Por Nicolás Liendo.
Hace unos años, era común entrar a un establecimiento y ver en la puerta una persona con un contador manual sumando “uno” cada vez que alguien entraba.
No es casualidad que este oficio ya no exista, es que la inteligencia artificial ha logrado perfeccionar esta tarea mediante la tecnología, solucionando problemas inherentes al ser humano como la distracción.
A esta tecnología se la llama “Computer Vision”, que no es más que una inteligencia artificial entrenada por humanos para observar el mundo real, tal como lo haría un humano, pero mejor.
Según Gartner (2024), el mercado global de visión computacional superará los 22.000 millones de dólares en 2030, impulsado por su aplicación en logística, seguridad, retail y marketing digital.
Definición
La visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar imágenes y videos, generando información procesable para la toma de decisiones.
En términos simples, computer vision es la capacidad de un sistema digital para “ver” y comprender su entorno visual de manera similar al ojo humano, pero con la ventaja de analizar grandes volúmenes de datos en segundos.
Esta tecnología combina algoritmos de machine learning y modelos de deep learning para identificar objetos, rostros, emociones y patrones complejos dentro de imágenes.
Entre sus sinónimos más utilizados se encuentran:
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Visión computacional
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Visión artificial
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Computer vision technology
Algunos ejemplos cotidianos de su aplicación incluyen:
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Reconocimiento facial en dispositivos móviles y sistemas de seguridad.
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Vehículos autónomos, que utilizan computer vision para detectar peatones, semáforos y obstáculos.
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Control de inventario en retail, con cámaras que registran automáticamente productos en góndolas o depósitos.
De esta manera, la visión por computadora se consolida como una de las tecnologías más disruptivas para el futuro de los negocios, al permitir que los datos visuales se conviertan en insights estratégicos.
¿Cómo funciona la visión por computadora?
Un sistema de computer vision sigue un proceso en 4 etapas que imita la forma en que los humanos captan y procesan imágenes.
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Captura de la imagen o video: a través de cámaras, sensores o drones que generan los datos visuales en bruto.
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Procesamiento inicial: algoritmos de visión artificial limpian y preparan las imágenes para su análisis, eliminando ruido o distorsiones.
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Análisis con IA: modelos de machine learning y deep learning detectan patrones, objetos y características relevantes.
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Acción o decisión: el sistema genera un resultado, como reconocer un rostro, detectar un defecto en una línea de producción o clasificar un producto.
Algunos de los métodos más comunes para entrenar estos sistemas son:
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Aprendizaje supervisado: el sistema recibe imágenes previamente clasificadas y aprende a reconocer patrones.
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Aprendizaje no supervisado: la IA identifica patrones sin etiquetas, agrupando objetos por similitud.
Ejemplo práctico: en un supermercado, una cámara con visión computacional puede identificar qué productos faltan en una góndola, enviar la alerta al sistema de inventario y actualizar los registros en tiempo real.
Gracias a este flujo, la visión por computadora transforma datos visuales en decisiones automáticas, acelerando procesos que para un humano serían lentos, costosos o imposibles de ejecutar a gran escala.
Diferencias clave con otras tecnologías
Aunque suele confundirse con disciplinas afines, la visión por computadora tiene características que la distinguen de otras ramas tecnológicas.
| Tecnología | Definición | Alcance | Ejemplo de uso | Diferencia con Computer Vision |
|---|---|---|---|---|
| Image Processing (Procesamiento de Imágenes) | Técnica que mejora y transforma imágenes digitales. | Manipulación de brillo, contraste, filtros y restauración de imágenes. | Mejorar una foto en una aplicación móvil. | No interpreta, solo modifica la imagen. |
| Machine Vision (Visión de Máquinas) | Uso de cámaras y sensores para tareas industriales automatizadas. | Entornos productivos con reglas definidas. | Inspección de defectos en una línea de ensamblaje. | Menos flexible, depende de reglas fijas. |
| Computer Vision (Visión por Computadora) | Las máquinas interpretan imágenes y videos como lo haría un humano. | Reconocimiento de objetos, análisis de emociones, segmentación avanzada. | Reconocimiento facial en aeropuertos. | Aprende, interpreta y predice patrones. |
En resumen, mientras que el procesamiento de imágenes se enfoca en mejorar la calidad y la machine vision en resolver tareas específicas, la computer vision combina inteligencia artificial y análisis de datos visuales para entender y actuar en contextos complejos.
Computer Vision y Machine Learning
La relación entre computer vision y machine learning es inseparable, ya que los algoritmos de aprendizaje automático son los que permiten a las máquinas interpretar datos visuales con precisión.
Un sistema de visión computacional utiliza grandes volúmenes de imágenes para entrenar modelos que aprenden a identificar patrones y mejorar con el tiempo.
Existen dos enfoques principales:
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Machine learning tradicional: el sistema se entrena con características definidas por humanos (colores, bordes, formas).
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Deep learning: las redes neuronales profundas aprenden automáticamente de millones de imágenes, alcanzando resultados superiores.
Ejemplo práctico: en un aeropuerto, una cámara equipada con computer vision y deep learning puede reconocer rostros de pasajeros en segundos, incluso si usan gafas o cambian de peinado.
Gracias a esta integración, la visión por computadora no solo “ve”, sino que aprende, predice y actúa de forma más precisa que cualquier proceso humano manual.
Aplicaciones de Computer Vision en la industria
La visión por computadora se ha convertido en una tecnología transversal con un impacto directo en múltiples sectores productivos.
En el ámbito de la logística, los sistemas de computer vision in logistics permiten optimizar rutas de transporte, supervisar flotas en tiempo real y automatizar procesos de clasificación en centros de distribución, lo que se traduce en mayor eficiencia y reducción de costos operativos.
En retail y consumo masivo, la aplicación más destacada es el computer vision inventory management, que facilita el control de stock en góndolas y depósitos sin necesidad de conteos manuales. Además, las cámaras inteligentes analizan el flujo de clientes dentro de las tiendas, detectando patrones de comportamiento que ayudan a diseñar campañas promocionales más efectivas.
La seguridad es otro campo donde la visión computacional marca la diferencia. A través del computer vision face recognition se implementan sistemas de autenticación y control de accesos más seguros, mientras que el análisis de video en tiempo real permite identificar intrusos o conductas sospechosas en instalaciones críticas.
La industria automotriz también ha adoptado esta tecnología. Los vehículos autónomos utilizan Tesla computer vision y soluciones similares para reconocer peatones, semáforos y señales de tránsito, contribuyendo a una conducción más segura y autónoma.
En medicina, el computer vision and image understanding está revolucionando los diagnósticos clínicos. Gracias al análisis automatizado de radiografías, resonancias y tomografías, los especialistas pueden detectar patologías con mayor rapidez y precisión, apoyándose en sistemas que aprenden de millones de imágenes médicas.
En todos estos sectores, la visión por computadora actúa como un catalizador de transformación digital, permitiendo que los datos visuales se conviertan en información estratégica para mejorar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades de negocio.
Computer Vision en marketing digital y cartelería inteligente
La visión por computadora no solo transforma industrias como la logística o la medicina, también está revolucionando el marketing digital al llevar sus métricas y metodologías al mundo físico.
Hace unos años, era común entrar a un establecimiento y ver en la puerta una persona con un contador manual sumando ‘uno’ cada vez que alguien entraba. No es casualidad que este oficio ya no exista, es que la inteligencia artificial ha logrado perfeccionar esta tarea mediante la tecnología.
En el contexto de la cartelería digital, los sistemas de computer vision permiten contabilizar “impresiones” tal como ocurre en las campañas online, pero con mayor precisión.
Una cámara puede detectar si una persona pasó frente a una pantalla, si realmente dirigió la mirada hacia ella e incluso estimar su edad, género o estado de ánimo.
Estos datos superan en exactitud a los que ofrecen las redes sociales, ya que se generan en tiempo real y en entornos físicos.
La información recolectada habilita a los especialistas en marketing a distinguir entre impresiones totales e impresiones únicas, identificando si un anuncio fue visto por la misma persona en varias ocasiones o por nuevos potenciales clientes.
Esto es fundamental para optimizar presupuestos y medir el verdadero alcance de una campaña.
Además, la segmentación se vuelve más sofisticada.
La visión computacional permite mostrar contenidos personalizados en función de características físicas, como vestimenta o estilo, y avanza hacia la hiperpersonalización, donde se podrían desplegar anuncios basados en el historial de compra o incluso en búsquedas previas.
Beneficios de Computer Vision para empresas
La incorporación de computer vision en procesos empresariales ofrece un conjunto de ventajas que impactan en la eficiencia operativa, la seguridad y la relación con los clientes.
Entre los beneficios más relevantes se destacan:
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Automatización de tareas complejas y repetitivas, lo que reduce costos operativos y mejora la productividad.
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Precisión en el análisis de datos visuales, con detección instantánea de defectos y validación de procesos de calidad.
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Mayor seguridad, gracias al monitoreo en tiempo real, la autenticación biométrica y la detección de anomalías.
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Experiencias personalizadas para clientes, mediante recomendaciones visuales y segmentación avanzada en entornos físicos y digitales.
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Escalabilidad e integración, ya que el computer vision software development permite conectar esta tecnología con sistemas de gestión empresarial y plataformas de datos.
En conjunto, los advantages of computer vision permiten a las organizaciones fortalecer su competitividad al optimizar recursos, reducir riesgos y crear experiencias más atractivas para sus audiencias.
Ejemplos de proyectos y casos de uso
Los mejores proyectos de Computer Vision se encuentran en sectores tan diversos como la manufactura, la salud, el retail o la automoción, pero también existen casos destacados en América Latina que marcan un antes y un después en la experiencia del cliente.
En retail, grandes cadenas utilizan computer vision inventory management para controlar el stock en góndolas sin intervención humana, reduciendo pérdidas y optimizando la reposición en tiempo real.
En la industria automotriz, compañías como Tesla aplican computer vision para entrenar sus autos autónomos, permitiéndoles reconocer peatones, señales de tránsito y obstáculos, garantizando así una conducción más segura y eficiente.
En salud, la combinación de computer vision e image understanding con algoritmos de deep learning está revolucionando el diagnóstico médico, ya que los sistemas pueden analizar radiografías y tomografías con un nivel de precisión comparable al de los especialistas.
Un caso emblemático en Argentina es el proyecto desarrollado por YPF junto a Woxi en sus estaciones de servicio bajo el concepto de “Estación del Futuro”.
Gracias a la tecnología de computer vision, YPF Full ofrece experiencias hiperpersonalizadas a los clientes mediante pantallas inteligentes capaces de reconocer rostros y mostrar promociones o recomendaciones según el historial de consumo.
En los surtidores, la plataforma detecta matrículas y despliega información relevante sobre transacciones previas, consumo de combustible o alertas de mantenimiento.
Este avance convierte cada punto de contacto en una experiencia multiexperiencia que integra marketing digital, servicio al cliente y eficiencia operativa.
Puedes conocer más detalles en el caso de éxito YPF – Estación del Futuro.