Por Nicolás Liendo
Hace no mucho, en Lima era común encontrar en supermercados o cines a una persona con un contador manual registrando a quienes ingresaban.
Ese trabajo desapareció porque la inteligencia artificial lo hace mejor, evitando errores humanos como la distracción.
Esta tecnología se llama “Computer Vision” y consiste en entrenar a una máquina para observar y comprender el mundo real, con más velocidad y precisión que las personas.
Según Gartner (2024), el mercado mundial de visión computacional superará los 22.000 millones de dólares en 2030, impulsado por aplicaciones en logística, seguridad, retail y marketing digital.
Definición
La visión por computadora es una rama de la inteligencia artificial que interpreta imágenes y videos para generar datos útiles en la toma de decisiones.
En términos simples, computer vision es la capacidad de un sistema digital para “ver” y comprender el entorno visual con mayor rapidez que un humano.
Se apoya en machine learning y deep learning para identificar objetos, rostros, emociones y patrones dentro de imágenes.
Sinónimos frecuentes de esta tecnología son:
- Visión computacional
- Visión artificial
- Computer vision technology
Ejemplos comunes en la vida diaria:
- Reconocimiento facial en smartphones o controles de acceso.
- Vehículos autónomos que detectan peatones y semáforos.
- Control automático de inventario en supermercados.
La visión por computadora convierte imágenes en insights estratégicos que fortalecen el futuro de los negocios.
¿Cómo funciona la visión por computadora?
Un sistema de computer vision sigue 4 fases que imitan la forma en que el ojo humano capta y procesa información.
- Captura de imágenes o video con cámaras o sensores.
- Procesamiento inicial que limpia y organiza los datos visuales.
- Análisis con IA para detectar objetos, rostros o patrones.
- Generación de una decisión, como validar un producto o reconocer un rostro.
Métodos de entrenamiento más utilizados:
- Aprendizaje supervisado: imágenes clasificadas por humanos.
- Aprendizaje no supervisado: agrupación de patrones sin etiquetas.
Ejemplo local: una cámara en un supermercado de Lima detecta qué productos faltan en góndolas y actualiza el inventario en tiempo real.
Gracias a este proceso, la visión computacional convierte datos visuales en decisiones automáticas que reducen costos y tiempos.
Diferencias clave con otras tecnologías
Aunque se confunde con disciplinas cercanas, la visión por computadora tiene características únicas.
| Tecnología | Definición | Alcance | Ejemplo | Diferencia con Computer Vision |
|---|---|---|---|---|
| Image Processing | Mejora y transforma imágenes digitales. | Ajuste de brillo, filtros. | Editar una foto en el celular. | No interpreta, solo modifica. |
| Machine Vision | Uso de cámaras en tareas industriales. | Procesos con reglas fijas. | Detección de defectos en ensamblaje. | Menos flexible, depende de reglas. |
| Computer Vision | Interpreta imágenes y videos como un humano. | Reconocimiento avanzado. | Control biométrico en aeropuertos. | Aprende, interpreta y predice patrones. |
En resumen, mientras el procesamiento de imágenes solo mejora fotos y la machine vision se centra en tareas rígidas, la computer vision combina IA y datos para comprender contextos complejos.
Computer Vision y Machine Learning
La visión por computadora depende del machine learning para interpretar datos visuales con precisión.
Se entrena con grandes volúmenes de imágenes que permiten a los modelos identificar patrones y mejorar con el tiempo.
Existen dos enfoques principales:
- Machine learning tradicional: trabaja con características definidas por humanos.
- Deep learning: redes neuronales profundas que aprenden automáticamente de millones de imágenes.
Ejemplo en Perú: en un aeropuerto, las cámaras con visión computacional pueden reconocer rostros en segundos aunque la persona lleve mascarilla o gorro.
La clave está en que la máquina no solo “ve”, sino que aprende y predice mejorando con cada interacción.
Aplicaciones de Computer Vision en la industria
La visión computacional ya impacta sectores estratégicos en Perú y el mundo.
En logística, ayuda a optimizar rutas, supervisar flotas y automatizar centros de distribución, reduciendo tiempos y costos.
En retail, el computer vision inventory management elimina los conteos manuales y analiza el flujo de clientes para diseñar promociones más efectivas.
En seguridad, los sistemas de face recognition fortalecen la autenticación y detectan anomalías en tiempo real.
En automoción, los autos autónomos utilizan computer vision para reconocer peatones, semáforos y señales de tránsito.
En medicina, el análisis automatizado de radiografías y resonancias acelera diagnósticos y mejora la precisión clínica.
En todos los sectores, esta tecnología convierte imágenes en información estratégica que impulsa la toma de decisiones.
Computer Vision en marketing digital y cartelería inteligente
La visión computacional también transforma el marketing físico con la misma lógica de las métricas online.
En cartelería digital, permite medir impresiones reales: si alguien miró una pantalla, cuánto tiempo lo hizo y qué perfil demográfico tiene.
Estos datos son más precisos que los que ofrecen las redes sociales, porque se generan en tiempo real y en un entorno físico.
Gracias a esto, los equipos de marketing pueden distinguir entre impresiones únicas y repetidas, optimizando presupuestos.
La segmentación también se vuelve más avanzada: un anuncio puede adaptarse según la edad, la vestimenta o incluso el historial de compras del cliente.
Beneficios de Computer Vision para empresas
La adopción de computer vision genera ventajas competitivas claras.
Entre los beneficios principales destacan:
- Automatización de tareas repetitivas.
- Precisión en la detección de defectos o errores.
- Mayor seguridad con monitoreo en tiempo real.
- Experiencias personalizadas para clientes.
- Escalabilidad mediante integración con plataformas de gestión.
Estos beneficios permiten a las empresas peruanas mejorar eficiencia, reducir riesgos y fortalecer la experiencia del cliente.
Ejemplos de proyectos y casos de uso
Los casos de computer vision más relevantes abarcan retail, manufactura, salud y transporte.
En retail, cadenas regionales usan visión computacional para controlar stock en góndolas y reducir pérdidas.
En automoción, empresas como Tesla entrenan sus vehículos autónomos con esta tecnología para aumentar la seguridad vial.
En salud, hospitales integran computer vision con deep learning para detectar enfermedades en imágenes médicas.
En Argentina, un proyecto con YPF implementó estaciones de servicio inteligentes donde las pantallas reconocen a los clientes y muestran promociones personalizadas.
En Perú, esta misma lógica ya empieza a verse en supermercados y bancos, con tótems que reconocen usuarios y muestran información relevante en segundos.
Cada caso demuestra cómo la visión computacional transforma la experiencia del cliente y eleva la eficiencia de las organizaciones.