18 de febrero de 2025
Descubra las principales tendencias de la visión por ordenador y la IA para 2025, desde los avances en AGI hasta el aprendizaje autosupervisado, que darán forma al futuro de los sistemas inteligentes.
La inteligencia artificial (IA) evoluciona a un ritmo sin precedentes, con avances que dan forma a los sectores y redefinen la tecnología. A medida que nos acercamos a 2025, las innovaciones en IA siguen 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 formación 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 el campo de la visión por ordenador, nuevos enfoques como los transformadores de visión (ViT), la inteligencia artificial periférica y la visión 3D están impulsando 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 por ordenador 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 modelos YOLO de 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 formación 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 el modo 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 formación de los sistemas de IA a gran escala, poniéndolos a disposición de una gama más amplia de usuarios.
Por ejemplo, Ultralytics YOLO11, el último modelo de visión por ordenador de Ultralytics, consigue una mayor precisión media (mAP) en el conjunto de datos COCO utilizando un 22% menos de parámetros que Ultralytics YOLOv8.
Esto hace que sea eficiente desde el punto de vista computacional, manteniendo al mismo tiempo una gran 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 diversos sectores, permitiendo a las startups y a las empresas más pequeñas desarrollar e implantar soluciones de IA que antes eran dominio de las grandes corporaciones. La reducción de los costes de formación también acelera el ciclo de iteración, permitiendo una experimentación y un perfeccionamiento más rápidos de los modelos de IA.
Los agentes de Intelig encia Artificial son cada vez más avanzados y tienden un puente hacia la Inteligencia Artificial General (IAG). A diferencia de los sistemas tradicionales de IA diseñados para tareas limitadas, 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 protagonismo. Estos sistemas pueden optimizar los flujos de trabajo, generar información y ayudar en la toma de decisiones en todos los sectores. Por ejemplo, en el servicio de 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 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.
Al integrar el aprendizaje reforzado y mecanismos de autosuperación, estos agentes de IA avanzan hacia una mayor autonomía, reduciendo la necesidad de intervención humana en tareas operativas complejas. A medida que avancen los sistemas de IA multiagente, podrían allanar el camino hacia una automatización más adaptativa, escalable e inteligente, que mejore aún más la eficiencia en todos los sectores.
Los entornos virtuales generados por IA están transformando la forma de entrenar robots, sistemas autónomos y 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 autoconducidos, por ejemplo, se entrenan en entornos generados por IA que imitan condiciones meteorológicas variadas, escenarios viales 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 permite una iteración más rápida de los modelos y una mayor resistencia a situaciones novedosas. Este planteamiento no sólo 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 la parcialidad, la privacidad y la responsabilidad son cada vez más críticas. Los modelos de IA deben garantizar la imparcialidad, la transparencia y el cumplimiento de la normativa, 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 empujará a las empresas a desarrollar modelos explicables y auditables. Las empresas que adopten de forma proactiva marcos éticos de IA se ganarán la confianza de los consumidores, cumplirán los requisitos de conformidad y garantizarán la sostenibilidad a largo plazo en la adopción de la IA.
A medida que aumenta la complejidad de los modelos de IA, la explicabilidad se convierte en una prioridad. La IA explicable (XAI) pretende que los sistemas de IA sean más transparentes y que los humanos puedan entender 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 convertirse en una poderosa herramienta. Los hospitales que utilizan IA para el diagnóstico por imagen y los bancos que confían en la IA para agilizar el flujo de trabajo necesitarán modelos que puedan proporcionar información interpretable, permitiendo a las partes interesadas entender por qué se ha tomado 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 por ordenador evoluciona rápidamente y las nuevas técnicas mejoran la precisión, la eficacia y la adaptabilidad en todos los sectores. A medida que los sistemas de visión basados en IA se vuelven más escalables y versátiles, abren nuevas posibilidades en los ámbitos de la automatización, la sanidad, la sostenibilidad y la robótica.
En 2025, se espera que avances como el aprendizaje autosupervisado, los transformadores de visión y la IA en los bordes 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 supervisión del entorno, haciendo que los sistemas de visión basados en 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 obtención puede llevar mucho tiempo y resultar 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, lo que los hace más escalables y adaptables.
En visión por ordenador, la SSL es especialmente valiosa para aplicaciones en las que escasean los datos etiquetados, como las imágenes médicas, la detección de defectos de fabricación y los sistemas autónomos. Al aprender a partir de datos de imágenes sin procesar, los modelos pueden perfeccionar su comprensión de objetos y patrones sin necesidad de anotaciones manuales.
Por ejemplo, los modelos de visión por ordenador pueden aprovechar el aprendizaje autosupervisado para mejorar el rendimiento de la detección de objetos, incluso cuando se entrenan en conjuntos de datos más pequeños o con más ruido. Esto significa que los sistemas de visión basados en IA pueden funcionar en diversos entornos con un reentrenamiento mínimo, lo que mejora su flexibilidad en sectores como la robótica, la agricultura y la vigilancia inteligente.
A medida que SSL siga madurando, democratizará el acceso a modelos de IA de alto rendimiento, reduciendo los costes de formación y haciendo que los sistemas de visión basados en IA sean más robustos y escalables en todos los sectores.
Los transformadores visuales (ViT) se están convirtiendo en una poderosa herramienta para el análisis de imágenes, ya que proporcionan 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 captar relaciones globales en toda una imagen, lo que mejora la extracción de características de largo alcance.
Los ViT han demostrado un gran rendimiento en la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación, sobre todo en aplicaciones que requieren detalles de alta resolución, como las imágenes médicas, la teledetección y la inspección de calidad. Su capacidad para procesar imágenes completas de forma holística los hace idóneos para tareas de visión complejas en las que las relaciones espaciales son fundamentales.
Uno de los mayores retos de los ViT ha sido su coste computacional, pero los últimos avances han mejorado su eficiencia. En 2025, cabe esperar una mayor adopción de arquitecturas ViT optimizadas, sobre todo en aplicaciones de computación periférica en las que el procesamiento en tiempo real es esencial.
A medida que los ViT y las CNN evolucionen codo con codo, los sistemas de visión basados en IA serán más versátiles y capaces, abriendo nuevas posibilidades en la navegación autónoma, la automatización industrial y el diagnóstico médico de alta precisión.
La visión por ordenador está avanzando más allá del análisis de imágenes en 2D, y la visión en 3D y la estimación de la profundidad permiten a los modelos de IA percibir las relaciones espaciales con mayor precisión. Este avance es crucial para 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 la profundidad se basan en cámaras estereoscópicas o sensores LiDAR, pero los enfoques modernos basados en la IA utilizan la estimación monocular de la profundidad y la reconstrucción multivista para inferir la profundidad a partir de imágenes estándar. Esto permite comprender la escena 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 trayectorias al proporcionar un mapa detallado de la profundidad 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 la profundidad basada en 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 de profundidad se vuelven más ligeros y eficientes, se espera que su adopción aumente en los sectores de la electrónica de consumo, la seguridad y la teledetección.
Las imágenes hiperespectrales y multiespectrales basadas en IA están transformando la agricultura, la vigilancia del medio ambiente y el diagnóstico médico mediante el análisis de la luz más allá del espectro visible. A diferencia de las cámaras tradicionales, que captan longitudes de onda rojas, verdes y azules (RGB), las imágenes hiperespectrales captan cientos de bandas espectrales, lo que permite conocer mejor 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 detectar 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 el campo de la imagen médica, se está estudiando el análisis hiperespectral para la detección precoz de enfermedades, sobre todo en el diagnóstico del cáncer y el análisis de tejidos. Al detectar variaciones sutiles en la composición biológica, los sistemas de imagen potenciados por IA pueden ayudar en el diagnóstico precoz, mejorando los resultados de los pacientes.
A medida que el hardware de imágenes hiperespectrales se haga más compacto y rentable, las herramientas de análisis basadas en IA se irán adoptando cada vez más en todos los sectores, mejorando la eficiencia en la agricultura, la conservación y la atención sanitaria.
La IA se está acercando a los bordes, con modelos de visión por ordenador que se ejecutan directamente en dispositivos periféricos como drones, cámaras de seguridad y sensores industriales. Al procesar los datos localmente, la IA periférica reduce la latencia, mejora la seguridad y minimiza la dependencia de la computación 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, detectar 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 periférica sea más eficiente en términos energéticos y rentable, esperamos una mayor adopción en drones autónomos, robótica y sistemas de vigilancia basados en IoT.
Al combinar la computación de borde con la visión impulsada por IA, las industrias pueden lograr una mayor escalabilidad, tiempos de respuesta más rápidos y una mayor seguridad, convirtiendo la visión de IA en tiempo real en una piedra angular de la automatización en 2025.
A medida que la IA y la visión por ordenador sigan avanzando, estas tendencias configurarán el futuro de la automatización, la accesibilidad y la toma de decisiones inteligente. Desde el aprendizaje autosupervisado hasta la computación periférica, los sistemas basados en IA son cada vez más eficientes, escalables y adaptables en todos los sectores.
En visión por ordenador, la adopción de transformadores de visión, percepción 3D e imágenes hiperespectrales ampliará el papel de la IA en la obtención de imágenes médicas, los sistemas autónomos y la vigilancia del medio ambiente. Estos avances ponen de relieve cómo la visión basada en IA está evolucionando más allá de las aplicaciones tradicionales, permitiendo una mayor eficiencia y precisión en escenarios del mundo real.
Ya se trate de mejorar la visión de la IA en tiempo real, aumentar la capacidad de explicación o permitir entornos generativos más inteligentes, estas tendencias ponen de relieve el creciente impacto de la IA en la innovación y la sostenibilidad.
Descubra cómo los modelos YOLO están impulsando avances en distintos sectores, desde la agricultura hasta la sanidad. Explore nuestro repositorio de GitHub para conocer los últimos avances y únase a nuestra comunidad para colaborar con entusiastas y expertos en IA. Consulte nuestras opciones de licencia para comenzar hoy mismo sus proyectos de Vision AI.
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