De las visualizaciones a la información empresarial con visión artificial

La visión artificial es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas interpretar y tomar decisiones basadas en datos visuales. Cuando se presenta una aplicación de visión artificial, normalmente incluye diversos resultados visuales, como imágenes o vídeos, anotados con cuadros delimitadores o máscaras de segmentación para resaltar los objetos de interés. Aunque estos elementos visuales son impresionantes, no siempre ofrecen una imagen clara de los conocimientos prácticos que pueden proporcionar.

Tomemos como ejemplo una tienda minorista. Se puede utilizar un modelo de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 para crear un mapa de calor que muestre dónde pasan más tiempo los clientes. La visualización puede parecer un mapa colorido que indica por dónde tienden a caminar o detenerse la mayoría de los clientes. Sin embargo, el verdadero conocimiento obtenido es ser capaz de identificar las secciones de la tienda con bajo rendimiento. Los minoristas pueden utilizar este conocimiento práctico para reorganizar la colocación de los productos, optimizar el espacio en los estantes o ajustar los expositores promocionales para aumentar la participación de los clientes y las ventas.

Fig 1. Un ejemplo de un mapa de calor creado para una tienda minorista utilizando YOLOv8.

El valor real de la visión artificial reside en traducir estos resultados visuales en conocimientos empresariales significativos que puedan mejorar y optimizar directamente las operaciones para impulsar el crecimiento y la eficiencia. En este artículo, analizaremos lo que la visión artificial puede ofrecer a las empresas y cómo puede tener un impacto real en sus operaciones. También analizaremos estrategias para ir más allá de los resultados visuales y aprovechar los conocimientos prácticos que generan resultados reales. ¡Empecemos!

Link to this sectionVisualización frente a conocimientos en IA: La idea errónea más común#

Comencemos por entender la diferencia entre visualizaciones y conocimientos. En visión artificial, las visualizaciones como los cuadros delimitadores y los mapas de calor son importantes para entender el resultado del modelo. Estos resultados visuales actúan como un trampolín para ilustrar lo que la visión artificial puede y no puede hacer. Los conocimientos, sin embargo, van más allá de estos elementos visuales y ofrecen información valiosa que puede utilizarse para tomar decisiones informadas, mejorar procesos o comprender patrones con mayor profundidad. Convierten los datos visuales brutos en conclusiones significativas que ayudan a descubrir tendencias, predecir resultados u optimizar estrategias.

Por ejemplo, un sistema de monitorización de ejercicios mediante visión artificial podría utilizar la estimación de pose y modelos como YOLOv8 para realizar un seguimiento de los movimientos corporales mediante la identificación de puntos clave como las articulaciones y las extremidades. El resultado visual, como los esqueletos animados que muestran cómo se mueve una persona, puede ser interesante de ver. Sin embargo, el valor real proviene de los conocimientos cuantificables que proporcionan estos datos, tales como el número de flexiones o sentadillas realizadas, la duración de cada ejercicio, la consistencia de las repeticiones y la calidad de la forma física mantenida durante toda la sesión.

Los entrenadores pueden utilizar estos conocimientos para analizar la forma de hacer ejercicio de sus clientes, detectar movimientos incorrectos que podrían causar lesiones, realizar un seguimiento del rendimiento a lo largo del tiempo y comprender los hábitos de entrenamiento. Estos conocimientos ayudan a los entrenadores a ofrecer mejores comentarios, diseñar planes de entrenamiento más eficaces y ayudar a los clientes a alcanzar sus objetivos de fitness de forma más segura y eficiente.

Fig 2. Uso de YOLOv8 para realizar el seguimiento de los movimientos corporales.

Link to this sectionGeneración de valor empresarial con visión artificial#

A medida que la tecnología avanza, las empresas buscan constantemente formas de mantenerse por delante de la competencia, y la visión artificial es una excelente manera de hacerlo. Al incorporar los conocimientos de la visión artificial en sus flujos de trabajo existentes, pueden obtener resultados reales y medibles.

Estos conocimientos pueden ofrecer información valiosa en diversas áreas de la empresa, como:

• Métricas de rendimiento: Datos cuantitativos que destacan indicadores clave de rendimiento y patrones.
• Análisis de tendencias: Comprender las tendencias emergentes y los cambios en el comportamiento de los clientes o en las condiciones del mercado a lo largo del tiempo.
• Conocimientos predictivos: Prever resultados futuros o identificar posibles problemas mediante el uso de datos pasados y en tiempo real.
• Alertas en tiempo real: Notificaciones instantáneas de eventos importantes, anomalías o cambios que requieren atención.

Por ejemplo, en la industria del petróleo y el gas, la detección de incendios o fugas de gas en hornos se realizaba tradicionalmente mediante monitorización manual o sistemas de sensores básicos. Estos métodos a menudo carecen de la velocidad y precisión necesarias para detectar posibles riesgos con antelación. La visión artificial puede mejorar este proceso mediante el uso de cámaras y modelos de detección de objetos como YOLOv8 para supervisar continuamente los hornos y detectar rápidamente problemas como llamas inusuales, exceso de humo o fugas de gas.

El resultado visual de esta aplicación podría aparecer como cuadros delimitadores en las imágenes que resaltan las áreas donde se detecta un incendio. El beneficio real, sin embargo, proviene de convertir estas señales visuales en conocimientos prácticos. Estos conocimientos pueden ayudar a identificar la causa de un incendio, predecir problemas en los equipos y planificar el mantenimiento para evitar problemas futuros. Al utilizar estos conocimientos, las empresas industriales pueden responder rápidamente a posibles incendios, evitar daños costosos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la seguridad y la eficiencia.

Fig 3. Uso de YOLOv8 para detectar incendios.

Link to this sectionToma de decisiones basada en datos con IA#

Los resultados visuales de un modelo entrenado pueden convertirse en conocimientos organizados en paneles y bases de datos para un análisis más profundo. Los paneles, en particular, pueden ayudar a ofrecer a los propietarios de empresas una visión clara de las métricas de rendimiento, ayudar a detectar anomalías y respaldar la toma de decisiones basada en datos mediante información en tiempo real.

Por ejemplo, en la monitorización del tráfico, se puede utilizar un modelo de visión artificial como YOLOv8 para analizar imágenes de tráfico en directo con el fin de detectar y realizar el seguimiento de diferentes vehículos, como coches, furgonetas y autobuses, en la carretera. La visualización resultante puede mostrar los vehículos etiquetados y realizar un seguimiento del número de vehículos que entran y salen de áreas específicas. Esta información también puede mostrarse en un panel que proporcione un desglose del recuento de vehículos por zona y calcule métricas clave como el recuento total de vehículos y la velocidad media.

Fig 4. Uso de YOLOv8 para detectar y realizar el seguimiento del tráfico.

Estos conocimientos ayudan a los equipos de gestión del tráfico a comprender el flujo vehicular, identificar puntos de congestión, predecir atascos y ajustar los semáforos o las rutas para mantener la fluidez. Al convertir los datos visuales en conocimientos prácticos, este sistema ayuda a los urbanistas a tomar decisiones inteligentes para mejorar el flujo del tráfico y reducir los problemas en la carretera.

Link to this sectionCerrar la brecha entre la IA y las necesidades empresariales#

Ahora que hemos hablado del impacto empresarial de los conocimientos prácticos de visión artificial, analicemos las estrategias para cerrar la brecha entre la visualización de datos y los conocimientos empresariales. Al desarrollar soluciones de IA, estas consideraciones son vitales porque ayudan a ir más allá de las simples tareas de visión artificial para comprender el contexto y las relaciones dentro de los datos. Un análisis exhaustivo permite crear conocimientos que son más significativos y más relevantes para las necesidades empresariales.

Para empezar, es esencial mejorar la comunicación entre los desarrolladores de IA y los líderes empresariales. Los desarrolladores de IA pueden mantener conversaciones abiertas con las partes interesadas de la empresa para entender sus objetivos, retos y lo que esperan conseguir. Al pensar desde la perspectiva del propietario de la empresa, es más fácil determinar cómo la visión artificial puede abordar directamente problemas específicos. En lugar de desarrollar soluciones genéricas, los desarrolladores pueden centrarse en crear aplicaciones de visión artificial que resuelvan necesidades empresariales reales.

Por ejemplo, en el escenario del petróleo y el gas que comentamos anteriormente, hablar directamente con una parte interesada de la empresa podría ayudar al desarrollador a entender necesidades específicas, como el envío de alertas basadas en el tamaño y la gravedad de un incendio detectado. Conocer estos detalles ayuda a los desarrolladores a personalizar la solución para priorizar las alertas críticas, garantizando tiempos de respuesta más rápidos y reduciendo los riesgos, lo que aumenta la seguridad y la eficiencia.

Fig 5. La comunicación es esencial. Fuente de la imagen: Envato Elements.

Una vez establecida una comunicación clara, el siguiente paso es centrarse en la calidad y el procesamiento de los datos. Los desarrolladores pueden asegurarse de que los datos utilizados para el entrenamiento y el análisis sean limpios, coherentes y pertinentes para las necesidades del cliente. La racionalización del procesamiento de datos puede ayudar a reducir los retrasos y proporcionar conocimientos precisos y oportunos. Además, la integración de sistemas de visión artificial con las herramientas empresariales existentes puede mejorar la toma de decisiones y permitir a las empresas responder rápidamente a conocimientos importantes.

Aquí hay algunos factores más a tener en cuenta:

• Visualización fácil de usar: Asegúrate de que los resultados visuales sean sencillos y fáciles de interpretar para las partes interesadas no técnicas.
• Escalabilidad: Diseña soluciones de IA que puedan escalar con las crecientes necesidades de datos y cambios operativos de la empresa.
• Análisis en tiempo real: Incorpora el procesamiento de datos en tiempo real para proporcionar conocimientos oportunos que puedan provocar una acción inmediata.
• Seguridad y privacidad: Protege la integridad y confidencialidad de los datos, especialmente al tratar con información sensible.
• Aprendizaje continuo y adaptación: Implementa mecanismos para el aprendizaje continuo y las actualizaciones de modelos para adaptarse a los cambios en los entornos empresariales y los patrones de datos.

Link to this sectionEl futuro de la visión artificial para las empresas#

Aunque los resultados visuales, como los cuadros delimitadores y las máscaras, demuestran las capacidades de la visión artificial, las empresas requieren algo más que representaciones visuales; necesitan conocimientos prácticos que puedan impulsar la toma de decisiones y las mejoras operativas. Al comprender los objetivos empresariales y aplicar la visión artificial a problemas del mundo real, los desarrolladores pueden proporcionar conocimientos que mejoren las operaciones, mejoren las experiencias de los clientes y reduzcan los costes.

Para cerrar la brecha entre la visualización y los conocimientos prácticos, los desarrolladores pueden comunicarse claramente con las partes interesadas, utilizar datos de alta calidad y mejorar el procesamiento de datos. Estos pasos ayudan a las empresas a aprovechar al máximo la tecnología de visión artificial, convirtiendo los conocimientos en beneficios reales.

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