Facebook está lanzando lo que llama un “modelo universal de reconocimiento de productos” que utiliza inteligencia artificial para identificar bienes de consumo, desde muebles hasta moda rápida y automóviles rápidos.

Es el primer paso hacia un futuro donde los productos en cada imagen en su sitio pueden ser identificados y potencialmente comprados. “Queremos que todo en la plataforma se pueda comprar, siempre que la experiencia se sienta bien”, dijo a The Verge Manohar Paluri, jefe de Applied Computer Vision en Facebook. “Es una gran visión”.

El reconocimiento del producto es el primero de una serie de actualizaciones impulsadas por IA que llegarán a sus plataformas de comercio electrónico en un futuro próximo, dice la compañía. Eventualmente, estos combinarán inteligencia artificial, realidad aumentada e incluso asistentes digitales para crear lo que llama una experiencia de compra “social primero”. Además, también lanzó hoy una característica llamada Tiendas, que permite a las pequeñas empresas configurar escaparates gratuitos en Facebook e Instagram.

La moda será una parte clave de esto, con la compañía sugiriendo que un futuro “estilista de moda de AI” de Facebook podría ofrecer a los usuarios recomendaciones de compra personalizadas basadas en su guardarropa y sugerencias diarias de atuendos adaptados al clima y su horario.

“Esto es algo que quería construir desde que vi la película Clueless”, dijo a The Verge Tamara Berg, científica investigadora de Facebook. “Realmente se lo imaginaban en 1995, pero la tecnología creo que ahora finalmente está lista para que cobre vida”.

Pero como sugiere la referencia Clueless, estas características no son exactamente ideas nuevas. Incluso fuera de Hollywood, han sido probados durante años, a menudo con resultados mixtos.

Amazon ya construyó su propio asistente de moda impulsado por inteligencia artificial con el Echo Look, ahora poco escuchado. Y utilizar la visión artificial para identificar y comprar productos ha sido una realidad desde al menos el Amazon Fire Phone. Mientras tanto, las plataformas de compras en línea como eBay ya usan IA para acelerar el proceso de listar artículos para la venta, y Amazon es una de las varias empresas que lanzó su propio “Shazam para la ropa” utilizando el aprendizaje automático.

Facebook dice que lo que hace que sus herramientas sean diferentes es su alcance y precisión. La nueva herramienta de reconocimiento de productos de la compañía, GrokNet, puede identificar decenas de miles de atributos diferentes en una imagen. Estos van desde marcas específicas hasta cosas como el color y el tamaño.

GrokNet ya se ha implementado en Facebook Marketplace, donde ayuda a los usuarios a enumerar rápidamente los artículos a la venta identificando lo que contienen y generando descripciones breves. Puede cargar una foto de su sofá, por ejemplo, y Marketplace le sugerirá que la incluya como “sofá seccional negro, de cuero”.

La compañía también está probando una versión de esta herramienta diseñada para empresas. Cuando cargan fotos en su página que contienen sus propios productos, el sistema de inteligencia artificial puede etiquetarlas automáticamente y vincularlas a páginas de compras.

En la construcción de estas herramientas, Facebook es ayudado por su acceso a las fotos de los usuarios en Marketplace. GrokNet está capacitado en una base de datos colosal del orden de magnitud de alrededor de 100 millones de imágenes, la mayoría tomadas de Marketplace. Facebook dice que estos datos son vitales para crear un sistema de visión artificial que pueda identificar productos con iluminación desafiante y desde ángulos dudosos, una parte de la experiencia de compra en línea que no va a desaparecer.

Sin embargo, no está claro cuán precisa es GrokNet. La compañía dice que puede identificar el 90 por ciento de las imágenes en Marketplace en la categoría Hogar y Jardín, pero no proporcionó estadísticas similares para otros tipos de categorías de productos.

Como suele ser el caso con herramientas como esta, la diferencia entre las funciones anunciadas y la experiencia real del usuario puede ser enorme, y tendremos que esperar y ver qué reacción obtiene GrokNet de los usuarios de Facebook.