Más interacción entre inteligencia artificial y realidad aumentada

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Varias aplicaciones importantes de la realidad aumentada se apoyan en la IA, como la visión artificial y el seguimiento de mapeo y ubicación simultáneos (SLAM), así como un buen número de tecnologías de reconocimiento de imágenes y objetos, etiquetado semántico y análisis avanzado de sistemas. Esto está generando una relación cada vez más estrecha entre ambas tecnologías, y nuevas oportunidades de mercado para los proveedores. Según una investigación realizada por ABI Research, para el año 2026 podría haber más de 200 millones de usuarios de aplicaciones de AR que utilicen de alguna forma la inteligencia artificial.

Eric Abbruzzese, director de investigación de realidad virtual y aumentada de esta firma de investigación, explica que “la combinación de IA, aprendizaje automático (ML) y AR es increíblemente potente”. Comenta que las capacidades de AR se fortalecen con una cantidad mayor de datos, que provienen de la ubicación, sensores, dinámica ambiental y sistemas integrados como IoT. Y añade que “la realidad aumentada también puede servir como un habilitador de recopilación de datos para estos tipos de datos. La integración de la IA en estas áreas aporta al mercado capacidades de RA de alto valor y, a menudo, críticas”.

Aunque la tecnología de visión artificial no es imprescindible en sí misma para el buen funcionamiento de la realidad aumentada, sí se está convirtiendo en un requisito para muchos casos de uso de realidad asistida. La visión artificial que habilita aplicaciones SLAM permite un seguimiento más preciso de los usuarios y también capturar datos espaciales para su posterior uso. Los analistas de ABI Research esperan que para 2026 los envíos de gafas de AR equipadas con chipsets de inteligencia artificial representarán alrededor del 70% del total.

Esta capacidad de procesamiento de IA en local se está popularizando para habilitar nuevas capacidades, aunque los expertos dicen que el procesamiento de IA se está trasladando a la nube para ciertos usos. Por ejemplo, el seguimiento SLAM puede permanecer en el dispositivo para ofrecer más confiabilidad y menor latencia, pero el procesamiento para el etiquetado semántico puede alojarse en la nube. Esto contribuye a mejorar el rendimiento del procesamiento de IA en el dispositivo y a optimizar la batería. Además, proporciona más flexibilidad para determinadas aplicaciones y entornos.

Todo este ecosistema de tecnologías conectadas ha ido creciendo en los últimos años, ampliando los casos de uso y dando lugar a nuevas empresas que están enfocándose en diferentes aspectos de la combinación de realidad aumentada e inteligencia artificial. Y firmas tecnológicas importantes a nivel de hardware, como Qualcomm o Nvidia, están integrando capacidades específicas de IA en sus chipsets, ganando popularidad en el entorno de realidad aumentada. Asimismo, se está ampliando el número de empresas de software que aplican técnicas de visión artificial, simulación e inteligencia artificial para el seguimiento de dispositivos, procesamiento de backend, análisis, procesos predictivos y muchos otros usos.

Abbruzzese dice para casi cualquier caso de uso, aplicación, servicio o vertical, la IA se está usando y su influencia crecerá mucho en los próximos 5 a 10 años. Y que el valor añadido que se atribuye normalmente a la realidad aumentada, incluyendo la mayor eficiencia y seguridad de los trabajadores y las capacidades para la colaboración y habilitación remota, se mejorarán igualmente gracias a la inteligencia artificial. Esto irá progresando a medida que se mejore el seguimiento y la obtención de datos más precisos y predecibles, y gracias a tendencias e innovaciones recientes como la entrega de contenido automatizada y dirigida.