Explora el uso de la IA visual para crear experiencias de producto más inteligentes y descubre cómo los datos visuales en tiempo real, la automatización y los modelos de IA permiten crear productos más atractivos.
Las experiencias con los productos están cambiando rápidamente. Hoy en día, la gente espera que los productos sean más inteligentes, más receptivos y más fáciles de usar, ya sea para comprar, trabajar o gestionar las tareas cotidianas.
Especialmente con la IA cada vez más accesible e integrada en los productos cotidianos, las expectativas han cambiado aún más. Los usuarios ahora dan por sentado que los productos se adaptarán a sus necesidades, reducirán el esfuerzo y proporcionarán una orientación significativa en el momento, no después de los hechos.
Este cambio está impulsando a los equipos a utilizar la IA de formas más prácticas y realistas. Tomemos como ejemplo la IA visual, o visión artificial: se basa en la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para analizar imágenes y vídeos, lo que permite a los productos comprender el contexto visual y responder mientras se produce una interacción.
Esto permite una funcionalidad basada en IA que puede optimizar los flujos de trabajo, agilizar las tareas comunes y mejorar la experiencia del cliente sin añadir complejidad innecesaria. A medida que la IA visual sigue madurando, se está convirtiendo en una opción natural para los casos de uso de productos en el mundo real.
Mediante el uso de modelos y algoritmos de visión artificial basados en inteligencia artificial, los productos pueden interpretar lo que ven los usuarios y actuar en función de esa información en tiempo real. Esto permite ofrecer experiencias de pago más fluidas, mejorar el control de calidad y destacar la información relevante justo cuando se necesita.
Para los gestores de productos, esto abre nuevas formas de pensar sobre el desarrollo de productos a lo largo de todo el ciclo de vida. La IA visual puede alimentar paneles de control basados en datos con información valiosa sobre el comportamiento de los clientes, lo que ayuda a los equipos a validar ideas, perfeccionar funcionalidades y tomar decisiones más inteligentes. Cuando se combina con herramientas de IA escalables e integradas de extremo a extremo, la IA visual favorece la eficiencia operativa y permite una transformación digital significativa sin complicar en exceso la experiencia del usuario.
En este artículo, exploraremos cómo se está utilizando la IA visual para crear experiencias de producto más inteligentes en diferentes sectores, los casos de uso clave que dan forma a los productos modernos y lo que se necesita para desarrollar y ampliar estas capacidades en aplicaciones del mundo real. ¡Empecemos!
La visión artificial está redefiniendo la experiencia con los productos, ya que permite que estos comprendan lo que está sucediendo visualmente y respondan en tiempo real. En lugar de depender únicamente de botones, formularios o reglas predefinidas, los productos ahora pueden reaccionar ante lo que los usuarios realmente ven y hacen.
Esto hace que las interacciones se sientan más naturales, rápidas y mejor alineadas con el comportamiento del mundo real. Esto es posible gracias a modelos de visión artificial como Ultralytics , que pueden procesar imágenes y vídeos con la rapidez y precisión suficientes como para utilizarse directamente en productos.
En concreto, modelos como YOLO26 admiten una serie de tareas básicas de visión artificial que son esenciales para las experiencias reales con los productos. Entre ellas se incluyen la detección de objetos para localizar e identificar elementos en una escena, la clasificación de imágenes para comprender lo que representa una imagen, la segmentación de instancias para separar los objetos de su entorno y la estimación de posturas para comprender las posiciones y los movimientos del cuerpo. En conjunto, estas capacidades permiten a los productos ir más allá de las simples entradas y responder al contexto visual en tiempo real.
Dado que modelos como YOLO26 son rápidos y flexibles, los equipos de producto pueden utilizarlos en muchos escenarios, desde reconocer productos en una estantería de una tienda hasta detectar herramientas en un entorno sanitario o comprender la actividad en un hogar inteligente. Esta versatilidad es la razón por la que la IA visual se está convirtiendo en una capa fundamental para crear experiencias de producto más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta.
Antes de profundizar en cómo se puede utilizar la IA visual para crear experiencias de producto más inteligentes, veamos más de cerca cómo se relaciona con el diseño de productos. Cuando la comprensión visual pasa a formar parte de un producto, las decisiones de diseño deben tenerlo en cuenta.
Esto significa que el diseño del producto va más allá de las pantallas y las interfaces estáticas para incluir el contexto del mundo real. Los diseñadores deben pensar en cómo y cuándo los usuarios captarán la información visual, en qué condiciones debe funcionar el producto y en cómo se transmite la información de forma clara y oportuna.
Supongamos que estamos creando una aplicación de seguridad industrial que utiliza inteligencia artificial visual para supervisar equipos o áreas de trabajo. El diseño debe tener en cuenta cómo se colocan las cámaras, cómo saben los trabajadores cuándo el sistema está analizando activamente una escena y cómo se envían las alertas sin causar distracciones.
Concretamente, en un entorno de seguridad industrial, los usuarios deben comprender lo que ve el sistema y por qué responde. El diseño debe dejar claro cuándo la solución de IA visual está segura, cuándo no lo está y cuándo sigue siendo necesario el juicio humano. Las confirmaciones sencillas, el razonamiento claro de las alertas y el comportamiento predecible contribuyen a generar confianza en el sistema.
Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar la IA visual en los productos:
A continuación, veamos algunos ejemplos que muestran cómo se están utilizando las aplicaciones de visión para crear experiencias de producto más inteligentes e intuitivas.
Los productos sanitarios no siempre son fáciles de entender. Las etiquetas pueden ser pequeñas, las instrucciones pueden resultar confusas y, a menudo, los detalles importantes quedan ocultos tras un lenguaje médico difícil de comprender sin conocimientos especializados en la materia.
Vision AI ayuda a reducir esa fricción al permitir que los pacientes y los médicos apunten con una cámara a un producto médico y obtengan información clara y útil al instante. Por ejemplo, una aplicación móvil integrada con un modelo de visión artificial puede utilizarse para reconocer un medicamento recetado en tiempo real y explicar qué es, cómo tomarlo y qué hay que tener en cuenta.
Del mismo modo, los sistemas de IA visual pueden ir más allá de la identificación de pastillas mediante la detección de objetos médicos y la lectura de información impresa. Mediante tareas visuales como la detección de objetos, estas soluciones pueden reconocer dispositivos, envases o herramientas y, a continuación, aplicar la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer etiquetas, instrucciones de dosificación o advertencias.
Todos hemos estado alguna vez en esa situación, de pie en el pasillo de una tienda tratando de comparar productos, precios o características mientras leemos etiquetas y letras pequeñas. La visión artificial puede simplificar ese momento al permitir a los compradores utilizar las cámaras de sus teléfonos para interactuar directamente con los productos, lo que hace que la búsqueda sea más rápida e intuitiva.
En lugar de escanear estantes o rebuscar en menús, los clientes pueden apuntar con su teléfono a un artículo y ver al instante información útil superpuesta en la pantalla. Esto puede incluir detalles del producto, valoraciones, precios o comparaciones con artículos similares cercanos.
Al combinar la detección de objetos en tiempo real con la realidad aumentada (RA), la IA visual mantiene a los compradores en el momento y les permite tomar decisiones con mayor confianza. Los prototipos de investigación en este ámbito son un buen ejemplo de ello.
Mediante el uso de inteligencia artificial visual para identificar productos en tiendas físicas y mostrar detalles relevantes en tiempo real, estos sistemas reducen el tiempo de decisión. También crean experiencias en la tienda que resultan más interactivas, útiles y agradables.
Los electrodomésticos cotidianos tienen un gran potencial para ser más útiles, pero a menudo carecen de conciencia de lo que sucede a su alrededor. La IA visual cambia esto al dotar a los electrodomésticos de la capacidad de ver y comprender la actividad del usuario en tiempo real, lo que les permite responder de forma más oportuna y relevante.
Entonces, ¿cómo se traduce esto en la práctica? En una cocina inteligente, podría significar un electrodoméstico capaz de reconocer objetos, alimentos o condiciones de cocción mediante una cámara integrada y modelos de visión artificial entrenados con datos personalizados.
Por ejemplo, algunos frigoríficos inteligentes ya utilizan cámaras internas para identificar los alimentos y track , lo que permite a los usuarios comprobar lo que tienen mientras hacen la compra o recibir recordatorios cuando los productos se están agotando.
La visión artificial también se puede aplicar a los electrodomésticos de cocina que detect en la placa, controlan la ebullición o el sobrecalentamiento, o reconocen condiciones inseguras como el humo. Al responder a señales visuales del mundo real en lugar de basarse únicamente en temporizadores o entradas manuales, estos productos se comportan de una manera más acorde con lo que los usuarios hacen realmente en la cocina.
A medida que exploras la IA visual, es posible que te preguntes cómo los equipos de producto dan vida a estas experiencias. Por lo general, se empieza por identificar en qué aspectos la información visual puede mejorar significativamente un producto, como el reconocimiento de objetos o la comprensión de entornos del mundo real para reducir la fricción para los usuarios.
A partir de ahí, los equipos recopilan datos visuales que reflejan el uso real y los preparan para el entrenamiento. Esto incluye etiquetar imágenes o vídeos y entrenar modelos de visión artificial como Ultralytics para tareas como la detección de objetos o la segmentación de instancias. Los modelos se prueban y perfeccionan para garantizar que funcionen de forma fiable en entornos reales.
Una vez listos, los modelos se implementan en productos a través de API, dispositivos periféricos o servicios en la nube, dependiendo de los requisitos de latencia y rendimiento. A continuación, los equipos supervisan la precisión, recopilan comentarios y actualizan continuamente los modelos para que la experiencia de IA visual siga siendo fiable y se adapte a la forma en que los usuarios interactúan con el producto a lo largo del tiempo.
A medida que la IA visual se vuelve más capaz y crece su adopción, la comunidad de IA está viendo cómo los modelos de visión artificial se integran en sistemas más grandes y completos. En lugar de funcionar por sí solos, los modelos de visión se están incorporando cada vez más a sistemas de IA visual que combinan la percepción visual con el razonamiento y la toma de decisiones.
Consideremos como ejemplo un entorno minorista inteligente. Los modelos de visión artificial identifican los productos en las estanterías, detect se recogen los artículos y supervisan los cambios en el inventario en tiempo real.
Esa información visual se transmite a un agente de IA, que analiza lo que está sucediendo y determina el siguiente paso, como actualizar el inventario, activar una solicitud de reposición o decidir cuándo interactuar con un comprador. La IA generativa desempeña entonces un papel clave al convertir esas decisiones en interacciones naturales con el usuario, como generar explicaciones personalizadas sobre los productos, responder a preguntas o recomendar alternativas en un lenguaje sencillo.
Juntos, la IA visual, los agentes de IA y la IA generativa pueden crear un circuito cerrado entre ver, pensar y actuar. La IA visual proporciona conciencia del mundo real, los agentes de IA coordinan las decisiones y los flujos de trabajo, y la IA generativa da forma a cómo se comunican esas decisiones.
La visión artificial se está convirtiendo rápidamente en algo más que una característica deseable. A medida que los productos traspasan las pantallas y se adentran en los espacios físicos, la capacidad de comprender el contexto visual se está convirtiendo en una habilidad fundamental.
Los productos que pueden ver e interpretar el mundo que les rodea están mejor posicionados para reducir la fricción, responder en tiempo real y ofrecer experiencias que resulten más naturales para los usuarios. Desde el punto de vista de la estrategia empresarial, la IA visual genera un efecto multiplicador en múltiples aspectos de un producto.
Las mismas capacidades visuales pueden impulsar funciones orientadas al usuario, automatización, comprobaciones de seguridad e información operativa. Con el tiempo, los datos visuales generados por estos sistemas también proporcionan a los equipos de producto una imagen más clara de cómo se utilizan los productos en entornos reales, lo que permite tomar mejores decisiones de diseño y establecer prioridades.
Lo más importante es que la IA visual favorece la diferenciación a largo plazo. A medida que los competidores adoptan interfaces y flujos de trabajo similares, los productos que pueden adaptarse a las condiciones del mundo real destacan sobre los demás.
Al invertir temprano en IA visual e integrarla en la hoja de ruta, los equipos de producto crean una base para una automatización más inteligente, experiencias más adaptables y una ventaja competitiva sostenida a medida que las capacidades de IA continúan evolucionando.
La IA visual permite que los productos comprendan la información visual en tiempo real, lo que se traduce en interacciones más fluidas y experiencias de usuario más intuitivas. Cuando se combina con la IA generativa y los agentes de IA, los productos pueden convertir lo que ven en acciones y orientaciones significativas para los usuarios. Para los equipos de producto, adoptar la IA visual es una forma práctica de crear productos más inteligentes que sigan siendo relevantes y competitivos a lo largo del tiempo.
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