La visión artificial dirige cómo los agentes de IA de visión toman decisiones

Cada industria, desde la fabricación hasta el comercio minorista, enfrenta sus propios desafíos de proceso, y encontrar formas innovadoras de resolver estos problemas siempre ha sido clave para dirigir negocios exitosos. Recientemente, los agentes de IA se han convertido en una solución popular en muchos campos. Estos sistemas van más allá de analizar datos. También pueden tomar medidas.

Por ejemplo, los agentes de IA en la fabricación pueden detectar defectos en tiempo real e iniciar automáticamente medidas de control de calidad para mantener la producción funcionando sin problemas. De manera similar, en logística y comercio minorista, pueden monitorear múltiples ubicaciones mediante vigilancia inteligente y alertar instantáneamente a los equipos sobre actividades inusuales.

A medida que crece esta tendencia, los agentes de IA están transformando activamente industrias en todo el mundo. El mercado global de agentes de IA alcanzó los 5100 millones de dólares en 2024 y se proyecta que crezca a 47 100 millones de dólares para 2030.

Fig 1. Un vistazo al tamaño del mercado global de agentes de IA.

Una de las tecnologías clave que impulsan estos avances es la visión artificial. Al permitir que las máquinas procesen e interpreten datos visuales, la IA de visión hace posible que los agentes de IA realicen tareas de visión artificial como detección de objetos en tiempo real, segmentación de instancias y seguimiento de objetos con una precisión increíble. Cierra la brecha entre lo que ven las máquinas y cómo toman decisiones, convirtiéndola en una parte fundamental de muchas soluciones impulsadas por IA.

En este artículo, exploraremos los agentes de IA y su relación con la visión artificial. También discutiremos los diferentes tipos de agentes de IA y cómo se utilizan en aplicaciones basadas en visión. ¡Empecemos!

Link to this section¿Qué son los agentes de IA?#

Antes de sumergirnos en los agentes de IA basados en visión, tomémonos un momento para entender los agentes de IA en general para ver cuán versátiles pueden ser estos sistemas.

Un agente de IA es un sistema inteligente que puede entender y responder a tareas o preguntas sin necesidad de ayuda humana. Muchos agentes de IA utilizan aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para manejar una amplia gama de tareas, desde responder preguntas básicas hasta gestionar procesos complejos.

Algunos agentes de IA incluso tienen la capacidad de aprender y mejorar con el tiempo, a diferencia de los sistemas de IA tradicionales que dependen de la intervención humana para cada actualización. Por eso, los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en una parte esencial de la IA. Pueden automatizar tareas, tomar decisiones e interactuar con su entorno sin necesidad de supervisión constante. Son especialmente útiles para gestionar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo.

Por ejemplo, puedes encontrar agentes de IA en sectores como el servicio al cliente y la hostelería. Los agentes de IA se están utilizando para procesar reembolsos y ofrecer recomendaciones de productos personalizadas en el servicio al cliente. Mientras tanto, en la industria hotelera, pueden ayudar al personal del hotel a gestionar las solicitudes de los huéspedes, agilizar el servicio de habitaciones y sugerir atracciones cercanas a los huéspedes. Estos ejemplos muestran cómo los agentes de IA están haciendo que los procesos cotidianos sean más rápidos y eficientes.

Link to this sectionComprender cómo funcionan los agentes de IA de visión#

A continuación, echemos un vistazo rápido a cómo funcionan los agentes de IA. Aunque cada agente de IA es único y está diseñado para tareas específicas, todos comparten los mismos tres pasos principales: percepción, toma de decisiones y acción.

Primero, en el paso de percepción, los agentes de IA recopilan información de diferentes fuentes para entender lo que está sucediendo. Luego viene la toma de decisiones. Según la información que recopilan, utilizan sus algoritmos para analizar la situación y decidir el mejor curso de acción. Finalmente, está la acción. Una vez que han tomado una decisión, la llevan a cabo, ya sea respondiendo una pregunta, completando una tarea o marcando un problema para que un humano lo maneje.

Puede sonar sencillo, pero dependiendo del tipo de agente de IA, a menudo sucede mucho detrás de escena para que estos pasos funcionen. Desde analizar datos complejos hasta usar modelos avanzados de aprendizaje automático, cada agente de IA está construido para manejar tareas específicas a su propia manera.

Por ejemplo, mientras que muchos agentes de IA se centran en procesar el lenguaje a través de NLP, otros, conocidos como agentes de IA de visión, integran la visión artificial para manejar datos visuales. Utilizando modelos de visión artificial avanzados como Ultralytics YOLO11, los agentes de IA de visión pueden realizar un análisis de imágenes más preciso.

Fig 2. Un ejemplo de contar manzanas en una imagen usando YOLO11.

Link to this sectionAgentes de IA de visión en coches autónomos#

Usemos los coches autónomos como ejemplo para ver cómo funcionan los agentes de IA de visión a través de los tres pasos principales descritos anteriormente:

• Percepción: Los agentes de IA de visión en coches autónomos recopilan datos visuales de cámaras y sensores instalados en el vehículo. Estos datos incluyen imágenes y videos del entorno circundante, como otros vehículos, peatones, semáforos y señales de tráfico.
• Toma de decisiones: El agente de IA procesa estos datos visuales usando modelos como YOLO11. Identifica objetos como coches y peatones, detecta obstáculos o cambios repentinos de carril, y reconoce patrones como el flujo del tráfico y el estado de los semáforos. Esto ayuda al coche a entender las condiciones de la carretera en tiempo real.
• Acción: Según su análisis, el agente de IA toma medidas, como girar para evitar un obstáculo, ajustar la velocidad o detenerse en un semáforo en rojo. Estas decisiones se toman rápidamente para garantizar una conducción segura y eficiente.

Los coches autónomos de Waymo son un gran ejemplo de esta tecnología. Utilizan agentes de IA de visión para entender su entorno, tomar decisiones en tiempo real y navegar por las carreteras de forma segura y eficiente sin intervención humana.

Fig 3. Taxi autónomo basado en agentes de IA de Waymo.

Link to this sectionTipos de agentes de IA de visión#

Ahora que hemos visto cómo funcionan los agentes de IA y cómo utilizan la visión artificial, echemos un vistazo a los diferentes tipos de agentes de IA. Cada tipo está diseñado para tareas específicas, desde acciones simples hasta una toma de decisiones y un aprendizaje más complejos.

Link to this sectionAgentes de reflejo simple#

Los agentes de reflejo simple son el tipo más básico de agente de IA. Responden a entradas específicas con acciones predefinidas, basándose puramente en la situación actual sin considerar ninguna historia o resultado futuro. Estos agentes suelen utilizar reglas simples de "si-entonces" para guiar su comportamiento.

Con respecto al análisis de imágenes, un agente de reflejo simple podría programarse para detectar un color en particular (como el rojo) y activar una acción inmediata (como resaltar o contar objetos rojos). Si bien esto puede funcionar para tareas sencillas, se queda corto en entornos más complejos, ya que el agente no aprende ni se adapta de experiencias previas.

Link to this sectionAgentes de reflejo basados en modelos#

Los agentes de reflejo basados en modelos son más avanzados que los agentes de reflejo simple porque utilizan un modelo interno de su entorno para entender mejor la situación. Este modelo les permite manejar información faltante o incompleta y tomar decisiones más informadas.

Toma los sistemas de cámaras de seguridad con IA, por ejemplo. Los agentes de IA de visión integrados en ellos pueden usar visión artificial para analizar lo que sucede en tiempo real. Pueden comparar movimientos y acciones con un modelo de comportamiento normal, ayudándoles a detectar actividades inusuales, como el hurto en tiendas, y señalar amenazas de seguridad potenciales con mayor precisión.

Fig 4. Un ejemplo de cómo usar la visión artificial para detectar robos.

Link to this sectionAgentes basados en utilidad#

Piensa en un dron basado en utilidad utilizado para el monitoreo de cultivos. Ajusta su trayectoria de vuelo para cubrir más terreno mientras evita obstáculos y selecciona la mejor ruta para el trabajo. Esto significa que el dron evalúa múltiples acciones potenciales, como qué área priorizar o cómo navegar de manera eficiente, y elige la que maximiza su efectividad.

De manera similar, los agentes basados en utilidad están diseñados para elegir la mejor acción entre varias opciones para lograr el mayor beneficio o resultado. Los agentes de IA de visión diseñados para esto pueden procesar y analizar diferentes entradas visuales, como imágenes o datos de sensores, y seleccionar el resultado más útil según criterios predefinidos.

Fig 5. Los drones basados en utilidad se pueden utilizar para el monitoreo de cultivos.

Link to this sectionAgentes basados en objetivos#

Los agentes basados en objetivos son similares a los agentes basados en utilidad porque ambos tienen como objetivo alcanzar objetivos específicos. Sin embargo, los agentes basados en objetivos se centran puramente en las acciones que los acercan a su objetivo definido. Evalúan cada acción según cómo ayuda a alcanzar su objetivo, sin sopesar otros factores como el valor general o las compensaciones.

Por ejemplo, un coche autónomo opera como un agente basado en objetivos cuando su objetivo es llegar a un destino. Procesa datos de cámaras de IA y sensores para tomar decisiones como evitar obstáculos, obedecer las señales de tráfico y elegir los giros correctos para mantenerse en el camino. Estas decisiones se guían completamente por qué tan bien se alinean con el objetivo de llegar al destino de manera segura y eficiente. A diferencia de los agentes basados en utilidad, los agentes basados en objetivos se centran solo en el logro del objetivo sin considerar criterios adicionales como la eficiencia o la optimización.

Fig 6. Un coche autónomo que utiliza visión artificial para identificar objetos en su entorno.

Link to this sectionAgentes de aprendizaje#

Si estás familiarizado con la visión artificial, es posible que hayas oído hablar del ajuste fino, un proceso en el que los modelos mejoran aprendiendo de nuevos datos. Los agentes de aprendizaje funcionan de manera similar, adaptándose y mejorando con el tiempo a medida que adquieren experiencia. En aplicaciones como el control de calidad basado en visión, estos agentes mejoran en la detección de defectos con cada inspección. Esta capacidad de refinar su rendimiento es particularmente vital en campos como la aviación, donde la seguridad y la precisión son vitales.

Link to this sectionAgentes jerárquicos#

Los agentes jerárquicos simplifican tareas complejas dividiéndolas en pasos más pequeños y manejables. Un agente de nivel superior supervisa el proceso general, tomando decisiones estratégicas, mientras que los agentes de nivel inferior manejan tareas específicas. Es más eficiente cuando se trata de operaciones que involucran múltiples pasos y una ejecución detallada.

Por ejemplo, en un almacén automatizado, un robot de nivel superior podría planificar el proceso de clasificación, decidiendo qué artículos deben ir a qué áreas. Al mismo tiempo, los robots de nivel inferior se centran en identificar artículos utilizando visión artificial, analizando características como el tamaño, la forma o las etiquetas, y organizándolos en los contenedores correctos. Una división clara de responsabilidades ayuda a que el sistema funcione sin problemas.

Fig 7. Un ejemplo de un agente de IA robótico clasificando paquetes.

Link to this sectionCómo empezar a construir un agente de IA de visión#

El núcleo de un agente de IA con capacidades de visión es un modelo de visión artificial. Uno de los modelos de visión artificial más recientes y fiables disponibles hoy en día es Ultralytics YOLO11. YOLO11 es conocido por su eficiencia y precisión en tiempo real, lo que lo hace perfecto para tareas de visión artificial.

Aquí están los diferentes procesos involucrados en la construcción de tu propio agente de IA con las capacidades de YOLO11:

• Prepara un dataset: Recopila y preprocesa imágenes etiquetadas relevantes para la tarea que realizará tu agente de IA.

• Entrena de forma personalizada el modelo: Entrena a YOLO11 específicamente en tu conjunto de datos para mejorar su precisión y rendimiento para tu aplicación única.

• Integra con un marco de toma de decisiones: Conecta el modelo entrenado a un sistema que permita al agente de IA tomar decisiones basadas en entradas visuales.

• Prueba y refina: Implementa el agente de IA, prueba su rendimiento, recopila comentarios y ajusta el modelo para mejorar la precisión y la fiabilidad.

Link to this sectionConclusiones clave#

Los agentes de IA integrados con visión artificial (agentes de IA de visión) están cambiando las industrias al automatizar tareas, hacer que los procesos sean más rápidos y mejorar la toma de decisiones. Desde ciudades inteligentes que controlan el tráfico hasta sistemas de seguridad que utilizan reconocimiento facial, estos agentes están aportando nuevas soluciones a problemas comunes.

También pueden seguir aprendiendo y mejorando con el tiempo, lo que los hace útiles en entornos cambiantes. Con herramientas como YOLO11, crear y utilizar estos agentes de IA es más fácil, lo que lleva a soluciones más inteligentes y eficientes.

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