De las visualizaciones a la información empresarial con visión artificial

Computer vision es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que hace posible que las máquinas interpreten y tomen decisiones basadas en datos visuales. Cuando se muestra una aplicación de computer vision, normalmente incluye varias salidas visuales, como imágenes o vídeos, anotadas con cuadros delimitadores o máscaras de segmentación para resaltar objetos de interés. Aunque estas imágenes son impresionantes, no siempre muestran claramente qué información práctica pueden proporcionar.

Toma como ejemplo una tienda minorista. Un modelo de computer vision como Ultralytics YOLOv8 se puede utilizar para crear un mapa de calor que muestre dónde pasan los clientes la mayor parte del tiempo. La visualización puede parecerse a un mapa colorido que indica por dónde suele caminar o detenerse la mayoría de los clientes. Sin embargo, el verdadero conocimiento que se obtiene es poder identificar las secciones de la tienda con un rendimiento bajo. Los minoristas pueden usar esta información práctica para reorganizar la colocación de los productos, optimizar el espacio en los estantes o ajustar los expositores promocionales para impulsar una mayor interacción con los clientes y aumentar las ventas.

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

El valor real de la computer vision radica en traducir estas salidas 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 computer vision puede ofrecer a las empresas y cómo puede generar un impacto real en sus operaciones. También hablaremos de estrategias para ir más allá de las salidas visuales y aprovechar información práctica que impulse resultados reales. ¡Empecemos!

Visualización frente a conocimientos en IA: La idea errónea más común#

Comencemos por comprender la diferencia entre las visualizaciones y los conocimientos. En computer vision, las visualizaciones, como los cuadros delimitadores y los mapas de calor, son importantes para entender la salida del modelo. Estas salidas visuales actúan como un punto de partida para ilustrar lo que la computer vision puede y no puede hacer. Sin embargo, los conocimientos van más allá de estas imágenes y ofrecen información valiosa que se puede utilizar para tomar decisiones informadas, mejorar procesos o comprender patrones con mayor profundidad. Convierten datos visuales sin procesar en conclusiones significativas que ayudan a descubrir tendencias, predecir resultados u optimizar estrategias.

Por ejemplo, un sistema de monitorización de entrenamiento por visión artificial puede utilizar la estimación de poses y modelos como Ultralytics YOLOv8 para rastrear los movimientos corporales identificando puntos clave como articulaciones y extremidades. El resultado visual, como esqueletos animados que muestran cómo se mueve una persona, puede ser interesante de ver. Sin embargo, el verdadero valor proviene de los datos cuantitativos que proporcionan estos datos, como el número de flexiones o sentadillas realizadas, la duración de cada ejercicio, la constancia de las repeticiones y la calidad de la forma física mantenida durante toda la sesión.

Los entrenadores pueden utilizar estos conocimientos para analizar la técnica de ejercicio de sus clientes, detectar movimientos incorrectos que puedan 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 Ultralytics YOLOv8 para rastrear los movimientos corporales.

Generación 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 computer vision es una excelente manera de lograrlo. Al incorporar conocimientos de computer vision en sus flujos de trabajo existentes, pueden ver resultados reales y medibles.

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

• Métricas de rendimiento: datos cuantitativos que destacan los indicadores clave de rendimiento y los 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 gestionaba tradicionalmente mediante supervisión manual o sistemas básicos de sensores. Estos métodos a menudo carecen de la velocidad y precisión necesarias para detectar posibles peligros a tiempo. La visión artificial puede mejorar este proceso utilizando cámaras y modelos de detección de objetos como Ultralytics 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 Ultralytics YOLOv8 para detectar incendios.

Toma de decisiones basada en datos con IA#

Las salidas visuales de un modelo entrenado se pueden convertir en información organizada 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 decisiones basadas en datos en tiempo real.

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

Fig 4. Uso de Ultralytics YOLOv8 para detectar y rastrear el tráfico.

Esta información ayuda a los equipos de gestión de tráfico a entender el flujo vehicular, identificar puntos de congestión, predecir atascos y ajustar los semáforos o rutas para mantener la fluidez. Al transformar los datos visuales en información práctica, este sistema ayuda a los planificadores urbanos a tomar decisiones inteligentes para mejorar el flujo de tráfico y reducir los problemas en la carretera.

Cerrar la brecha entre la IA y las necesidades empresariales#

Ahora que hemos analizado el impacto empresarial de la información práctica de la computer vision, veamos 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 computer vision para comprender el contexto y las relaciones dentro de los datos. Un análisis exhaustivo permite crear información que sea más significativa y relevante para las necesidades del negocio.

Para empezar, es fundamental mejorar la comunicación entre los desarrolladores de IA y los líderes empresariales. Los desarrolladores de IA pueden mantener debates abiertos con las partes interesadas del negocio para comprender sus objetivos, desafíos y lo que esperan lograr. Al pensar desde la perspectiva del propietario de la empresa, es más fácil determinar cómo la computer vision puede abordar directamente problemas específicos. En lugar de desarrollar soluciones genéricas, los desarrolladores pueden centrarse en crear aplicaciones de computer vision que resuelvan necesidades empresariales reales.

Por ejemplo, en el caso del petróleo y el gas que comentamos antes, hablar directamente con una parte interesada del negocio puede ayudar a un desarrollador a comprender necesidades específicas, como enviar 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, lo que garantiza tiempos de respuesta más rápidos y reduce los riesgos, lo que mejora 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. Optimizar el procesamiento de datos puede ayudar a reducir los retrasos y proporcionar información precisa y oportuna. Asimismo, integrar los sistemas de computer vision con las herramientas empresariales existentes puede mejorar la toma de decisiones y permitir a las empresas responder rápidamente a información importante.

Aquí hay algunos factores más a tener en cuenta:

• Visualización fácil de usar: asegúrate de que las salidas visuales sean sencillas y fáciles de interpretar para las partes interesadas no técnicas.
• Escalabilidad: diseña soluciones de IA que puedan adaptarse al crecimiento de las necesidades de datos y a los 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 la confidencialidad de los datos, especialmente cuando se trata de información sensible.
• Aprendizaje continuo y adaptación: implementa mecanismos de aprendizaje continuo y actualizaciones de modelos para adaptarte a los entornos empresariales y patrones de datos cambiantes.

El 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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