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 manera interactiva y multisensorial.
Implementar IA mejora la experiencia de RA al permitir que las redes neuronales profundas reemplacen los enfoques tradicionales de visión por computadora y añadir nuevas funciones como detección de objetos, análisis de texto y etiquetado de escenas. Exploramos la IA en RA, sus aplicaciones, ejemplos y proveedores.
¿Cómo transforma la IA la RA?
Históricamente, el software de RA utilizaba técnicas tradicionales de visión por computadora llamadas Simultaneous Localization and Mapping (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 recurren al aprendizaje profundo para proporcionar una funcionalidad más avanzada. Los desarrolladores de RA pueden aprovechar los algoritmos de IA para ofrecer características de RA como una interacción mejorada con el entorno físico circundante. Tecnologías de IA como el aprendizaje automático, la GenAI y el aprendizaje profundo son muy adecuadas para entornos de RA porque:
- Existe la oportunidad de recopilar más datos para que el algoritmo de IA entrene, 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 mejor fiabilidad que los sistemas que dependen de un solo sensor.
Paralelamente al aprendizaje profundo, los sistemas de RA utilizan 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 forma físicamente realista (por ejemplo, oclusión, sombras ancladas y adaptación de la 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 un fotograma de la cámara se pasa por el modelo, este empareja 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, Volkswagen Mobile Augmented Reality Technical Assistance (MARTA) etiqueta las piezas del vehículo 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. Una vez detectado el objeto, el software de RA puede superponer objetos digitales sobre el 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 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 IA de Reconocimiento Óptico de Caracteres (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
El Reconocimiento Automático del Habla (ASR) utiliza el reconocimiento de voz audiovisual basado en 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 stickers de Panda.
Otro ejemplo que combina ASR con el seguimiento de gestos de la mano basado en sensores es la tecnología de gafas inteligentes. Las gafas inteligentes con pantallas dentro de las lentes proyectan datos visuales como mensajes, controles de medios 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 del 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 movimientos de manos, cuerpo y dedos en tiempo real. Combinados con la IA de voz, estos sistemas permiten a los usuarios interactuar con objetos virtuales sin necesidad de tocarlos, creando experiencias de RA más intuitivas y 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 enfocadas en accesibilidad utilizan gestos y voz para navegar por interfaces para usuarios con movilidad reducida.
Casos de uso:
- Aplicaciones industriales de RA para control de equipos 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 en 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 adaptar la experiencia de RA.
Ejemplo:
Snapdragon Spaces utiliza IA para detectar paredes, superficies y tipos de habitaciones 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 cartelería a entornos interiores/exteriores
- Comercio minorista inteligente que cambia el contenido promocional según las secciones de la tienda.
7. IA generativa para la creación de contenido dinámico en RA
Los modelos GenAI pueden generar dinámicamente activos 3D, voces o incluso escenas completas 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 GenAI generaría muebles y un diseño en RA.
Modelos/herramientas relevantes:
- Luma IA (texto a 3D)
- RunwayML para superposiciones de video
- Pika Labs o Spline para modelado 3D en tiempo real
8. Detección de Anomaly para inspección industrial
La RA habilitada con IA puede ayudar con la detección de anomalías en tiempo real en la fabricación o el trabajo de campo. Los modelos de visión por computadora 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 mediante RA.
Un estudio de 2020 en Sensors comparó la guía de gafas de RA con la documentación impresa en el cableado de armarios de control e identificó una disminución en el tiempo de proceso del 45 %, ahorrando de 6.5 a 7 minutos en un montaje de 20 cables.2
Ejemplo de la vida real sobre 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, tuberías)
- Evaluaciones de reparación de aeronaves o vehículos.
Más aplicaciones de IA/RA en diversas industrias
Se informó que los usuarios de Snapchat jugaban con los Lentes de RA más de 9 mil millones de veces al día en promedio en el primer trimestre de 2026, con un 75 % de los usuarios diarios interactuando con RA cada día, lo que indica la escala de RA en el entretenimiento para el consumidor.3
- Construcción: Arquitectura, diseño, planificación de proyectos, revisión de obras, seguridad e inspección, construcciones subterráneas y capacitación.
- Educación: Expedición de escenas (museo, fábrica), experimentos modelo en laboratorios (química, física, geometría, anatomía). Lo que demuestran las pruebas empíricas:
- Altas ganancias de aprendizaje: En 252 estudios controlados (2010–2022), los estudiantes de RA superaron al 73 % de sus pares en entornos tradicionales.4
- El impacto se inclina hacia los jóvenes: En el grupo de 252, los ensayos emparejados por edad muestran que las ganancias de aprendizaje alcanzan su punto máximo con los niños, disminuyen en los adolescentes y se reducen a la mitad en los adultos.
- Construido para habilidades, no para teoría abstracta: El seguimiento de resultados muestra que la RA sobresale en la enseñanza de habilidades y hechos, pero se queda atrás en razonamiento complejo y tareas espaciales.5
- Entretenimiento: información en tiempo real desde estadios deportivos, conciertos de música aumentados, anuncios interactivos, películas y juegos.
- Medicina: diagnóstico, navegación quirúrgica, capacitación de cirujanos en nuevos procedimientos y modelado de los efectos de los medicamentos.
- Logística: planificación y operaciones de almacenes, optimizaciones de transporte y gestión de inventarios
- Fabricación: diseño y creación de prototipos, mantenimiento, reparación y capacitación,
- El 37 % de las empresas de construcción tienen la intención de invertir en RA en un plazo de dos años.6
- Según 158 expertos de la industria, las principales barreras para la adopción de la RA en la fabricación son las limitaciones presupuestarias (21 %), la falta de comprensión por parte de la alta dirección (17 %) y el conocimiento técnico limitado entre los equipos de diseño (17 %)7
- Consulte más ejemplos sobre RA en la fabricación
- Militar: navegación de aeronaves, puntería de armas y telepresencia en operaciones militares.
- Bienes raíces: Marketing, diseño de interiores, planificación de planos, capacitación del personal de construcción.
- Moda: probar antes de comprar, navegación en la tienda, compras personalizadas, compras con RA desde el escaparate y aplicaciones de maquillaje. En una encuesta de 4.028 compradores de edades 13 a 49 años en EE. UU., Reino Unido, Francia y Arabia Saudita, se encontró que:
- el 80 % de los compradores se sintió más seguro de su compra después de usar RA,
- Dos tercios dijeron que era menos probable que devolvieran el artículo.8
Proveedores de software de RA habilitados con IA
Según Statista, se estima que el mercado global de realidad aumentada (RA), realidad virtual (RV) y realidad mixta (RM) alcance los 100B dólares para 2026.9 Empresas como Apple y Google están en el mercado del desarrollo de 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 mascotas virtuales TendAR.
Otros
Otros proveedores de software de IA/RA incluyen:
- Amazon Sumerian
- Microsoft Mesh
- Unity
- Vuforia Engine
- Zap Works
Dispositivos portátiles de IA RA 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 la 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 and Şimşek, Hazal},
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note = {AIMultiple. Recuperado el 23 de Julio de 2026}
}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado 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.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó 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 habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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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.