La Inteligencia Artificial (IA) está evolucionando velozmente en los últimos años y cada vez encontramos más soluciones de IA para actividades de la vida cotidiana o tareas clave en empresas. Más que una amenaza como la común creencia de “la Inteligencia Artificial va a robar los puestos de trabajo a los humanos”, ésta se está convirtiendo en una potente herramienta para mejorar la performance de empresas y empleados.

No obstante, antes de continuar con especificaciones, es esencial explicar brevemente qué es la IA.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es una tecnología en constante evolución que se enfoca en desarrollar sistemas y programas informáticos que puedan realizar tareas que normalmente requerirían la intervención de un ser humano. Estas tareas pueden incluir, entre otras, el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y la comprensión del lenguaje natural, así como la resolución de problemas complejos.

A grandes rasgos, la IA es una tecnología con gran potencial para mejorar la eficiencia operativa y de procesos en una empresa o industria.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning en inglés, es una rama de la IA que crea algoritmos que aprenden y se entrenan constantemente para identificar patrones y ejecutar una tarea en consecuencia. En este caso, la IA aprende de los datos e información que uno le introduce y mejora automáticamente a medida que recibe más datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una variedad de aplicaciones, como el reconocimiento de patrones, así como la clasificación y la agrupación de datos. Estos sistemas informáticos también se utilizan para el análisis de datos, el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia de negocios.

El aprendizaje automático aprende de datos escritos como textos y números, pero también de vídeos, imágenes, sonidos y otros códigos informáticos. Si bien siempre existe un margen de error, y la posibilidad de caer en Overfitting, sistemas sobreentrenados, mientras más información se introduzca, mejores y más precisos resultados se obtienen.

¿Qué es la Analítica de Vídeo?

La Analítica de Vídeo es una funcionalidad de la IA, que busca extraer datos e información clave de imágenes de vídeo por medio de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de imágenes. Esto permite a las empresas acceder a datos contenidos en vídeos y analizarlos, a la vez que ayuda en la toma de decisiones informadas y optimización de operaciones.

Para la Analítica de Vídeo se utilizan dos clases principales de redes neuronales artificiales: las convolucionales, para el estudio instantáneo, y las recurrentes, que permiten un estudio comportamental del individuo u objeto analizado.

Hay infinitas tareas que pueden ser facilitadas por la Analítica de Vídeo. Según lo que se desea alcanzar y facilitar mediante esta tecnología, existen técnicas que pueden usarse independientemente o en conjunto con otras. Las técnicas más comunes en empresas son:

• Detección de movimiento: sumamente útil para detectar movimientos y cambios de comportamiento generando una alerta. Comúnmente se lo conoce como sistemas de videovigilancia, aunque tiene más usos.
• Análisis de tráfico: esta técnica permite analizar el tráfico en una zona específica, ya sea de personas, coches u otros medios de transporte.
• Reconocimiento de objetos: aprovecha el aprendizaje automático para reconocer objetos específicos en un vídeo.
• Análisis de audio: analiza la parte auditiva de un vídeo reconociendo palabras y expresiones claves.
• Obtención de metadatos: la Analítica de Vídeo también es útil para recuperar y analizar la información adicional asociada con un vídeo, como la fecha y hora en que se grabó, la ubicación geográfica, el dispositivo de grabación, etc.
• Clasificación de contenido: esta técnica se utiliza para clasificar el contenido de un vídeo en diferentes categorías, como por ejemplo noticias, deportes, entretenimiento, etc.

Analítica de Vídeo en empresas

Datos de vídeos, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar sus productos, servicios y estrategias de marketing.

Los principales usos de las técnicas de análisis de vídeos incluyen la mejora en la seguridad y prevención de accidentes, controles de calidad, optimización de espacios comerciales, detección de errores en la producción, entre otros.

Beneficios de la Analítica de Vídeo en empresas

La incorporación de Analítica de Vídeo en las empresas trae numerosos beneficios para todos en la misma, potenciando su crecimiento y productividad. Algunos de estos beneficios incluyen:

• Mejora de la seguridad: las soluciones de seguimiento de objetos y detección de anomalías pueden ayudar a las empresas a identificar a individuos sospechosos y detectar comportamientos sospechosos en las áreas de seguridad. De la misma manera, la tecnología de reconocimiento facial es sumamente útil para el control de acceso a edificios y otros espacios restringidos.
• Optimización de espacios comerciales: la analítica del tráfico ayuda a comprender los recorridos en los espacios del comercio, identificando patrones sobre los lugares más visitados y con mayor permanencia de visitantes, así como los productos más populares entre los consumidores. Por eso, esta tecnología puede facilitar la optimización de tu negocio físico, bridándole al consumidor lo que quiere en el espacio que más recorre.
• Nuevas oportunidades de negocio: al proporcionar información valiosa sobre los clientes y los mercados, esta tecnología puede ayudar en la toma de decisiones para nuevos negocios. Por ejemplo, el análisis de vídeos de las redes sociales puede ayudar a las marcas a entender el comportamiento de los consumidores, ayudando también a mejorar las estrategias de marketing.
• Optimización de operaciones: permite monitorear y analizar el rendimiento de los empleados, los procesos de fabricación y otros aspectos clave de la operación, como el control de calidad. De esta forma, se pueden identificar cuellos de botella o fallas comunes y tomar medidas efectivas -como la capacitación de empleados- para aumentar la eficiencia y la productividad.
• Optimización de contenido: la Analítica de Vídeo también puede ayudar a las empresas a optimizar su contenido de vídeo, clasificándolo y etiquetándolo de forma automática, lo que facilita su indexación y búsqueda.

En resumen, los datos obtenidos a través de la Analítica de Vídeo son esenciales para tomar decisiones estratégicas y mejorar la eficiencia y competitividad de la empresa. Con el acelerado avance de las tecnologías de IA, las compañías e industrias no deben quedarse atrás. Es necesario que los negocios incorporen soluciones de IA lo más pronto posible para potenciar sus beneficios y fortalecer su preparación ante los cambios del futuro.

Conclusiones

La evolución de la IA nos trae nuevas herramientas y formas de resolver problemas y mejorar los procesos. La Analítica de Vídeos con aprendizaje automático es un activo valioso en una compañía que busca la mejora y expansión en el mercado actual. Además, esta tecnología es más costo y tiempo-efectiva que otras soluciones, permitiendo alcanzar mejores resultados en un menor tiempo.

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