De acuerdo a Bañales (2023, p. 82) “en lo que respecta al sector beauty específicamente, los líderes de la industria ya tienen claro el potencial que tiene la inteligencia artificial”.
La última década ha sido testigo de innumerables avances en relación a las funciones que puede brindar la inteligencia artificial, tanto así, que ahora es sumamente importante que las empresas sepan utilizar esta herramienta a su favor para poder sacarle el mayor provecho.
La IA es una herramienta que ha brindado avances tecnológicos sin precedentes y que aún parece tener mucho espacio para empujar sus capacidades. Esta herramienta está reescribiendo la industria de la belleza y su capacidad para analizar enormes cantidades de datos junto con la capacidad de generar contenido propio desde cero está cambiando por completo la forma en la que los consumidores llevan a cabo la compra de productos.
En los últimos años han nacido los términos “IA generativa” y machine learning, los cuales han dado mucho de qué hablar. La IA generativa es aquella capaz de generar diferentes tipos de contenido a forma de respuesta, como texto, imágen, video, voz, etc. Y es aquella que ha adquirido una gran popularidad en los últimos 3 años gracias al famoso sistema llamado Chat-GPT. Por otro lado, machine learning es una rama de la IA que se centra en almacenar e interpretar una gran cantidad de datos para lograr diferentes objetivos. Sin embargo, muchas empresas han encontrado formas en las que la IA puede beneficiar tanto a ellas mismas, como a los clientes, especialmente en la industria cosmética. Bañales (2023, p. 82) sugiere que:
Cuando analizamos el uso de la IA en la industria de la belleza es clave distinguir dos áreas de impacto: una interna, para que la empresa entienda mejor al consumidor, tome mejores decisiones de negocio y optimiza procesos; y otra dirigida al consumidor.
En cuanto a lo que al consumidor se refiere, la IA generativa puede traer diversos beneficios.
Por ejemplo, uno de ellos es una mejor experiencia de compra gracias a los asistentes virtuales o también conocidos como Chatbots. Herramientas sumamente útiles a la hora de mejorar la experiencia y el servicio al clientes, capaces de solventar muchas de las posibles dudas que puede tener el consumidor y capaz de recomendar productos en base a una personalización profunda teniendo en cuenta el historial de compra, los intereses, reseñas e ingredientes preferidos del cliente (véase el artículo relacionado Los famosos ChatBots: ¿Por qué están en todas partes?).
Además, en los últimos años se han implementado herramientas de inteligencia artificial que, con la ayuda de la “realidad aumentada”, puede llevar a cabo simulaciones en tiempo real de maquillaje o efectos de una rutina de cuidado de la piel, fenómeno que se puede ver más a detalle en el artículo Realidad Aumentada e Inteligencia Artificial: Un Nuevo Mundo para el Marketing de Cosmética.
Por otro lado, en lo que respecta al impacto interno de la propia empresa se pueden destacar los siguientes puntos.
Primero, (a pesar de que no tiene que ver con la IA generativa) un modelo de inteligencia artificial conocido como machine learning puede guardar e interpretar una inmensa cantidad de datos para ofrecer sugerencias o soluciones a problemas persistentes que no han podido ser solucionados por los humanos. Bañales (2023, p. 83)
destaca que:
En cuanto a los procesos internos, la IA puede tener un impacto significativo en diversas áreas del negocio. Por ejemplo, en la creación de nuevos productos, la IA puede analizar los compuestos químicos e ingredientes para sugerir combinaciones innovadoras, acelerando el proceso de I+D y acortando los tiempos de estudio de estabilidad del producto.
Además, dada la gran cantidad de datos que pueden analizar las herramientas como machine learning se puede llevar a cabo una mejor gestión de la información que se tiene acerca de la producción de la empresa e historiales de venta. García et. al. (2025, p. 219) propone que
Un uso común del machine learning en la interpretación de datos de mercado es en la predicción de la demanda y la optimización de inventario. […] las empresas pueden analizar históricos de ventas y datos de mercado para prever la demanda futura de productos con mayor precisión.
En conclusión, la inteligencia artificial continúa desarrollándose de diversas maneras que pueden ayudar a las empresas a afrontar de una mejor manera el proceso de compra y venta de productos, tanto de manera interna (para el beneficio de la propia empresa) como de manera externa (para el beneficio del consumidor).
Referencias
- BAÑALES, C. (2023). El impacto de IA en el sector beauty: PERSONALIZACIÓN, INNOVACIÓN Y SOSTENIBILIDAD. Hacer Empresa, (126). https://web.p.ebscohost.com/ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=0&sid=44507621-fc45-4f95-8d46-0f97a526aa0e%40redis
- Calle García, A. J. C. G., Cevallos Basurto, N. A. C. B., Zambrano Cevillano, A. N. Z. C., Morales Ponce, V. L. M. P., & Universidad Alas Peruanas. (2025). TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING APLICADAS A LA INTERPRETACIÓN DE DATOS DE MERCADO. Ciencia y Desarrollo, 28(1), 218. https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9604365.pdf&ved=2ahUKEwic6tKArMGLAxWtSKQEHQofHUUQFnoECBYQAQ&usg=AOvVaw36JynI6Ml9JdC3g5MNiiAz
