los productos ha evolucionado a pasos agigantados. Aunque las compras en línea se han convertido en una práctica común para millones de personas alrededor del mundo, replicar la sensación y la experiencia tangible que ofrece una compra en tienda física sigue siendo un desafío significativo. La posibilidad de observar, tocar y examinar un producto antes de adquirirlo en persona es algo que las pantallas no han logrado emular completamente hasta ahora. Sin embargo, gracias a la inteligencia artificial generativa, esta brecha se está cerrando, llevando la experiencia de compra digital a un nivel completamente nuevo a través de productos 3D shoppables, es decir, productos interactivos en tres dimensiones que pueden integrarse en plataformas de comercio electrónico. La principal innovación radica en la capacidad de transformar imágenes bidimensionales, que son las comúnmente utilizadas en todas las tiendas virtuales, en representaciones tridimensionales que permiten a los usuarios explorar el producto desde múltiples ángulos.
Esta tecnología hace que los usuarios puedan girar, acercar y observar detalles complejos como la textura, el material y las instrucciones de uso, elementos que antes solo estaban disponibles en el análisis directo y físico del objeto. Así, se permite no solo una mejor comprensión del producto, sino también una reducción en las dudas que pueden generar indecisión o devoluciones posteriores a la compra. Uno de los avances más significativos en esta área ha sido el desarrollo de modelos generativos basados en inteligencia artificial capaces de construir estos modelos 3D a partir de tan solo unas pocas imágenes de un producto. Esta innovación proviene del trabajo de laboratorios de investigación avanzada que combinan distintas técnicas de machine learning y visión computacional para generar visualizaciones fotorrealistas. Las herramientas más recientes no solo entregan una representación tridimensional convencional sino que son capaces de integrar aspectos dinámicos como la interacción con distintas fuentes de luz y la reflexión sobre superficies brillantes, lo que potencia la sensación de realismo.
La primera generación de estas tecnologías utilizó Neural Radiance Fields, comúnmente conocidos como NeRFs, los cuales requerían cinco o más imágenes de un producto desde distintas perspectivas para crear una representación tridimensional. Pese a ser un hito tecnológico al permitir la elaboración de modelos capaces de girarse 360 grados, estas soluciones enfrentaban limitaciones en cuanto a precisión, especialmente al tratar productos con geometrías complejas o detalles delicados, tal como sucede con modelos de calzado seleccionados, como sandalias o tacones. Además, la necesidad de múltiples imágenes y la dificultad para estimar la posición exacta de cámaras hacía complicado su escalado para uso masivo en plataformas comerciales. Ante estos retos, la segunda generación implementó un modelo de difusión condicionado por vistas, conocido como view-conditioned diffusion prior. Esta tecnología tiene la capacidad de predecir cómo se vería un producto desde ángulos no proporcionados inicialmente.
Así, una fotografía desde la parte superior de un zapato, por ejemplo, puede complementarse con la generación de vistas del frente o los laterales, ayudando a completar la visualización sin necesidad de fotografías adicionales. Esto ayuda a optimizar tanto recursos como tiempo, algo crucial para los comercios que desean incluir visualizaciones tridimensionales de miles de productos sin invertir demasiado en producción fotográfica. El sistema se entrena mediante un método llamado score distillation sampling, donde las imágenes generadas y las reales se comparan continuamente para afinar la calidad y realismo del modelo 3D. Gracias a este avance, hoy es posible encontrar en plataformas como Google Shopping modelos 3D interactivos para diversas categorías de calzado, que combinen practicidad con un aspecto visual altamente atractivo. Más recientemente, la tercera generación de la tecnología incorporó Veo, el modelo de generación de video de última generación desarrollado por Google.
Veo no solo supera las limitaciones anteriores en cuanto a calidad visual y detalles, sino que también elimina la necesidad de calcular con precisión las posiciones de la cámara en las imágenes iniciales. La destreza de Veo radica en su arquitectura basada en difusión, la cual puede capturar interacciones complejas entre la luz, la textura y el material de un producto al generar un video giro 360° del mismo. Esto se traduce en una representación mucho más vívida y realista que cubre ampliamente distintos tipos de productos, incluyendo muebles, ropa, electrónica y más. Veo combina un dataset inmenso compuesto por millones de modelos sintéticos 3D y millones de videos renderizados desde diferentes ángulos y condiciones de iluminación para entrenar su capacidad de generar visualizaciones consistentes y coherentes. Lo notable de esta tecnología es su habilidad para producir imágenes ultrarrealistas a partir de un solo imagen o unas pocas, logrando reducir las denominadas “alucinaciones” o detalles erroneos que podrían aparecer al inventar datos de superficies o partes no visibles inicialmente.
El impacto para el comercio electrónico es enorme. Hacer que los productos sean interactivos y visualmente accesibles desde múltiples perspectivas no solo mejora la experiencia del usuario, sino que influye directamente en la tasa de conversión y en la reducción de devoluciones ocasionadas por desajustes en expectativas. Al ofrecer una percepción casi tangible del producto, los clientes pueden tomar decisiones más seguras y confiadas, incrementando así la satisfacción y fidelidad. Además, la incorporación de estas tecnologías genera beneficios colaterales importantes. Por una parte, las empresas comerciales pueden reducir costos relacionados con la producción masiva de fotografías profesionales y sesiones fotográficas complejas, además del tiempo invertido en catalogar y organizar imágenes desde varias perspectivas.
Por otra parte, los sistemas de IA generalizan eficazmente para diferentes artículos y sectores, facilitando su integración en plataformas existentes y permitiendo la actualización continua de catálogos sin gastos prohibitivos. El futuro de las compras en línea parece ser cada vez más inmersivo y personalizado. La inteligencia artificial generativa sigue avanzando con nuevas arquitecturas y modelos que amplían las fronteras de lo que se puede lograr en términos de simulación visual. Es esperable que en breve otros sectores como la realidad aumentada y virtual integren estas tecnologías para ofrecer experiencias aún más ricas, donde los usuarios no solo visualizan productos, sino que también interactúan con ellos en entornos mixtos entre lo digital y lo físico. Con iniciativas como las desarrolladas por Google y otros gigantes tecnológicos, las ventanas de compra en línea se transforman en un espacio más cercano a la interacción sensorial que caracteriza al comercio tradicional, pero a la vez con las ventajas de la tecnología digital: accesibilidad, rapidez y personalización masiva.
En conclusión, el uso de inteligencia artificial generativa para crear productos 3D shoppables está revolucionando la manera en que consumimos online. Lo que en su momento parecía una posibilidad limitada a juegos y aplicaciones especializadas, hoy es una realidad palpable que mejora significativamente la experiencia del usuario y optimiza los procesos para vendedores. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, veremos cómo la línea entre el mundo físico y digital se vuelve cada vez más difusa, abriendo un abanico de oportunidades para el comercio, la innovación y la interacción humana en la era digital.
