La tecnología de búsqueda visual está transformando el comercio electrónico, simplificando cómo los consumidores localizan productos utilizando imágenes en lugar de texto. Esta innovación es especialmente beneficiosa cuando los clientes poseen una idea visual clara de lo que desean, pero les resulta complicado describirlo con palabras. Un caso típico es buscar un bolso de cuero rojo con una cadena dorada solo mediante texto, un proceso que habitualmente puede ser impreciso y tedioso. Sin embargo, con la búsqueda visual a través de imágenes, se logran resultados más precisos y ágiles, mejorando notablemente la experiencia de compra.
En el entorno del comercio electrónico, los motores de búsqueda inversa de imágenes permiten a los usuarios subir una foto para obtener información relacionada, examinando su contenido visual para encontrar imágenes similares en su base de datos. Corporaciones como Amazon utilizan esta tecnología para que los clientes busquen productos similares en sus plataformas de ecommerce usando imágenes. Aparte de su aplicación en este ámbito, estas herramientas son útiles para cuerpos de seguridad que intentan identificar objetos ilegales en venta o sospechosos, para editores que verifican la autenticidad del contenido visual, en el sector salud para análisis médicos, y en la lucha contra la desinformación, infracciones de derechos de autor y productos falsificados.
Dentro del contexto de la inteligencia artificial generativa, se han desarrollado modelos de incrustación multimodal que integran diferentes tipos de datos—como texto, imagen, video y audio—en un espacio vectorial compartido, posibilitando así comparar atributos visuales para lograr búsquedas más precisas y pertinentes. Por ejemplo, Amazon Bedrock ofrece un servicio gestionado que brinda acceso a varios modelos de inteligencia artificial de alto rendimiento a través de una única API, facilitando la creación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa de manera segura y responsable.
Una aplicación destacada de esta tecnología es la concepción de un motor de búsqueda inversa de imágenes empleando incrustaciones multimodales de Amazon Titan, que facilita la búsqueda precisa de imágenes similares basadas en consultas visuales. Al subir datos a Amazon S3, generar incrustaciones mediante Amazon Titan, almacenar estas en un índice vectorial de OpenSearch Serverless, y analizar imágenes con Amazon Rekognition para extraer objetos clave, es posible efectuar una búsqueda de similitud para encontrar coincidencias de productos en imágenes de manera eficiente.
La utilización de estos recursos integrados no solo optimiza la precisión y relevancia de las recomendaciones de productos basadas en búsquedas visuales, sino que también mejora la experiencia del usuario en plataformas de comercio electrónico, potenciando la innovación y el manejo de datos con servicios como Amazon SageMaker y OpenSearch Service.
