20 de noviembre de 2025
Descubra por qué las empresas no ignoran la visión por ordenador. Descubra cómo Vision AI convierte imágenes y vídeos en información que permite tomar decisiones más inteligentes.
Muchas empresas se enfrentan a procesos repetitivos y lentos en sus operaciones diarias. Estas tareas suelen depender de personas que observan, comprueban o analizan información visual repetidamente.
Ya se trate de hacer un seguimiento de los productos en las estanterías, revisar imágenes médicas, supervisar la actividad en un almacén o garantizar la seguridad en un lugar de trabajo, todas estas tareas requieren una atención constante. Incluso los equipos más experimentados pueden pasar por alto detalles cuando las cosas están en constante movimiento.
A medida que la inteligencia artificial (IA) se hace más accesible, muchas empresas están adoptando la visión por ordenador, un subcampo de la IA que permite a las máquinas interpretar imágenes y vídeos. La IA de visión permite automatizar tareas visuales y convertir imágenes cotidianas en información impactante.
Sectores como la sanidad, el comercio minorista, la logística y la robótica ya están viendo sus ventajas. La visión por ordenador ayuda a los equipos a trabajar de forma más eficiente, reducir errores y tomar decisiones con mayor confianza.
También desempeña un papel importante en el aumento de la productividad a largo plazo que puede generar la IA. De hecho, los sistemas de IA podrían generar hasta 4,4 billones de dólares en mejoras anuales de la productividad en todos los casos de uso corporativo.
En este artículo, nos adentraremos en cómo la visión por computador puede impulsar decisiones más inteligentes y por qué ignorar la visión por computador puede llevar a perder oportunidades. Comencemos.
La visión por ordenador es una de las áreas de la IA que más rápido está creciendo, impulsada por algoritmos más inteligentes y capaces que ayudan a las máquinas a dar sentido al mundo a través de imágenes y vídeo.
En concreto, modelos como Ultralytics YOLO11 y el próximo Ultralytics YOLO26 apoyan tareas de visión por ordenador como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes que ayudan a las máquinas a analizar la información visual.
Por ejemplo, la detección de objetos se utiliza para encontrar y localizar objetos específicos en una imagen, la segmentación de instancias identifica objetos y los perfila a nivel de píxel, y la clasificación de imágenes asigna etiquetas en función de lo que contiene la imagen. Pero, ¿cómo funciona todo esto?
Los modelos como YOLO11 y YOLO26 pueden entrenarse a medida o ajustarse con conjuntos de datos que contengan ejemplos de los objetos o escenas que interesan a una empresa. Estos conjuntos de datos incluyen imágenes acompañadas de etiquetas que indican al modelo qué debe buscar.
Durante el entrenamiento, estos modelos, que se construyen utilizando redes neuronales profundas (como las redes neuronales convolucionales o CNN) y se entrenan mediante técnicas de aprendizaje automático supervisado, aprenden características visuales y patrones de objetos a partir de los conjuntos de datos. Tras un entrenamiento suficiente del modelo, este puede generalizar y reconocer patrones similares en nuevas imágenes no vistas.
Industrias como la fabricación, la logística, la sanidad y el comercio minorista recopilan cada día cantidades ingentes de datos visuales a través de cámaras, sensores y otros dispositivos. Lo sorprendente es que gran parte de esta información nunca llega a utilizarse.
Cuando las empresas pasan por alto estos datos, pierden información que podría mejorar el funcionamiento de sus operaciones, prevenir problemas evitables y poner de relieve nuevas oportunidades de crecimiento.
Estos son algunos de los retos cotidianos a los que se enfrentan las empresas porque ignoran la visión por ordenador:
Una vez comprendido mejor qué es la visión por ordenador y cómo funciona, vamos a explorar cómo puede crear un valor real y cuantificable para las empresas.
A continuación se exponen las ventajas que aporta en distintos ámbitos:
A continuación, vamos a ver cómo diferentes industrias están poniendo en práctica la visión por ordenador y el impacto que está teniendo en sus operaciones diarias.
Hoy en día, las operaciones minoristas implican mucho más que estanterías y cajas. Con la ayuda de la IA y los datos visuales, los minoristas están encontrando nuevas formas de agilizar las tareas diarias, mejorar la precisión y satisfacer las crecientes expectativas de los clientes. La visión por ordenador se utiliza en una amplia gama de actividades, desde el seguimiento de la disponibilidad de productos en las estanterías hasta el análisis del tráfico peatonal y la optimización de la distribución de las tiendas.
Un buen ejemplo es Walmart, uno de los mayores minoristas del mundo. Walmart utiliza visión por ordenador en más de 1.000 tiendas para controlar la actividad en las cajas y reducir las pérdidas.
Las cámaras dotadas de inteligencia artificial analizan lo que ocurre tanto en las cajas de autopago como en las de personal y pueden detectar cuándo un artículo pasa por el escáner sin ser escaneado. Cuando esto ocurre, el sistema alerta a un empleado para que pueda intervenir y corregir el problema.
Esto ayuda a reducir las mermas, las pérdidas causadas por robos, errores de escaneado o simples errores humanos, que pueden sumar miles de millones de dólares en el sector minorista cada año.
Mientras tanto, en la fabricación, la precisión es esencial para producir productos de alta calidad. La visión por ordenador permite a los fabricantes alcanzar mayores niveles de calidad y eficiencia sin ralentizar la producción. Al detectar defectos en las líneas de montaje y controlar la seguridad de los trabajadores, estos sistemas hacen que los controles de calidad sean más rápidos, coherentes y fiables.
Curiosamente, populares marcas de automoción también están adoptando la visión por computador para modernizar sus líneas de producción. Toyota, por ejemplo, utiliza un sistema de visión basado en aprendizaje profundo para automatizar su proceso de inspección de vehículos.
Antes, la empresa recurría a comprobaciones manuales, que eran lentas y propensas a errores. Hoy, un sistema equipado con 17 cámaras de alta resolución e iluminación avanzada capta imágenes detalladas de cada coche y verifica más de 80 especificaciones en tiempo real. El resultado son inspecciones más rápidas, mayor precisión, menores costes y una alta calidad constante en toda la línea de producción.
Del mismo modo, la sanidad está experimentando importantes avances a medida que la visión por ordenador se integra en los flujos de trabajo clínicos cotidianos. En los entornos médicos, la precisión y la sincronización son fundamentales, y la investigación en visión por ordenador y el análisis de imágenes basado en IA permiten a los médicos tomar decisiones más rápidas y fundamentadas.
Esto es cierto en muchos ámbitos de la asistencia sanitaria. Por ejemplo, la oftalmología. En el Moorfields Eye Hospital del Reino Unido, los investigadores desarrollaron RETFound, uno de los primeros modelos basados en IA en medicina y el primero en oftalmología.
Entrenado con 1,6 millones de imágenes de la retina mediante aprendizaje autosupervisado, el modelo puede detectar afecciones que amenazan la vista, como la retinopatía diabética y el glaucoma, e incluso predecir enfermedades sistémicas más amplias, como la insuficiencia cardiaca, el ictus y el Parkinson, basándose en sutiles indicios retinianos.
Cuando se trata de integrar la visión por ordenador en las operaciones de su empresa, no siempre es necesaria una revisión completa. Un primer paso sencillo es examinar lo que ya tiene.
La mayoría de las empresas ya disponen de los datos brutos que necesitan. La verdadera oportunidad reside en reconocer cómo esos datos pueden crear un valor significativo.
Empezar poco a poco suele dar lugar a los mayores avances. Un proyecto sencillo, como el uso de un modelo preentrenado para controlar los niveles de inventario o mejorar los conocimientos básicos de vigilancia, puede dar resultados cuantificables rápidamente. Estas primeras victorias reducen los errores, ahorran tiempo y ayudan a los equipos a confiar en lo que la IA puede lograr.
Algunas tendencias recientes en la IA de visión por ordenador están redefiniendo la forma en que las empresas utilizan los datos visuales. Hasta hace poco, la mayor parte del procesamiento de IA se basaba en la computación en la nube, donde las imágenes y los vídeos se enviaban a servidores remotos para su análisis.
Este enfoque era eficaz, pero introducía retrasos, aumentaba los problemas de privacidad y dependía de conexiones a Internet potentes. Estas limitaciones dificultaban el uso de la visión por ordenador para situaciones que requieren respuestas instantáneas.
En la actualidad, el avance hacia la computación en los bordes está acelerando la adopción de la IA. Los modelos de visión más avanzados, como YOLO11 y el próximo YOLO26, ya pueden ejecutarse directamente en hardware más pequeño e integrado en el dispositivo.
Esto significa que los sistemas pueden procesar la información visual inmediatamente y funcionar incluso sin una conexión constante a Internet. El resultado es una detección más rápida, una mayor fiabilidad y un mayor control de los datos sensibles. A medida que la IA de borde siga mejorando, las empresas podrán pasar del lento procesamiento por lotes a la inteligencia en tiempo real en la robótica, la fabricación, el comercio minorista, la logística y muchos otros entornos.
La visión por ordenador está cambiando la forma en que las empresas observan sus operaciones y toman decisiones. Mediante un uso más eficaz de los datos visuales, las organizaciones pueden trabajar de forma más eficiente, reducir errores y mejorar la calidad de sus procesos cotidianos. Con una mejor visión de sus flujos de trabajo, las empresas pueden tomar decisiones oportunas, fundamentadas y basadas en datos operativos reales.
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