Искусственный интеллект (ИИ) стал одним из ключевых инструментов косметической индустрии. Сегодня он влияет не только на маркетинг и приложения для подбора кремов, но и на сам процесс создания косметики — от идеи формулы до финального продукта.
Одно из главных направлений — разработка новых ингредиентов и формул. По данным отраслевых исследований, около 30% косметических компаний уже используют ИИ для оптимизации формул, а системы машинного обучения позволяют сократить цикл разработки на 25–30%, особенно в сегменте ухода за кожей и волосами. Алгоритмы анализируют тысячи комбинаций ингредиентов и предсказывают их эффективность, снижая необходимость длительных лабораторных экспериментов.
Читайте также
Почему космонавтам может понадобиться «перенастройка» мозга?
Хороший пример — компания L’Oréal, которая активно использует ИИ в исследованиях и разработках (R&D) и цифровых сервисах. Её система ModiFace анализирует изображения кожи с помощью глубокого обучения. Алгоритм обучался на более чем 6000 клинических изображений и 4500 селфи пользователей, чтобы оценивать признаки старения и состояния кожи с высокой точностью . На основе анализа система предлагает персонализированные рекомендации по уходу.
ИИ также используется в виртуальной диагностике кожи. В приложениях бренда L’Oréal, включая SkinConsultAI, пользователь загружает селфи, после чего система определяет до 7 ключевых признаков старения кожи (морщины, пигментация, потеря упругости и др.) и формирует индивидуальный уход. Такой подход уже стал стандартом для многих брендов и онлайн-магазинов.
Ещё одно быстрорастущее направление — персонализация. По данным исследований 2026 года, 63% потребителей заинтересованы в ИИ-рекомендациях по уходу, а 75% представителей поколения Z предпочитают бренды с цифровой диагностикой кожи . Это объясняет рост приложений, которые подбирают уход на основе фото, анкеты или даже анализа окружающей среды.
ИИ активно используется и в виртуальных примерках. Технологии дополненной реальности позволяют «наносить» макияж через камеру смартфона. Это снижает число ошибок при покупке косметики и повышает конверсию онлайн-продаж. Такие решения внедряются в e-commerce и офлайн-магазинах через платформы вроде ModiFace.
Крупные бренды также экспериментируют с полностью персонализированными устройствами. Например, устройства типа L’Oréal Perso создают индивидуальные кремы и тональные средства на основе данных о коже, климате и даже уровне загрязнения воздуха (концепция представлена L’Oréal как направление будущей косметики).
Однако у технологии есть ограничения: точность анализа зависит от качества изображения и обучающих данных, а исследования показывают, что ИИ-системы могут хуже работать на разных типах кожи и оттенках, чем специалисты-дерматологи.
В России тоже сформировался сегмент косметических компаний и beauty-tech проектов. Один из примеров — ESTILAB (бренды ICON SKIN и DE_CODE). Компания применяет анализ больших данных о коже, результаты клинических тестов и цифровые инструменты диагностики для создания уходовых формул, а бренд DE_CODE дополнительно использует цифровые и образовательные механики для “расшифровки” потребностей кожи и персонализированного подбора средств
Меню 
Знания 
События 
Новости 
Курсы валют