18 de febrero de 2025
Descubre las principales tendencias de visión artificial e IA para 2025, desde los avances de la IAG hasta el aprendizaje autosupervisado, que darán forma al futuro de los sistemas inteligentes.
La inteligencia artificial (IA) está evolucionando a un ritmo sin precedentes, con avances que están transformando las industrias y redefiniendo la tecnología. A medida que avanzamos hacia 2025, las innovaciones en IA continúan superando los límites, desde la mejora de la accesibilidad hasta el perfeccionamiento de la forma en que los modelos de IA aprenden e interactúan.
Uno de los avances más significativos es la creciente eficiencia de los modelos de IA. La reducción de los costes de entrenamiento y la optimización de las arquitecturas están haciendo que la IA sea más accesible, lo que permite a las empresas y a los investigadores desplegar modelos de alto rendimiento con menos recursos. Además, tendencias como el aprendizaje autosupervisado y la IA explicable están haciendo que los sistemas de IA sean más robustos, interpretables y escalables.
En visión artificial, los nuevos enfoques como los Vision Transformers (ViTs), la IA en el borde y la visión 3D están mejorando la percepción y el análisis en tiempo real. Estas técnicas están abriendo nuevas posibilidades en la automatización, la sanidad, la sostenibilidad y la robótica, haciendo que la visión artificial sea más eficiente y capaz que nunca.
En este artículo, exploraremos las cinco principales tendencias globales de IA y las cinco principales tendencias de visión por ordenador que definirán la IA en 2025, destacando cómo los avances en visión por ordenador, como los modelosYOLO Ultralytics , están ayudando a impulsar estos cambios.
La adopción de la IA se está acelerando en todos los sectores, con nuevos avances que mejoran la eficiencia de los modelos, la toma de decisiones y las consideraciones éticas. Desde la reducción de los costes de entrenamiento hasta la mejora de la explicabilidad, la IA está evolucionando para ser más escalable, transparente y accesible.
La creciente accesibilidad de la IA está transformando la forma en que se entrenan y despliegan los modelos. Las mejoras en la arquitectura de los modelos y la eficiencia del hardware están reduciendo significativamente el coste de entrenar sistemas de IA a gran escala, poniéndolos a disposición de una gama más amplia de usuarios.
Por ejemplo, Ultralytics YOLOv8, el último modelo de visión por ordenador de Ultralytics, consigue una mayor precisión mediamAP) en el conjunto de datos COCO utilizando un 22% menos de parámetros que Ultralytics YOLOv8.
Esto lo hace computacionalmente eficiente a la vez que mantiene una alta precisión. A medida que los modelos de IA se vuelven más ligeros, las empresas y los investigadores pueden aprovecharlos sin necesidad de grandes recursos informáticos, lo que reduce las barreras de entrada.
Este aumento de la accesibilidad de la tecnología de IA está fomentando la innovación en varios sectores, permitiendo a las empresas emergentes y a las empresas más pequeñas desarrollar y desplegar soluciones de IA que antes eran dominio de las grandes corporaciones. La reducción de los costes de entrenamiento también acelera el ciclo de iteración, lo que permite una experimentación y un perfeccionamiento más rápidos de los modelos de IA.
Los agentes de IA son cada vez más avanzados, lo que reduce la distancia hacia la Inteligencia Artificial General (IAG). A diferencia de los sistemas de IA tradicionales diseñados para tareas específicas, estos agentes pueden aprender continuamente, adaptarse a entornos dinámicos y tomar decisiones independientes basadas en datos en tiempo real.
En 2025, se espera que los sistemas multiagente -en los que varios agentes de IA colaboran para alcanzar objetivos complejos- adquieran mayor importancia. Estos sistemas pueden optimizar los flujos de trabajo, generar conocimientos y ayudar en la toma de decisiones en todos los sectores. Por ejemplo, en la atención al cliente, los agentes de IA pueden gestionar consultas complejas, aprendiendo de cada interacción para mejorar las respuestas futuras. En la fabricación, pueden supervisar las líneas de producción, ajustándose en tiempo real para mantener la eficiencia y abordar los posibles cuellos de botella. En logística, la IA multiagente puede coordinar dinámicamente las cadenas de suministro, reduciendo los retrasos y optimizando la asignación de recursos.
Mediante la integración del aprendizaje por refuerzo y los mecanismos de auto mejora, estos agentes de IA avanzan hacia una mayor autonomía, reduciendo la necesidad de intervención humana en tareas operativas complejas. A medida que los sistemas de IA multiagente avancen, podrían allanar el camino para una automatización más adaptable, escalable e inteligente, mejorando aún más la eficiencia en todos los sectores.
Los entornos virtuales generados por IA están transformando la forma en que se entrenan los robots, los sistemas autónomos y los asistentes digitales. Los entornos virtuales generativos permiten a los modelos de IA simular escenarios del mundo real, mejorando su adaptabilidad antes de su despliegue.
Los coches autónomos, por ejemplo, se entrenan en entornos generados por IA que imitan diversas condiciones meteorológicas, escenarios de carretera e interacciones con peatones. Del mismo modo, los brazos robóticos de las fábricas automatizadas se entrenan en líneas de producción simuladas antes de operar en entornos físicos.
Al utilizar estos espacios virtuales de aprendizaje, los sistemas de IA pueden reducir la dependencia de la costosa recopilación de datos del mundo real, lo que lleva a una iteración de modelos más rápida y a una mayor resiliencia ante situaciones novedosas. Este enfoque no solo acelera el desarrollo, sino que también garantiza que los agentes de IA estén mejor preparados para las complejidades de las aplicaciones del mundo real.
Con la creciente participación de la IA en los procesos de toma de decisiones, las preocupaciones éticas en torno a los sesgos, la privacidad y la rendición de cuentas son cada vez más importantes. Los modelos de IA deben garantizar la equidad, la transparencia y el cumplimiento de las normativas, especialmente en sectores sensibles como la sanidad, las finanzas y la contratación.
En 2025, prevemos normativas más estrictas y un mayor énfasis en la IA responsable, lo que impulsará a las empresas a desarrollar modelos que sean explicables y auditables. Las empresas que adopten de forma proactiva marcos éticos de IA ganarán la confianza de los consumidores, cumplirán los requisitos normativos y garantizarán la sostenibilidad a largo plazo en la adopción de la IA.
A medida que los modelos de IA crecen en complejidad, la explicabilidad se está convirtiendo en una prioridad. La IA explicable (XAI) tiene como objetivo hacer que los sistemas de IA sean más transparentes, garantizando que los humanos puedan comprender sus procesos de toma de decisiones.
En sectores como la medicina y las finanzas, donde las recomendaciones de la IA influyen en decisiones de alto riesgo, la XAI puede resultar una herramienta poderosa. Los hospitales que utilizan la IA para las imágenes de diagnóstico y los bancos que confían en la IA para la optimización del flujo de trabajo requerirán modelos que puedan proporcionar información interpretable, permitiendo a las partes interesadas comprender por qué se tomó una decisión.
Mediante la implementación de marcos XAI, las organizaciones pueden generar confianza en los modelos de IA, mejorar el cumplimiento normativo y garantizar que los sistemas automatizados sigan siendo responsables.
La visión artificial está evolucionando rápidamente, con nuevas técnicas que mejoran la precisión, la eficiencia y la adaptabilidad en todos los sectores. A medida que los sistemas de visión impulsados por la IA se vuelven más escalables y versátiles, están abriendo nuevas posibilidades en la automatización, la sanidad, la sostenibilidad y la robótica.
En 2025, se espera que los avances como el aprendizaje autosupervisado, los transformadores de visión y la IA en el borde mejoren la forma en que las máquinas perciben, analizan e interactúan con el mundo. Estas innovaciones seguirán impulsando el procesamiento de imágenes en tiempo real, la detección de objetos y la monitorización ambiental, haciendo que los sistemas de visión impulsados por la IA sean más eficientes y accesibles en todos los sectores.
El entrenamiento tradicional de la IA se basa en grandes conjuntos de datos etiquetados, cuya selección puede llevar mucho tiempo y ser costosa. El aprendizaje autosupervisado (SSL) está reduciendo esta dependencia al permitir que los modelos de IA aprendan patrones y estructuras a partir de datos no etiquetados, haciéndolos más escalables y adaptables.
En la visión artificial, el SSL es particularmente valioso para aplicaciones donde los datos etiquetados son escasos, como las imágenes médicas, la detección de defectos de fabricación y los sistemas autónomos. Al aprender de los datos de imágenes sin procesar, los modelos pueden refinar su comprensión de los objetos y patrones sin necesidad de anotaciones manuales.
Por ejemplo, los modelos de visión artificial pueden aprovechar el aprendizaje autosupervisado para mejorar el rendimiento de la detección de objetos, incluso cuando se entrenan con conjuntos de datos más pequeños o ruidosos. Esto significa que los sistemas de visión impulsados por la IA pueden operar en diversos entornos con una readaptación mínima, mejorando su flexibilidad en sectores como la robótica, la agricultura y la vigilancia inteligente.
A medida que el SSL siga madurando, democratizará el acceso a modelos de IA de alto rendimiento, reduciendo los costes de entrenamiento y haciendo que los sistemas de visión impulsados por la IA sean más robustos y escalables en todos los sectores.
Los transformadores de visión (ViT) se están convirtiendo en una herramienta poderosa para el análisis de imágenes, proporcionando otra forma eficaz de procesar datos visuales junto con las redes neuronales convolucionales (CNN). Sin embargo, a diferencia de las CNN, que procesan las imágenes utilizando campos receptivos fijos, los ViT aprovechan los mecanismos de autoatención para capturar las relaciones globales en toda una imagen, mejorando la extracción de características de largo alcance.
Los ViT han demostrado un sólido rendimiento en la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación, particularmente en aplicaciones que requieren detalles de alta resolución, como las imágenes médicas, la teledetección y la inspección de calidad. Su capacidad para procesar imágenes enteras de forma holística los hace muy adecuados para tareas de visión complejas donde las relaciones espaciales son críticas.
Uno de los mayores desafíos para los ViT ha sido su coste computacional, pero los avances recientes han mejorado su eficiencia. En 2025, podemos esperar que las arquitecturas ViT optimizadas se adopten más ampliamente, especialmente en las aplicaciones de computación en el borde donde el procesamiento en tiempo real es esencial.
A medida que los ViT y las CNN evolucionen lado a lado, los sistemas de visión impulsados por la IA se volverán más versátiles y capaces, abriendo nuevas posibilidades en la navegación autónoma, la automatización industrial y los diagnósticos médicos de alta precisión.
La visión artificial está avanzando más allá del análisis de imágenes 2D, con la visión 3D y la estimación de profundidad, lo que permite a los modelos de IA percibir las relaciones espaciales con mayor precisión. Este avance es crucial para las aplicaciones que requieren una percepción precisa de la profundidad, como la robótica, los vehículos autónomos y la realidad aumentada (RA).
Los métodos tradicionales de estimación de profundidad se basan en cámaras estéreo o sensores LiDAR, pero los enfoques modernos impulsados por la IA utilizan la estimación de profundidad monocular y la reconstrucción multivista para inferir la profundidad a partir de imágenes estándar. Esto permite la comprensión de escenas 3D en tiempo real, lo que hace que los sistemas de IA sean más adaptables en entornos dinámicos.
Por ejemplo, en la navegación autónoma, la visión 3D mejora la detección de obstáculos y la planificación de rutas al proporcionar un mapa de profundidad detallado del entorno. En la automatización industrial, los robots equipados con percepción 3D pueden manipular objetos con mayor precisión, mejorando la eficiencia en la fabricación, la logística y la automatización de almacenes.
Además, las aplicaciones de RA y RV se están beneficiando de la estimación de profundidad impulsada por la IA, lo que permite experiencias más inmersivas al mapear con precisión los objetos virtuales en espacios físicos. A medida que los modelos de visión con detección de profundidad se vuelven más ligeros y eficientes, se espera que su adopción aumente en la electrónica de consumo, la seguridad y la teledetección.
Las imágenes hiperespectrales y multiespectrales impulsadas por IA están transformando la agricultura, el monitoreo ambiental y los diagnósticos médicos al analizar la luz más allá del espectro visible. A diferencia de las cámaras tradicionales que capturan longitudes de onda rojas, verdes y azules (RGB), las imágenes hiperespectrales capturan cientos de bandas espectrales, lo que proporciona información valiosa sobre las propiedades de los materiales y las estructuras biológicas.
En la agricultura de precisión, las imágenes hiperespectrales pueden evaluar la salud del suelo, vigilar las enfermedades de las plantas y detect deficiencias de nutrientes. Los agricultores pueden utilizar modelos basados en inteligencia artificial para analizar las condiciones de los cultivos en tiempo real, optimizar el riego y el uso de pesticidas y mejorar la eficiencia general del rendimiento.
En las imágenes médicas, se está explorando el análisis hiperespectral para la detección temprana de enfermedades, particularmente en el diagnóstico del cáncer y el análisis de tejidos. Al detectar variaciones sutiles en la composición biológica, los sistemas de imágenes impulsados por IA pueden ayudar en el diagnóstico en etapa temprana, mejorando los resultados de los pacientes.
A medida que el hardware de imágenes hiperespectrales se vuelve más compacto y rentable, las herramientas de análisis impulsadas por IA verán una adopción más amplia en todas las industrias, mejorando la eficiencia en la agricultura, la conservación y la atención médica.
La IA se está acercando al edge, con modelos de visión artificial que se ejecutan directamente en dispositivos edge como drones, cámaras de seguridad y sensores industriales. Al procesar los datos localmente, la IA en el edge reduce la latencia, mejora la seguridad y minimiza la dependencia de la computación basada en la nube.
Una ventaja clave de la computación periférica es su capacidad para permitir la toma de decisiones en tiempo real en entornos en los que la conectividad a la nube es limitada o poco práctica. Por ejemplo, la IA de borde en agricultura puede desplegarse en drones para vigilar la salud de los cultivos, detect infestaciones de plagas y evaluar las condiciones del suelo en tiempo real. Al procesar los datos directamente en el dron, estos sistemas pueden proporcionar información inmediata a los agricultores, optimizando el uso de los recursos y mejorando la eficiencia del rendimiento sin depender de la conectividad constante a la nube.
Modelos como YOLO11, optimizados para un despliegue ligero, permiten detectar objetos a alta velocidad y en tiempo real en dispositivos periféricos, lo que los hace ideales para entornos de baja potencia. A medida que la IA en los bordes sea más eficiente en términos energéticos y rentable, esperamos una adopción más amplia en drones autónomos, robótica y sistemas de vigilancia basados en IoT.
Al combinar el edge computing con la visión impulsada por IA, las industrias pueden lograr una mayor escalabilidad, tiempos de respuesta más rápidos y una seguridad mejorada, lo que convierte a la visión de IA en tiempo real en una piedra angular de la automatización en 2025.
A medida que la IA y la visión artificial continúan avanzando, estas tendencias darán forma al futuro de la automatización, la accesibilidad y la toma de decisiones inteligente. Desde el aprendizaje autosupervisado hasta el edge computing, los sistemas impulsados por IA se están volviendo más eficientes, escalables y adaptables en todas las industrias.
En la visión artificial, la adopción de Vision Transformers, la percepción 3D y las imágenes hiperespectrales ampliarán el papel de la IA en las imágenes médicas, los sistemas autónomos y el monitoreo ambiental. Estos avances destacan cómo la visión impulsada por IA está evolucionando más allá de las aplicaciones tradicionales, lo que permite una mayor eficiencia y precisión en escenarios del mundo real.
Ya sea mejorando la visión de IA en tiempo real, mejorando la explicabilidad o permitiendo entornos generativos más inteligentes, estas tendencias subrayan el creciente impacto de la IA en la innovación y la sostenibilidad.
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