20 de novembro de 2025
Explore a razão pela qual as empresas não estão a ignorar a visão computacional. Descubra como a IA de visão transforma imagens e vídeos em informações que conduzem a decisões mais inteligentes.
Muitas empresas lidam com processos repetitivos e morosos nas suas operações diárias. Estas tarefas dependem frequentemente de pessoas que observam, verificam ou analisam informações visuais repetidamente.
Quer se trate de controlar os produtos nas prateleiras, rever imagens médicas, monitorizar a atividade num armazém ou garantir a segurança de um local de trabalho, todas estas tarefas requerem uma atenção constante. Mesmo as equipas mais experientes podem perder pormenores quando as coisas estão em constante movimento.
À medida que a inteligência artificial (IA) se torna mais acessível, muitas empresas estão a adotar a visão computacional, um subcampo da IA que permite às máquinas interpretar imagens e vídeos. A IA de visão permite automatizar as tarefas visuais e transformar as imagens do quotidiano em informações impactantes.
Indústrias como a saúde, o retalho, a logística e a robótica já estão a ver os benefícios. A visão por computador ajuda as equipas a trabalhar de forma mais eficiente, a reduzir os erros e a tomar decisões com maior confiança.
Também desempenha um papel significativo nos ganhos de produtividade a longo prazo que a IA pode criar. De facto, os sistemas de IA podem gerar até 4,4 biliões de dólares em melhorias de produtividade anuais em casos de utilização empresarial.
Neste artigo, vamos analisar como a visão computacional pode conduzir a decisões mais inteligentes e porque é que ignorar a visão computacional pode levar à perda de oportunidades. Vamos começar!
A visão por computador é uma das áreas de crescimento mais rápido da IA, alimentada por algoritmos mais inteligentes e mais capazes que ajudam as máquinas a compreender o mundo através de imagens e vídeos.
Em particular, modelos como o Ultralytics YOLO11 e o futuro Ultralytics YOLO26 suportam tarefas de visão por computador, como a deteção de objectos, a segmentação de instâncias e a classificação de imagens, que ajudam as máquinas a analisar informações visuais.
Por exemplo, a deteção de objectos é utilizada para encontrar e localizar objectos específicos numa imagem, a segmentação de instâncias identifica objectos e traça o seu contorno ao nível do pixel e a classificação de imagens atribui etiquetas com base no conteúdo da imagem. Mas como é que isto funciona realmente?
Modelos como o YOLO11 e o YOLO26 podem ser treinados à medida ou afinados em conjuntos de dados que contêm exemplos dos objectos ou cenas que interessam a uma empresa. Estes conjuntos de dados incluem imagens emparelhadas com etiquetas que indicam ao modelo o que procurar.
Durante o treino, estes modelos, que são construídos utilizando redes neuronais profundas (como as redes neuronais convolucionais ou CNN) e treinados por técnicas de aprendizagem automática supervisionada, aprendem caraterísticas visuais e padrões de objectos a partir dos conjuntos de dados. Após um treino suficiente do modelo, este pode generalizar e reconhecer padrões semelhantes em imagens novas e não vistas.
Indústrias como a indústria transformadora, a logística, os cuidados de saúde e o retalho recolhem diariamente enormes quantidades de dados visuais através de câmaras, sensores e outros dispositivos. A parte surpreendente é que muitas destas informações nunca são utilizadas.
Quando as empresas não têm em conta estes dados, perdem informações que poderiam tornar as suas operações mais fáceis, prevenir problemas evitáveis e destacar novas oportunidades de crescimento.
Eis alguns dos desafios quotidianos que as empresas enfrentam por ignorarem a visão computacional:
Com uma melhor compreensão do que é a visão por computador e como funciona, vamos explorar a forma como pode criar um valor real e mensurável para as empresas.
Eis um olhar mais atento sobre os benefícios que traz em diferentes áreas:
Em seguida, vamos ver como diferentes indústrias estão a pôr a visão computacional em ação e o impacto que está a ter nas suas operações diárias.
Atualmente, as operações de retalho envolvem muito mais do que prateleiras e caixas de pagamento. Com a ajuda da IA e dos dados visuais, os retalhistas estão a encontrar novas formas de simplificar as tarefas diárias, melhorar a precisão e satisfazer as crescentes expectativas dos clientes. A visão computacional está a ser utilizada numa vasta gama de actividades, desde o acompanhamento da disponibilidade de produtos nas prateleiras até à análise do tráfego pedonal e à otimização da disposição das lojas.
Um grande exemplo vem da Walmart, um dos maiores retalhistas do mundo. A Walmart utiliza a visão por computador em mais de 1.000 lojas para monitorizar a atividade das caixas e reduzir as perdas.
As câmaras alimentadas por IA analisam o que acontece nas caixas registadoras com ou sem pessoal e conseguem detetar quando um artigo passa pelo scanner sem ser digitalizado. Quando isso acontece, o sistema alerta um funcionário para que este possa intervir e corrigir o problema.
Isto ajuda a reduzir a quebra, as perdas causadas por roubo, erros de digitalização ou simples erros humanos, que podem ascender a milhares de milhões de dólares em todo o sector retalhista todos os anos.
Entretanto, no fabrico, a precisão é essencial para produzir produtos de alta qualidade. A visão computacional permite aos fabricantes atingir padrões mais elevados de qualidade e eficiência sem abrandar a produção. Ao detetar defeitos nas linhas de montagem e monitorizar a segurança dos trabalhadores, estes sistemas tornam as verificações de qualidade mais rápidas, mais consistentes e mais fiáveis.
Curiosamente, as marcas automóveis populares também estão a adotar a visão computacional para modernizar as suas linhas de produção. A Toyota, por exemplo, utiliza um sistema de visão baseado na aprendizagem profunda para automatizar o seu processo de inspeção de veículos.
Antigamente, a empresa baseava-se em controlos manuais, que eram lentos e propensos a erros. Atualmente, um sistema equipado com 17 câmaras de alta resolução e iluminação avançada capta imagens detalhadas de cada carro e verifica mais de 80 especificações em tempo real. O resultado são inspecções mais rápidas, maior precisão, custos mais baixos e uma qualidade consistentemente elevada em toda a linha de produção.
Da mesma forma, os cuidados de saúde estão a assistir a grandes avanços à medida que a visão por computador se torna parte dos fluxos de trabalho clínicos diários. Em ambientes médicos, a precisão e o tempo são críticos, e a investigação em visão computacional e a análise de imagem orientada por IA estão a permitir que os médicos tomem decisões mais rápidas e mais informadas.
Isto é verdade em muitos domínios dos cuidados de saúde. Veja-se o caso da oftalmologia, por exemplo. No Moorfields Eye Hospital, no Reino Unido, os investigadores desenvolveram o RETFound, um dos primeiros modelos de base de IA em medicina e o primeiro em cuidados oftalmológicos.
Treinado em 1,6 milhões de imagens da retina utilizando a aprendizagem auto-supervisionada, o modelo pode detetar doenças ameaçadoras da visão, como a retinopatia diabética e o glaucoma, e até prever doenças sistémicas mais vastas, como a insuficiência cardíaca, o acidente vascular cerebral e a doença de Parkinson, com base em indícios subtis da retina.
Quando se trata de integrar a visão computacional nas suas operações comerciais, nem sempre é necessária uma revisão completa. Um primeiro passo fácil é olhar para o que você já tem.
A maioria das empresas já possui os dados em bruto de que necessita. A verdadeira oportunidade reside no reconhecimento da forma como esses dados podem criar um valor significativo.
Começar por pequenos projectos conduz frequentemente aos maiores avanços. Um projeto simples, como a utilização de um modelo pré-treinado para monitorizar os níveis de inventário ou para melhorar as informações básicas de vigilância, pode produzir resultados mensuráveis rapidamente. Estas vitórias iniciais reduzem os erros, poupam tempo e ajudam as equipas a ganhar confiança no que a IA pode realizar.
Algumas tendências recentes na IA de visão computacional estão a redefinir a forma como as empresas utilizam os dados visuais. Até há pouco tempo, a maior parte do processamento de IA baseava-se na computação em nuvem, em que as imagens e os vídeos eram enviados para servidores remotos para análise.
Esta abordagem era eficaz, mas introduzia atrasos, aumentava as preocupações com a privacidade e dependia de fortes ligações à Internet. Estas limitações dificultaram a utilização da visão por computador em situações que exigem respostas instantâneas.
Atualmente, a evolução para a computação periférica está a acelerar a dinâmica da adoção da IA. Os modelos de visão de ponta, como o YOLO11 e o futuro YOLO26, podem agora ser executados diretamente em hardware mais pequeno, no dispositivo.
Isto significa que os sistemas podem processar a informação visual imediatamente e funcionar mesmo sem uma ligação constante à Internet. O resultado é uma deteção mais rápida, maior fiabilidade e mais controlo sobre dados sensíveis. À medida que a IA de ponta continua a melhorar, as empresas podem passar de um processamento lento e em lote para uma inteligência em tempo real em robótica, fabrico, retalho, logística e muitos outros ambientes.
A visão por computador está a mudar a forma como as empresas observam as suas operações e tomam decisões. Ao utilizar dados visuais de forma mais eficaz, as organizações podem trabalhar de forma mais eficiente, reduzir erros e melhorar a qualidade dos seus processos quotidianos. Com uma melhor perceção dos seus fluxos de trabalho, as empresas podem tomar decisões que são oportunas, informadas e baseadas em dados operacionais reais.
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