Diferenciar a un auténtico bolso Louis Vuitton de una copia bien hecha es todo un arte que involucra contar puntadas, sentir los granos del cuero y superponer patrones de impresiones. Pero una startup neoyorkina dice tener una tecnología que puede detectar cualquier falsificaciones sin muchas conjeturas.
La solución que presenta Entrupy es una cámara microscópica de mano que, con la ayuda de un teléfono móvil, le permite a cualquier persona verificar la autenticidad del accesorio en sólo minutos. Desde el lanzamiento del servicio, hace un año, la compañía dice que su precisión ha mejorado más de 98% en 11 marcas entre las que se incluyen Louis Vuitton, Chanel y Gucci.
Durante años, las marcas de lujo se han valido del uso de etiquetas holográficas, microimpresión e de incluso artículos cosidas entre los tejidos para establecer la autenticidad de sus productos. Incluso, este año los fabricantes de prendas de vestir gastarán unos 6.150 millones de dólares (5.169 millones de euros) en tecnologías anti-falsificación, según la investigadora Visiongain. Pero este esfuerzo es vano cuando el anonimato de las compras por internet y la creciente popularidad de las tiendas de segunda mano dificultan aún más la guerra contra los falsificadores.
En 2017 los fabricantes gastarán 5.169 millones de euros en tecnologías anti-falsificación
“Hace 10 años, una mujer que iba a comprar un bolso de segunda mano sabía muy bien que Chanel, Gucci Prado no venden en esquina de la calle”, comentó Susan Scafidi, directora del Fashion Law Institute de la Universidad Fordham, en Nueva York. “Pero ahora, con tanto comercio legítimo e ilegítimo ocurriendo en línea, es muy difícil para los consumidores notar la diferencia”.
El asunto se hizo evidente el año pasado cuando la Coalición Internacional contra el Contrabando suspendió la membresía de la tienda online más grande de China, Alibaba Group Holding, en medio de las críticas de que ese y otros negocios de comercio electrónico no estaban haciendo lo suficiente para desechar las falsificaciones. Jack Ma, fundador de Alibaba, le echó más leña al fuego cuando dijo que las imitaciones de fabricación china pueden ofrecer una mejor calidad que los artículos genuinos.
Cuidadoso, pero no infalible
Las tiendas en línea de segunda mano como RealReal y Vestiaire Collective usan a especialistas con años de experiencia para determinar la autenticidad de la mercancía que compran y venden. Según las críticas de algunos clientes en internet, este es un proceso cuidadoso, pero no infalible.
Entrupy asegura que su cámara agranda los objetos hasta 260 veces, por lo que las características que para el ojo humano son invisibles se convirtieren en signos reveladores: marcas de sello deformadas, diminutos agujeros en el grano del cuero y rebasamiento de pintura son algunas de ellas.
La cámara de Entrupy agranda los objetos hasta 260 veces
El dispositivo, que luce como una voluminosa linterna con conexión inalámbrica, puede ser rentado con un pago inicial de 251 euros y los planes mensuales comienzan desde los 83 dólares. Hasta el momento se han inscrito unos 160 negocios, incluidas casas de empeño, comercios mayoristas, minoristas y tiendas comercios en línea.
“Hoy todo es hecho por los humanos”, comentó el cofundador de Entrupy, Vidyuth Srinivasan. “Para los negocios en crecimiento, esto no es bueno”. Srinivasan y dos investigadores de la Universidad de Nueva York, Ashlesh Sharma y Lakshminarayanan Subramanian, comenzaron Entrupy en 2012, un año que fue un punto de inflexión en el mundo de la tecnología.
Avance en algoritmo
Un avance en los algoritmos, dado a conocer en la competencia científica ImageNet, mejoró ampliamente la habilidad de las máquinas para identificar a los objetos cotidianos en las fotografías usando una gran base de datos. Este fue un momento decisivo para la tecnología «deep learning».
“Hoy todo es hecho por los humanos. Para los negocios en crecimiento, esto no es bueno”
Con algo de ayuda de Yan LeCun, director de inteligencia artificial de Facebook e inversor ángel de Entrupy, Srinivasan y sus socios comenzaron con la intuición de que las computadoras podrían ser entrenadas para mirar fotografías de artículos de lujo y extraer una especie de genoma o esencia de, por ejemplo, un bolso Fendi o Hermes. El problema era que el «deep learning» necesitaba toneladas de información que ellos no tenían: ninguno de los fundadores poseía un armario repleto de bolsos de diseñador, falsos o reales.
Tras algunas misiones de espionaje infructuosas a las secciones de mujeres de las tiendas por departamentos, lograron que varias tiendas de segunda mano de Nueva York les diera acceso a sus inventarios. Encontrar las imitaciones fue fácil: uno de los cofundadores trajo una maleta repleta después de un viaje a China. La base de datos de Entrupy ahora cuenta con decenas de millones de fotografías de cerca de 30.000 bolsos y billeteras diferentes. Además, cada vez que el usuario carga una nueva fotografía, el programa aprende.
Cada vez que el usuario carga una nueva fotografía, el programa aprende
Srinivasan dice que la compañía no tiene relación con ninguna de las marcas de moda que venden productos auténticos. Louis Vuiton y otros fabricantes de artículos de lujo prefieren no reconocer que hay un mercado de segunda mano para su mercancía.
En julio, Entrype recaudó 2,6 millones de dólares de inversores de las compañías Digital Garage y Daiwa Securities Groups. Según Srinivasan, el dinero será usado en diseñar una cámara más rápida y fácil de portar, así como en agregar más marcas a la base de datos. Laa empresa también está buscando otros usos para su software.
“La tecnología funciona muy bien con todo, excepto en diamantes y porcelana, porque estos son refractivos y nosotros hacemos un análisis óptico”, explicó. “Ya lo hemos probado en autopartes, móviles, cargadores, auriculares, chaquetas, zapatos e incluso en petróleo crudo”.
Pavel Apleyec para Bloomberg.
