Dataset
Anotación del dataset del cliente.
Útil cuando hay volumen y consistencia: facturas, etiquetas, defectos, conteo, aforo. YOLO-v9 fine-tuned + GPT-4V para los casos abiertos.
La visión por computador tiene un sweet spot claro: tareas con alto volumen, alta consistencia en la imagen de entrada y consecuencia económica clara — inspección de defectos en producción, OCR sobre facturas no estructuradas, conteo de unidades en almacén, control de aforo.
Trabajamos con YOLO-v9 fine-tuned sobre el dataset del cliente para casos cerrados (defectos concretos, conteos definidos) y con GPT-4V cuando la entrada es más abierta (clasificación visual ambigua, extracción de texto en formularios variables).
En la última implantación industrial — detección de defectos en soldadura — alcanzamos 99,2 % de recall en defectos críticos con 2,1 % de falsos positivos, y aumento de throughput de línea del 14 %. Los inspectores humanos pasaron a revisión cualitativa y formación.
Anotación del dataset del cliente.
Fine-tuning YOLO sobre dataset.
Edge para latencia; cloud cuando justifica.
Política conservadora. Inspectores a revisión cualitativa.
El detalle operativo: lo que entregamos como parte del trabajo y lo que mantenemos vivo después.
Inspección de defectos
Recall >99% en proyectos cerrados.
OCR sobre documentos
Facturas, etiquetas, formularios.
Conteo automatizado
Almacén, aforo, producción.
Pipeline edge cuando hace falta
Latencia baja en planta.
Triple validación humana
Durante calibración.
Reubicación de humanos
Inspectores a tareas cualitativas.
Si la visión sirve para decisión sobre persona, AI Act lo clasifica alto riesgo.
Visión industrial es IA + sistemas + cumplimiento a veces.
Coordinamos. Profesional cuando justifica; herramientas como Labelbox.
Edge si latencia importa.
No vendemos hardware. Recomendamos e integramos.