Zaire Díaz, egresada del programa AWS re/Start, presenta Miss Checker, un sistema basado en inteligencia artificial diseñado para ofrecer información confiable sobre los riesgos asociados al uso de cosméticos y sus ingredientes. Su objetivo es promover el cuidado personal responsable mediante el acceso a datos verificados y comprensibles para los consumidores.
¿De qué trata el proyecto?
Miss Checker es una aplicación web inteligente que utiliza modelos de IA para analizar ingredientes cosméticos y ofrecer información precisa sobre su impacto en la salud.
La plataforma permite a los usuarios consultar de forma sencilla qué componentes pueden ser dañinos o estar relacionados con enfermedades, ayudando así a tomar decisiones informadas sobre los productos que utilizan diariamente.
¿Qué problema viene a resolver?
El mercado de cosméticos está repleto de productos que muchas veces no han sido probados adecuadamente o contienen ingredientes potencialmente nocivos.
Las personas, especialmente las mujeres, buscan resaltar su belleza utilizando maquillaje o tratamientos para el cuidado de la piel, pero carecen de herramientas confiables para conocer los riesgos asociados a los productos que consumen.
Miss Checker surge para cerrar esta brecha, ofreciendo una solución tecnológica que combina inteligencia artificial y datos validados, empoderando al consumidor con información segura y accesible.
¿Cuál es la solución?
La solución consiste en un sistema serverless basado en IA generativa, capaz de identificar ingredientes cosméticos y evaluar sus riesgos para la salud.
Miss Checker emplea un modelo Retrieval Augmented Generation (RAG) que permite recuperar información desde fuentes estructuradas y combinarla con razonamiento natural, garantizando respuestas contextualizadas y precisas.
El usuario interactúa a través de un chatbot que responde preguntas, gestiona errores de conexión y mantiene un flujo conversacional claro, mostrando los resultados en un formato simple y comprensible.
¿Cómo fue construido?
La arquitectura técnica de Miss Checker se diseñó con un enfoque 100% serverless, utilizando servicios escalables y seguros en la nube:
- Netlify y GitHub: Alojamiento y despliegue continuo de la aplicación web.
- Amazon API Gateway: Exposición segura de las APIs con control de acceso mediante API Keys y planes de uso.
- AWS Lambda: Procesamiento de la lógica del chatbot y conexión con el modelo de IA.
- Amazon Bedrock: Implementación del modelo fundacional Titan Text Embeddings V2, encargado de generar y procesar vectores semánticos.
- Amazon S3: Almacenamiento de documentos, datos vectorizados y resultados procesados.
La arquitectura garantiza seguridad mediante roles y permisos personalizados, evitando el acceso innecesario entre servicios.
Además, su diseño eficiente permite operar con costos mínimos, dado que los servicios como Lambda y API Gateway solo generan gastos bajo demanda.
Miss Checker no solo es una herramienta tecnológica, sino también una propuesta de concienciación sobre el autocuidado y la salud.
Promueve el uso responsable de productos cosméticos, ayudando a los usuarios a identificar componentes peligrosos y comprender mejor cómo afectan al cuerpo humano.
Su escalabilidad en la nube permite futuras ampliaciones, como integrar nuevos idiomas, bases de datos más amplias o sistemas de verificación en tiempo real con agencias regulatorias.
