Google Doppl: novo app de provador virtual com IA

O Google Doppl chegou. Lançado em 26 de junho de 2025 como experimento do Google Labs, o aplicativo usa inteligência artificial generativa para criar uma versão digital do usuário e mostrar, em segundos, como uma roupa ficaria no seu corpo. Disponível inicialmente para iOS e Android nos Estados Unidos, o Doppl exige apenas uma foto de corpo inteiro e a imagem de qualquer peça — seja um print do Instagram, uma foto no brechó ou o item visto em uma vitrine.

Depois, a IA gera uma montagem realista e até um breve vídeo da peça em movimento. O objetivo é tornar a escolha de looks mais divertida, reduzir devoluções no e-commerce e testar os limites do provador virtual. A seguir, explicamos o funcionamento, as diferenças para o Google Shopping, as limitações conhecidas e o que o lançamento sinaliza para o mercado de fashion tech.

Como o Doppl funciona passo a passo

• Captura da silhueta – o usuário faz upload de uma foto de corpo inteiro em boa iluminação.
• Seleção da peça – basta enviar imagem ou screenshot da roupa desejada.
• Geração da prévia – a IA cria um avatar realista vestindo a peça.
• Vídeo animado – opcionalmente, o app produz um clipe curto para ver o caimento em movimento.
• Galeria e compartilhamento – os looks ficam salvos para revisão ou envio a amigos.

A tecnologia por trás do Doppl combina redes generativas adversariais (GANs) com o motor de visão computacional que já sustenta o provador virtual do Google Shopping. A principal evolução está em calibrar malhas 3D ao biotipo real do usuário em vez de modelos pré-definidos, algo que pode reduzir as tradicionais distorções de cor e proporção observadas em produtos similares.

O que muda em relação ao Google Shopping

Desde 2024, o Google oferece try-on 2D dentro da aba Shopping, mas a experiência era limitada a modelos genéricos com diferentes tons de pele e tamanhos base. O Doppl leva a proposta adiante ao aplicar as roupas no próprio usuário, criando um vínculo emocional maior e dados mais ricos para a empresa. Além disso, a presença em um aplicativo independente dá liberdade para testar filtros, efeitos e ajustes finos que ficariam confusos dentro do buscador.

Limitações, privacidade e acurácia do tamanho

“Como experimento do Google Labs, o Doppl ainda pode errar no caimento, na textura e nos detalhes da peça”, – equipe do Google no blog oficial.

Google Labs

Segundo o Google, a fase inicial serve justamente para coletar feedback e aperfeiçoar os modelos. A empresa afirma que as imagens são criptografadas em trânsito, mantidas nos servidores da Alphabet e só ficam associadas à conta do usuário enquanto ele desejar. Ainda assim, especialistas de privacidade recomendam usar fotos tiradas em ambientes neutros e evitar roupas que revelem dados sensíveis. Outro ponto em aberto é a grade de tamanhos: por enquanto, o Doppl não calcula medidas exatas; ele apenas ajusta a malha ao contorno percebido, o que pode gerar discrepâncias em peças muito estruturadas.

Disponibilidade e próximos passos

Nesta estreia, o aplicativo está restrito aos Estados Unidos e exige sistema iOS 17 ou Android 15. O Google não mencionou datas para outros mercados, mas analistas apontam que questões legais sobre reconhecimento facial e direitos de imagem podem adiar uma expansão global. Internamente, fontes próximas ao projeto afirmam que a equipe avalia parcerias com varejistas para integrar botões de compra direta — transformando o Doppl em canal de e-commerce.

Impacto na moda digital e no e-commerce

O provador virtual promete reduzir retornos — problema que custa US$ 100 bilhões ao varejo global anualmente, segundo a consultoria Coresight Research. Além disso, o Doppl se junta a iniciativas da Zara, Amazon e startups como a Zeekit (Walmart) na corrida por soluções que unam conveniência, sustentabilidade e personalização. Para estilistas independentes, o app pode servir de vitrine interativa, permitindo testes de coleções sem produzir estoque físico.

• Redução de desperdício – menos trocas de tamanho diminuem emissão de CO₂ em logística.
• Inclusão – usuários com mobilidade reduzida ganham alternativa ao provador tradicional.
• Dados de corpo real – marcas podem criar grades mais fiéis à população.

Considerações finais

O Google Doppl chega como vitrine da capacidade da IA generativa de se infiltrar no cotidiano de compras. Embora ainda experimental, o app antecipa um cenário em que o espelho físico divide espaço com simulações hiper-realistas. Se a Big Tech ajustar questões de privacidade e acurácia, roupas poderão ser compradas sem nunca tocar o cabide — economizando tempo, dinheiro e recursos ambientais.