Сканер вместо косметолога: как IT-предприниматель из Яндекс и Google стал делать свой beauty-стартап

Карьерный путь в крупных корпорациях я начал ML-стажером, а закончил руководителем продуктов. Все продукты, что я делал, строились на машинном обучении и больших данных: миллиарды сигналов, сложные модели, масштабируемая инфраструктура. Но со временем стало ощущаться, что цифровые продукты дают ограниченную пользу в повседневной жизни. Пользователь проводит в поиске пару минут в день, и даже самый амбициозный релиз редко влияет на его жизнь или хотя бы оказывается замеченным.

Так я перешел в бьюти-сферу. Это удивительно богатое, но во многом еще не структурированное поле. Как и другие human sciences, наука о коже пока находится на относительно раннем этапе развития — если сравнивать, например, с физикой или химией.

Проблемы и возможности skin science

• Многие исследования в этой области строятся на небольших выборках, воспроизводимость результатов не всегда идеальна, методы исследований во многих аспектах не стандартизированы, а около 70% исследований финансируются индустрией, что создает очевидные риски.

• Даже базовые измерения состояния кожи не стандартизированы. Нет консенсуса на тему того, какие метрики считать объективными и на основании чего выбирать протоколы терапии.

• Еще одна сложность — разрыв между клиническим результатом и качеством жизни. Большинство исследований не пытаются связать дерматологические показатели с тем, как человек чувствует себя и каково качество его жизни.

• Также есть проблема консистентности в уходе: чтобы достичь эффекта, нужно следовать рекомендациям неделями или месяцами, а большинство людей бросают, не увидев быстрых изменений, и это тоже не та проблема, которую решает нормальная наука.

Все эти проблемы делают skin science идеальной областью для технологий. Здесь можно навести структуру в знаниях, создать единую методологию, обучить алгоритмы и начать оптимизировать реальные результаты: улучшение состояния кожи, приверженность программе, эмоциональное самочувствие.

Кто двигает индустрию

На рынке персонализированной косметики, объем которого оценивается в $200 млрд, уже формируется сильная экосистема. Среди компаний, работающих в этом направлении, можно отметить Proven Skincare, Curology, Openface — они делают персонализированные D2C-решения. Haut. AI и Perfect Corp развивают B2B-подход, помогая брендам внедрять технологии анализа кожи. Yuka и OnSkin фокусируются на сканерах продуктов, а Luvly и FaceYogi — на фейс-йоге и массажных техниках.

Всё это разные грани одной революции — соединения технологий, биологии и повседневного ухода.

Эволюция ИИ в уходе за кожей

Сегодня наша компания lovi.care приближается к отметке $10 млн годового дохода. Мы развиваемся на стыке науки, технологий и индивидуального подхода. Создали высокоточный сканер лица, который определяет состояние кожи с нескольких углов (17 основных наиболее распространенных состояний кожи, включая воспалительные элементы, пигментацию, признаки возрастной кожи и другие) и строит модель её особенностей.

Мы разработали алгоритм анализа состава косметических средств, который оценивает безопасность и эффективность формул независимо от маркетинговых заявлений брендов. Система рекомендаций подбирает средства и программы ухода мгновенно. Сделали сканер продуктов, который позволяет понять про любую «банку», которую вам порекомендовал друг или блогер, или которую вы увидели в магазине, правда ли стоит ее покупать.