Una start-up intenta facilitar que los comerciantes averigüen lo que suele hacer la gente dentro de sus tiendas. Su software examina los vídeos de vigilancia y rastrea a los clientes mientras se desplazan por la tienda guiándose por su ropa o su peinado.
Netra, con sede en Boston (EEUU), recopila las imágenes de vigilancia de las cámaras conectadas a inte et de las tiendas, aísla los distintos componentes y extrae las características – como una larga melena morena, una camisa de cuadros, vaqueros y otros parámetros similares– sobre cualquier individuo que aparezca en el vídeo y las guarda en un índice. Mientras esa persona se desplaza por la tienda desde, por ejemplo, el pasillo de la verdura hasta el de los cereales, el software de Netra determina las probabilidades de que el individuo avistado en un lugar sea el mismo que aparece después en otra ubicación.
La tecnología, que nació del trabajo de postgrado en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU) de la cofundadora y directora de tecnología de la empresa Shashi Kant, todavía se encuentra en sus primeros días; la compañía asegura que está empezando a realizar pruebas piloto con algunos comerciantes, entre los que se encuentra una cadena de comida rápida. Pero Kant dice que un estudio realizado por la empresa indica que su tecnología tiene una precisión del 80%, en función de la iluminación y el contraste de la cámara. Esto podría convertirla en una valiosa herramienta para los comerciantes que intenten realizar mejoras como la disposición de los productos dentro de la tienda o la selección de productos ofrecidos.
nnnnnnn nnVídeo: El software de Netra extrae las características de las personas del vídeo de vigilancia para poder rastrear sus movimientos por la tienda, desde una cámara a otra.
Averiguar lo que pasa dentro de los vídeos de vigilancia sin ayuda humana puede resultar complicado. Netra no es la única start-up que intenta descifrar el tráfico y la actividad de los clientes – otras start-ups, como Prism Skylabs (ver La vigilancia por vídeo se convierte en una herramienta para estudiar el comportamiento del cliente) y Density también lo intentan. Pero el CEO Richard Lee cree que Netra puede captar informaciones más precisas al extraer el color, la textura, la forma y el conto o de los objetos captados por la cámara, y rastreando estas cosas de una cámara a otra.
La empresa tiene planes de empezar por el rastreo del tráfico dentro de las tiendas, el tiempo que pasan los clientes dentro de ella y sus actividades, dice Lee. Además de ayudar a los comerciantes a comprender los patrones del tráfico, explica, la tecnología de Netra podría ayudarles también a medir la productividad de sus dependientes.
Netra – como otros que han empleado tecnologías de vigilancia – podría enfrentarse al rechazo de los clientes que desconfían del rastreo, aunque Lee dice que no emplean el reconocimiento de caras y la información es anónima. Brian Mennecke, un profesor adjunto de la Universidad Estatal de Iowa (EEUU) cuyas investigaciones incluyen la vigilancia y la privacidad, señala que mientras que las tiendas ya disponen de cámaras, tendemos a pensar que se utilizan para vigilar a cualquiera que pueda estar robando, en lugar de nuestro peinado o ropa.
No obstante, dice, si las tiendas encuentran la manera de presentar la tecnología a los clientes como algo que les ayudará a encontrar el producto que buscan, les podría parecer bien. "Siempre se puede presentar de una manera que demuestre los beneficios", dice.