Análisis de imágenes y video
Visión por computadora aplicada a operaciones
Automatizá tareas de observación repetitiva con modelos entrenados sobre imágenes y liberá horas de revisión manual.
Nivel de implementación
Media a alta
Tiempo hasta ver impacto
Variable, según el caso de uso y los datos disponibles
Orientado a
- • Procesos de control de calidad visual en producción o logística.
- • Monitoreo de instalaciones donde se busca detectar situaciones específicas.
- • Escenarios donde hoy una persona mira durante horas una pantalla o una cinta para detectar anomalías.
Contanos cómo trabajás hoy y exploramos juntos si este servicio encaja bien en tus procesos y en el ritmo de tu equipo.
Cómo mejora tu día a día
Acá ves algunas formas concretas en las que este servicio puede meterse en tus procesos y sacarte trabajo repetitivo de encima, sin romper lo que ya funciona.
- Reduce el cansancio asociado a la observación manual prolongada.
- Permite registrar de forma estructurada qué se detecta y con qué frecuencia.
- Ayuda a priorizar revisiones humanas solo donde el modelo detecta algo fuera de lo esperado.
Verlo en un gráfico simple
De forma muy resumida, casi todos estos proyectos siguen un recorrido parecido: entra información, la IA la procesa y tu equipo actúa con más contexto.
Entrada
Datos, consultas o documentos que hoy ya circulan en tu negocio.
IA en el medio
El modelo analiza, ordena o propone opciones sin reemplazar tu criterio.
Acción
Vos y tu equipo toman decisiones más rápido, con información digerida.
Ejemplos de uso en procesos
Los ejemplos no hablan de casos de éxito concretos, sino de situaciones típicas donde esta tecnología ayuda a ordenar mejor el trabajo de todos los días.
Detección automática de productos mal posicionados o dañados en una línea de producción para marcarlos para revisión.
Monitoreo de cámaras en un depósito para detectar accesos no autorizados, sin depender únicamente de la atención continua de una persona.
Pasos de implementación
Cada organización tiene contexto propio, pero en general la implementación avanza por etapas similares a estas.
- Definir con claridad qué se quiere detectar y en qué condiciones.
- Relevar o generar ejemplos suficientes de imágenes para entrenar o ajustar modelos.
- Diseñar cómo se integrarán las alertas o resultados en los sistemas actuales de trabajo.
- Evaluar periódicamente el rendimiento del modelo y actualizarlo cuando cambien las condiciones.
Preguntas frecuentes
Resumen de dudas habituales al considerar este tipo de solución en una organización.
¿Siempre se necesita entrenar un modelo desde cero?
En muchos casos se puede partir de modelos preentrenados y ajustarlos al contexto específico, reduciendo el esfuerzo inicial.