Hace tres años, Pinterest lanzó al mercado una función novedosa: filtrar los resultados de las búsquedas con base en el tono de piel de las personas que aparecieran en las fotos de la categoría 'Belleza' de la popular plataforma de imágenes.
El objetivo de dicha funcionalidad no era otra que la de dirigir más fácilmente a los usuarios a aquellos 'looks' y trucos de belleza que ellos mismos pudieran usar por contar con un tono de piel semejante al de los modelos.
Sólo en febrero, 80 millones de usuarios usaron Pinterest para buscar ideas de belleza.
En su momento, esta funcionalidad se basó en la tecnología de deep learning de una aplicación de belleza llamada ModiFace, cuyos desarrolladores contaban ya con una amplia biblioteca de datos faciales. A partir de ahí, uno de los principales retos de Pinterest fue mejorar los algoritmos para que no interpretase la piel clara poco iluminada como piel oscura.
Así, la compañía pudo empezar a ofrecer búsquedas con un alto nivel de personalización (y, por ello, más relevante para sus usuarios) como "canas en mujeres de piel oscura", "ideas para mujeres rubias de piel clara y ojos azules" o "maquillaje natural suave para mujeres negras".
En Xataka
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