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Opinión

Cámara de video con IA

José Manuel Ruiz Gutiérrez | Martes, 23 de Diciembre del 2025

Un nuevo dispositivo ideal para el aprendizaje de la Inteligencia Artificial en el aula con los alumnos de Educación Secundaria y Bachillerato.

Resulta imparable el desarrollo de nuevas aplicaciones y dispositivos basados en el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación. Después de la aparición de los robots en sus distintas modalidades y aplicaciones, así como de la IA generativa y el pensamiento computacional, ahora llegan las cámaras de vídeo para aplicar en proyectos de aprendizaje, reconocimiento e interacción mediante el uso de imágenes procesadas a través de algoritmos de Machine Learning, identificación de imágenes y reconocimiento del habla.

En estos momentos estoy trabajando con varios tipos de cámaras IA, analizando sus prestaciones y aplicaciones en el desarrollo de actividades prácticas para el aula con alumnos de Primaria y Secundaria. Con este artículo quiero dar difusión a mis trabajos de investigación y facilitar datos para profesores, alumnos y padres, con el fin de que estas técnicas se conozcan por parte de todos ellos.

Son muchas las ofertas de producto en este terreno. A modo de ejemplo, pondré dos de las cámaras que, en mi opinión, encabezan por prestaciones el ranking de productos. Me refiero a la cámara HUSKYLENS 2.0, de la firma DFRobot, y a la AI Camera 2.0, de XTOOL Education, distribuida por Makeblock. Ambas cámaras tienen unos precios, en mi opinión, muy competitivos a juzgar por sus prestaciones: hablamos de entre 60 y 80 euros.

¿Qué podemos hacer con una Cámara IA?

En la imagen que aporto en este artículo se muestran algunas de las aplicaciones de una cámara IA.

Básicamente, una cámara IA procesa imágenes usando algoritmos de reconocimiento y aprendizaje.

Reconocimiento facial. Esta es la característica más conocida y popular. Consiste en memorizar imágenes del rostro de una persona para luego ser capaz de identificarla. En este mismo algoritmo se registran las expresiones faciales, lo que permite identificar emociones como alegría, tristeza, sorpresa, etc. Ante la cámara, nos saludará con un mensaje o nos abrirá una puerta si creamos un sencillo programa para ello.

Reconocimiento de gestos en las manos y/o posiciones del cuerpo. La cámara permite identificar las posiciones de los dedos o del cuerpo registrando “puntos significativos” que luego permitirán reconocerlos. Por ejemplo, detectar si estoy de pie, sentado, si gesticulo “OK” con la mano o si cuento con los dedos.

Reconocimiento de objetos. En este caso, previo uso de un algoritmo ya creado o mediante un entrenamiento que podemos realizar nosotros mismos, enseñamos a la cámara a reconocer objetos comunes de nuestra vida: herramientas, vehículos, muebles, etc. El fabricante pondrá a nuestra disposición ficheros que contienen algoritmos de identificación ya entrenados, o nosotros podemos mostrar objetos uno a uno, entrenando el sistema para que luego, en modo de trabajo, la cámara los identifique.

Reconocimiento de textos impresos o escritos a mano. En este caso la cámara será capaz de leer una palabra o frase, para después hacer uso de ella. Esto sirve para dar ordenes mediante pequeñas frases escritas en una cartulina.

Reconocimiento de colores y líneas. La cámara será capaz de leer una palabra o frase para después hacer uso de ella. Esto sirve para dar órdenes mediante pequeñas frases escritas en una cartulina.

Reconocimiento de voz. Finalmente, algunas de estas cámaras, como por ejemplo la AI Camera 2.0, son capaces de reconocer mensajes de voz para ser usados en el control y activación de dispositivos. Por ejemplo, encender o apagar una lámpara con las órdenes “on” y “off”, o cerrar una puerta con las órdenes “close” y “open”.

Estas dos cámaras pueden ser manejadas usando herramientas de programación gráfica muy sencillas, que en modo gráfico, usando bloques, permiten construir aplicaciones y gobernar robots. Me refiero al entorno Mind+, de la firma DFRobot, que se puede descargar gratuitamente, está en español y ya se usa en las aulas. La cámara AI Camera 2.0 de XTOOL Education se puede programar con el software mBlock, que es igualmente tan potente o más que Mind+. Ambas herramientas poseen extensos repositorios con ejemplos que pueden usar los alumnos y aprender de manera fácil tanto profesores como padres, para ser usados en casa o en clase. Los materiales de aprendizaje y el software son gratuitos y de muy alta calidad.

Albergo la esperanza, al redactar este artículo, de que mis lectores —padres, profesores y alumnos— presten atención a estos materiales, cuyo conocimiento y manejo por parte de nuestros jóvenes estudiantes les aportará un inestimable bagaje de conocimientos que, sin lugar a dudas, contribuirá a su “alfabetización tecnológica”. La IA es importante manejarla y conocerla para poder usarla con responsabilidad y aprovechamiento. Estas cámaras son productos netamente pensados para ser usados en aplicaciones de IA y, desde el punto de vista pedagógico, constituyen una inestimable aportación. Las tecnologías que se implementan en ellas se llevan usando ya varios años en nuestros teléfonos móviles y tabletas, pero de forma integrada y solo accesible hasta un determinado punto. La ventaja de las cámaras IA que comento es que nos permiten entrar en sus “interioridades”, conocerlas y saber aplicarlas en usos creativos.

Mis trabajos con las cámaras, en los últimos meses, han sido altamente gratificantes y, sobre todo, me han permitido reflexionar sobre numerosas aplicaciones creativas para diseñar proyectos educativos. Desde luego, me invitan a escribir un libro para profesores y alumnos, que será para mí un propósito para el próximo año 2026.