Искусственный интеллект сегодня проникает практически во все сферы жизни, от смартфонов до бытовой техники. Не стала исключением и индустрия красоты. Появляется все больше приложений, анализирующих селфи для выявления проблем с кожей, и специализированных гаджетов, подстраивающих температуру работы под тип волос. Однако возникает закономерный вопрос: можно ли доверять ИИ в вопросах диагностики кожи и подбора косметики, или это лишь маркетинговый ход брендов?
Проблема подбора косметических средств
Поиск идеального ухода за кожей для многих превращается в сложную задачу. Рекомендации часто носят субъективный характер, и средство, которое подошло одному человеку, может оказаться неэффективным для другого, даже при схожих запросах. Согласно опросу компании L’Oreal, в котором приняли участие более 2000 пользователей, около 80% людей находят подходящие продукты методом проб и ошибок. В среднем на поиск своего идеального набора уходит около семи различных средств. В идеальных условиях экспертную помощь должен оказывать дерматолог, но посещение специалиста требует значительных затрат времени и средств.
ИИ как инструмент анализа кожи
На помощь приходят ИИ-сервисы, предлагающие оценку состояния кожи на основе анализа фотографии. Одним из быстрых инструментов является решение от Cetaphil, не требующее даже регистрации. Пользователь делает селфи, после чего программа выставляет оценку по шкале до 100 баллов, оценивая уровень гидратации, наличие покраснений, жирности, прыщей, темных кругов под глазами и морщин. Система наглядно отмечает найденные «проблемы» на лице и на основе результатов рекомендует конкретные продукты бренда Cetaphil. Например, при выявлении склонности кожи к жирности алгоритм советует очищающее средство для жирной кожи.
Другой пример интеграции технологий — сервис Dcypher, который обещает создание тонального крема, идеально соответствующего оттенку и подтону кожи клиента. Это помогает избежать покупки косметики, которая выглядит подходящей в магазине, но разочаровывает при дневном освещении.
Ограничения современных технологий
Вопрос точности таких приложений остается открытым. Хотя ИИ способен заметить видимые признаки, такие как морщины или высыпания, он не всегда может определить первопричину проблемы, анализируя только поверхность кожи. Более перспективной разработкой выглядит L’Oreal Cell BioPrint, представленный на выставке CES в 2025 году, но пока еще не ставший массовым продуктом. Устройство проводит более глубокий анализ: пользователь наносит на щеку специальную полоску, помещает её в буферный раствор, который затем анализируется аппаратом параллельно с фотографией лица.
Перспективы использования ИИ в косметологии
На текущем этапе ИИ вряд ли стоит делать основой своего уходового ритуала. Хотя инструменты способны обнаружить очевидные проблемы, они пока не предлагают по-настоящему глубокой экспертизы. До тех пор, пока системы не научатся диагностировать причины кожных заболеваний и давать более развернутые советы, вместо того чтобы просто продвигать ассортимент конкретного бренда, к ним следует относиться с осторожностью. Тем не менее, для тех, кто не знает, с чего начать формирование новой рутины, ИИ-сканеры могут стать удобной отправной точкой.
Маркетинг или реальная помощь?
Важным аспектом остается вопрос мотивации разработчиков таких решений. Стоит задуматься: действительно ли рекомендации ИИ — это лучший выбор для конкретного пользователя, или же мы имеем дело с грамотно выстроенной маркетинговой стратегией? Инструменты, подобные разработке Cetaphil, хотя и дают быстрый результат, в конечном итоге предлагают список продуктов исключительно из собственной линейки бренда. Это заставляет критически относиться к результатам «диагностики»: является ли совет купить очищающее средство для жирной кожи объективной медицинской рекомендацией или просто способом увеличить продажи компании?
Личный опыт и ошибки «метода проб и ошибок»
Многие потребители вынуждены тратить огромные суммы на косметику, ориентируясь на отзывы друзей или популярных блогеров. Этот процесс сопряжен с серьезными рисками. В худшем случае использование неподходящего продукта приводит к обратному эффекту — вместо улучшения состояния кожи возникают новые высыпания и раздражения. Наличие собственного «черного списка» неудачных покупок — обычное дело для современного покупателя, что подтверждает востребованность инструментов, способных автоматизировать и сделать более точным подбор средств, минимизировав финансовые потери и разочарования от бесполезных баночек.
Технологии подбора тона
Помимо уходовой косметики, ИИ активно внедряется в сегмент декоративной косметики, решая одну из самых частых проблем — несовпадение тонального крема с естественным цветом лица. Опыт поиска идеального оттенка может превратиться в настоящий квест, особенно если привычный продукт внезапно снимают с производства. Часто случается, что средство, протестированное в условиях магазина при искусственном освещении, выглядит совершенно иначе при естественном дневном свете. Сервисы вроде Dcypher, предлагающие персонализированное создание оттенка, могли бы сэкономить покупателям немало времени и денег, избавляя их от покупки нескольких неподходящих флаконов методом случайного выбора.
Будущее глубокой диагностики
Хотя аппарат L’Oreal Cell BioPrint, показанный на CES 2025, выглядит многообещающе благодаря сочетанию физического анализа биоматериала (через полоску с кожи) и визуальной оценки лица, он все еще не доступен для широкого потребителя. Это подчеркивает главную проблему текущих решений: большинство ИИ-инструментов работают поверхностно. Пока технологии не научатся заглядывать глубже визуальных образов и определять корневые причины состояний кожи, полагаться на них как на полноценную замену дерматологу преждевременно. Однако, несмотря на все ограничения, эти алгоритмы отлично справляются с ролью навигатора для тех, кто находится в полной растерянности и не знает, с чего начать свой путь в мире косметологии.
