Aprende cómo los agentes de IA están utilizando la visión por ordenador para reinventar las industrias. Explora sus aplicaciones en áreas como la seguridad, los coches autoconducidos y mucho más.
Cada industria, desde la fabricación hasta el comercio minorista, se enfrenta a sus propios retos de proceso, y encontrar formas innovadoras de resolver estos problemas siempre ha sido clave para dirigir empresas de éxito. Recientemente, los agentes de IA se han convertido en una solución popular en muchos campos. Estos sistemas van más allá del análisis de datos. También pueden actuar.
Por ejemplo, los agentes de IA en la fabricación pueden detectar defectos en tiempo real e iniciar automáticamente medidas de control de calidad para mantener la producción sin problemas. Del mismo modo, en la logística y el comercio minorista, pueden supervisar múltiples ubicaciones mediante vigilancia inteligente y alertar instantáneamente a los equipos de actividades inusuales.
A medida que crece esta tendencia, los agentes de IA están transformando activamente las industrias de todo el mundo. El mercado mundial de agentes de IA alcanzó los 5.100 millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca hasta los 47.100 millones de dólares en 2030.
Una de las tecnologías clave que impulsan estos avances es la visión por ordenador. Al permitir que las máquinas procesen e interpreten datos visuales, la IA de Visión hace posible que los agentes de IA realicen tareas de visión por ordenador como la detección de objetos en tiempo real, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos con una precisión increíble. Salva la distancia entre lo que ven las máquinas y cómo toman decisiones, lo que la convierte en una parte fundamental de muchas soluciones impulsadas por la IA.
En este artículo exploraremos los agentes de IA y su relación con la visión por ordenador. También hablaremos de los distintos tipos de agentes de IA y de cómo se utilizan en las aplicaciones basadas en la visión. ¡Empecemos!
Antes de sumergirnos en los agentes de IA basados en la visión, dediquemos un momento a comprender los agentes de IA en general para ver lo versátiles que pueden ser estos sistemas.
Un agente de IA es un sistema inteligente que puede comprender y responder a tareas o preguntas sin necesidad de ayuda humana. Muchos agentes de IA utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para gestionar una amplia gama de tareas, desde responder a preguntas básicas hasta gestionar procesos complejos.
Algunos agentes de IA tienen incluso la capacidad de aprender y mejorar con el tiempo, a diferencia de los sistemas tradicionales de IA que dependen de la intervención humana para cada actualización. Por eso los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en una parte esencial de la IA. Pueden automatizar tareas, tomar decisiones e interactuar con su entorno sin necesidad de supervisión constante. Son especialmente útiles para gestionar tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo.
Por ejemplo, puedes encontrar agentes de IA en sectores como la atención al cliente y la hostelería. Los agentes de IA se utilizan para procesar devoluciones y ofrecer recomendaciones personalizadas de productos en el servicio de atención al cliente. Mientras tanto, en el sector de la hostelería, pueden ayudar al personal del hotel a gestionar las peticiones de los huéspedes, agilizar el servicio de habitaciones y sugerir atracciones cercanas a los huéspedes. Estos ejemplos muestran cómo los agentes de IA están agilizando y haciendo más eficientes los procesos cotidianos.
A continuación, echemos un vistazo rápido a cómo funcionan los agentes de IA. Aunque cada agente de IA es único y está diseñado para tareas específicas, todos comparten los mismos tres pasos principales: percepción, toma de decisiones y acción.
Primero, en el paso de percepción, los agentes de IA recopilan información de distintas fuentes para comprender lo que está ocurriendo. La siguiente es la toma de decisiones. Basándose en la información que recogen, utilizan sus algoritmos para analizar la situación y decidir el mejor curso de acción. Por último, está la acción. Una vez que han tomado una decisión, la llevan a cabo, ya sea respondiendo a una pregunta, completando una tarea o señalando un problema para que lo gestione un humano.
Puede parecer sencillo, pero dependiendo del tipo de agente de IA, a menudo ocurren muchas cosas entre bastidores para que estos pasos funcionen. Desde el análisis de datos complejos hasta el uso de modelos avanzados de aprendizaje automático, cada agente de IA está construido para manejar tareas específicas a su manera.
Por ejemplo, mientras que muchos agentes de IA se centran en procesar el lenguaje mediante la PNL, otros -conocidos como agentes de IA de visión- integran la visión por ordenador para manejar datos visuales. Utilizando modelos avanzados de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11los agentes de IA de visión pueden realizar análisis de imágenes más precisos.
Utilicemos los coches autoconducidos como ejemplo para ver cómo funcionan los agentes de IA de visión a través de los tres pasos principales descritos anteriormente:
Los coches autoconducidos de Waymo son un gran ejemplo de esta tecnología. Utilizan agentes de IA de visión para comprender su entorno, tomar decisiones en tiempo real y navegar por las carreteras de forma segura y eficiente sin intervención humana.
Ahora que hemos visto cómo funcionan los agentes de IA y cómo utilizan la visión por ordenador, veamos los distintos tipos de agentes de IA. Cada tipo está diseñado para tareas específicas, desde acciones sencillas hasta la toma de decisiones y el aprendizaje más complejos.
Los agentes reflejos simples son el tipo más básico de agente de IA. Responden a entradas específicas con acciones predefinidas, basadas puramente en la situación actual, sin tener en cuenta ningún historial ni resultados futuros. Estos agentes suelen utilizar simples reglas "si-entonces" para guiar su comportamiento.
Con respecto al análisis de imágenes, un simple agente reflejo podría programarse para detectar un color concreto (como el rojo) y desencadenar una acción inmediata (como resaltar o contar los objetos rojos). Aunque esto puede funcionar para tareas sencillas, se queda corto en entornos más complejos, ya que el agente no aprende ni se adapta a partir de experiencias anteriores.
Los agentes reflejos basados en modelos son más avanzados que los agentes reflejos simples porque utilizan un modelo interno de su entorno para comprender mejor la situación. Este modelo les permite manejar la información faltante o incompleta y tomar decisiones más informadas.
Tomemos como ejemplo los sistemas de cámaras de seguridad con IA. Los agentes de IA integrados en ellas pueden utilizar la visión por ordenador para analizar lo que ocurre en tiempo real. Pueden comparar movimientos y acciones con un modelo de comportamiento normal, ayudándoles a detectar actividades inusuales, como robos en tiendas, y a señalar posibles amenazas a la seguridad con mayor precisión.
Piensa en un dron utilitario utilizado para vigilar cultivos. Ajusta su trayectoria de vuelo para cubrir más terreno evitando obstáculos y selecciona la mejor ruta para el trabajo. Esto significa que el dron evalúa múltiples acciones potenciales, como qué área priorizar o cómo navegar de forma eficiente, y elige la que maximiza su eficacia.
Del mismo modo, los agentes basados en la utilidad están diseñados para elegir la mejor acción entre varias opciones para conseguir el mayor beneficio o resultado. Los agentes de IA de visión diseñados para esto pueden procesar y analizar diferentes entradas visuales, como imágenes o datos de sensores, y seleccionar el resultado más útil basándose en criterios predefinidos.
Los agentes basados en objetivos son similares a los agentes basados en utilidades porque ambos pretenden alcanzar objetivos específicos. Sin embargo, los agentes basados en objetivos se centran exclusivamente en las acciones que les acercan a su objetivo definido. Evalúan cada acción en función de cómo ayuda a conseguir su objetivo, sin sopesar otros factores como el valor global o las compensaciones.
Por ejemplo, un coche autoconducido funciona como un agente basado en objetivos cuando su objetivo es llegar a un destino. Procesa los datos de las cámaras y sensores de IA para tomar decisiones como evitar obstáculos, obedecer las señales de tráfico y elegir los giros adecuados para mantener el rumbo. Estas decisiones se guían totalmente por lo bien que se alinean con el objetivo de llegar al destino de forma segura y eficiente. A diferencia de los agentes basados en la utilidad, los agentes basados en el objetivo se centran únicamente en la consecución del objetivo, sin tener en cuenta criterios adicionales como la eficiencia o la optimización.
Si estás familiarizado con la visión por ordenador, habrás oído hablar del ajuste fino, un proceso en el que los modelos mejoran aprendiendo de nuevos datos. Los agentes de aprendizaje funcionan de forma similar, adaptándose y mejorando con el tiempo a medida que adquieren experiencia. En aplicaciones como el control de calidad basado en la visión, estos agentes mejoran en la detección de defectos con cada inspección. Esta capacidad de perfeccionar su rendimiento es especialmente vital en campos como la aviación, donde la seguridad y la precisión son fundamentales.
Los agentes jerárquicos simplifican las tareas complejas dividiéndolas en pasos más pequeños y manejables. Un agente de nivel superior supervisa el proceso global, tomando decisiones estratégicas, mientras que los agentes de nivel inferior se encargan de tareas específicas. Es más eficaz cuando se trata de operaciones que implican múltiples pasos y una ejecución detallada.
Por ejemplo, en un almacén automatizado, un robot de nivel superior podría planificar el proceso de clasificación, decidiendo qué artículos deben ir a qué zonas. Al mismo tiempo, los robots de nivel inferior se centran en identificar los artículos mediante visión por ordenador, analizando características como el tamaño, la forma o las etiquetas, y organizándolos en las ubicaciones correctas. Una clara división de responsabilidades ayuda a que el sistema funcione sin problemas.
El núcleo de un agente de IA con capacidades de visión es un modelo de visión por ordenador. Uno de los modelos de visión por ordenador más recientes y fiables que existen en la actualidad es Ultralytics YOLO11 . YOLO11 es conocido por su eficacia y precisión en tiempo real, lo que lo hace perfecto para tareas de visión por ordenador.
He aquí los diferentes procesos que intervienen en la construcción de tu propio agente de IA con las capacidades de YOLO11:
Los agentes de IA integrados con visión por ordenador - agentes de IA de visión - están cambiando las industrias automatizando tareas, agilizando procesos y mejorando la toma de decisiones. Desde las ciudades inteligentes que controlan el tráfico hasta los sistemas de seguridad que utilizan el reconocimiento facial, estos agentes están aportando nuevas soluciones a problemas comunes.
También pueden seguir aprendiendo y mejorando con el tiempo, lo que los hace útiles en entornos cambiantes. Con herramientas como YOLO11, crear y utilizar estos agentes de IA es más fácil, lo que conduce a soluciones más inteligentes y eficientes.
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