Comparación de soluciones de Inteligencia Artificial generativa para la Realidad Extendida

Puede parecer que la IA generativa ha robado el protagonismo al metaverso y a las tecnologías de realidad extendida para los entusiastas de la tecnología. Sin embargo, en realidad existe una importante relación simbiótica entre la realidad extendida, las soluciones de IA y el aprendizaje automático.

La IA generativa, en particular, está ayudando a acelerar los ciclos de desarrollo en el mundo de la Realidad Extendida. Está ayudando a las empresas a crear entornos más realistas e inmersivos y activos únicos, y mejorando el desarrollo de nuevo hardware de Realidad Extendida.

El auge de la IA generativa podría ayudar a desbloquear nuevas oportunidades en el metaverso para todo tipo de empresas y usuarios finales, y transformar nuestras interacciones inmersivas. Entonces, ¿cómo elegir el software de IA de Realidad Extendida adecuado para tus necesidades? He aquí tu guía paso a paso.

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Paso 1: Considera tus objetivos y casos de uso

El primer paso para comparar soluciones de IA de realidad extendida es identificar tus casos de uso y objetivos específicos. La forma más común en que las empresas aprovechan la IA generativa en realidad extendida es para agilizar y apoyar el desarrollo de contenidos. La IA generativa puede crear contenido 3D, activos, paisajes e incluso personajes no jugables (PNJ) para aplicaciones de Realidad Extendida.

Empresas como Snap y Meta incluso dan a los desarrolladores acceso a herramientas de IA generativa que pueden reducir el tiempo y el esfuerzo que supone crear experiencias virtuales. Sin embargo, hay otras formas en que las empresas pueden experimentar con la IA generativa para la Realidad Extendida.

Por ejemplo, las soluciones de IA generativa pueden incorporarse a las aplicaciones de Realidad Extendida para dar a cada usuario de una aplicación acceso a un entrenador, una fuente de atención al cliente o un compañero de trabajo en tiempo real. Por ejemplo, Copilot en Microsoft Mesh para Microsoft Teams puede dar a cada empleado un asistente en tiempo real para ayudarle a completar tareas.

La IA generativa también puede ayudar a generar gemelos digitales de nuevos productos, garantizando que los equipos puedan experimentar con diferentes formas de producir auriculares de realidad virtual o gafas inteligentes más ligeros y cómodos.

Paso 2: Examinar las opciones de integración de la IA de Realidad Extendida

Si utilizas la IA de Realidad Extendida para agilizar el proceso de desarrollo o crear contenidos, las integraciones son esenciales. El mejor software de IA generativa debe funcionar a la perfección con las herramientas que ya utilizan tus equipos, desde plataformas de creación y desarrollo de contenidos como Unity y Unreal, hasta plataformas metaversales como servicio.

La posibilidad de acceder a la IA junto con herramientas CAD cruciales, kits de desarrollo de software e incluso herramientas analíticas y de gestión de proyectos, te ayudará a mejorar tus flujos de trabajo e impulsar la productividad. Si utilizas la IA generativa como función en una aplicación de realidad extendida, es importante que te asegures de que la tecnología a la que accedes puede funcionar sin problemas con el hardware que prefieren tus usuarios finales.

Por ejemplo, puede que quieras asegurarte de que tu aplicación funcionará bien en un dispositivo como la Vision Pro de Apple, aprovechando las funciones de computación espacial y el reconocimiento de gestos o de voz para mejorar la experiencia del usuario. Puede que tu tecnología tenga que integrarse con determinadas soluciones para permitir capacidades específicas. Por ejemplo, si tus clientes utilizan IA generativa para crear avatares realistas, tu tecnología tendrá que integrarse con herramientas de escaneado facial.

Paso 3: Priorizar la funcionalidad avanzada de la IA

Para aprovechar al máximo la IA de Realidad Extendida, las empresas necesitan acceder a los algoritmos más avanzados. Soluciones sencillas como ChatGPT pueden ayudarte a crear scripts e imágenes básicas para tus aplicaciones de Realidad Extendida. Sin embargo, los conjuntos de herramientas más avanzados pueden ayudar en varios aspectos del proceso de desarrollo. Por ejemplo, las soluciones de IA generativa de Nvidia pueden producir rápidamente gemelos digitales, o aprovechar los algoritmos de percepción para el mapeo espacial, el reconocimiento de objetos y mucho más.

Las soluciones de IA generativa de VirtualSpeech pueden habilitar capacidades de voz a texto y aprender con el tiempo para adaptar las experiencias de entrenamiento a las necesidades de los distintos usuarios. Muchas soluciones de IA generativa también ofrecen excepcionales opciones de personalización. Pueden adaptarse para atender a los usuarios en distintos idiomas, hablar con un tono de voz específico o ajustarse a la personalidad de una determinada marca.

Algunas soluciones incluso combinan las capacidades de la IA generativa con otras formas de inteligencia artificial, como la IA conversacional o la visión por ordenador. Prioriza las funciones avanzadas en función de los casos de uso y objetivos específicos que tengas para la IA generativa en la Realidad Extendida.

Paso 4: Considera la seguridad y el cumplimiento

La seguridad y el cumplimiento son dos preocupaciones importantes para cualquiera que invierta en IA de realidad extendida. Tanto si compras una aplicación de IA generativa preconstruida para que tu equipo la utilice en aplicaciones de realidad virtual o aumentada, como si construyes algo nuevo con IA generativa, la seguridad es clave.

Como la mayoría de las formas de IA, la IA generativa depende en gran medida de grandes volúmenes de datos. Esto hace que sea crucial asegurarse de que el software que utilizas almacena y recopila datos de acuerdo con las normas de cumplimiento. Si estás invirtiendo en una aplicación de IA para la Realidad Extendida o estás construyendo un nuevo entorno metaverso con IA, asegúrate de que tus datos estarán encriptados y protegidos.

También merece la pena considerar cómo puedes garantizar que tu solución de IA es ética. La IA generativa puede crear datos sintéticos que den a las empresas acceso a conjuntos de datos más amplios y diversos que puedan utilizar para crear aplicaciones y herramientas muy accesibles y fáciles de usar. Esto también puede permitir la creación de asistentes de IA más éticos para su uso en formación y atención al cliente.

Paso 5: Busca una IA de Realidad Extendida escalable

Por último, siempre que inviertas en IA de Realidad Extendida para cualquier fin, tendrás la posibilidad de escalar tu solución a medida que crezca tu negocio. Si vas a comprar aplicaciones de IA generativa para tu equipo, debes asegurarte de que la solución puede escalarse para dar soporte a tantos miembros del equipo como sea posible. Asegúrate de que funciona en varios idiomas y es fácilmente accesible en varios dispositivos, desde gafas inteligentes a auriculares de realidad mixta como las Vision Pro de Apple.

Si utilizas IA generativa para el desarrollo de contenidos, asegúrate de que puedes entrenar y ajustar tu solución con datos y perspectivas propios. Busca capacidades de aprendizaje automático que hagan que tu tecnología sea más eficiente y eficaz con el tiempo.

Además, asegúrate de que puedes ampliar la funcionalidad de tu sistema de IA generativa con el tiempo, integrando aplicaciones y software adicionales con la tecnología o personalizando determinados elementos. Esto te ayudará a obtener el máximo valor de tu tecnología.

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Comparación de las soluciones de IA de Realidad Extendida

La IA y la Realidad Extendida son una pareja perfecta. Tanto si buscas formas de obtener más valor de tus aplicaciones de colaboración inmersiva con un asistente de IA como si quieres acelerar el ciclo de vida del desarrollo de tu producto, la IA generativa puede ayudarte.

La clave para elegir la solución adecuada es identificar tu caso de uso específico y examinar detenidamente la tecnología disponible para asegurarte de que es segura, escalable e innovadora.