Tras una tormenta, la IA de Eagleview puede analizar miles de tejados en cuestión de minutos, lo que ayuda a identificar los daños, calcular el coste de las reparaciones y facilitar una recuperación más rápida a las comunidades. Para las familias que esperan poder reconstruir sus hogares, esta información les permite ponerse en contacto con los servicios de emergencia y las empresas de reparaciones en cuestión de horas, en lugar de días.
Durante el último año, la inteligencia artificial ha saltado a la palestra al impulsar los chatbots, generar imágenes y vídeos, y suscitar debates sobre cómo va a cambiar nuestras vidas. Sin embargo, la inteligencia artificial lleva décadas evolucionando.
Llevo más de 20 años trabajando en este campo: empecé con modelos predictivos a finales de la década de 1990, pasé a las redes neuronales y al aprendizaje profundo, y ahora dirijo iniciativas de IA aquí, en Eagleview. Las tecnologías han cambiado radicalmente, pero la teoría y el objetivo siempre han sido los mismos: ayudar a las máquinas a dar sentido a los datos para que las personas puedan trazar un mejor camino hacia el futuro. En Eagleview, sigo dedicándome a esa labor, centrándome en cómo podemos utilizar la IA avanzada junto con nuestras imágenes aéreas de primer nivel para comprender el mundo físico e interactuar con él.
Comprender la evolución de la IA
En pocas palabras, hablamos de IA cuando una máquina realiza una tarea que normalmente requiere la mente humana. Esto puede significar contextualizar objetos en una imagen, identificar los elementos clave de una historia o predecir resultados a partir de datos. Algunas de las primeras aplicaciones denominadas «IA» se basaban en modelos estadísticos —modelos que ahora se denominan «aprendizaje automático»— que extraían patrones de los datos y los utilizaban para realizar predicciones. Las aplicaciones posteriores con redes neuronales y aprendizaje profundo también se denominaron «IA», con representaciones más sofisticadas y la capacidad de procesar datos a través de redes neuronales.
La IA actual es diferente. La última generación de modelos se basa en avances anteriores y añade mecanismos que ayudan a las máquinas a percibir los datos de entrada y a centrar su atención en los elementos clave. Estos nuevos «transformadores» de IA establecen relaciones entre palabras, contextualizan imágenes e interpretan los datos de formas más flexibles y dinámicas. Estos enfoques sustentan los grandes modelos de lenguaje (LLM) de ChatGPT y Claude, así como las herramientas generativas de imágenes basadas en IA, como Midjourney, y la última generación de vídeos de Sora 2.
Alan Turing, el criptógrafo al que a menudo se considera el padre de la informática, propuso que podríamos reconocer la inteligencia artificial mediante el «juego de la imitación». Afirmó que sabríamos que la inteligencia artificial había llegado cuando una persona no pudiera distinguir entre una conversación con un ser humano y otra con una máquina. Con las aplicaciones actuales, es evidente que hemos cumplido los requisitos de la prueba de Turing.
Dicho esto, Turing no especificó qué deberíamos hacer con la IA una vez que llegara. Creo que el futuro de la IA no consiste en sustituir la perspicacia humana, sino más bien en potenciarla.
La misión de Eagleview siempre ha sido capturar las imágenes más precisas y de mayor resolución del mundo y transformar esas imágenes en información útil para nuestros clientes. A medida que la inteligencia artificial ha evolucionado, pasando de simples algoritmos de reconocimiento de patrones a sistemas capaces de comprender el contexto, ha abierto una nueva frontera para Eagleview al convertir los píxeles sin procesar en información útil. La inteligencia artificial está transformando ahora la forma en que vemos, comprendemos y respondemos al mundo.
Las imágenes aéreas contienen una enorme cantidad de información. Cada imagen incluye datos sobre materiales, formas, sombras, vegetación, agua, infraestructuras y mucho más. Además, las imágenes contienen información muy importante sobre las relaciones entre los objetos. Tradicionalmente, se necesitaban equipos de expertos y mucho tiempo para interpretar las imágenes y comprender los detalles sobre los objetos y las relaciones que se establecen entre ellos. Sin embargo, ahora la inteligencia artificial lo hace al instante y a gran escala, lo que está transformando la forma en que utilizamos las imágenes.
La IA ahora identifica al instante tejados, paneles solares y árboles, con una precisión que antes requería horas de análisis humano. Y la IA avanzada puede ir más allá, detectando patrones a lo largo del tiempo, como la evolución de un barrio, los lugares en los que la vegetación podría invadir las líneas eléctricas o el impacto que una tormenta ha tenido en una comunidad.
De las imágenes a la comprensión: la próxima frontera
La mayor fortaleza de la IA es su capacidad para procesar enormes cantidades de datos y extraer significado y comprensión de la complejidad. En lo que respecta a las imágenes aéreas, eso significa aprovechar millones de píxeles para generar conocimientos que se puedan aplicar en la práctica.
En el ámbito de la inteligencia geoespacial, la IA no solo responde a preguntas, sino que nos permite formular otras mejores. Imagina que un contratista recibe una respuesta inmediata a una pregunta relevante para su negocio, como: «Muéstrame las propiedades cercanas cuyos tejados deban sustituirse, y solo aquellas cuyos propietarios estén probablemente dispuestos a comprar». O piensa en cómo un perito de seguros puede comparar imágenes tomadas antes y después de una tormenta en cuestión de segundos y utilizarlas para evaluar los daños de forma remota. O cómo un urbanista puede comprender los cambios medioambientales, como la pérdida de cubierta arbórea o el riesgo de inundaciones, sin tener que desplazarse al terreno. Nuestro trabajo en IA geoespacial no solo está cambiando la forma en que se cartografía el mundo, sino que está redefiniendo cómo las organizaciones entienden el riesgo, el crecimiento y las oportunidades.
Los sistemas de Eagleview serán de gran utilidad para sectores más allá de nuestro público habitual, ya que permitirán obtener respuestas más rápidas, precisas e intuitivas. Nuestras imágenes proporcionan una base visual muy completa y la inteligencia artificial aporta la capa de razonamiento que las hace fácilmente accesibles.
El camino que nos espera
La próxima frontera es la verdadera inteligencia geoespacial. Ya no nos limitamos a observar el mundo desde arriba, sino que ahora somos capaces de comprenderlo y responder a él a gran escala. Por primera vez, contamos con la potencia computacional, la calidad de los datos y la sofisticación de los modelos necesarios para crear una comprensión verdaderamente inteligente de nuestros entornos construidos y naturales. Los modelos de IA de Eagleview se entrenan con el conjunto de datos aéreos más detallado del mundo, lo que se traduce en información más precisa, respuestas más rápidas y nuevas capacidades que redefinirán lo que es posible en el ámbito de la inteligencia geoespacial. Sin duda, la IA traerá consigo la modelización medioambiental predictiva, la monitorización de infraestructuras de alta precisión y la respuesta adaptativa ante desastres.
Eagleview combina el conjunto de datos aéreos más grande y de mayor calidad del mundo con modelos de inteligencia artificial diseñados a medida, lo que permite alcanzar un nivel de comprensión geoespacial sin igual en el sector. Al convertir los píxeles en patrones y los patrones en conocimientos, ayudamos tanto a nuestros clientes tradicionales como a los nuevos a transformar esos conocimientos en acciones. Y esto es solo el principio. A medida que la IA y las imágenes convergen, estamos entrando en una era en la que cada píxel cuenta una historia, y Eagleview estará ahí para dar sentido a cada nuevo horizonte.
Dr. Dylan Kesler
Responsable de IA en Eagleview
El Dr. Dylan Kesler, director de IA en Eagleview, cuenta con más de una década de experiencia en el avance de las tecnologías de inteligencia artificial y en el desarrollo de soluciones prácticas para clientes del sector privado y público. Su trabajo abarca más de sesenta publicaciones revisadas por pares y capítulos de libros, múltiples tecnologías patentadas y productos de IA ampliamente utilizados tanto en el sector público como en el privado. El Dr. Kesler obtuvo su doctorado y su máster en la Universidad Estatal de Oregón y anteriormente formó parte del cuerpo docente e investigador de Virginia Tech y de la Universidad de Misuri.