Más de 15 casos de uso y aplicaciones de IA de la realidad aumentada

La realidad aumentada (RA) es una plataforma de medios digitales que permite al usuario integrar contexto virtual en el entorno físico de forma interactiva y multisensorial.

La implementación de IA mejora la experiencia de RA al permitir que las redes neuronales profundas sustituyan los enfoques tradicionales de visión por computadora y añadan nuevas funciones como la detección de objetos, el análisis de texto y el etiquetado de escenas. Exploramos la IA en la RA, sus aplicaciones, ejemplos y proveedores.

¿Cómo transforma la IA la RA?

Históricamente, el software de RA utilizaba técnicas tradicionales de visión por computadora denominadas localización y mapeo simultáneos (SLAM). Los algoritmos SLAM comparan características visuales entre fotogramas de la cámara para mapear y rastrear el entorno.

Sin embargo, las aplicaciones modernas de RA dependen del aprendizaje profundo para ofrecer una funcionalidad más avanzada. Los desarrolladores de RA pueden aprovechar algoritmos de IA para ofrecer funciones de RA como una interacción mejorada con el entorno físico circundante. Las tecnologías de IA como el aprendizaje automático, GenAI y el aprendizaje profundo son muy adecuadas para los entornos de RA porque:

• Existe la oportunidad de recopilar más datos para que el algoritmo de IA entrene, ya que las cámaras siempre están encendidas.
• La entrada del algoritmo de IA es rica en detalles porque los entornos de RA dependen de múltiples sensores (por ejemplo, los giroscopios, sensores, acelerómetros y GPS del dispositivo). Esto proporciona una mayor fiabilidad que los sistemas que dependen de un solo sensor.

En paralelo con el aprendizaje profundo, los sistemas de RA utilizan cada vez más la inteligencia espacial, que combina la segmentación semántica, la estimación de profundidad y el modelado de contexto para comprender entornos completos. Esto permite que el contenido de RA se comporte de manera físicamente realista (por ejemplo, oclusión, sombras ancladas y adaptación de iluminación) y habilita funciones avanzadas como recomendaciones contextuales basadas en la categoría de la escena (oficina frente a exterior) o la intención inferida del usuario.

8 aplicaciones de IA en RA

1. Etiquetado de objetos

El etiquetado de objetos utiliza models de clasificación de aprendizaje automático. Cuando un fotograma de la cámara se pasa por el model, este asocia la imagen con una etiqueta predefinida en la biblioteca de clasificación del usuario, y la etiqueta se superpone al objeto físico en el entorno de RA. Por ejemplo, la Asistencia Técnica de Realidad Aumentada Móvil (MARTA) de Volkswagen etiqueta las piezas del vehículo y proporciona información sobre los problemas existentes e instrucciones sobre cómo solucionarlos.

2. Detección y reconocimiento de objetos

La detección y el reconocimiento de objetos utilizan algoritmos de redes neuronales convolucionales (CNN) para estimar la posición y la extensión de los objetos dentro de una escena. Una vez detectado el objeto, el software de RA puede renderizar objetos digitales para superponerlos al físico y mediar en la interacción entre ambos.

Por ejemplo, la aplicación IKEA Place de ARKit escanea el entorno circundante, mide planos verticales y horizontales, estima la profundidad y luego sugiere productos que se adaptan al espacio en cuestión.

Para más información, siéntase gratis de leer nuestra comparación de herramientas de reconocimiento de imágenes.

3. Reconocimiento y traducción de texto

El reconocimiento y la traducción de texto combinan técnicas de reconocimiento óptico de caracteres de IA (OCR) con motores de traducción texto a texto como DeepL. Un rastreador visual sigue la palabra y permite que la traducción se superponga al entorno de RA. Google Translate ofrece esta funcionalidad.

4. Reconocimiento automático del habla

Reconocimiento automático del habla (ASR) utiliza el reconocimiento audiovisual del habla mediante redes neuronales (un algoritmo que se basa en el procesamiento de imágenes para extraer texto). Palabras específicas activan una imagen en la biblioteca etiquetada para ajustarse a la descripción de la palabra, y la imagen se proyecta en el espacio de RA.

Ejemplo:

Un ejemplo es la aplicación de pegatinas Panda.

Otro ejemplo que combina ASR con el seguimiento de gestos de las manos basado en sensores es la tecnología de gafas inteligentes. Las gafas inteligentes con pantallas integradas en las lentes proyectan datos visuales como mensajes, controles multimedia y subtítulos de voz en directo directamente en la línea de visión del usuario.

Para más información, lea nuestra recopilación de los principales casos de uso de reconocimiento de voz.

5. Gestos e interacción natural

El seguimiento de gestos impulsado por IA y la interacción multimodal permiten que los sistemas de RA reconozcan los movimientos de las manos, el cuerpo y los dedos en tiempo real. Combinados con la IA de voz, estos sistemas permiten a los usuarios interactuar con objetos virtuales sin tocarlos, creando experiencias de RA más intuitivas y de manos gratis.

Ejemplo:
En el mantenimiento industrial, los sistemas de RA con IA pueden interpretar señales manuales para manipular hologramas 3D de maquinaria, mientras que los comandos de voz activan instrucciones o advertencias contextuales. Las aplicaciones de RA centradas en la accesibilidad utilizan gestos y voz para navegar por las interfaces de los usuarios con movilidad reducida.

Casos de uso:

• Aplicaciones industriales de RA para el control de equipos con manos gratis
• Aplicaciones de accesibilidad que ofrecen navegación y comandos basados en gestos
• Juegos y entretenimiento donde los gestos controlan objetos virtuales
• Entornos de entrenamiento y simulación de RA con interacción natural

6. Mapeo del entorno y comprensión de la escena

Más allá de la simple detección de objetos, la IA permite la comprensión semántica de la escena, lo que permite a los sistemas de RA clasificar entornos completos (por ejemplo, cocina, oficina, calle) y adaptar las superposiciones en consecuencia. Los models de aprendizaje profundo como SceneNet o el reconocimiento visual de IBM pueden analizar el contexto espacial, la iluminación y los tipos de superficie para adaptar la experiencia de RA.

Ejemplo:
Snapdragon Spaces utiliza IA para detectar paredes, superficies y tipos de habitación en tiempo real, lo que permite una colocación más realista de muebles virtuales o elementos de juego.

Casos de uso:

• Aplicaciones de diseño de interiores que recomiendan muebles según el tipo de habitación
• Señalización de RA que adapta la señalética a entornos interiores/exteriores
• Comercio minorista inteligente que cambia el contenido promocional según las secciones de la tienda.

7. IA generativa para la creación dinámica de contenido en RA

Los models de GenAI pueden generar dinámicamente activos 3D, voces o incluso escenas completas a partir de prompts o interacciones del usuario dentro de los entornos de RA. Esto elimina la necesidad de bibliotecas precargadas y permite a los usuarios generar entornos personalizados sin activos precargados

Ejemplo:
Una aplicación de marketing podría permitir a los usuarios describir su sala de estar ideal y GenAI generaría los muebles y la distribución en RA.

Models/herramientas relevantes:

• Luma IA (texto a 3D)
• RunwayML para superposiciones de vídeo
• Pika Labs o Spline para modelado 3D en tiempo real

8. Detección de Anomaly para inspección industrial

La RA habilitada por IA puede ayudar con la detección de anomalías en tiempo real en la fabricación o el trabajo de campo. Los models de visión por computadora entrenados sobre cómo se ve lo "normal" (por ejemplo, integridad de tuberías, superficies de máquinas) pueden detectar desviaciones y resaltarlas en la vista del usuario mediante RA.

Un estudio de 2020 publicado en Sensors comparó la guía con gafas de RA frente a la documentación impresa en el cableado de armarios de control e identificó una disminución del tiempo de proceso del 45 %, ahorrando de 6.5 a 7 minutos en un montaje de 20 cables.²

Ejemplo real de detección de anomalías:
Porsche utiliza RA con herramientas de inspección de IA para resaltar el desgaste, la corrosión o las desalineaciones en las piezas de auto durante el mantenimiento remoto.

Casos de uso:

• Inspecciones de mantenimiento y seguridad en fábricas
• Infraestructura de servicios públicos (por ejemplo, líneas eléctricas, pipelines)
• Evaluaciones de reparación de aeronaves o vehículos.

Más aplicaciones de IA/RA en diversos sectores

Se informó que los usuarios de Snapchat jugaban con las lentes de RA más de 9 mil millones de veces al día en promedio en el primer trimestre de 2026, con 75 % de los usuarios diarios interactuando con RA cada día, lo que indica la escala de la RA en el entretenimiento de consumo.³

Proveedores de software de RA habilitado por IA

Según Statista, se estima que el mercado global de realidad aumentada (RA), realidad virtual (RV) y realidad mixta (RM) alcance los $100B en 2026.⁹ Empresas como Apple y Google están en el mercado del desarrollo de software de RA habilitado por IA para mejorar la experiencia de RA de los clientes.

Apple ARKit

ARKit es la plataforma de desarrollo de realidad aumentada (RA) de Apple para iPhones y iPads con iOS. ARKit ofrece etiquetado de objetos, oclusión de personas, captura de movimiento y seguimiento facial múltiple. ARKit se ha utilizado en:

• Educación para modelar experimentos prácticos en laboratorios de ciencias, física o química, como Labster
• Construcción y arquitectura para medir dimensiones espaciales y sugerir productos o soluciones, como IKEA place.
• Entretenimiento, como Pokemon GO.

Google ARCore

ARCore es la plataforma de RA de Google que integra contenido digital en el entorno físico mediante captura de movimiento y detección y reconocimiento de objetos. ARCore se ha utilizado en:

• Bienes raíces para visualizar, decorar y diseñar espacios vacíos. Como la aplicación Curate de Sotheby's
• Estilo de vida y mantenimiento para conectar a los usuarios con profesionales que brindan orientación e instrucciones, toman medidas y proyectan posibles soluciones en el espacio. Por ejemplo, la aplicación Streem.
• Entretenimiento, como la aplicación de juego de mascota virtual TendAR.

Otros

Otros proveedores de software de IA/RA incluyen:

• Amazon Sumerian
• Microsoft Mesh
• Unity
• Vuforia Engine
• Zap Works

Dispositivos ponibles de RA con IA y plataformas XR

Más allá de los SDK, las plataformas de hardware ahora integran models de aprendizaje profundo directamente en los dispositivos ponibles de RA. Por ejemplo, dispositivos como Apple Vision Pro ofrecen computación espacial con entrada de manos, ojos y voz que mejora la inteligencia contextual y la interacción con RA.

Las gafas inteligentes Ray‑Ban Display de Meta y otros dispositivos ponibles ligeros de IA‑RA están llevando superposiciones contextuales, traducción en vivo y guía visual interactiva a casos de uso cotidianos.

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Registro de cambios

3 actualizaciones

1. 202619 de Mar

   Se amplió la sección "Aplicaciones de IA en RA" con una nueva introducción.

2. 202517 de Jun

   Se eliminó una oración de la introducción.

3. 20245 de Nov

   Actualizado el tamaño del mercado global y la previsión para la realidad aumentada en la sección "Proveedores de software AR habilitados para IA".

Enlaces de referencia

1.

TranslatAR: A mobile augmented reality translator

2.

Assessment of Augmented Reality in Manual Wiring Production Process with Use of Mobile AR Glasses - PMC

3.

Snapchat Statistics 2026: Users, Revenue and Ad Data

4.

https://mattchoward.com/wp-content/uploads/2023/08/howard_davis_vr_2023.pdf

5.

A Meta-analysis of augmented reality programs for education and training | Virtual Reality | Springer Nature Link

Springer London

6.

https://www.businesswire.com/news/home/20240807236694/en/Augmented-Reality-in-Construction-Thematic-Research-Report-2024-37-of-Construction-Companies-Intend-to-Invest-in-AR-Within-the-Next-Two-Years---Wearable-Start-ups-will-Continue-to-Emerge---ResearchAndMarkets.com

7.

Frontiers | Adoption of virtual and augmented reality in the architecture, engineering, construction, and facilities management (AEC-FM): mixed method analysis of trends, gaps, and solutions

Frontiers

8.

Exploring the Utility of AR in Marketers' E-Commerce Plan | Snapchat for Business

9.

XR market size worldwide 2023-2028| Statista

Statista

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Hazal Şimşek

Analista del sector

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

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Graham

Aug 28, 2021 at 11:08

No mention of Microsoft (e.g. HoloLens, Mesh, Remote Assist, …) even in the “other vendors” list? Strange…

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Cem Dilmegani

Sep 19, 2021 at 13:50

Thank you for the comment. You are right, added Microsoft's platform to the list

Responder

Heejin Jo

Jul 19, 2021 at 12:01

Hello! I'm interested in AR glasses content composed by AI Can I send my architecture? I want to know whether this is possible to achieve or not. I need help to improve my idea and make it come true. I'll wait your answer. Thank you.

Responder

Cem Dilmegani

Jul 24, 2021 at 06:52

Hi Heejin, thank you for your comment. I would advise you to reach out to vendors in this space. They would be the ones who can examine your idea in detail and identify how it can be implemented.

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