Definición rápida
Computer Vision (Visión por Computadora) es el campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar y entender información visual: imágenes, videos y el mundo físico. Es la tecnología detrás del reconocimiento facial, los autos autónomos y la detección de defectos en manufactura.
¿Qué es Computer Vision?
Computer Vision es una de las ramas más maduras y aplicadas del Machine Learning. Su objetivo es dotar a las computadoras de la capacidad que los humanos tenemos de forma innata: ver y entender el mundo visual.
La historia de Computer Vision como campo académico comenzó en los años 60, pero su explosión práctica llegó en 2012 con AlexNet, la red neuronal convolucional de Geoffrey Hinton que ganó ImageNet y demostró que el deep learning podía superar a los humanos en clasificación de imágenes. Desde entonces, el campo ha avanzado exponencialmente.
Hoy, modelos como YOLO (You Only Look Once) para detección de objetos en tiempo real, Stable Diffusion para generación de imágenes, y los modelos multimodales (que combinan visión y lenguaje) como GPT-4V han convertido a Computer Vision en una tecnología accesible para cualquier startup.
¿Cómo funciona Computer Vision en la práctica?
Las tareas principales de Computer Vision incluyen:
- Clasificación de imágenes: ¿Qué hay en esta imagen? (perro, gato, factura, defecto de manufactura)
- Detección de objetos: ¿Dónde están los objetos y de qué tipo son? (bounding boxes con coordenadas)
- Segmentación: Identificar cada píxel que pertenece a cada objeto (nivel más granular)
- Reconocimiento facial / OCR: Identificar personas o extraer texto de imágenes
- Seguimiento de movimiento: Rastrear objetos entre frames de video
- Generación de imágenes: Crear imágenes nuevas (modelos de difusión)
Ejemplos reales en LATAM
Frubana (Colombia/México)
Esta startup de supply chain para restaurantes usa Computer Vision para verificar la calidad de frutas y verduras durante el proceso de recepción. Cámaras instaladas en los centros de distribución detectan automáticamente productos dañados, reduciendo las devoluciones y pérdidas.
Concreto.ar / Startups Proptech (Argentina)
Varias proptech argentinas usan Computer Vision para analizar fotografías de propiedades y estimar automáticamente su valor de mercado, el estado de conservación y detectar reformas no declaradas. Esto automatiza parte del proceso de tasación que antes requería visitas físicas.
Grupo Falabella (Chile)
El retailer chileno usa Computer Vision en sus centros de distribución para identificar productos, verificar el correcto empaquetado y optimizar el proceso de picking. También experimenta con cámaras de prevención de pérdidas que detectan comportamientos sospechosos en tiendas.
Computer Vision vs Procesamiento de Imágenes Tradicional
| Aspecto | Procesamiento Tradicional | Computer Vision (Deep Learning) |
|---|---|---|
| Reglas | Programadas manualmente | Aprendidas de datos |
| Adaptabilidad | Baja | Alta |
| Datos necesarios | Pocos/ninguno | Muchos (cientos a miles de imágenes) |
| Precisión en tareas complejas | Baja | Alta (supera humanos en muchas) |
| Costo computacional | Bajo | Medio-alto |
Errores comunes en proyectos de Computer Vision
- Dataset insuficiente o sesgado: Un modelo entrenado solo con imágenes de buena iluminación fallará en condiciones reales. Necesitas datos diversos y representativos.
- No considerar la variabilidad del mundo real: Las condiciones de luz, ángulos, oclusiones y calidad de imagen en producción son mucho más variadas que en los datasets de prueba.
- Ignorar la latencia: Para aplicaciones en tiempo real (cámaras de seguridad, manufactura), la velocidad de inferencia es crítica. Un modelo muy preciso pero lento puede ser inutilizable.
- Privacidad y regulación: El reconocimiento facial tiene restricciones legales crecientes en toda LATAM. Verificar el marco regulatorio antes de implementar.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Necesito muchos datos para implementar Computer Vision?
No necesariamente. Con transfer learning (reutilizar modelos pre-entrenados como YOLO o ResNet) puedes obtener buenos resultados con tan solo 100-500 imágenes anotadas por categoría. Para casos de uso muy específicos o condiciones inusuales, necesitarás más datos.
¿Cuál es el costo de implementar Computer Vision en una startup?
Varía enormemente. Usar modelos pre-entrenados vía API (Google Vision AI, AWS Rekognition, Azure Computer Vision) puede costar desde USD 1-2 por 1,000 imágenes. Entrenar modelos propios con GPU en la nube puede costar desde USD 100 hasta miles de dólares según la escala.
¿Computer Vision puede funcionar en dispositivos móviles o de borde?
Sí. Modelos cuantizados y optimizados como MobileNet, EfficientDet o versiones pequeñas de YOLO (YOLOv8n) corren en tiempo real en smartphones modernos y dispositivos de borde como Raspberry Pi o NVIDIA Jetson. Esto abre aplicaciones sin necesidad de conectividad a la nube.
