La Inteligencia Artificial es una de las principales inversiones que compañías de diferentes sectores están realizando. Los beneficios que se pueden obtener de modelos de predicción o del análisis de los datos son muy amplios, y, por supuesto, están al alcance de todos.
Preparar una arquitectura de datos correcta
El primer paso para ser capaces de aplicar una Inteligencia Artificial adecuada es preparar una correcta arquitectura de datos, que nos permita unificar la información de diferentes orígenes y así ampliar el potencial de nuestros modelos.
Si conseguimos integrar bases de datos de los diferentes departamentos de nuestra empresa, información que proviene de redes sociales, eventos en vivo que puedan nutrir nuestro conocimiento, seremos capaces de entender bien el contexto de nuestra compañía y poder tener esa ventaja competitiva.
Al fin y al cabo, los datos relevantes que nos permitan tomar decisiones empresariales adecuadas están en muchos lugares diferentes, y el trabajo con todos ellos es fundamental.
Pero… ¿y si esa información proviene de imágenes? ¿cómo trabajamos con ello para mejorar nuestros análisis?
Computer Vision, la IA para trabajar con imágenes
Computer Vision es el campo científico que permite que las máquinas sean capaces de entender y analizar imágenes y vídeos. Pero, realmente… ¿qué utilidades nos ofrece esto? Por ejemplo, nos ofrece:
- Detección de personas u objetos. Si implantamos un sistema de cámaras podemos ser capaces de detectar los diferentes elementos que la cámara visualiza. Por ejemplo, en una fábrica para detectar si una persona está en un área restringida, o si una determinada pieza en la línea de producción es válida o no.
- Reconocimiento facial. Podemos reconocer mediante Computer Vision las caras de las personas para restringir el acceso a algún lugar o por ejemplo para desbloquear dispositivos tecnológicos. (¡Siempre basándonos en AI Responsible!)
- Análisis espacial. Podemos analizar el espacio que visualiza una cámara para poder calcular distancias, trayectorias… e incluso los objetos que hay en esos espacios.
Estas utilidades, y muchas más, permite que Computer Vision nos ayude a implementar sistemas inteligentes que nos ofrezcan seguridad y analítica en nuestro negocio.
Unificar todo, la clave de los análisis correctos
Por lo tanto, si hemos sido capaces de integrar una arquitectura de datos correcta, podremos analizar datos de diferentes orígenes y, algo clave, de diferente naturaleza (como las imágenes y vídeos). Porque si en nuestro análisis de datos somos capaces de añadir los resultados que nos ofrece Computer Vision, esto nos permitirá tomar decisiones que se alineen mucho más con el contexto de nuestra compañía. Veamos unos ejemplos:
Análisis de aforo en tiendas. Computer Vision nos permite detectar la cantidad de personas que hay en la tienda, e incluso podemos incidir y determinar cuantas personas se han acercado a un lugar concreto de la tienda. Si estos datos obtenidos los unificamos con datos provenientes de la facturación o de las campañas de marketing, seremos capaces de obtener unos indicadores claros de cómo afecta esa campaña a la facturación real.
Detección de piezas inválidas en una fábrica. Gracias a Computer Vision somos capaces de clasificar piezas correctas y piezas estropeadas en una cadena de montaje. Se puede detectar si algún elemento de la pieza no es correcto y por lo tanto si debería apartarse de la cadena de montaje para evitar futuros problemas. Esto nos permite seguridad en la cadena, así como rapidez en el proceso de calidad. Pero, además, obtener esa información y almacenarla correctamente nos va a permitir poder desarrollar un análisis en el que entren en juego tanto las bases de datos de los proveedores, así como el seguimiento y tratado de la pieza en pasos previos. Con lo que podremos crear indicadores para optimizar los procesos y tomar decisiones económicas respecto a futuras compras.
Optimización de los espacios. Los almacenes deben asegurarse una correcta optimización de cada espacio de almacenamiento que tengan. Con Computer Vision se puede analizar el espacio vacío de diferentes áreas y determinar la cantidad de metros que tienen libres cada día mediante análisis espacial. Si esta información la unificas con los pedidos que el departamento de Supply Chain realiza, así como la periodicidad de estos, se puede optimizar tanto los pedidos en tiempo y forma como el espacio para lograr un correcto proceso de compra y gestión.
Estos ejemplos, y muchos más, nos muestran la capacidad que Computer Vision, junto a una buena arquitectura de datos, nos ofrece para obtener conclusiones y tomar decisiones adecuadas al contexto empresarial.
En Bravent somos expertos en el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial y de arquitecturas de datos en la nube, tenemos mucha experiencia implementando soluciones que conjuguen todos estos conceptos para lograr resultados óptimos de forma rápida que ofrezcan una gran ventaja competitiva, por ello sabemos cómo introducirlo en tu compañía y hacerlo crecer.
