GMakeUp
GMakeUp mide tu piel con la cámara del iPhone en condiciones controladas, apunta qué productos usas, y a las semanas te dice cuáles te han hecho algo y cuáles no. Con números, no con impresiones.
Una rutina de cuidado facial cuesta entre cien y trescientos euros al año, se mantiene durante meses y se evalúa mirándose al espejo. El espejo no recuerda cómo estabas hace seis semanas, y la luz del baño cambia cada día.
Esto no es una opinión. Mueve los mandos: la piel de la muestra es exactamente la misma todo el rato, y lo único que cambia es la luz de la habitación.
Mueve sólo el primer mando: el tono absoluto recorre setenta grados y la rojez no se mueve ni una centésima, porque un cociente entre dos canales no sabe cuánta luz había. Mueve el segundo y sí se mueven las dos: un cambio de color no se cancela al dividir. Eso es justo lo que arregla fabricar la propia luz con la antorcha —y por lo que GMakeUp publica unas métricas y retira otras según las condiciones de cada captura, en vez de dar todas por buenas.
Exposición, ISO, balance de blancos y enfoque bloqueados. A partir de ahí la cámara deja de reinterpretar la escena, que es la condición para que dos días sean comparables.
Un fotograma con antorcha y otro sin ella. La resta cancela la luz de la habitación y deja una fuente cuyo espectro y posición son siempre los mismos.
La esclerótica es una carta de grises gratuita y siempre presente. Sirve para corregir el color sin pedirte que sostengas nada delante de la cara.
Si la luz, la distancia o la pose no cumplen, no se produce ningún número. Un dato inventado contamina la serie de meses siguientes.
La base de maquillaje es de lo que más se devuelve, y casi siempre por color equivocado. Con el tono medido, el emparejamiento deja de ser una conversación en una tienda y pasa a ser una distancia.
ΔE es la distancia de color: por debajo de 2 es imperceptible y por encima de 5 se nota a simple vista. Los tonos son de un catálogo abierto de 92 marcas y el color es el que publica cada marca, no una medida de laboratorio.






Capturas con datos de ejemplo, marcados como tales dentro de la propia app.
Ninguna app de belleza enseña esto: GMakeUp se mide a sí misma y publica cuánto baila cada número dentro de una misma sesión. Si una métrica no es de fiar, lo dice en vez de esconderlo.
Y cuando hay una pulsera midiendo a la vez, compara su propio pulso con el de ella para saber no sólo si se repite, sino si acierta. Una báscula que marca tres kilos de más es perfectamente repetible y perfectamente incorrecta.
No hay puntuación de belleza, ni «edad de la piel», ni comparación con ninguna población ni ideal. Todas las métricas son cosas que pueden cambiar, y se comparan contigo mismo.
Cada métrica se puede apagar. Quien esté recuperándose de un trastorno alimentario no debería tropezarse en su teléfono con nada que no haya pedido.
Y no diagnostica nada. Medir un lunar para poder comparar en tres meses no es decir qué es, y la app no lo dice.
Cuando GMakeUp recomienda un producto, lo hace ordenado por tu medición. Nadie puede pagar por aparecer ni por subir puestos.
Elegido el producto, la app compara el precio entre varias tiendas. Si compras a través de uno de esos enlaces, la tienda nos paga una comisión —a ti no te cuesta más—. Las tiendas venden el mismo bote, así que ahí no hay conflicto: la comisión afecta a dónde compras, nunca a qué te recomendamos.
Todos los enlaces a tiendas van marcados como enlaces de afiliado dentro de la app, en el propio enlace y no escondidos en un pie de página.
Todo el análisis ocurre en el iPhone. Ninguna imagen se guarda ni se envía: de cada fotograma se extraen números y el fotograma se descarta.
El histórico se guarda cifrado en el dispositivo, con la clave en el llavero del sistema. No hay cuenta, no hay registro y no hay servidor donde estén tus datos.