Cómo mejora la IA las máquinas de uso cotidiano

El mundo que nos rodea está cambiando silenciosamente. En lugares como oficinas, centros comerciales, aeropuertos y estaciones de tren, las máquinas cotidianas son cada vez más inteligentes. Lo que antes eran dispositivos y máquinas sencillos ahora aprende a comprender lo que ocurre a su alrededor y a responder de forma autónoma.

Esta transformación está impulsada por la inteligencia artificial (IA), especialmente mediante soluciones de visión artificial. La IA visual permite a las máquinas interpretar la información visual de las cámaras y procesarla en tiempo real, lo que les permite reconocer personas, objetos e incluso acciones a medida que ocurren.

A medida que estas capacidades crecen, la inteligencia artificial sale de los laboratorios de investigación y las empresas tecnológicas para formar parte de la vida cotidiana. Como resultado de la adopción generalizada de la IA, las previsiones del mercado indican que la inversión mundial en IA alcanzará los 632.000 millones de dólares en 2028.

En este artículo veremos cómo la IA está mejorando discretamente las máquinas que usamos a diario y cómo este avance empieza a cambiar nuestra forma de vivir, trabajar e interactuar con nuestro entorno.

Los electrodomésticos inteligentes basados en IA se están convirtiendo en la nueva norma#

Las máquinas son cada vez más capaces gracias a las importantes mejoras tecnológicas. Por ejemplo, los procesadores son ahora más pequeños, rápidos y asequibles, lo que permite a las máquinas realizar tareas complejas de forma autónoma. Al combinarse con sensores como cámaras y detectores de movimiento, estas máquinas pueden recopilar información, interpretar su entorno y responder en tiempo real.

La visión artificial desempeña un papel fundamental en este ámbito. Permite a las máquinas comprender visualmente su entorno y reaccionar en consecuencia. Los modelos de IA visual como Ultralytics YOLO11, compatibles con tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, pueden ayudar a identificar personas, objetos y acciones de forma rápida y precisa.

Fig. 1. Ejemplo de uso de Ultralytics YOLO11 para segmentar objetos en una imagen.

Cuando este procesamiento de IA se realiza directamente en el dispositivo donde se recopilan los datos, se conoce como IA en el borde. Así se elimina la necesidad de transmitir datos a la nube y esperar una respuesta, lo que permite reaccionar más rápido, mejora la privacidad y ofrece un rendimiento más fiable, incluso sin una conexión a Internet estable.

Gracias a estas ventajas, más del 80 % de las empresas ya utilizan IA en distintos aspectos de sus operaciones. Este avance constante está convirtiendo silenciosamente los electrodomésticos cotidianos en sistemas inteligentes y reactivos de los que cada vez podemos depender más.

Principales tareas de visión artificial#

Antes de explorar ejemplos cotidianos de máquinas inteligentes, veamos más de cerca algunas de las tareas de visión artificial en las que se basan estas aplicaciones:

• Detección de objetos: Esta tarea permite a las máquinas encontrar e identificar objetos concretos en una imagen o un fotograma de vídeo; por ejemplo, detectar una taza de café sobre una encimera o a una persona que entra en una habitación.
• Seguimiento de objetos: Una vez detectado un objeto, el seguimiento registra su movimiento a lo largo de varios fotogramas, por ejemplo, siguiendo a una persona mientras atraviesa un vestíbulo o vigilando un producto que alguien coge de una estantería.
• Segmentación de instancias: Esta tarea va más allá de la simple detección de objetos, ya que delimita la forma y los contornos exactos de cada elemento. Así, los sistemas pueden diferenciar objetos superpuestos o con formas similares, algo útil en entornos abarrotados como las máquinas expendedoras o los cubos de basura.
• Clasificación de imágenes: Consiste en asignar una etiqueta a una imagen completa según su contenido, por ejemplo, determinar si una foto contiene residuos reciclables o restos de comida en un sistema inteligente de eliminación de residuos.
• Estimación de pose: Ayuda a las máquinas a comprender la posición y la orientación del cuerpo humano mediante la identificación de puntos clave, como las articulaciones y las extremidades. Esto permite crear aplicaciones como sistemas de seguimiento del ejercicio o de detección de la fatiga a partir de la postura.

Ejemplos de IA visual en la vida cotidiana y en las máquinas#

A continuación, veremos algunos ejemplos de cómo se utilizan la visión artificial y la IA en máquinas que podrías encontrarte en tu día a día.

Las máquinas inteligentes mejoran la gestión de residuos#

A todos nos ha surgido alguna vez la duda al acercarnos a un cubo de basura: terminamos una bebida o un aperitivo y nos preguntamos: «¿Dónde tiro esto?». ¿Se puede reciclar el vaso? ¿Es compostable? ¿Va a la basura? La mayoría de las veces, lo adivinamos.

Los cubos de basura inteligentes ayudan a tomar esa decisión. Gracias a la IA visual, pueden reconocer distintos tipos de residuos y clasificar los objetos automáticamente, sin que el usuario tenga que hacer nada.

Sistemas como TrashBot y Bin-e utilizan cámaras y visión artificial para clasificar materiales como plástico, papel o restos de comida. Una vez identificado el objeto, se deposita automáticamente en el compartimento correcto.

Fig. 2. Los cubos inteligentes pueden clasificar residuos automáticamente mediante visión artificial.

Estas máquinas inteligentes pueden reducir los errores de reciclaje y mejorar la eficiencia. Algunos cubos incluso ofrecen información en tiempo real mediante luces o pantallas para mostrar a los usuarios cómo se procesan sus residuos. También pueden vigilar el nivel de llenado de cada compartimento y avisar al personal cuando haya que vaciarlos.

Los cubos inteligentes recopilan en segundo plano datos útiles sobre los tipos y las cantidades de residuos que se desechan. Esto ayuda a las organizaciones a comprender mejor sus hábitos de gestión de residuos y contribuye a avanzar hacia sus objetivos de sostenibilidad.

Integración de inteligencia artificial en los frigoríficos inteligentes#

Los frigoríficos inteligentes se están convirtiendo en una alternativa popular y práctica a las máquinas expendedoras tradicionales, sobre todo en lugares como oficinas, gimnasios y espacios compartidos. En lugar de introducir códigos o pulsar botones, basta con escanear un código QR, abrir el frigorífico y coger lo que necesites.

Estos frigoríficos funcionan con IA visual. Las cámaras del interior vigilan las estanterías y registran en tiempo real qué productos se cogen o se devuelven. El sistema detecta visualmente los productos según su forma, tamaño y posición, por lo que no se necesitan códigos de barras ni sensores de peso.

Fig. 3. Ejemplo de frigorífico inteligente que utiliza IA visual.

La visión artificial se encarga de todo en segundo plano. Ayuda a mantener un registro preciso del inventario, lo que facilita la reposición a los operadores. El seguimiento basado en visión ofrece comodidad a los usuarios y eficiencia a las empresas, sin apenas esfuerzo adicional por parte de ninguno de los dos.

Aparcar de forma más rápida y sencilla con dispositivos basados en IA#

Pagar el aparcamiento es cada vez más sencillo gracias a la IA. En muchos aparcamientos públicos y comerciales, los parquímetros inteligentes ya no requieren monedas, tiques ni recibos impresos. En su lugar, utilizan visión artificial para reconocer los vehículos y gestionar los pagos automáticamente.

Una tecnología fundamental para ello es el reconocimiento automático de matrículas (ANPR). Cuando un coche entra en un aparcamiento, las cámaras capturan su matrícula y el sistema utiliza visión artificial y reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer el texto. Así se elimina la necesidad de usar tiques físicos o registrarse manualmente.

Fig. 4. Detección y lectura de matrículas en tiempo real con IA visual.

Estos sistemas inteligentes agilizan el aparcamiento para los conductores y mejoran la eficiencia de los operadores. Reducen los errores humanos, disminuyen las tareas de mantenimiento y permiten gestionar mejor las plazas. Al encargarse la IA del trabajo más pesado, aparcar resulta más sencillo y fluido.

La visión artificial aporta un toque personal a las cafeteras#

Las cafeteras forman parte de la vida cotidiana desde hace décadas y se encuentran en todas partes, desde oficinas y cafeterías hasta aeropuertos y gasolineras. Ahora, investigadores y empresas tecnológicas estudian cómo la IA visual podría hacer que estas máquinas fueran más inteligentes y personalizadas.

Por ejemplo, las máquinas inteligentes con cámaras integradas pueden capturar una imagen del rostro del usuario y analizar rasgos como los ojos caídos o la expresión de cansancio para detectar signos de fatiga. A partir de este análisis, la máquina puede ajustar la intensidad del café: preparará uno más suave si pareces descansado o uno más fuerte si pareces cansado, para ayudarte a sentirte con más energía.

Fig. 5. Máquina que utiliza IA visual para ajustar la intensidad de un café según los rasgos faciales.

Ventajas e inconvenientes de los electrodomésticos inteligentes basados en IA#

La IA está haciendo que los electrodomésticos cotidianos sean más inteligentes e intuitivos, con diversas ventajas para los usuarios. Estas son algunas de las principales ventajas que aportan estas tecnologías al día a día:

• Comodidad: La visión artificial permite a los electrodomésticos reconocer a los usuarios y los objetos, reduce la necesidad de botones o de introducir datos manualmente y hace que la interacción sea más fluida.
• Interacción sin contacto: En entornos donde la higiene es importante, como hospitales o servicios de alimentación, los electrodomésticos basados en visión permiten interactuar sin contacto físico.
• Accesibilidad: Para las personas con discapacidad, la visión artificial puede habilitar controles por gestos, reconocimiento facial para la autenticación o detección de objetos que ayude en las tareas cotidianas.

Al mismo tiempo, estos avances plantean algunos retos. Estos son algunos de los posibles inconvenientes que debes tener en cuenta al utilizar electrodomésticos inteligentes basados en IA:

• Problemas de privacidad: Como la visión artificial suele depender de cámaras, puede generar preocupación por la grabación o la vigilancia, especialmente en espacios compartidos o públicos.
• Dependencia de la iluminación y la ubicación: Los sistemas de visión artificial necesitan buena iluminación y un campo de visión despejado para funcionar correctamente, lo que puede limitar su fiabilidad en ciertos entornos.
• Mayor complejidad: Los electrodomésticos con visión suelen requerir más asistencia técnica, actualizaciones periódicas de software y una calibración cuidadosa para funcionar correctamente.

Conclusiones clave#

Las máquinas que utilizamos a diario son cada vez más capaces, aunque apenas nos demos cuenta. Gracias a la IA visual, ahora pueden ver lo que ocurre a su alrededor, comprenderlo y responder rápidamente. Esto ayuda a que las tareas cotidianas sean más rápidas, sencillas y naturales.

Al mejorar las herramientas de las que ya dependemos, la IA crea un mundo en el que las máquinas conocidas funcionan mejor y requieren menos esfuerzo por nuestra parte. A medida que esta tecnología evolucione, podemos esperar interacciones aún más fluidas e inteligentes, integradas en la vida cotidiana.

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