{"id":10916,"date":"2023-12-07T06:17:45","date_gmt":"2023-12-07T06:17:45","guid":{"rendered":"https:\/\/ivymobility.com\/?post_type=blog&#038;p=10916"},"modified":"2024-09-13T16:31:38","modified_gmt":"2024-09-13T16:31:38","slug":"the-future-of-retail-execution-with-image-recognition-technology-in-2024","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/ivymobility.com\/es\/blog\/the-future-of-retail-execution-with-image-recognition-technology-in-2024\/","title":{"rendered":"El futuro de la ejecuci\u00f3n minorista con tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes en 2024"},"content":{"rendered":"<p>El crecimiento de la tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes ha sido sustancial en los \u00faltimos a\u00f1os y contin\u00faa evolucionando r\u00e1pidamente, impulsado por avances en inteligencia artificial, visi\u00f3n por computadora y mayores aplicaciones en diversas industrias. La tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes alcanzar\u00e1 m\u00e1s de 125 mil millones para 2032, con una CAGR de 16,51 TP3T de 2023 a 2032, y es extremadamente \u00fatil para la industria m\u00e9dica, de bienes de consumo y muchas otras industrias.<\/p>\n\n\n\n<p>Dentro de CPG, el reconocimiento de im\u00e1genes puede ayudar a monitorear los estantes de productos en tiempo real. Los minoristas pueden aprovechar esta tecnolog\u00eda para garantizar la colocaci\u00f3n adecuada de los productos, identificar art\u00edculos agotados y optimizar el espacio en los estantes seg\u00fan las preferencias del consumidor.<\/p>\n\n\n\n<p>El reconocimiento de im\u00e1genes tambi\u00e9n puede ayudar a automatizar los procesos de gesti\u00f3n de inventario. Los minoristas pueden implementar c\u00e1maras y algoritmos de reconocimiento de im\u00e1genes para realizar un seguimiento preciso de los niveles de inventario, lo que reduce la necesidad de realizar comprobaciones manuales de existencias. El reconocimiento de im\u00e1genes puede integrarse con pantallas de realidad aumentada (AR) en espacios comerciales.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Determinantes del crecimiento del reconocimiento de im\u00e1genes<\/b><\/h4>\n\n\n\n<p>El crecimiento del reconocimiento de im\u00e1genes est\u00e1 influenciado por varios determinantes, lo que refleja la creciente relevancia y adopci\u00f3n de la tecnolog\u00eda en varios sectores.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>1. Avances en IA\/ML:<\/strong>&nbsp;Las mejoras continuas en la IA, particularmente en el aprendizaje autom\u00e1tico y los algoritmos de aprendizaje profundo, impulsan la precisi\u00f3n y las capacidades del reconocimiento de im\u00e1genes. Los modelos de IA mejorados permiten un an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e1s sofisticado y matizado, lo que fomenta una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia.<br><br><strong>2. IoT (Internet de las cosas):<\/strong>&nbsp;La proliferaci\u00f3n de dispositivos IoT equipados con c\u00e1maras y sensores aumenta el volumen de datos visuales generados. El reconocimiento de im\u00e1genes con IoT mejora las capacidades de estos dispositivos, lo que genera nuevas aplicaciones y oportunidades.<br><br><strong>3. Integraci\u00f3n:<\/strong>&nbsp;La sinergia entre&nbsp;<a href=\"https:\/\/ivymobility.com\/es\/ivy-eye-image-recognition\/\"><strong>reconocimiento de imagen<\/strong><\/a>&nbsp;y otras tecnolog\u00edas emergentes, como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR) y blockchain, contribuyen a su crecimiento.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"682\" src=\"https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec1.jpg\" alt=\"Gesti\u00f3n de promoci\u00f3n comercial.\" class=\"wp-image-10918\" srcset=\"https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec1.jpg 1024w, https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec1-300x200.jpg 300w, https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec1-768x512.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><b>4. Impacto en la Eficiencia:<\/b> A pesar de su asequibilidad, el trabajo manual tiene desventajas, como imprecisi\u00f3n, ineficiencia y subutilizaci\u00f3n. Las empresas buscan activamente tecnolog\u00eda para mejorar la productividad de la fuerza laboral, con el objetivo de mejorar la precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><b>Avances tecnol\u00f3gicos en reconocimiento de im\u00e1genes para 2024<\/b><\/h4>\n\n\n\n<p>Como industria en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, aqu\u00ed hay algunas tendencias que debe considerar al cambiar a <strong><a href=\"https:\/\/ivymobility.com\/es\/ivy-eye-image-recognition\/\">Reconocimiento de imagen<\/a><\/strong> plataformas en 2024.<\/p>\n\n\n<style>.kb-image10916_90dd61-c6 .kb-image-has-overlay:after{opacity:0.3;}<\/style>\n<figure class=\"wp-block-kadence-image kb-image10916_90dd61-c6 size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"682\" src=\"https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec2.webp\" alt=\"\" class=\"kb-img wp-image-13503\" srcset=\"https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec2.webp 1024w, https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec2-300x200.webp 300w, https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec2-768x512.webp 768w, https:\/\/ivymobility.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/imgrec2-18x12.webp 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Computaci\u00f3n de borde<\/strong>\u00a0Se recomienda encarecidamente procesar datos alrededor de los bordes de los productos en las im\u00e1genes para la identificaci\u00f3n y el an\u00e1lisis automatizados de productos a trav\u00e9s de\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/ivymobility.com\/es\/ivy-eye-image-recognition\/\">reconocimiento de imagen<\/a><\/strong>. Reduce la latencia de las soluciones, lo que ayuda a mejorar la precisi\u00f3n de los resultados en el procesamiento de im\u00e1genes en tiempo real.\u00a0<strong>Detecci\u00f3n de objetos<\/strong>\u00a0Cuando los comerciantes visiten las tiendas minoristas, capturar\u00e1n im\u00e1genes de los pasillos. Estas islas cuentan con numerosos productos de diferentes marcas de todas las formas y tama\u00f1os. La soluci\u00f3n tiene como objetivo identificar productos que pertenecen a la marca matriz, medir su participaci\u00f3n en el estante, verificar el cumplimiento del planograma y garantizar la disponibilidad de stock en los pasillos seg\u00fan lo definido por la empresa. Todo esto puede provenir de una sola imagen del estante, lo que hace que estas soluciones sean las favoritas de los comerciantes.<\/p>\n\n\n\n<p><b>Motor de recomendaci\u00f3n<\/b> El futuro del reconocimiento de im\u00e1genes pasa por generar recomendaciones basadas en la imagen capturada por el comerciante. Estos <strong><a href=\"https:\/\/ivymobility.com\/es\/ivy-recommender\/\">recomendaciones<\/a><\/strong> Las medidas abarcar\u00e1n desde pedir a los comerciantes que reorganicen los pasillos para obtener una mejor proporci\u00f3n de estantes hasta mejorar el cumplimiento del planograma cambiando diferentes productos a lo largo de los pasillos. Incluso puede recomendar un mejor dise\u00f1o de planograma basado en los datos de ventas y el posicionamiento del producto.<\/p>\n\n\n\n<p><b>Puntos de contacto de enfoque<\/b>&nbsp;La atenci\u00f3n humana est\u00e1 relacionada con los patrones de compra de los humanos. La IA puede aprovechar los sensores para ayudar a detectar el movimiento en el ojo humano para identificar par\u00e1metros en el empaque de un producto o en las islas que atraen la atenci\u00f3n del comprador. Al identificar estas atracciones, las empresas pueden replicar envases similares para impulsar las ventas y mejorar los patrones de compra. Solo miraste una vez (YOLO) es un modelo que ha ayudado a demostrar un rendimiento superior.<\/p>\n\n\n\n<p><b>Redes neuronales convolucionales (CNN)<\/b> Las CNN son parte de las t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo que son integrales para mejorar la precisi\u00f3n de las im\u00e1genes y las recomendaciones generadas por IA. El aprendizaje y la formaci\u00f3n continuos pueden mejorar la eficiencia del sistema sin perder aprendizajes anteriores.<\/p>\n\n\n\n<p><b>Aprendizaje multimodal<\/b>&nbsp;Aprender de diferentes fuentes puede ayudar a los sistemas a adaptarse a las condiciones ambientales cambiantes. Los sistemas ser\u00e1n m\u00e1s eficientes y podr\u00e1n corregir autom\u00e1ticamente problemas y rectificar par\u00e1metros como la iluminaci\u00f3n antes del procesamiento de im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n<p><b>Reconocimiento de v\u00eddeo<\/b> El \u00faltimo avance permite que los v\u00eddeos midan las cantidades de los estantes, identifiquen espacios en los planogramas y verifiquen las existencias. Las im\u00e1genes y las im\u00e1genes unidas ya no nos limitan a la hora de capturar sin problemas todo el pasillo.<\/p>\n\n\n\n<p>\u2014-<\/p>\n\n\n\n<p>Elegir una soluci\u00f3n con los avances tecnol\u00f3gicos mencionados anteriormente puede ayudar a simplificar el proceso para los ejecutivos que visitan el campo.<\/p>\n\n\n\n<p><strong><a href=\"https:\/\/ivymobility.com\/es\/request-demo\/\">Reserve una demostraci\u00f3n con Ivy Mobility<\/a><\/strong> para comprender con qu\u00e9 eficacia podemos ayudarlo a lograr una precisi\u00f3n superior al 97% a trav\u00e9s del reconocimiento de im\u00e1genes para ayudarlo a mejorar su ejecuci\u00f3n minorista.<\/p>","protected":false},"featured_media":10920,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false},"categories":[14],"class_list":["post-10916","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","categories-blog"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.9 - 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