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¿Cuál es el futuro de la video analítica para retail?

Para entender el futuro de la visión por computadora en retail, primero te recomendamos leer la historia de cómo se creó la IA de video-analítica


Capítulo 1: El comienzo: Una competencia llamada ImageNet


Para comprender el futuro de la visión por computadora, es crucial remontarse a su comienzo: la competencia ImageNet.

Una imagen con el texto "IMAGENET", representando miles de imágenes de fondo
ImageNet, la competencia en la cual investigadores competían por identificar objetos en 14 millones de imágenes diferentes

ImageNet era una competencia de clasificación de imágenes que comenzó en 2010. Los investigadores intentaban crear algoritmos capaces de identificar y clasificar objetos en 14 millones de imágenes de más de 20,000 categorías diferentes. Los competidores debían superar a las soluciones existentes para ganar el reconocimiento en la comunidad.


Hasta ese momento, las capacidades de la visión por computadora estaban lejos de igualar las habilidades humanas. Pero hubo un descubrimiento que lo cambió todo.


En 2012, un equipo liderado por Alex Krizhevsky, junto con Geoffrey Hinton y Ilya Sutskever (futuro cofundador de openAI), revolucionó la visión por computadora al presentar el modelo AlexNet, que ganó la competencia ImageNet con gran margen, y marcó el inicio de la era de las redes neuronales profundas en la visión por computadora.

Un grupo de 3 investigadores ganaron la competencia ImageNet en 2012 inventando la primer arquitectura viable de red neuronal convolucional profunda

A partir de ese punto, la IA comenzó a desarrollarse a un ritmo vertiginoso. En 2015, la IA ya superaba el desempeño humano en ImageNet.

Un gráfico con porcentajes de error en la competencia ImageNet
Error de detección de los ganadores de ImageNet a lo largo de los años. En 2015 el desempeño superó al de un ser humano

Capítulo 2: El desarrollo: ¿Cómo evolucionó la IA de visión por computadora en sus 10 primeros años?


Luego de 2012 la visión por computadora pasó por múltiples revoluciones, y se convirtió en un componente esencial en numerosas aplicaciones y sectores. Desde sistemas de reconocimiento facial hasta diagnóstico médico asistido por IA, pasando por la conducción autónoma, la IA de visión por computadora ha transformado nuestra forma de interactuar con el mundo y ha ampliado las capacidades de las máquinas para comprender y procesar información visual.

Visualización de un sistema de conducción autónoma basados en visión por computadora
Sistemas de conducción autónoma basados en visión por computadora

Capítulo 3: Los Transformers: Una segunda revolución dentro de la IA


En 2017, los investigadores de Google revolucionaron otra vez la inteligencia artificial y marcaron un punto de inflexión en la IA de visión por computadora: la llegada de los Transformers.


Los Transformers, originalmente diseñados para procesar lenguaje natural, demostraron ser altamente versátiles y eficaces en la tarea de procesar datos visuales. Esto llevó a que se pudo transferir su capacidad de comprensión del lenguaje natural a la comprensión de imágenes.

Los Transformers permitieron crear IAs de razonamiento visual. El razononamiento visual es una inteligencia artificial similar a chatGPT, pero aplicada en imágenes.
Un ejemplo de prompt de razonamiento visual sobre una tienda de ropa
Ejemplo de razonamiento visual de análisis de una tienda de ropa

Los transformers están reemplazando en muchos casos las redes neuronales convolucionales y recurrentes (CNN y RNN), los tipos de modelos de deep learning más populares hasta la fecha.


A partir de noviembre de 2022, con el hito de chatGPT, las máquinas se volvieron más inteligentes. Posteriormente se fusionó la visión por computadora con el procesamiento de lenguaje natural en aplicaciones multimodales. A partir de este mundo la visión por computadora puede entender y describir el mundo en toda su complejidad.

Los modelos de IA multimodales "zero-shot" permiten agregar sobre la infraestructura existente de cámaras mayor inteligencia y entendimiento de los espacios y su contexto, permitiendo hacer pruebas con gran flexibilidad y rapidez.

La IA multimodal (que entiende la visión y lenguaje de forma compleja) permitió:

  • Funcionalidades flexibles, debido a que la IA es general y no requiere un entrenamiento específico en cada tarea

  • Permite crear nuevas funcionalidades rápidamente, porque no requiere de entrenamientos específicos

  • Y también se puede utilizar para el análisis complejo de datos y extracción de conclusiones, debido a que tiene una alta capacidad de análisis.

Entonces, ya conociendo la historia de los comienzos de la IA de visión por computadora... ¿Cuál el futuro de la video analítica para retail?


Capítulo 5: El Futuro de la video analítica en Retail


El futuro de las aplicaciones de visión por computadora en el sector retail es prometedor y se encuentra en constante evolución. La combinación de avances tecnológicos en visión por computadora, IA y procesamiento de lenguaje natural ha abierto un mundo de posibilidades para la industria minorista retail. El desarrollo multimodal habilita la creación de agentes de IA, "gerentes virtuales" para el retail, entidades de inteligencia artificial altamente sofisticada que pueden gestionar y tomar decisiones relacionadas con diversas características del negocio, tales como:

  1. Conteo de personas, captación de clientes y conversión de ventas: El agente de IA puede evaluar la eficiencia que tiene la tienda de captar y convertir a los clientes en ventas. Luego, puede tomar acciones para detectar y solucionar los problemas de eficiencia.

  2. Gestión de colas y flujo de clientes: El agente de IA de visión por computadora se utiliza para rastrear el flujo de clientes en la tienda, identificar áreas congestionadas y ayudar a los minoristas a administrar de manera más eficiente el personal y los recursos durante períodos de alta demanda, evitando que los clientes se vayan sin comprar.

  3. Gestor de tareas operativas: Los agentes virtuales son capaces de entender situaciones y contextos complejos, permitiendo gestionar eficientenemente tareas de limpieza, apertura y cierre de cajas, reposición de productos, y otras operativas comunes dentro del mundo de retail.

  4. Analítica de tiendas y toma de decisiones: El agente de IA puede recopilar datos sobre el tráfico de clientes, la disposición de productos y la efectividad de las promociones en la tienda. De esto sugiere a los retailers a tomar decisiones para mejorar la distribución de productos y la experiencia del cliente.

  5. Experiencias de compra personalizadas: Los sistemas de visión por computadora pueden identificar la ropa que un cliente está mirando y sugerir combinaciones de prendas o accesorios, mejorando la experiencia de compra y aumentando las ventas.

  6. Gestión de inventario: La automatización en la gestión de inventario es un área crucial en el retail. Los agentes de IA pueden supervisar constantemente el nivel de existencias en las tiendas y notificar automáticamente cuando es necesario reponer productos. Esto ayuda a evitar las pérdidas de venta por falta de stock.

  7. Publicidad dirigida y análisis de audiencia: Los gerentes virtuales de IA pueden identificar la demografía de los clientes, edad, género, y otras características para adaptar la publicidad en tiempo real. Esto asegura que las productos, promociones y anuncios sean más relevantes para el público objetivo.

  8. Análisis de comportamiento del cliente: La visión por computadora puede rastrear y analizar el comportamiento de los clientes en la tienda, como qué productos miran con más frecuencia o cuánto tiempo pasan en ciertas áreas. Esta información es valiosa para la toma de decisiones de marketing y diseño de tiendas.

  9. Optimización de escaparates: Los agentes pueden evaluar la efectividad de los escaparates y la disposición de productos en la vitrina. Esto permite a los minoristas ajustar su estrategia de visualización para atraer a más clientes.

Ilustración sobre un agente de IA virtual por IA en una tienda de ropa
Ilustración sobre un agente de IA virtual por IA en una tienda de ropa

Los agentes virtuales de IA, "gerentes virtuales" en el sector retail, son sistemas que generarán beneficios al retail permitiendo actividades altamente automatizadas, que aprovecharán la visión por computadora y la inteligencia artificial para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real. Su impacto será optimizar la gestión de la tienda, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia operativa, lo que en última instancia conducirá a un aumento en las ventas y la satisfacción del cliente.


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