Làn da số hóa: Ngành làm đẹp bước vào kỷ nguyên AI
Ngày đăng: 11/04/25
Giữa thời đại công nghệ bùng nổ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra chương mới cho ngành làm đẹp, nơi mỗi trải nghiệm chăm sóc da được cá nhân hóa.
Trong kỷ nguyên số không ngừng phát triển, ngành công nghiệp làm đẹp đang bước vào giai đoạn chuyển mình mạnh mẽ dưới tác động của trí tuệ nhân tạo (AI). Nếu thời trang tận dụng AI để dự đoán thị hiếu và xây dựng phong cách cá nhân, thì ở lĩnh vực skincare, công nghệ này đảm nhiệm vai trò phức tạp hơn khi phải phân tích và hiểu được đặc điểm sinh học riêng biệt của từng làn da.
Sự phát triển của AI trong ngành làm đẹp
Khái niệm “cá nhân hóa” trong làm đẹp giờ đây không chỉ dừng lại ở việc chia theo loại da hay độ tuổi. AI cho phép thương hiệu tiếp cận làn da ở một cấp độ hoàn toàn mới, thông qua việc phân tích sắc tố, độ ẩm, cấu trúc biểu bì, thậm chí là các yếu tố môi trường tác động hằng ngày. Nhờ khả năng xử lý hàng triệu biến số nhanh chóng và đa tầng, AI đang góp phần tái định hình lại cách ngành làm đẹp tiếp cận và thấu hiểu người tiêu dùng.
Bên cạnh đó, skincare không còn là câu chuyện “one-size-fits-all” khi người dùng ngày càng mong muốn tìm ra những giải pháp thật sự phù hợp với làn da và AI chính là “người bạn đồng hành” lý tưởng giúp các thương hiệu “giải mã làn da” ở cấp độ sâu hơn, mở ra cuộc chơi mới cho ngành làm đẹp hiện nay.
AI đang thay đổi ngành làm đẹp như thế nào?
Ứng dụng AI trong nghiên cứu và phát triển (R&D) sản phẩm chăm sóc da
Nếu như trước đây, việc phát triển một sản phẩm chăm sóc da thường kéo dài từ một đến hai năm với nhiều giai đoạn từ phân tích thành phần, thử nghiệm công thức và đánh giá hiệu quả trên làn da thật thì hiện nay, với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, các thương hiệu có thể rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu nhờ vào khả năng mô phỏng phản ứng của hoạt chất dựa trên kho dữ liệu sẵn có.
Với công nghệ machine learning (tạm dịch: máy học) – một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo, AI có thể phân tích hàng ngàn tổ hợp thành phần, đánh giá mức độ tương thích với từng loại da và dự đoán nguy cơ kích ứng trước khi sản phẩm chính thức sản xuất. Điều này không chỉ giảm thiểu rủi ro và chi phí R&D, mà còn rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
AI còn giúp tinh chỉnh công thức sản phẩm dựa trên dữ liệu thực tế thu thập từ người dùng. Thông qua việc phân tích các dữ liệu thực tế như đánh giá hiệu quả, tần suất sử dụng và các yếu tố từ môi trường sống, hệ thống có thể đề xuất những thay đổi phù hợp với từng khu vực hoặc nhóm người tiêu dùng cụ thể.
Với khả năng xử lý và cập nhật liên tục, trí tuệ nhân tạo đang giúp việc phát triển sản phẩm trở thành một quy trình linh hoạt, chủ động và cá nhân hóa hơn bao giờ hết. Từ các dòng sản phẩm cơ bản đến những công thức tối ưu cho da nhạy cảm hoặc từng vùng khí hậu, mọi quyết định đều được đưa ra dựa trên dữ liệu cụ thể và nhu cầu thực tế của người dùng.
Nhiều thương hiệu làm đẹp lớn đã nhanh chóng nắm bắt xu hướng và ứng dụng công nghệ AI vào quá trình nghiên cứu – phát triển sản phẩm. Điển hình là Shiseido, thương hiệu làm đẹp lâu đời đến từ Nhật Bản đã kết hợp cùng Accenture để phát triển nền tảng VOYAGER và chính thức đi vào hoạt động từ tháng 2 năm 2024. Nền tảng này tích hợp hơn nửa triệu dữ liệu nghiên cứu của Shiseido ở nhiều lĩnh vực khác nhau liên quan đến bảng thành phần và hoạt chất, cho phép dự đoán dữ liệu còn thiếu, phân tích độ tương đồng giữa các công thức và tối ưu hóa hiệu quả cho toàn bộ quá trình phát triển sản phẩm.
Trong khi đó, Estée Lauder cũng nhanh chóng “bắt tay” với Microsoft để thành lập AI Innovation Lab vào tháng 4 năm 2024. Dựa trên hàng triệu hồ sơ da được thu thập trên khắp thế giới, phòng lab này không chỉ giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu mà còn đưa ra những đề xuất tối ưu cho việc phát triển sản phẩm từ việc lựa chọn thành phần đến xác định liều lượng, nồng độ thích hợp cho từng nhóm người dùng mục tiêu. Thông qua công nghệ AI, Estée Lauder có thể phản hồi nhanh hơn với các xu hướng thị trường, từ đó rút ngắn thời gian nghiên cứu, tăng khả năng cá nhân hóa trong từng dòng sản phẩm.
AI tái định hình cách thương hiệu tương tác với người tiêu dùng
Bên cạnh góp phần vào quá trình R&D, trí tuệ nhân tạo còn đang tái định nghĩa cách thương hiệu xây dựng trải nghiệm người dùng. Thay vì những chiến dịch tiếp thị đồng loạt, AI cho phép cá nhân hóa toàn bộ quy trình làm đẹp từ gợi ý sản phẩm phù hợp cho đến “thiết kế” routine chăm sóc da chuyên biệt thông qua các nền tảng như chatbot, email, website và ứng dụng tích hợp AI dựa trên dữ liệu cụ thể như loại da, độ tuổi, thói quen sinh hoạt và điều kiện khí hậu tại khu vực sinh sống.
Điểm khác biệt của trí tuệ nhân tạo nằm ở khả năng “đọc vị” người tiêu dùng ở cấp độ sâu hơn. AI không chỉ xử lý dữ liệu thô mà còn hiểu được bối cảnh và nhu cầu cá nhân tại từng thời điểm cụ thể. Từ đó, các nội dung tiếp thị như email, thông điệp quảng cáo hay chương trình ưu đãi đều được điều chỉnh linh hoạt theo từng nhóm đối tượng mục tiêu.
Tại Hàn Quốc, Amorepacific đã tiên phong triển khai nền tảng AI Beauty Counselor (AIBC) vào đầu năm 2025, đóng vai trò như một trợ lý làm đẹp ảo. Công nghệ này phân tích thói quen chăm sóc da và hành vi mua sắm của người dùng để đưa ra gợi ý cá nhân hóa, đồng thời học hỏi liên tục nhằm tối ưu hiệu quả theo thời gian. Bên cạnh đó, Amorepacific còn tích hợp công cụ chẩn đoán da trực tuyến, mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng dù họ thật sự có mặt tại cửa hàng.
(Ảnh: Seong Joon Cho)
Trong khi đó, sự hợp tác giữa SmartSKN và Lillycover mở ra một hướng đi mới táo bạo hơn tại thị trường Mỹ. Cuối năm 2024, hai thương hiệu này đã ra mắt hệ thống robot chăm sóc da ứng dụng AI, có khả năng quét và phân tích làn da tại chỗ, từ đó đưa ra sản phẩm được cá nhân hóa ngay lập tức. Đây không chỉ là bước tiến về công nghệ mà còn là cột mốc trong cách thương hiệu tương tác trực tiếp với khách hàng, mang lại trải nghiệm tư vấn chuyên sâu và chính xác tại chỗ.
Xem bài viết này trên Instagram
Thách thức và tiềm năng tại thị trường Việt Nam
Thách thức
Tại Việt Nam, tiềm năng ứng dụng AI trong làm đẹp là rất lớn, nhưng vẫn tồn tại một số rào cản. Trong đó, lo ngại về bảo mật dữ liệu cá nhân là vấn đề đáng chú ý. Theo Hiệp hội An ninh mạng Quốc gia, năm 2024 có tới 66,24% người dùng từng bị sử dụng trái phép thông tin cá nhân, chủ yếu qua mạng xã hội và mua sắm online.
Chi phí đầu tư vào nền tảng công nghệ cũng là thách thức với nhiều thương hiệu nội địa. AI yêu cầu nguồn lực tài chính và kỹ thuật đáng kể, điều mà không phải doanh nghiệp nào cũng sẵn sàng.
Tiềm năng
Tuy nhiên, thị trường mỹ phẩm Việt Nam vẫn cho thấy tiềm năng phát triển mạnh mẽ. Theo EuroMonitor International, thị trường mỹ phẩm Việt Nam đang ghi nhận tốc độ tăng trưởng ấn tượng với mức trung bình 6% mỗi năm và dự kiến sẽ đạt doanh thu 3,5 tỷ USD vào năm 2026.
Đặc biệt, thế hệ Gen Z đang dẫn dắt xu hướng tiêu dùng thông minh và cá nhân hóa. Điều này mở ra cơ hội lớn cho các thương hiệu nội địa trong việc tích hợp AI vào các dịch vụ như gợi ý tông màu cushion phù hợp, thiết kế routine dưỡng da sáng – tối hoặc công cụ phân tích da cơ bản trên các nền tảng trực tuyến. Với chiến lược tiếp cận linh hoạt và tận dụng lợi thế am hiểu thị trường nội địa, các doanh nghiệp Việt hoàn toàn có thể tạo dấu ấn riêng trong “cuộc chơi công nghệ” của ngành làm đẹp hiện đại.
Thực hiện: Amelia
