Embeddings de producto
Vectores visuales de cada referencia, indexados y listos para comparar.
Servicio IA · V-001 · Computer vision
Visión artificial ecommerce
Busca, etiqueta y modera. Búsqueda visual por foto, recomendaciones por imagen, etiquetado automático de catálogo y moderación de contenido de usuario.
Una foto de la calle encuentra tu producto: el cliente ya no escribe el nombre, solo levanta el móvil.
Qué es y para quién
Ver el catálogo y entenderlo.
Modelos de visión que identifican, etiquetan, comparan y moderan lo que tus clientes ven y envían. Lee la guía completa de Inteligencia Artificial para el contexto teórico.
El buscador de texto funciona cuando el cliente sabe el nombre. La búsqueda visual funciona cuando no lo sabe: levanta el móvil, saca una foto y el sistema encuentra productos equivalentes o parecidos. Para el ecommerce eso es otra puerta de entrada, y además resuelve el caso de los catálogos con millones de referencias que nadie ha etiquetado a mano.
Va dirigido a retail con mucho catálogo, marketplaces con subida de fotos de usuario y marcas que usan contenido generado por clientes. Requiere un mínimo de fotos por producto para entrenar o afinar, y una política clara de moderación, porque el contenido de usuario es donde aparecen los problemas.
- Retail con mucho catálogo que no puede etiquetar cada referencia a mano.
- Marketplaces que reciben millones de fotos de vendedor.
- Equipos de moderación que pierden horas revisando contenido.
- Marcas de moda que quieren buscar por estética y no por texto.
Qué incluye
Seis piezas de un sistema de visión.
Embeddings de producto, búsqueda por imagen, etiquetado automático y moderación con control humano.
Búsqueda por imagen
Consulta desde la cámara o una foto subida, con resultados ordenados por similitud.
Etiquetado automático
Categoría, color, marca, tamaño y atributos extraídos de cada imagen.
Variantes de producto
Generación de imágenes de producto en distintos fondos y encuadres.
Moderación de UGC
Detección de contenido no permitido, con cola de revisión para los casos dudosos.
Panel de calidad
Confianza del modelo, errores frecuentes y fotos que hay que reetiquetar.
Trazabilidad
Cada imagen tiene su veredicto.
Predicción, confianza, similitudes y motivo de la moderación.
- Categoría y atributos detectados con su confianza
- Productos considerados similares y su puntaje
- Motivo de cada bloqueo o envío a revisión
- Modelo y versión usados en cada clasificación
Cómo funciona
El ciclo de una imagen.
Cinco pasos desde la foto hasta el resultado en la tienda.
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01
Recibir
La imagen llega de la cámara, de la web o de la moderación de contenido de usuario.
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02
Vectorizar
El modelo genera el embedding y detecta objetos, texto y logos en la imagen.
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03
Buscar
Se comparan los vectores con el catálogo y se recuperan los productos más similares.
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04
Filtrar
Se comprueban las reglas de marca, las de moderación y las restricciones del catálogo.
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05
Entregar
Se muestran resultados con su confianza, y las imágenes dudosas van a la cola de revisión humana.
El umbral de confianza se ajusta por categoría: en moda, una búsqueda aproximada es aceptable; en farmacia, no.
Cómo trabajamos
De catálogo sin etiquetar a búsqueda visual.
Entrenamos, indexamos y ponemos la búsqueda por foto en producción con medición de conversión.
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Auditoría del catálogo
Revisamos fotografías, atributos y calidad de las imágenes de producto.
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Entrenamiento
Afinamos el modelo con tus categorías y validamos con fotos reales del negocio.
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Indexación
Vectorizamos el catálogo completo y medimos la calidad de las coincidencias.
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Integración
Conectamos la búsqueda visual a la web, la app y el móvil de compras.
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Moderación y mejora
Activamos el filtro de UGC y revisamos semanalmente los casos dudosos.
Dónde rinde
Tres catálogos que aprendieron de las imágenes.
El mismo sistema sirve para moda, electronica o marketplace.
La mitad del catálogo no estaba etiquetada y no aparecia en ninguna búsqueda.
El etiquetado automático completó 180.000 referencias en dos semanas y el buscador por foto empezó a traer tráfico nuevo.
El equipo de moderación revisaba a mano todas las fotos de vendedor y llegaban tarde.
El filtro automático bloquea lo evidente y deja la cola de dudosos, que se reduce a la cuarta parte.
Los clientes buscaban por características técnicas y la web no entendía las fotos.
La búsqueda visual encuentra el modelo equivalente aunque el cliente no sepa el nombre comercial.
Sectores
Dónde ya lo hemos montado.
Marketing
Ventas
Operaciones
Atención al cliente
Finanzas
Legal
RR.HH.
Ecommerce
Seguros
Logística
Sanidad
Legaltech
La búsqueda por foto no sustituyó a la de texto: la complementó. En seis meses pasó de ser un experimento a ser el segundo canal de entrada.
Iván T.
Director Ecommerce · Moda
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 240+ opiniones.
¿Qué hace falta para entrenar?
Un mínimo de imágenes por producto y categoría, y en alguns casos fotos con atributos etiquetados. Con modelos preentrenados, muchas marcas arrancan sin entrenar nada y luego afinan.
¿Qué tan preciso es?
En categorías con textura y forma clara, la similitud visual es alta. En productos muy parecidos entre sí, como dos modelos del mismo producto en distintos colores, se afina con más datos y con reglas de color.
¿Cómo se modera el contenido de usuario?
Con dos capas: un filtro automático que descarta lo claramente no permitido y una cola de revisión humana para los casos dudosos. Nada se publica sin pasar el filtro, y el sistema aprende de las decisiones del equipo.
¿Se puede usar en el móvil?
Sí. La cámara del móvil se integra en el buscador y el resultado es una lista de productos con la confianza de la coincidencia.
¿Qué coste de infraestructura tiene?
Moderado si el catálogo no es enorme: los embeddings se precalculan y la búsqueda es rápida. Para catálogos de millones de referencias usamos almacenamiento vectorial con coste por consulta.
¿Cuánto tarda?
De cuatro a seis semanas hasta la búsqueda por imagen funcionando, y dos semanas más para la moderación automática de UGC. El etiquetado del catálogo completo depende del volumen.
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