Más de 15 casos de uso y aplicaciones de IA de realidad aumentada
La realidad aumentada (RA) es una plataforma de medios digitales que permite al usuario integrar contexto virtual en el entorno físico de manera interactiva y multisensorial.
La implementación de IA mejora la experiencia de RA al permitir que las redes neuronales profundas reemplacen los enfoques tradicionales de visión artificial y añadir nuevas funciones como detección de objetos, análisis de texto y 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 artificial 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 los algoritmos de IA para ofrecer funciones de RA como una interacción mejorada con el entorno físico circundante. Tecnologías de IA como el aprendizaje automático, la IA generativa y el aprendizaje profundo son adecuadas para los entornos de RA porque:
- Existe la oportunidad de recopilar más datos para que el algoritmo de IA pueda entrenarse, ya que las cámaras están siempre encendidas.
- La entrada al 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 único sensor.
Paralelamente al aprendizaje profundo, los sistemas de RA están utilizando cada vez más la inteligencia espacial, que combina segmentación semántica, estimación de profundidad y 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 vs. exterior) o la intención inferida del usuario.
8 aplicaciones de IA en RA
1. Etiquetado de objetos
El etiquetado de objetos utiliza modelos de clasificación de aprendizaje automático. Cuando se pasa un fotograma de la cámara por el modelo, este relaciona 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 de Volkswagen (MARTA) etiqueta piezas de vehículos y proporciona información sobre 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 extensión de los objetos dentro de una escena. Después de detectar el objeto, el software de RA puede renderizar objetos digitales para superponerlos al físico y mediar la interacción entre ambos.
Por ejemplo, la aplicación IKEA Place ARKit escanea el entorno circundante, mide planos verticales y horizontales, estima la profundidad y luego sugiere productos que se ajustan a ese espacio en particular.
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 (OCR) con motores de traducción de 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 reconocimiento de voz audiovisual 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 que coincida con la descripción de la palabra, y la imagen se proyecta en el espacio de RA.
Ejemplo:
Un ejemplo es la aplicación de stickers Panda.
Otro ejemplo que combina ASR con seguimiento de gestos de manos basado en sensores es la tecnología de gafas inteligentes. Las gafas inteligentes con pantallas en las lentes proyectan datos visuales como mensajes, controles multimedia y subtítulos de voz en vivo 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. Interacción por gestos y natural
El seguimiento de gestos y la interacción multimodal basados en IA permiten que los sistemas de RA reconozcan movimientos de manos, cuerpo y dedos en tiempo real. Combinados con IA de voz, estos sistemas permiten a los usuarios interactuar con objetos virtuales sin contacto, creando experiencias de RA más intuitivas y con manos gratis.
Ejemplo:
En el mantenimiento industrial, los sistemas de IA RA pueden interpretar señales con las manos 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 interfaces para usuarios con movilidad limitada.
Casos de uso:
- Aplicaciones de RA industrial para control de equipos con manos gratis
- Aplicaciones de accesibilidad que proporcionan 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. Modelos de aprendizaje profundo como SceneNet o el Reconocimiento Visual de IBM pueden analizar el contexto espacial, la iluminación y los tipos de superficie para personalizar 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
- Orientación RA que adapta la señalización 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 modelos de IA generativa pueden generar dinámicamente activos 3D, voces o incluso escenas enteras basadas en indicaciones o interacciones del usuario dentro de 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 la IA generativa generaría muebles y distribución en RA.
Modelos/herramientas relevantes:
- Luma IA (texto-a-3D)
- RunwayML para superposiciones de video
- Pika Labs o Spline para modelado en tiempo real 3D
8. Detección de Anomaly para inspección industrial
La RA habilitada con IA puede ayudar en la detección de anomalías en tiempo real en fabricación o trabajo de campo. Los modelos de visión artificial entrenados en cómo se ve lo “normal” (por ejemplo, integridad de tuberías, superficies de máquinas) pueden detectar desviaciones y resaltarlas en la vista del usuario utilizando RA.
Un estudio de 2020 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 ensamblaje 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 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, tuberías)
- Evaluaciones de reparación de aeronaves o vehículos.
Más aplicaciones de IA/RA en diversas industrias
Se informó que los usuarios de Snapchat jugaron con AR Lenses más de 9 mil millones de veces por día en promedio en el primer trimestre de 2026, con un 75% de los usuarios diarios interactuando con la RA todos los días, lo que indica la escala de la RA en el entretenimiento de consumo.3
- Construcción: Arquitectura, diseño, planificación de proyectos, revisión del sitio, seguridad e inspección, construcciones subterráneas y capacitación.
- Educación: Expediciones a escenas (museo, fábrica), experimentos modelo en laboratorios (química, física, geometría, anatomía). Lo que demuestra la evidencia empírica:
- Altos resultados de aprendizaje: En 252 estudios controlados (2010–2022), los estudiantes de RA superaron al 73% de sus compañeros en entornos tradicionales.4
- El impacto se inclina hacia los jóvenes: En el grupo de 252 estudios, las pruebas emparejadas por edad muestran que las ganancias de aprendizaje alcanzan su punto máximo con los niños, disminuyen durante la adolescencia y se reducen a la mitad para los adultos.
- Diseñada para habilidades, no para teoría abstracta: El seguimiento de resultados muestra que la RA destaca en la enseñanza de habilidades y hechos, pero se queda atrás en razonamiento complejo y tareas espaciales.5
- Entretenimiento: información en tiempo real de estadios deportivos, conciertos de música aumentada, anuncios interactivos, películas y juegos.
- Medicina: diagnóstico, navegación quirúrgica, capacitación de cirujanos en nuevos procedimientos y modelado de efectos de medicamentos.
- Logística: planificación y operaciones de almacén, optimizaciones de transporte y gestión de inventario
- Manufactura: diseño y prototipado, mantenimiento, reparación y entrenamiento,
- 37% de las empresas de construcción tienen la intención de invertir en RA en dos años.6
- Según 158 expertos de la industria, las principales barreras para la adopción de la RA en la manufactura son las restricciones presupuestarias (21%), la falta de comprensión de la alta dirección (17%) y el conocimiento técnico limitado entre los equipos de diseño (17%)7
- Consulte más ejemplos en RA en la manufactura
- Militar: navegación de aeronaves, puntería de armas y telepresencia en operaciones militares.
- Bienes raíces: Marketing, diseño de interiores, planificación de plantas, capacitación del personal de construcción.
- Moda: probar antes de comprar, navegación en la tienda, compras personalizadas, escaparate de RA y aplicaciones de maquillaje. En una encuesta de 4.028 compradores de edades entre 13 y 49 años en EE. UU., Reino Unido, Francia y Arabia Saudita se encontró que:
- 80% de los compradores se sintieron más seguros de su compra después de usar RA,
- Dos tercios dijeron que era menos probable que devolvieran el artículo.8
Proveedores de software de RA habilitada con IA
Según Statista, se estima que el mercado global de realidad aumentada (RA), realidad virtual (VR) y realidad mixta (RM) alcance los 100.000 millones de dólares para 2026.9 Empresas como Apple y Google están en el mercado desarrollando software de RA habilitado con 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 proporciona 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 Sotheby’s Curate
- Estilo de vida y mantenimiento para conectar a los usuarios con profesionales que brindan orientación e instrucciones, toman medidas y proyectan soluciones potenciales 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 portátiles de RA con IA y plataformas XR
Más allá de los SDK, las plataformas de hardware ahora están integrando modelos de aprendizaje profundo directamente en dispositivos portátiles de RA. Por ejemplo, dispositivos como el Apple Vision Pro proporcionan 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 portátiles ligeros de IA‑RA están llevando superposiciones contextuales, traducción en vivo y guía visual interactiva a casos de uso cotidianos.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Más de 15 casos de uso y aplicaciones de IA de realidad aumentada}},
year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ar-ai}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 23 de Julio de 2026}
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Comentarios 2
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No mention of Microsoft (e.g. HoloLens, Mesh, Remote Assist, …) even in the “other vendors” list? Strange…
Thank you for the comment. You are right, added Microsoft's platform to the list
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.
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.