Amazon lleva la IA a las compras visuales con Lens Live

La nueva función combina el reconocimiento visual en tiempo real con el asistente de IA Rufus, ofreciendo resúmenes, comparaciones y respuestas inmediatas mientras el usuario navega.

Amazon presentó Lens Live, una nueva función dentro de su aplicación de compras que permite identificar productos al instante y mostrar coincidencias en tiempo real mediante un carrusel interactivo. La herramienta, basada en visión por computadora y modelos de aprendizaje profundo, promete agilizar la búsqueda de artículos al reconocer objetos desde la cámara del dispositivo y vincularlos directamente con el catálogo de la compañía.

Según informó la empresa desde su blog, Lens Live combina varias capas de inteligencia artificial para operar en tiempo real. El sistema utiliza modelos de detección de objetos ligeros que corren directamente en el dispositivo para reconocer artículos mientras el usuario desplaza la cámara. Estos datos se procesan con un modelo de deep learning que compara lo detectado con miles de millones de productos en la plataforma, generando resultados de alta precisión. La infraestructura se sostiene sobre servicios de Amazon SageMaker y OpenSearch, desplegados en AWS para garantizar escalabilidad y velocidad de respuesta.

Una de las novedades más destacadas es la integración con Rufus, el asistente de compras basado en lenguaje natural de Amazon. Mientras la cámara identifica productos, Rufus ofrece resúmenes, comparaciones y respuestas a preguntas frecuentes directamente en pantalla, lo que transforma el proceso de descubrimiento en una experiencia conversacional.

Lens Live está disponible desde ya para decenas de millones de usuarios de iOS en Estados Unidos, con un despliegue progresivo en las próximas semanas. De acuerdo con Amazon, la función complementa las opciones tradicionales de Lens, como subir imágenes o escanear códigos de barras, al tiempo que introduce la posibilidad de añadir artículos al carrito o guardarlos en listas de deseos sin abandonar la vista de cámara.

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