20 de enero de 2025
Aprenda cómo los agentes de IA están utilizando la visión artificial para reinventar industrias. Explore sus aplicaciones en áreas como la seguridad, los coches autónomos y mucho más.
Cada industria, desde la manufactura hasta el comercio minorista, se enfrenta a 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 del análisis de 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. Del mismo modo, en logística y el comercio minorista, pueden supervisar múltiples ubicaciones utilizando vigilancia inteligente y alertar instantáneamente a los equipos sobre actividades inusuales.
A medida que esta tendencia crece, los agentes de IA están transformando activamente las industrias en todo el mundo. El mercado global de agentes de IA alcanzó los 5.100 millones de dólares en 2024 y se proyecta que crecerá a 47.100 millones de dólares para 2030.
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 la detección de objetos en tiempo real, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos con una precisión increíble. Cierra la brecha entre lo que ven las máquinas y cómo toman decisiones, convirtiéndola en una parte crítica de muchas soluciones impulsadas por la 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 la visión. ¡Empecemos!
Antes de sumergirnos en los agentes de IA basados en la visión, tomemos 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 de un humano. Muchos agentes de IA utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) 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 entrada humana para cada actualización. Es por eso que 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 una supervisión constante. Son especialmente útiles para gestionar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo.
Por ejemplo, puede 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 de la hostelería, 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.
A continuación, echemos un vistazo rápido a cómo funcionan los agentes de IA. Si bien 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. El siguiente es la toma de decisiones. Basándose en 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 a una pregunta, completando una tarea o señalando un problema para que lo maneje un humano.
Puede sonar sencillo, pero dependiendo del tipo de agente de IA, a menudo hay mucho sucediendo entre bastidores para que estos pasos funcionen. Desde el análisis de datos complejos hasta el uso de modelos avanzados de aprendizaje automático, cada agente de IA está construido para manejar tareas específicas a su manera.
Por ejemplo, mientras que muchos agentes de IA se centran en el procesamiento del lenguaje a través del PLN, otros, conocidos como agentes de IA de visión, integran la visión artificial para manejar datos visuales. Utilizando modelos avanzados de visión artificial como Ultralytics YOLO11, los agentes de IA de visión pueden realizar un análisis de imágenes más preciso.
Usemos los coches autónomos como ejemplo para ver cómo los agentes de IA de visión trabajan a través de los tres pasos principales descritos anteriormente:
Los coches autónomos de Waymo son un gran ejemplo de esta tecnología. Utilizan agentes de IA de visión para comprender su entorno, tomar decisiones en tiempo real y navegar por las carreteras de forma segura y eficiente sin intervención humana.
Ahora que hemos visto cómo funcionan los agentes de IA y cómo utilizan la visión artificial, veamos los diferentes tipos de agentes de IA. Cada tipo está diseñado para tareas específicas, desde acciones simples hasta la toma de decisiones y el aprendizaje más complejos.
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 resultados futuros. 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 particular (como el rojo) y desencadenar 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.
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 comprender mejor la situación. Este modelo les permite manejar información faltante o incompleta y tomar decisiones más informadas.
Tomemos como ejemplo los sistemas de cámaras de seguridad con IA. Los agentes de IA de visión integrados en ellos pueden utilizar la visión artificial para analizar lo que está sucediendo en tiempo real. Pueden comparar movimientos y acciones con un modelo de comportamiento normal, lo que les ayuda a detectar actividades inusuales, como robos en tiendas, y a señalar posibles amenazas de seguridad con mayor precisión.
Piense en un dron basado en la utilidad utilizado para la supervisión de cultivos. Ajusta su trayectoria de vuelo para cubrir más terreno evitando 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 eficacia.
De manera similar, los agentes basados en la 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 en función de criterios predefinidos.
Los agentes basados en objetivos son similares a los agentes basados en la utilidad porque ambos pretenden alcanzar objetivos específicos. Sin embargo, los agentes basados en objetivos se centran únicamente en las acciones que los acercan a su objetivo definido. Evalúan cada acción en función de cómo ayuda a alcanzar su objetivo, sin sopesar otros factores como el valor general o las contrapartidas.
Por ejemplo, un coche autónomo funciona como un agente basado en objetivos cuando su meta 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 lo bien que se alinean con el objetivo de llegar al destino de forma segura y eficiente. A diferencia de los agentes basados en utilidad, los agentes basados en objetivos se centran únicamente en el logro del objetivo sin considerar criterios adicionales como la eficiencia o la optimización.
Si está familiarizado con la visión artificial, es posible que haya oído hablar del ajuste fino (fine-tuning), 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 perfeccionar su rendimiento es particularmente vital en campos como la aviación, donde la seguridad y la precisión son vitales.
Los agentes jerárquicos simplifican las 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 se encargan de tareas específicas. Es más eficiente cuando se trata de operaciones que implican 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 los artículos mediante visión artificial, analizando características como el tamaño, la forma o las etiquetas, y organizándolos en los contenedores correctos. Una clara división de responsabilidades ayuda a que el sistema funcione sin problemas.
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 en la actualidad es Ultralytics YOLO11. YOLO11 es conocido por su eficiencia y precisión en tiempo real, lo que lo hace perfecto para tareas de visión artificial.
Estos son los diferentes procesos involucrados en la construcción de su propio agente de IA con las capacidades de YOLO11:
Los agentes de IA integrados con visión artificial, los agentes de IA de visión, están cambiando las industrias al automatizar tareas, acelerar los procesos y mejorar la toma de decisiones. Desde ciudades inteligentes que controlan el tráfico hasta sistemas de seguridad que utilizan el 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 conduce a soluciones más inteligentes y eficientes.
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