7 Tendencias de Captura de Datos para 2025

A medida que la inteligencia artificial da forma al panorama tecnológico, ¿cómo evolucionará la captura de datos en 2025? Desde la captura de datos contextual hasta los diversos formatos de códigos de barras y las estrategias de dispositivos híbridos, aquí hay siete tendencias inteligentes de captura de datos para tener en cuenta, además de las perspicacias de expertos analistas y líderes de la industria.

1. Vale, empecemos con la inteligencia artificial primero

Es imposible escribir un blog sobre las tendencias tecnológicas de 2025 sin hacer referencia a la inteligencia artificial. Pero si bien los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y GenAI tienen un lugar en la captura inteligente de datos. En 2025 podemos esperar que la mayor parte del valor en esta área sea entregado por otras formas de inteligencia artificial, especialmente visión por computadora.

El aumento de la potencia de cálculo y las capacidades de aprendizaje automático que impulsan la innovación vertiginosa en GenAI están impulsando una innovación similar en la visión por ordenador. No solo eso, sino que, según el ciclo de innovación de Gartner para la IA en 2024, la GenAI tardará entre 2 y 5 años en alcanzar la meseta de la productividad, mientras que la visión por ordenador ya la ha alcanzado.

La inteligencia en estanterías, el escaneado avanzado de códigos de barras y la detección de documentos de identidad falsos son áreas en las que la visión por ordenador basada en IA ya está resolviendo problemas empresariales. Esperemos oír hablar mucho más de ello en 2025.

2. La captura de datos se volverá no solo multimodal, sino contextual

En 2023, la gente comenzó a hablar seriamente sobre la captura de datos multimodal. Esto solo cobró impulso en 2024.

Impulsado por la inteligencia artificial, en 2025 esto llegará al siguiente nivel. Estaremos hablando no solo de multimodalidad, sino de captura de datos contextual.

Piensa, por un momento, en un trabajador de logística escaneando un código de barras en un paquete de electrónica en un almacén. ¿Ese código de barras existe de forma aislada? Por supuesto que no, está impreso en una etiqueta que también incluye texto y otros códigos de barras.

No solo eso, la etiqueta impresa se adhiere a un paquete tridimensional que existe en un entorno físico con cientos de otras etiquetas y paquetes.

En otras palabras, tiene Please provide the text that you would like me to translate into Spanish.Y el trabajador logístico no simplemente está interactuando con una pantalla, sino que está utilizando su dispositivo para capturar objetos del mundo real.

La captura de datos contextual no solo analizará fuentes de datos multimodales (por ejemplo, texto y códigos de barras en una etiqueta), sino que también comprenderá el contexto más amplio y la intención del usuario para ofrecer una visión más precisa, completa y útil del mundo.

La inteligencia artificial multimodal proporcionará más contexto ... Permite interacciones más intuitivas y mejora significativamente la precisión de las salidas de la inteligencia artificial.

Oliver Parker, Vicepresidente. AI Generativo Global en el Mercado, Google Cloud

El motor de escaneado mejorado en la reciente versión Scandit SDK 7.0 aplica algoritmos avanzados de inteligencia artificial a la cámara del dispositivo para analizar múltiples señales más allá de la mera detección y descodificación de códigos de barras.

Al combinar estas señales, el escaneado de códigos de barras basado en el contexto puede capturar sistemáticamente el código de barras deseado, incluso cuando la puntería es imperfecta o hay varios códigos de barras en el campo de visión.

El SDK 7.0 también incluye la captura de etiqueta inteligente, una solución que automatiza por completo el escaneo de etiquetas. Utiliza la captura de datos multimodal para escanear múltiples códigos de barras y números de serie impresos, pesos y fechas de caducidad con solo presionar un botón.

Smart Label Capture ya ha ahorrado a un minorista de EE. UU. $1.3 millones al eliminar errores de entrada de datos que les estaban haciendo cobrar de menos a los clientes.

3. Es un código de barras, pero no como lo conoces

Imagina un código de barras.

¿En qué pensaste? Probablemente, en la colección de líneas verticales en blanco y negro que ves todos los días en el empaque de productos.

Es probable que su idea de en qué consiste un código de barras se amplíe en 2025. A medida que avance la iniciativa GS1 Sunrise 2027, empezaremos a ver códigos de barras UPC y EAN complementados (o incluso sustituidos) por códigos Data Matrix o QR en los envases de los productos.

También verás cada vez más etiquetas electrónicas de estantería (ESLs). Estas todavía utilizan códigos UPC o EAN, pero se muestran en un tamaño pequeño y sin los números impresos.

Hay grandes beneficios en estos nuevos estilos de códigos de barras. Los códigos de matriz de datos y los códigos QR sirven para los propósitos tradicionales de identificación de productos y trazabilidad, pero pueden almacenar mucha más información. Las etiquetas electrónicas de estantería permiten a los minoristas realizar actualizaciones dinámicas de precios en tiempo real.

Si bien los códigos de barras tradicionales son suficientes para tareas básicas, los códigos QR permiten interacciones más ricas, como ofrecer descuentos promocionales o mostrar reseñas de productos directamente al cliente.

Jess Grisolia, de Scandit, en Red de información minorista

Sin embargo, tipos más diverso de códigos de barras platearan desafíos. No todos los códigos de barras son iguales, y no todo el software de escaneo de códigos de barras es igual.

Su software de escaneo de códigos de barras podría ser capaz de decodificar un código EAN de tamaño completo en buena luz. Pero ¿puede escanear de manera confiable un código de barras pequeño en un ESL, un código de barras postal fluorescente en un sobre, o un código azteca con gran densidad de datos en un billete de tren que se muestra en la pantalla del smartphone de un pasajero?

El software de escaneo de códigos de barras en 2025 deberá ser capaz de decodificar múltiples códigos de barras diferentes de forma precisa y flexible en un solo dispositivo. Esta es otra área en la que los avances en la visión por computadora impulsada por inteligencia artificial jugarán un papel importante.

Por ejemplo CTT, el primer y más antiguo proveedor de servicios postales de Portugal recientemente integró la capacidad de escanear códigos de barras fluorescentes (anteriormente solo escaneables en máquinas de clasificación especializadas) en su aplicación de movilidad de última milla.

4. La captura de datos sustentará la transparencia y la confianza

Se espera que los consumidores valoraremos aún más la transparencia en 2025. Esto es especialmente cierto para las generaciones más jóvenes.

La verdadera transparencia en toda la cadena de suministro, la responsabilidad social corporativa, los precios, la información del producto, la sostenibilidad y más es lo que construirá la lealtad a la marca en 2025. Esto, a su vez, depende de poder conectar los productos físicos que los consumidores compran con la información digital. La captura de datos es lo que proporciona esa conexión esencial.

Con la aplicación móvil gratuita Yuka, los consumidores pueden escanear los códigos de barras de los productos y obtener evaluaciones instantáneas del valor nutricional de los alimentos o la salubridad de los ingredientes de los cosméticos.

Lejos de ser una característica menor, la captura de datos intuitiva y sin fricciones es la base de toda la propuesta de valor de Yuka. Las funciones inteligentes de captura de datos son imprescindibles para identificar los productos de forma rápida y precisa y compararlos con la información de la base de datos, una de las razones por las que Yuka fue uno de los primeros en adoptar el escaneado de códigos de barras basado en el contexto.

Es solo un ejemplo de cómo la captura de datos sustentará la transparencia en 2025.

La calificación en la aplicación Yuka es un factor importante en las decisiones de compra de los consumidores. Hemos desempeñado un papel crucial en los esfuerzos de la industria para reducir la sal, el azúcar y los aditivos en los productos alimenticios. Somos parte del panorama general.

François Martin, CTO y cofundador de Yuka

5. La flexibilidad es la clave

Aunque se prevé que el crecimiento económico global se mantenga sólido en 2025, también existen riesgos significativos e incertidumbre, según la OCDE. En la captura de datos, esto hará que las empresas se muestren cautelosas ante proyectos de automatización a gran escala e inversiones en hardware, y las impulsará hacia soluciones flexibles de captura de datos.

Espera ver un mayor enfoque en la creación de nuevo valor y eficiencias a partir de las inversiones existentes en hardware. Los nuevos enfoques basados en software permiten a las empresas implementar capacidades avanzadas de captura de datos sin necesidad de actualizar el hardware.

La semiautomatización que facilita a los empleados de la tienda y a los clientes también será preferida sobre la automatización completa. Dispositivos portátiles (como los Visión Pro de Apple, como se muestra a continuación), carritos inteligentes y estantes inteligentes. Todos aportan elementos de automatización sin la invasividad de grandes proyectos de hardware.

6. La captura de datos se está liberando de los teléfonos inteligentes y las computadoras de mano

En 2025, está amaneciendo una nueva era híbrida, en la que cámaras fijas, drones, dispositivos vestibles y robots trabajan en armonía con teléfonos inteligentes y computadoras portátiles.

Imagina cámaras inteligentes monitoreando estantes minoristas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mientras los dispositivos portátiles de los empleados de la tienda les envían notificaciones sobre reposiciones prioritarias. Con sistemas inteligentes "copiloto" emergentes para combatir la sobrecarga de datos, las empresas también pueden garantizar que los trabajadores de primera línea se centren en tareas de alto impacto en lugar de ahogarse en alertas.

Las empresas también utilizarán este enfoque híbrido para comenzar de forma pequeña y demostrar el retorno de la inversión, antes de escalar a transformaciones más ambiciosas.

El éxito aquí no se trata solo de recopilar datos, sino de orquestar estas diversas tecnologías para que funcionen juntas de manera fluida.

7. La captura de datos será un arma en la carrera armamentista de la ciberseguridad

Y finalmente, no hay duda de que en 2025 veremos el carrera armamentista tecnológica entre las empresas y los actores maliciosos se está intensificando.

En el mundo de la captura de datos, el ejemplo más obvio de esto será el aumento en la adopción de la verificación automatizada de identidad. La verificación manual de identidad no podrá mantenerse al día con cada vez más con documentos de identidad falsos fácilmente disponibles y requisitos más estrictos de protección de datos y cumplimiento normativo.

En el mundo interconectado de hoy, las apuestas para una autenticación sólida y la prueba de identidad nunca han sido tan altas... El aumento de las violaciones de datos, los sofisticados ataques de phishing y la aparición de deepfakes han agravado la urgencia de contar con mecanismos confiables de verificación de identidad.

Steven Dickens y Keith Kirkpatrick. Futuro

Conclusión: La captura de datos se está convirtiendo en un activo estratégico.

Durante mucho tiempo, la captura de datos fue una capacidad pasada por alto dentro de las operaciones de TI. Ahora, potenciada e revitalizada por la inteligencia artificial, en 2025 está lista para convertirse en un activo estratégico que se integra con la creación de valor y resiliencia en la primera línea.

La conexión entre los dominios digital y físico es fundamental para el viaje de transformación digital de cualquier organización. Las soluciones de escaneo basadas en software y de captura avanzada de datos representan un conducto valioso, que permite a las organizaciones transformar el omnipresente teléfono inteligente y otros dispositivos móviles inteligentes con cámaras integradas en potentes soluciones de captura de datos. Este software ha evolucionado considerablemente y soporta capacidades como el escaneo continuo y múltiple, además del reconocimiento de texto, objetos e imágenes.

VDC Research, 2024