Qué significan los datos no estructurados para la visión artificial en 2025

18 de junio de 2025

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Los datos no estructurados moldean la forma en que las máquinas ven y comprenden el mundo en 2025. Las empresas recopilan ahora más datos no estructurados que nunca. Las imágenes, los vídeos y los datos de sensores suponen un reto para todos los sistemas de visión artificial basados en datos no estructurados. Muchos equipos deben resolver problemas que los datos estructurados no pueden abordar. Los nuevos modelos de IA detectan patrones en los datos no estructurados y abren la puerta a mejores resultados. Los líderes deberían preguntarse cómo los datos no estructurados cambiarán sus planes empresariales o técnicos.

Puntos clave

Los datos no estructurados incluyen imágenes, vídeos, audio, texto, y datos de sensores que no encajan en las tablas tradicionales, lo que requiere una inteligencia artificial avanzada para analizarlos.
Los sistemas de visión artificial enfrentan desafíos como datos desordenados, grandes volúmenes y la necesidad de una computación potente para procesar datos no estructurados con precisión y rapidez.
Tecnologías de IA como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural ayuda a las máquinas a encontrar patrones y extraer información útil de datos complejos no estructurados.
Nuevas tendencias como el aprendizaje autosupervisado, los transformadores de visión y la computación de borde están impulsando un rápido crecimiento y un mejor uso de datos no estructurados en la visión artificial.
Una sólida gestión de datos y la integración en la nube mejoran la eficiencia, la precisión y la seguridad, ayudando a las empresas a obtener una ventaja competitiva al utilizar datos no estructurados de manera eficaz.

Definición de datos no estructurados

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados se refieren a información que no sigue un formato o esquema fijo. A diferencia de los datos estructurados, que se integran perfectamente en tablas o bases de datos, los datos no estructurados se presentan en diversas formas y tamaños. Este tipo de datos puede ser generado por personas, como fotos o vídeos, o por máquinas, como las lecturas de sensores. Suelen incluir documentos de texto, correos electrónicos, imágenes, archivos de audio y vídeos. Dado que los datos no estructurados carecen de una estructura predefinida, los métodos de análisis tradicionales tienen dificultades para procesarlos. Los sistemas de visión artificial se basan en técnicas avanzadas, como el aprendizaje profundo y la visión artificial, para extraer significado de estas fuentes de datos complejas.

Nota: Los datos no estructurados son flexibles y de gran volumen. A menudo contienen información valiosa que los datos estructurados no pueden proporcionar.

Tipos en visión artificial

Los sistemas de visión artificial funcionan con varios tipos de datos no estructuradosCada tipo presenta desafíos y oportunidades únicas para el análisis.

ImágenesFormatos como JPEG, PNG y TIFF son comunes. Las imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, utilizan aprendizaje profundo para detectar patrones y anomalías.
VideosArchivos como MP4, AVI y MOV permiten el análisis en tiempo real. Los sistemas de seguridad utilizan transmisiones de video para identificar personas y monitorear actividades.
Audio:Las grabaciones de llamadas de servicio al cliente o de aplicaciones de conversión de voz a texto ayudan a categorizar las conversaciones y mejorar los servicios.
TextoLas publicaciones en redes sociales, los correos electrónicos y los documentos proporcionan información valiosa. El procesamiento del lenguaje natural ayuda a analizar las opiniones y a extraer detalles clave.
Los datos del sensorLos dispositivos IoT generan cantidades masivas de datos no estructurados. Para 2025, se espera que estos dispositivos produzcan más de 73 zettabytes de datos, impulsando los avances en visión artificial.

Los sistemas de visión artificial deben gestionar esta diversidad. Utilizan hardware y algoritmos especializados para procesar datos no estructurados de forma eficiente. El rápido crecimiento del volumen de datos y la inversión en IA resaltan la importancia de dominar los datos no estructurados para el éxito futuro.

Sistema de visión artificial de datos no estructurados

Desafíos del sistema

Los sistemas de visión artificial con datos no estructurados se enfrentarán a numerosos obstáculos en 2025. Estos sistemas deben procesar información que carece de un formato o estructura claros. Los datos provienen de diversas fuentes, como imágenes, vídeos, audio y texto. Cada tipo presenta sus propios problemas.

Los datos no estructurados a menudo carecen de organización, lo que dificulta su clasificación y recuperación.
La extracción y transformación de datos se vuelven difíciles debido a diseños inconsistentes y a la calidad variable de los datos.
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) presenta dificultades con resoluciones de imagen deficientes y diversos formatos de documentos.
Los modelos de aprendizaje automático necesitan grandes conjuntos de datos, lo que aumenta la complejidad de la gestión de datos y requiere más potencia informática.
Los datos multimodales, como la combinación de imágenes y audio, añaden nuevos retos. La extracción de características, el aprendizaje de representaciones y la integración con texto exigen soluciones avanzadas.
El gran volumen de datos no estructurados provenientes de distintas fuentes hace que clasificar e identificar información relevante sea un proceso lento.
Los problemas de integridad y calidad de los datos pueden provocar errores e inconsistencias.
El análisis de datos no estructurados requiere mucho tiempo y requiere habilidades y herramientas especializadas.
La falta de datos etiquetados dificulta el aprendizaje automático supervisado.
El aumento de contenido de baja calidad generado por IA puede contaminar los conjuntos de datos de entrenamiento, por lo que es necesario un filtrado sólido.

Nota: Los problemas de calidad de los datos, escalabilidad y privacidad son críticos. Los datos no estructurados son confusos y suelen contener errores o sesgos. Los sistemas deben realizar una limpieza y normalización rigurosas de los datos. A medida que crece el volumen de datos, la infraestructura escalable y la computación distribuida se vuelven esenciales. Las normativas de privacidad, como el RGPD, exigen anonimización y cumplimiento normativo.

Un informe técnico destaca algunas métricas de rendimiento clave para los sistemas de visión artificial con datos no estructurados:

Métrico	Medida / Descripción
Velocidad de inspección	Una pieza inspeccionada cada dos segundos en Coors Ceramics Company
Tasas de error	Los sistemas impulsados por IA reducen las tasas de error a menos del 1%, las inspecciones manuales tienen una tasa de error de aproximadamente el 10%.
Estado latente	Retraso en el procesamiento de datos, crítico para los sistemas en tiempo real
Throughput	Cantidad de datos procesados en un tiempo determinado, lo que indica eficiencia
Tasas de error	Frecuencia de errores en las predicciones, esencial para la fiabilidad

Estas métricas muestran que los sistemas de visión artificial con datos no estructurados deben equilibrar velocidad, precisión y confiabilidad.

Soluciones de IA y ML

Aprendizaje automático e inteligencia artificial. Desempeñan un papel fundamental en la solución de los desafíos de los sistemas de visión artificial con datos no estructurados. Estas tecnologías ayudan a extraer estructura y significado de datos complejos.

Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), procesan imágenes y videos para detectar patrones, objetos y anomalías.
Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) analizan texto y audio, extrayendo detalles clave y sentimientos de fuentes no estructuradas.
Los modelos de IA generativos crean datos sintéticos para ampliar los conjuntos de entrenamiento, mejorando la solidez y el rendimiento del modelo.
Las herramientas de extracción de datos automatizadas convierten datos no estructurados en formatos estructurados, lo que facilita el análisis posterior en el proceso de aprendizaje automático.
Extracción de características y aprendizaje de representación Permitir que los sistemas manejen datos multimodales, integrando información de imágenes, texto y audio.
Los mecanismos avanzados de filtrado y validación detectan y eliminan contenido de baja calidad o generado por IA, lo que protege la integridad de los conjuntos de datos de entrenamiento.

Datos recientes muestran que las soluciones de IA, aprendizaje automático y PNL brindan beneficios reales en todas las industrias:

Industria	Aplicación de IA/ML/NLP en la extracción de datos no estructurados	Impacto / Beneficios
Asequible	Detección de anomalías en imágenes radiológicas, PNL en notas clínicas, análisis del sentimiento del paciente	Diagnósticos más rápidos, menor agotamiento del personal clínico, mejores resultados
Fabricación	Detección de defectos, PNL en registros de mantenimiento, análisis de CCTV	Menor tiempo de inactividad, mayor calidad, entornos más seguros
Operadores	Predicción de abandono, PNL en registros de técnicos, bots de IA	Retención mejorada, resolución más rápida, mayor eficiencia
Finanzas	Detección de fraude, PNL para análisis de contratos, transcripción de centros de llamadas	Mayor cumplimiento, menor riesgo, mejor servicio
Comercio minorista y comercio electrónico	PNL para la extracción de reseñas, la búsqueda visual y el seguimiento de sentimientos	Diseño más inteligente, inventario optimizado, recorridos personalizados
Cómplice legal	Automatización de la revisión de contratos, eDiscovery, mapeo regulatorio	Tiempo de revisión reducido, cumplimiento mejorado, costos más bajos
Gobierno y sector público	Monitoreo de seguridad pública, análisis de sentimientos, digitalización de documentos	Mejor gobernanza, ciudades más seguras, servicios más receptivos

Los canales de aprendizaje automático ahora incluyen preprocesamiento automatizado de datos, ingeniería de características y validación de modelos. Estos pasos garantizan que los datos no estructurados sean utilizables para tareas de visión artificial y PLN. Los sistemas basados en IA procesan grandes volúmenes de datos con rapidez y alta precisión. Ayudan a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas y a obtener información útil.

Consejo: Invertir en canales robustos de aprendizaje automático y herramientas avanzadas de extracción de datos es esencial para cualquier sistema de visión artificial con datos no estructurados. Estas inversiones mejoran la eficiencia, la precisión y la escalabilidad.

Por qué es importante en 2025

Tendencias y crecimiento

La industria de la visión artificial está cambiando rápidamente en 2025. Las nuevas tecnologías ayudan a las empresas a utilizar datos no estructurados de maneras que antes no eran posibles. El aprendizaje autosupervisado, los transformadores de visión y el análisis de vídeo en tiempo real lideran este cambio. Estas herramientas ayudan a los sistemas a aprender de los datos sin necesidad de muchas etiquetas. La computación en el borde y el aprendizaje federado también facilitan el procesamiento de datos visuales de forma rápida y segura.

Tendencia / Tecnología	Proyección/Crecimiento del mercado	CAGR / Marco temporal	Importancia de los datos no estructurados en la visión artificial
Aprendizaje autosupervisado (SSL)	Crecimiento del mercado de $7.5 mil millones (2021) a $126.8 mil millones (2031)	33.1% CAGR (2022-2031)	Reduce la necesidad de datos etiquetados, lo que permite el uso de datos no estructurados en la atención médica y en sistemas autónomos.
Transformadores de visión (ViT)	Crecimiento del mercado de $280.75 millones (2024) a $2.78 mil millones (2032)	33.2% CAGR	Procesamiento holístico de imágenes, que impulsa la adopción en la detección y segmentación de objetos
Análisis de vídeo en tiempo real	Crecimiento del mercado de $8.3 mil millones (2023) a $22.6 mil millones (2028)	22.3% CAGR	Demanda de información procesable a partir de datos de video no estructurados en seguridad, transporte y entretenimiento
Edge Computing	Crecimiento del mercado de $60.0 mil millones (2024) a $110.6 mil millones (2029)	13.0% CAGR	Permite un procesamiento local más rápido de datos visuales, lo que reduce la latencia y el uso del ancho de banda.
Aprendizaje federado	Crecimiento cualitativo y adopción en sectores sensibles a la privacidad	BCBHXNUMX*	Permite el entrenamiento de modelos descentralizado en datos no estructurados sin exponer datos sin procesar

La generación de datos sintéticos también está en auge. Las empresas los utilizan para cubrir las necesidades cuando los datos reales son limitados. Los datos sintéticos ayudan a entrenar modelos de IA, pero no pueden reemplazar por completo el valor de los datos reales no estructurados. Esta tendencia demuestra la importancia de gestionar y utilizar adecuadamente los datos no estructurados.

Los informes de la industria muestran un crecimiento constante en el mercado de visión artificialSe espera que el mercado alcance los 7.7 millones de dólares para 2029. El aprendizaje profundo y las redes neuronales impulsan gran parte de este crecimiento. Las ventas de software y los ingresos por cámaras 3D también están aumentando rápidamente.

Impacto en el negocio

Los datos no estructurados transforman la forma en que las empresas toman decisiones. Ahora utilizan imágenes, vídeos y datos de sensores para obtener información en tiempo real. Esto les ayuda a reaccionar con mayor rapidez a los cambios del mercado. Por ejemplo, las entidades financieras utilizan imágenes satelitales y redes sociales para mejorar sus previsiones. Estas nuevas fuentes ofrecen mayor detalle que los datos tradicionales.

Aprendizaje automático Permite a las empresas encontrar patrones en conjuntos de datos grandes y desordenados. Esto se traduce en mejores predicciones y una automatización más inteligente. Las empresas de los sectores de la salud, el comercio minorista y la manufactura experimentan una mayor productividad y menores costos. Los avances en potencia informática, como las GPU y los servicios en la nube, facilitan el procesamiento de datos no estructurados a escala.

Nota: Las empresas que invierten en datos no estructurados y aprendizaje automático obtienen una gran ventaja. Pueden detectar tendencias con anticipación, mejorar sus productos y brindar un mejor servicio a los clientes. En 2025, la capacidad de usar datos no estructurados diferenciará a los líderes del resto.

Estrategias para el éxito

Gestión de datos

Una gestión eficaz de datos es fundamental para el éxito de cualquier sistema de visión artificial. Los equipos deben primero descubrir datos no estructurados en todos los entornos. Obtienen visibilidad recopilando metadatos y comprendiendo dónde se encuentran los datos. A continuación, catalogan estos datos y los etiquetan para facilitar su búsqueda y acceso. Clasificación automatizada El aprendizaje automático, como el procesamiento del lenguaje natural, ayuda a clasificar los datos por sensibilidad y contenido. La asignación de roles y permisos a los usuarios previene el acceso no autorizado y las filtraciones de datos. El seguimiento del linaje de los datos garantiza la transparencia y el cumplimiento normativo. El etiquetado y la curación automatizados mantienen una alta calidad de los datos. Finalmente, los equipos extraen información útil mediante herramientas como el reconocimiento óptico de caracteres y el análisis de alta fidelidad.

Consejo: Las organizaciones que siguen estos pasos obtienen mejoras de eficiencia mensurables. Por ejemplo, Walmart mejoró la rotación de inventario en un 25 % y General Electric redujo el tiempo de inspección en un 75 % mediante la gestión estratégica de datos no estructurados.

Integración de la nube

Integración en la nube Aumenta la potencia de procesamiento de los sistemas de visión artificial. Las empresas combinan datos estructurados y no estructurados en la nube, lo que sienta las bases para el análisis avanzado. Plataformas como AWS, Azure y Snowflake gestionan tipos de datos complejos, como imágenes y vídeos. Las herramientas de integración conectan diferentes fuentes de datos en tiempo real o por lotes. La infraestructura en la nube es compatible con las tecnologías de IA en constante evolución, lo que permite un análisis más rápido y preciso.

Las métricas de rendimiento clave para los sistemas basados en la nube incluyen:

Uso del disco: supervisa el almacenamiento y evita interrupciones del servicio.
Ancho de banda: mide las tasas de transferencia de datos para garantizar un funcionamiento fluido.
Latencia: rastrea los retrasos de la red que afectan la experiencia del usuario.
Solicitudes por minuto: muestra el tráfico del sistema para escalar.
Tasa de error: indica la confiabilidad y la salud del sistema.
Tiempo medio de reparación: refleja la rapidez con la que los equipos solucionan los problemas.

Estas métricas ayudan a las organizaciones a planificar la capacidad, mantener la estabilidad y mejorar la toma de decisiones.

BUENAS PRÁCTICAS

Los líderes del sector aplican las mejores prácticas comprobadas para maximizar el valor de los datos no estructurados en la visión artificial. Empiezan por obtener visibilidad completa y crear un catálogo de datos completo. La clasificación automatizada y los estrictos controles de acceso protegen la información confidencial. El seguimiento del linaje de los datos y la conservación de los mismos garantizan la calidad y el cumplimiento normativo.

Estudio de caso / Fuente	Sector industrial	Evidencia cuantitativa	Resultado clave
Crowe y Delwiche	Alimentación y agricultura	Precisión de clasificación mejorada	Consistencia en la inspección manual
Zhang y Deng	Detección de hematomas en frutas	Errores relativos dentro del 10%	Alta precisión en la detección de defectos
Kanali y otros.	Inspección de productos	Ahorro de mano de obra	Mayor objetividad
Ventas de sistemas ASME	Adopción comercial	$65 millones de ventas	Fuerte confianza del mercado

Estos resultados demuestran que las mejores prácticas se traducen en mayor precisión, menor mano de obra y mayor éxito comercial. Los equipos que invierten en una gestión de datos robusta y en la integración en la nube se preparan para el crecimiento a largo plazo.

La visión artificial en 2025 se basa en IA avanzada, una sólida gestión de datos y la integración en la nube. Los equipos que se preparen ahora liderarán la industria. Deben invertir en nuevas herramientas, capacitar al personal y revisar las estrategias de datos. Los líderes deben estar atentos a las tendencias y actualizar los sistemas con frecuencia. El éxito depende del aprendizaje y la adaptación a los cambios tecnológicos.

Consejo: Manténgase informado sobre las nuevas soluciones y anime a los equipos a experimentar con nuevos enfoques.

Preguntas Frecuentes

¿Qué hace que los datos no estructurados sean diferentes de los estructurados?

Los datos no estructurados no caben en tablas ni bases de datos. Incluyen imágenes, vídeos y texto. Los sistemas de visión artificial requieren herramientas especiales para procesarlos. Los datos estructurados utilizan filas y columnas, lo que facilita su análisis.

¿Cómo utilizan las empresas los datos no estructurados en la visión artificial?

Las empresas utilizan datos no estructurados para mejorar el control de calidad, automatizar las inspecciones y supervisar la seguridad. Analizan imágenes y vídeos para... encontrar defectos, rastrean productos y detectan eventos inusuales. Esto les ayuda a tomar mejores decisiones y ahorrar tiempo.

¿Por qué es importante la calidad de los datos para los sistemas de visión artificial?

Los datos de alta calidad generan resultados precisos. Los datos deficientes pueden causar errores y detecciones no detectadas. Los equipos deben depurar y etiquetar los datos antes de usarlos. Una buena gestión de datos garantiza un rendimiento fiable de la visión artificial.

¿Qué papel desempeña la IA en el manejo de datos no estructurados?

La IA ayuda a los sistemas Encuentra patrones en datos no estructurados. Los modelos de aprendizaje profundo procesan imágenes y vídeos. El procesamiento del lenguaje natural trabaja con texto y audio. La IA permite extraer información útil de fuentes complejas.

¿Cómo pueden las empresas prepararse para el crecimiento de los datos no estructurados?

Las empresas deben invertir en una sólida gestión de datos, integración en la nube y capacitación del personal. Necesitan actualizar sus sistemas con frecuencia. Mantenerse informadas sobre las nuevas herramientas de IA les ayuda a mantenerse a la vanguardia del mercado.