Describir Imágenes con IA: Guía Completa y Herramientas

Una vez que has estado trabajando en accesibilidad durante un periodo prolongado, comienzas a identificar una tendencia: gran parte de la web, desde las redes sociales hasta las tiendas en línea, continúa dejando a numerosas personas atrás.  Gran parte de esto se atribuye a algo que muchos asumimos: conocer qué contiene una imagen.  Para un individuo con problemas visuales o ceguera, una imagen sin descripción es como si no existiera.  Es en ese punto donde la tecnología, especialmente las herramientas basadas en Inteligencia Artificial, está transformando las normas del juego.

 

La Inteligencia Artificial ya no se limita a experimentos de futuro.  Se ha incorporado en usos diarios, tales como el escaneo de imágenes, el reconocimiento facial y, en esta situación, la descripción de imágenes de una manera que los humanos podemos usar.  Ya sea un alumno que requiere contexto para un esquema, un consumidor que busca detalles acerca de la imagen de un producto o un seguidor de redes sociales que desea mantenerse actualizado, estas explicaciones son relevantes.

 

Este artículo analiza las herramientas de Inteligencia Artificial creadas para describir imágenes: su funcionamiento, su relevancia y su utilidad en diversos sectores.  Mi propósito en este lugar no es proporcionar un reporte técnico, sino explicar esta tecnología a cualquiera que tenga interés en la accesibilidad, la eficiencia y la optimización de las experiencias digitales.

Comprensión de la Descripción de las Imágenes

En esencia, la descripción de imágenes es precisamente lo que sugiere: detallar lo que se encuentra en una imagen de tal manera que alguien que no puede visualizarla pueda comprenderlo.  Sin embargo, existe un punto más que simplemente afirmar “esta es una imagen de un perro”.  La distinción entre una descripción correcta y una incorrecta frecuentemente se basa en el contexto.  Por ejemplo, ¿es simplemente “un perro” o es “un cachorro de golden retriever en la búsqueda de una pelota roja en un pasto recién cortado”?  Uno propone una propuesta, el otro ilustra la escena.

 

Para el acceso, estos detalles no son alternativas, son imprescindibles.  Este texto es esencial para que los lectores de pantalla transmitan lo que se observa.  Sin él, un componente esencial del contenido se torna invisible para cualquiera que no tenga la capacidad de interactuar directamente con la imagen.  Y no solo implica satisfacer las exigencias legales o poner un registro de cumplimiento.  Es una inclusión.

 

Sin embargo, la accesibilidad no es la única área donde la descripción de las imágenes influye.  En el ámbito del comercio electrónico, unas descripciones correctamente elaboradas pueden incrementar la visibilidad de los productos y asistir a los consumidores en la toma de decisiones basadas en conocimiento.  En el ámbito educativo, aseguran que todos los estudiantes tengan acceso a los recursos de aprendizaje visual.  En el marketing digital, incluso pueden respaldar las tácticas de SEO, brindando a los buscadores más información acerca del contenido visual.  Y en las plataformas de redes sociales, pueden tornar las plataformas mucho más amigables para una variedad de usuarios.

 

Las herramientas de Inteligencia Artificial están emergiendo para suplir las deficiencias de las descripciones manuales, particularmente en plataformas y entidades que gestionan miles (o incluso millones) de imágenes.

Las Herramientas de IA Describen las Imágenes de la Manera en que las Describen

Si alguna vez te has cuestionado cómo puede “ver” la Inteligencia Artificial, la respuesta es: no lo hace, al menos no de la manera en que lo hacemos nosotros, los seres humanos.  En cambio, emplea niveles de algoritmos para examinar e interpretar patrones en píxeles.

 

A continuación, se proporciona un resumen sencillo de lo que sucede entre los bastidores:

 

1. Los principios del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
   Las herramientas actuales para describir imágenes se fundamentan en el aprendizaje profundo, que se puede interpretar como instruir a una máquina presentándole millones de ejemplos.  Las redes neuronales, especialmente las convolucionales (CNN), sobresalen en la identificación de formas, bordes, colores y atributos más complejos, como “este conjunto de píxeles probablemente compone la cara de un gato”.  Con el paso del tiempo, logran identificar objetos, escenas e incluso vínculos entre componentes de una imagen.

 

1. Procesamiento previo de imágenes
   Previo al inicio del análisis, la imagen se dispone: se redimensiona, se normaliza y, en ocasiones, se segmenta en partes más reducidas.  Esto permite que el modelo se enfoque en los detalles fundamentales en vez de desviarse en ruidos superfluos.

 

1. Extraction de rasgos
   A continuación, la Inteligencia Artificial busca atributos: objetos, colores, individuos, texto o acciones.  No solo se trata de reconocer una silla en la imagen, sino de entender que existe alguien sentado en ella, en un salón de estar, sosteniendo una taza de café.

 

1. Desarrollo de subtítulos
   Después de obtener esas propiedades, el sistema las convierte al lenguaje humano.  Este procedimiento generalmente fusiona el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para generar un enunciado lógico o una descripción breve.  Incluso las herramientas sofisticadas modifican el tono y la escritura según el contexto (por ejemplo, informal para las redes sociales, técnico para las imágenes médicas).

 

Este procedimiento no es ideal, dado que la Inteligencia Artificial puede perder el contexto o realizar aseveraciones inusuales, pero cuando opera correctamente, puede generar descripciones a una escala y rapidez que los seres humanos simplemente no pueden equiparar.

Instructivo Detallado: Cómo Emplear las Herramientas de Inteligencia Artificial para la Descripción de Imágenes

Si es principiante en el empleo de la Inteligencia Artificial para la descripción de imágenes, el procedimiento puede parecer desafiante, pero resulta asombrosamente simple una vez que se desglosa.  Es similar a orientar a los equipos y clientes a lo largo del proceso:

 

1. Elige la herramienta correcta
   Inicia con las metas de su proyecto.  ¿Estás enfocándote en la accesibilidad de una página web?  ¿Enviando fotografías de productos en lotes para una plataforma de comercio electrónico?  ¿O creando descripciones para materiales de aprendizaje?  Las herramientas corporativas de alto nivel, como Google Cloud Vision API o Microsoft Azure Computer Vision, resultan perfectas para proyectos de gran magnitud.  Para presupuestos más limitados o requerimientos personalizados, los modelos de código abierto (como los generados con TensorFlow) pueden representar un buen inicio.

 

1. Incorpora o vincula tus imágenes
   La mayor parte de las aplicaciones te ofrecen la posibilidad de cargar imágenes personales o vincularte directamente a tu sistema de almacenamiento (como Google Drive o AWS S3).  Algunas incluso se incorporan a plataformas CMS, lo que simplifica a los equipos de creación de contenido el proceso.

 

1. Analiza las descripciones producidas por la Inteligencia Artificial
   Aquí es donde tu presencia humana tiene relevancia.  La Inteligencia Artificial puede producir un esquema de descripción, sin embargo, puede desviar el contexto o realizar conjeturas inusuales.  Verifica estos resultados para confirmar que se adecuan al tono y la exactitud que requieres.  Por ejemplo, si el instrumento indica “Un hombre sentado en una habitación”, pero la imagen es de tu director general en una conferencia, buscarás mejorarla.

 

1. Refina el entorno y el matiz
   No solo es necesario que las descripciones sean exactas, sino que también deben ajustarse al público.  El relato de un producto para una página web de compras debe ser distinto al mito académico de un proyecto de investigación.  Modifica la escritura, incorpore contexto relevante y verifique que se corresponde con su marca o con sus metas de comunicación.

 

1. Importar e incorporar
   Cuando esté conforme, exporte las descripciones.  Numerosas herramientas le facilitan la descarga en bloque o el envío directo a su plataforma.  Para los proyectos de accesibilidad, esto generalmente implica incluirlas como texto adicional o descripciones extensas.  Para el marketing, esto podría implicar emplearlas como pies de fotografía optimizados para el SEO.

 

¿Lo más destacado?  Una vez establecido un flujo de trabajo, podrás economizar horas (si no días) de labor manual y conservar tu contenido consistente y al alcance de todos.

Instrumentos de Inteligencia Artificial Comunes para la Descripción de Imágenes

No son insuficientes las herramientas de Inteligencia Artificial para describir imágenes, pero la más adecuada para ti se determina por la escala, el presupuesto y el objetivo.  Estos son algunos de los recursos más empleados, cada uno con sus respectivos beneficios:

Google Cloud Vision API (Authorization)

El recurso de Google es sumamente eficaz para proyectos de gran envergadura.

 

Atributos y habilidades: Es capaz de identificar objetos, escenas, caras, texto (OCR) e incluso logos.  Además, proporciona identificación de contenido seguro para eliminar imágenes incorrectas.
Casos de uso: Ideal para compañías que administran grandes bibliotecas visuales, como plataformas de e-commerce que etiquetan imágenes de productos o empresas de medios que incorporan descripciones a sus archivos.

Microsoft Azure Vision Computacional

La solución de Microsoft sobresale por su facilidad de acceso y sus integraciones corporativas.

 

Características y habilidades: Produce pies de fotografía breves para imágenes, identifica marcas, interpreta textos en diversas lenguas e incluso tiene la habilidad de examinar la escritura manuscrita.
Casos de uso: Una alternativa robusta para equipos u organizaciones enfocados en la accesibilidad que requieren apoyo multilingüe en sus procesos laborales.

Rekognition Amazon

Si tu proyecto se lleva a cabo en el entorno AWS, esta herramienta podría economizarte tiempo.

 

Atributos y habilidades: Proporciona identificación minuciosa de objetos y escenas, estudio facial e incluso evaluación de vídeo en tiempo real.
Usos: Frecuentemente empleado por programadores que desarrollan aplicaciones a medida, particularmente en el sector de la seguridad, los medios de comunicación y el comercio al por menor.

Código Abierto Alternativas (Modelos TensorFlow y PyTorch)

Si buscas adaptabilidad o prefieres eludir los gastos de suscripción, es interesante investigar los marcos de código abierto.

 

Descripción general: Modelos ya entrenados como Show and Tell (TensorFlow) o CLIP (de OpenAI) tienen la capacidad de producir subtítulos con una exactitud aceptable.
Soporte comunitario: Poseen una extensa documentación y comunidades dinámicas que comparten mejoras, lo que resulta perfecto para soluciones a medida.

Tabla de Comparación de Instrumentos de Descripción de Imágenes con Inteligencia Artificial

Herramienta Técnica	Principales características	Precio del	Idiomas que son compatibles	Perfecto para ti
Google Cloud Vision API (Authorization)	Detección de objetos/escenas, Reconocimiento OCR de textos	Pago por utilización	Más de 50 años	Uso a gran escala de empresas en el ámbito empresarial
Microsoft Azure Vision Computacional	Leyendas, Reconocimiento OCR, identificación de marcas	Pago por utilización	Más de 25 años	Accesibilidad y diversidad lingüística
Rekognition Amazon	Evaluación facial, grabación en vivo en tiempo real	Pago por utilización	Más de 10 Más de 10	Implementaciones fundamentadas en AWS
Libre de código (TensorFlow, PyTorch)	Modelos que han sido previamente entrenados/personalizados	gratis	Según el modelo	Investigadores y desarrolladores

Beneficios de Emplear la Inteligencia Artificial para la Descripción de Imágenes

El valor de emplear la Inteligencia Artificial para la descripción de imágenes no se limita al ahorro de tiempo, aunque ese aspecto es relevante.  Si se emplean adecuadamente, estas herramientas tienen el potencial de cambiar el modo en que los equipos gestionan la accesibilidad, la generación de contenido y la experiencia digital en su totalidad.

 

1. Eficiencia y rapidez
   La mayoría de los equipos no pueden redactar manualmente descripciones para cientos o miles de imágenes.  La Inteligencia Artificial automatiza ese procedimiento y produce prototipos de descripciones en solo unos segundos.  Es una transformación radical para las plataformas que gestionan grandes volúmenes de contenido gráfico.

 

1. Calidad invariable
   Las descripciones redactadas por individuos pueden diferir considerablemente dependiendo del autor.  La Inteligencia Artificial contribuye a definir una base de referencia (una escritura, un estilo y una estructura consistentes), lo cual es particularmente beneficioso para contenidos enfocados en la marca o en áreas reguladas donde la exactitud es esencial.

 

1. Escalabilidad para conjuntos de datos extensos
   Tanto si es un sitio de comercio electrónico con millones de imágenes de productos como de una universidad que digitaliza documentos, la Inteligencia Artificial facilita la expansión sin saturar a su equipo.

 

1. Optimización de la experiencia del usuario
   Desde texto alternativo para facilitar el acceso hasta pies de foto optimizados para SEO con propósitos de marketing, las descripciones producidas por Inteligencia Artificial proporcionan un contexto relevante.  Contribuyen a que los sitios web sean más fácilmente navegables para aquellos que emplean lectores de pantalla y contribuyen a que los contenidos visuales sean identificables por los motores de búsqueda.

 

Para numerosas organizaciones, estas herramientas no reemplazan a los individuos, sino que les proporcionan libertad.  En vez de desperdiciar horas redactando pies de foto elementales, los equipos de contenido pueden enfocarse en perfeccionar y mejorar las descripciones para proporcionar contexto y sutilezas.

Beneficios y Desventajas de las Herramientas de Descripción de Imágenes con Inteligencia Artificial

Al igual que cualquier otra tecnología, las herramientas de descripción de imágenes con Inteligencia Artificial no son ideales.  Brindan un valor asombroso, pero también poseen inconvenientes que los equipos deben considerar.

Beneficios

• Accesibilidad a gran escala: Estas herramientas facilitan la adición de descripciones relevantes a bibliotecas de imágenes en gran tamaño, asistiendo a las entidades en la consecución rápida de sus metas de accesibilidad.
• Rentabilidad: La automatización de las descripciones disminuye considerablemente el tiempo (y el gasto) de la elaboración manual de subtítulos, particularmente en situaciones de grandes volúmenes de datos.
• Consistencia: Los resultados de la Inteligencia Artificial son homogéneos, lo cual contribuye a preservar una voz y una estructura consistentes en miles de imágenes.
• Soporte multilingüe: Numerosas herramientas producen descripciones en múltiples lenguas, lo cual incrementa la cobertura del contenido.

Desventajas

• Restricciones contextuales: La Inteligencia Artificial frecuentemente experimenta problemas con los matices.  Podría decirte “un individuo sentado en un escritorio”, pero podría ignorar que es un director general pronunciando un discurso o un alumno exponiendo una investigación.
• Posibles prejuicios: Si los datos de entrenamiento tienen sesgos, las descripciones podrían representarlos, etiquetando de manera incorrecta o estereotipando a los individuos de las imágenes.
• Dependencia excesiva de la automatización: Se corre el peligro de considerar los hallazgos de la Inteligencia Artificial como definitivos cuando deberían constituir un inicio.  La revisión humana continúa siendo fundamental para asegurar la exactitud y el tono.
• Preocupaciones sobre la privacidad: La utilización de herramientas de terceros para imágenes delicadas exige un gran cuidado en la protección de los datos (más detalles sobre esto en la sección subsiguiente).

Consideraciones Acerca de la Privacidad y el Acatamiento de las Normas

Cuando nos referimos a herramientas de Inteligencia Artificial para la descripción de imágenes, no solo se considera eficacia o accesibilidad, sino también seguridad.  Si planeas cargar imágenes confidenciales (como historiales médicos, fotografías de empleados o información de clientes), debes tener claro cómo se administran dichas datos.

 

1. Procedimiento de imágenes privadas o personales
   No todas las herramientas de Inteligencia Artificial son idénticas.  Algunas guardan datos con el fin de optimizar los modelos; otras garantizan no preservar tu contenido.  Siempre verifica las políticas de conservación de datos de un instrumento.  Para proyectos particularmente reservados, las soluciones locales o autoalojadas (como los modelos personalizados de TensorFlow) pueden disminuir el peligro.

 

1. Salvaguarda de datos y acatamiento de regulaciones
   Si tienes negocios en la UE o ofreces servicios a clientes de la UE, se implementa el RGPD.  Esto implica entender dónde se manejan sus datos, cuánto tiempo se guardan y si posee el permiso apropiado.  En EE. UU.  En los Estados Unidos, sectores como el de la salud también deben considerar el acatamiento de la HIPAA al gestionar imágenes de pacientes.

 

1. Prácticas sugeridas para la utilización ética de la Inteligencia Artificial
   Aparte de las responsabilidades legales, hay una dimensión ética: salvaguardar la privacidad de los usuarios, prevenir la divulgación no deseada de datos personales y mantener transparencia acerca de cuándo y de qué manera se emplean las descripciones producidas por la Inteligencia Artificial.  Por ejemplo, si su plataforma produce pies de foto de manera automática para las imágenes que los usuarios suben, revelarlos contribuye a crear confianza.

Limitaciones y Obstáculos

Las herramientas de Inteligencia Artificial para la descripción de imágenes son asombrosas, pero no son infalibles, y es crucial identificar sus restricciones.

 

1. Exactitud y confiabilidad
   La Inteligencia Artificial puede descifrar las imágenes, en particular cuando el contexto es particular o específico de una cultura.  Un modelo podría definir una representación de una protesta como “un conjunto de individuos en pie en la calle”, sin entender completamente su sentido.

 

1. Ausencia de entendimiento del contexto
   A pesar de que la Inteligencia Artificial puede reconocer objetos y escenas, frecuentemente le resulta complicado comprender las relaciones o las intenciones.  Por ejemplo, podría llamarte “un hombre con un micrófono”, pero no comprenderá que está realizando monólogos humorísticos a menos que se le haya capacitado para ese contexto particular.

 

1. Evaluaciones éticas
   La preocupación real es el sesgo presente en los datos de entrenamiento.  Si un modelo se forma principalmente con imágenes de Occidente, puede identificar de manera imprecisa a individuos, vestimenta o ambientes de otras culturas.  Esto puede provocar representaciones equivocadas o incluso resultados de carácter ofensivo.

 

1. La calidad de la imagen depende de la calidad de la misma
   Las imágenes borrosas, con escasa luz o excesivamente modificadas pueden causar confusión incluso en los sistemas de Inteligencia Artificial más avanzados.  Una entrada insuficiente generalmente se traduce en una salida insuficiente.

 

Finalmente, las descripciones producidas por Inteligencia Artificial deben ser consideradas un punto de inicio, no un producto final.  La revisión humana continúa siendo esencial, particularmente en situaciones delicadas o frente a la audiencia.

Usos Prácticos en el Mundo Real

La descripción de imágenes basada en Inteligencia Artificial no solo representa un experimento fascinante, sino que está revolucionando los procesos de trabajo en todas las industrias.  Estos son algunos de los modos más significativos en que las entidades la están empleando:

 

1. Comercio digital
   Los comerciantes minoristas emplean descripciones producidas por Inteligencia Artificial para automatizar la rotulación de productos y generar texto alternativo para los catálogos.  No solo incrementa la accesibilidad, sino que también impulsa el SEO, lo que simplifica la búsqueda de productos en internet.

 

1. Redes sociales en plataformas
   Los grandes usuarios de las redes sociales están utilizando la Inteligencia Artificial para crear subtítulos automáticos para las imágenes, lo que facilita el acceso a los feeds para aquellos que dependen de lectores de pantalla.  Es un avance significativo hacia ambientes digitales inclusivos.

 

1. Enseñanza
   Las instituciones educativas y universidades emplean la Inteligencia Artificial para ilustrar recursos de aprendizaje visuales, desde esquemas hasta imágenes históricas, permitiendo a los alumnos con dificultades visuales involucrarse de manera integral en el contenido de los cursos.

 

1. Digital marketing
   Los expertos en marketing emplean subtítulos creados por Inteligencia Artificial para blogs, publicaciones en plataformas sociales y metadatos.  Estas descripciones, más allá de la accesibilidad, ofrecen a los motores de búsqueda un contexto más enriquecido, lo que incrementa la visibilidad.

 

1. Archivo y vías de difusión
   Las bibliotecas y los medios de comunicación emplean la Inteligencia Artificial para clasificar y detallar extensos archivos de imágenes, facilitando así la búsqueda y uso de décadas de contenido visual.

 

En todos estos escenarios, la Inteligencia Artificial no reemplaza a las personas, sino que las potencia al asumir tareas reiterativas y permitir a los expertos enfocarse en mejorar el contenido en términos de contexto y tono.

Tendencias Futuras en la Descripción de Imágenes a Través de Inteligencia Artificial

La tecnología de descripción de imágenes a través de Inteligencia Artificial está en constante evolución y es probable que en los años venideros ocurran significativas modificaciones en su aplicación.

 

1. Modelos más astutos y conscientes del contexto
   Estamos transitando de la mera identificación de objetos a una Inteligencia Artificial que entiende las relaciones y el contexto.  En vez de “un individuo de pie junto a un vehículo”, los sistemas del futuro podrían inferir “un aparcamiento de vehículos esperando junto a un automóvil de lujo estacionado en un acontecimiento”.

 

1. Descripciones en tiempo real
   Se anticipan aplicaciones más ágiles, incluso en tiempo real, desde subtítulos de vídeo en directo para eventos de transmisión en línea hasta descripciones de escenas en movimiento en gafas de realidad virtual.

 

1. Mayor vinculación con otras tecnologías de Inteligencia Artificial
   Cada vez más, la descripción de imágenes estará vinculada con el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los asistentes de voz y los recursos de traducción.  Imagina una aplicación que pueda describir de inmediato una imagen en voz alta en su lenguaje favorito.

 

1. Mayor adaptabilidad
   A corto plazo, las descripciones podrán ajustarse al usuario, proporcionando subtítulos simplificados para una lectura ágil o versiones más minuciosas y llenas de contexto para aplicaciones educativas.

 

1. Desarrollo moral de la Inteligencia Artificial
   Conforme se incrementa el interés en los sesgos y las inquietudes por la privacidad, los programadores están enfocándose en modelos entrenados con grupos de datos más variados y en la claridad en la creación de descripciones.

Conclusión Final

Las herramientas de Inteligencia Artificial para describir imágenes son más que un beneficio: constituyen un enlace hacia un mundo digital más inclusivo y eficaz.  Facilitan la descripción rápida de extensas colecciones de imágenes, aseguran el acceso a aquellos que requieren lectores de pantalla e incluso potencian la visibilidad en los buscadores.

 

Sin embargo, no son una respuesta que se pueda establecer y olvidar.  La Inteligencia Artificial aún enfrenta problemas con los matices, el contexto y los prejuicios, lo que implica que la supervisión humana es esencial.  Estas herramientas, al ser empleadas de manera reflexiva, con un entendimiento nítido de los asuntos de privacidad y las reflexiones éticas, tienen el potencial de cambiar el modo en que las organizaciones gestionan la accesibilidad, la generación de contenidos y la experiencia del usuario.

 

Conforme progresa la tecnología, es posible anticipar descripciones más inteligentes, veloces y sensibles al contexto que nos permitan llegar a una auténtica interpretación visual.  Si todavía no ha hecho un ejercicio con estas herramientas, es el momento de comenzar a experimentar.  Se asombrará de la velocidad con la que pueden transformar su contenido y sus plataformas en más inclusivos, sencillos de localizar y listos para el futuro.