- Google Doppl incorpora un feed de descubrimiento con productos comprables y enlaces directos a comercios.
- La app usa IA generativa y visión por computador para crear un avatar del usuario y probar ropa de forma virtual.
- El nuevo feed se compone solo de vídeos generados por IA, siguiendo el formato de los reels de redes sociales.
- Por ahora, la función se lanza en iOS y Android en Estados Unidos para mayores de 18 años, con impacto potencial en el e-commerce europeo.
La batalla por transformar cómo compramos ropa online suma un nuevo capítulo con Doppl, la app experimental de Google que combina inteligencia artificial, vídeo corto y recomendación personalizada de productos de moda. Aunque por ahora la novedad se está probando en Estados Unidos, el movimiento apunta a un cambio que, tarde o temprano, podría llegar a los grandes mercados de comercio electrónico de Europa y España.
Con Doppl, Google intenta encajar en un entorno donde las compras se deciden cada vez más en feeds de vídeo tipo TikTok o Instagram, pero dándole la vuelta al concepto: en lugar de influencers reales, es la IA la que genera tanto el contenido como la visualización de cómo quedaría cada prenda sobre el propio usuario.
¿Qué es Doppl y cómo funciona esta app de Google?
En esencia, Doppl es una app de «probador virtual» que se apoya en modelos de visión por computador y en IA generativa para crear un avatar realista de cada usuario. Para empezar a usarla, la persona sube una foto de cuerpo completo y, a partir de ahí, la aplicación genera una versión digital que servirá como maniquí personal.
Sobre ese avatar, Doppl puede superponer prendas de ropa extraídas de casi cualquier fuente digital: imágenes de tiendas online, capturas de pantalla, fotos guardadas en el móvil o looks vistos en redes sociales. El sistema no se limita a colocar la prenda como una pegatina; la IA ajusta el tejido al cuerpo, simula la caída y el movimiento y crea un vídeo animado del outfit para que el efecto sea más cercano a la realidad.
Esta combinación de foto inicial, modelo tridimensional del usuario y generación de vídeo permite que la experiencia vaya más allá de las típicas fotos estáticas de probadores virtuales. El usuario ve cómo se mueven las mangas, cómo cae un vestido al andar o cómo se ajusta un pantalón, algo clave para reducir dudas antes de comprar y, potencialmente, rebajar el volumen de devoluciones en e-commerce.
Un discovery feed de moda totalmente «shoppable»
La gran novedad que Google está incorporando a Doppl es un discovery feed de compras, un muro de contenido visual en el que cada pieza es, prácticamente, una sugerencia de compra. En este feed, la mayoría de los elementos que aparecen son productos reales con enlaces directos a los comercios, de forma que el salto entre la inspiración y el pago se reduce a unos pocos toques.
El feed no es un simple catálogo estático: muestra vídeos generados por IA de las prendas, presentadas en movimiento para que el usuario pueda apreciar mejor el encaje, la caída y el estilo general del look. Cada recomendación funciona como una pequeña pieza de contenido de vídeo corto, muy en la línea del consumo que ya se ha normalizado en plataformas sociales.
La intención de Google es que este espacio actúe como un puente directo entre el descubrimiento de nuevos outfits y la compra, evitando que el usuario tenga que saltar entre distintas apps, webs y procesos intermedios. En Doppl, el recorrido lógico sería: ver el vídeo, visualizar el conjunto en el propio avatar, decidir talla y, desde ahí, seguir el enlace al comercio que vende la prenda.
Recomendaciones personalizadas basadas en estilo e interacción
Para que ese feed resulte útil y no se convierta en un escaparate genérico, Doppl construye un perfil de estilo de cada usuario. Este perfil se forma a partir de dos grandes fuentes: los gustos declarados al configurar la cuenta y, sobre todo, el comportamiento dentro de la propia app.
La aplicación analiza las prendas con las que el usuario interactúa: qué productos guarda, qué vídeos reproduce más tiempo, qué looks prueba en su avatar y cuáles descarta rápidamente. Con estos datos, la IA va refinando qué tipos de cortes, colores o marcas encajan mejor con la persona, generando así un recomendaciones más afinado a medida que la herramienta se utiliza.
Este enfoque sigue la misma lógica que los algoritmos de recomendación de plataformas de vídeo y redes sociales, pero adaptada al contexto de la moda y la compra. Para el usuario europeo, acostumbrado a que Netflix, TikTok o Spotify acierten cada vez más con lo que muestran, no resultaría extraño que una app de ropa haga algo similar con los outfits.
Un feed solo de IA frente a los influencers humanos
Uno de los aspectos más llamativos de Doppl es que todo el contenido del nuevo feed está generado por inteligencia artificial. A diferencia de lo que ocurre en TikTok o Instagram, donde son creadores de contenido, marcas o influencers quienes presentan los productos, aquí es la IA la que construye el vídeo y el contexto de cada prenda.
Este cambio plantea un contraste claro con la tendencia dominante en redes sociales, que gira alrededor de la prescripción humana y la figura del influencer. En Doppl no hay un rostro famoso recomendando una chaqueta, sino un modelo sintético que muestra cómo se ve, complementado por el avatar personalizado del propio usuario.
Google es consciente de que un feed formado íntegramente por contenido sintético puede generar cierto rechazo en parte del público, acostumbrado a evaluar la credibilidad de quien muestra el producto. Sin embargo, el gigante tecnológico defiende que el formato es el mismo al que ya se han habituado millones de personas —vídeo corto, scroll infinito y compra directa—, solo que con la IA como protagonista en lugar de los creadores tradicionales.
Impacto potencial en el e-commerce en España y Europa
Aunque la implementación inicial del discovery feed de Doppl se limita a usuarios mayores de 18 años en Estados Unidos, la estrategia encaja con un escenario que podría replicarse fácilmente en mercados como el español o el europeo si las pruebas resultan positivas. Europa es uno de los focos principales de crecimiento del e-commerce de moda, con consumidores muy acostumbrados a comprar online pero también sensibles a temas como la privacidad y el uso de datos.
Para los comercios y marketplaces europeos, una herramienta de este tipo podría abrir la puerta a integraciones específicas con catálogos locales, tanto de grandes cadenas como de marcas de nicho. La posibilidad de reducir devoluciones gracias a un try-on más realista es especialmente relevante en la región, donde el coste logístico y el impacto medioambiental de las devoluciones de moda son temas cada vez más presentes.
Sin embargo, su llegada a mercados como España pasaría inevitablemente por evaluar el encaje regulatorio y cultural: desde el tratamiento de las fotos corporales que sube el usuario hasta el cumplimiento de normativas europeas de protección de datos. A ello se suma la percepción social sobre los avatares hiperrealistas y el contenido puramente sintético, que puede variar notablemente entre países.
Oportunidades y retos para startups y retailers
Más allá del movimiento de Google, la tecnología que hay detrás de Doppl abre un abanico de oportunidades para startups y retailers especializados en moda, belleza, calzado o accesorios en Europa. La idea central —usar IA para crear vídeos de probadores virtuales— es extrapolable a gafas, bolsos, joyería, maquillaje e incluso a sectores como el mobiliario o el deporte, donde probar de forma digital tiene cada vez más sentido.
Para los emprendedores tech, Doppl se convierte en un caso práctico de integración IA + experiencia de usuario, mostrando cómo un flujo muy visual y directo puede acelerar la conversión sin necesidad de replicar exactamente el modelo de las redes sociales tradicionales. Al mismo tiempo, serviría de referencia para desarrollar soluciones pensadas desde el principio para mercados locales, idiomas europeos y regulaciones específicas.
El reto, tanto para startups como para marcas consolidadas, estará en encontrar un equilibrio entre la eficacia comercial de la personalización y la transparencia en el uso de datos personales. La clave puede estar en ofrecer al usuario un control claro sobre qué información comparte, cómo se genera su avatar y de qué manera se usan sus interacciones para afinar el algoritmo de recomendación.
Contexto: la expansión del vídeo generado por IA
El lanzamiento del discovery feed de Doppl encaja en una tendencia más amplia: el auge de las plataformas y funciones basadas en vídeo generado por IA. Durante los últimos meses han surgido propuestas centradas en clips sintéticos, tanto en redes sociales experimentales como en asistentes inteligentes que integran resúmenes o contenidos de vídeo producidos por modelos generativos.
En este contexto, Google busca reforzar su posición en el comercio electrónico frente a gigantes como Amazon y frente al empuje de redes sociales que han convertido el vídeo corto en un canal directo de venta. Al apostar por una app especializada en moda y probador virtual, el objetivo es ocupar un espacio donde la visualización del producto en el propio cuerpo marque la diferencia respecto a un simple listado de resultados.
Para consumidores europeos, acostumbrados a navegar entre distintas tiendas online y comparadores, una solución de este tipo podría convertirse en una herramienta complementaria a los canales de compra habituales, siempre que la disponibilidad de productos, tallas y enlaces a comercios de la región sea amplia y esté bien integrada.
En conjunto, Doppl se presenta como un laboratorio de Google para explorar la intersección entre IA generativa, vídeo corto y moda, poniendo a prueba hasta qué punto los usuarios aceptan que sea un algoritmo —y no un influencer— quien elija y muestre los looks. Su evolución y eventual llegada a Europa serán claves para medir si este tipo de experiencias se convierten en estándar del sector o se quedan como un experimento más en la larga lista de apuestas de comercio digital.
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