La IA amplía su mirada: de la visión artificial a la inteligencia visual

La visión artificial ha tenido una evolución notable comenzando por sistemas capaces de detectar objetos o reconocer patrones. Actualmente, las organizaciones necesitan algo más que identificar qué aparece en una imagen, necesitan comprender lo que sucede, contextualizarlo y actuar en consecuencia. 

Nos encontramos en la era donde cámaras, drones, sensores térmicos, imágenes satelitales y dispositivos IoT generan cantidades masivas de información visual. Sin embargo, disponer de más imágenes no garantiza tomar mejores decisiones. El verdadero valor surge cuando esa información se transforma en conocimiento operativo. 

De la detección al razonamiento visual

Los primeros enfoques de la visión artificial se basaban en técnicas de procesamiento de imagen, geometría y reglas definidas por expertos. Más tarde, el machine learning permitió aprender patrones a partir de datos y, posteriormente, el deep learning revolucionó la disciplina al mejorar la capacidad de detectar objetos, anomalías y eventos complejos. 

Pero el verdadero salto ha llegado con los modelos multimodales, capaces de combinar imagen, lenguaje y contexto para interpretar situaciones completas y responder preguntas sobre lo que ocurre en una escena. Disponer de modelos cada vez más avanzados no significa que todos los problemas deban resolverse con la tecnología más reciente. El reto consiste en combinar las capacidades adecuadas para cada caso de uso y convertir la información visual en decisiones útiles para la operación.

Las cuatro claves para transformar imágenes en inteligencia operacional

1. Comprender: el objetivo no es solo identificar elementos dentro de una imagen. Una detección aislada aporta poco valor si no se relaciona con el contexto operativo, los procesos de negocio y las decisiones que deben tomarse. 

2. Elegir: las técnicas clásicas, el machine learning, el deep learning y los modelos multimodales no compiten entre sí. Son herramientas complementarias cuya eficacia depende del entorno, los datos disponibles, la explicabilidad requerida y el impacto esperado. Por eso, es importante saber qué tecnología es adecuada para cada tipo de problema. 

3. Convertir: las organizaciones no trabajan con conceptos genéricos como "objeto" o "persona". Trabajan con situaciones relevantes para su operación como son riesgos de seguridad, anomalías operativas, incumplimientos, incidencias o necesidades de mantenimiento. La visión artificial genera valor cuando entiende y clasifica esos contextos. 

4. Integrar: la verdadera inteligencia operacional surge cuando las detecciones se combinan con reglas de negocio, metadatos, información temporal y conocimiento experto para generar alertas, evidencias y recomendaciones accionables. 

Visual Intelligence, una nueva capa de comprensión

Desde nuestra compañía hemos desarrollado Visual Intelligence, un activo que conecta fuentes de vídeo con taxonomías de negocio flexibles, permitiendo analizar eventos, actividades y situaciones relevantes para cada contexto. Este enfoque ayudan a comprender y a actuar anticipadamente, integrando diversas técnicas, y adaptándose a las necesidades reales de las operaciones para generar conocimiento operacional útil y fiable. 

El resultado es una nueva capa de comprensión sobre el mundo físico que transforma cámaras y sensores en herramientas para explicar, priorizar y actuar. 

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