{"id":66064,"date":"2025-05-10T19:33:40","date_gmt":"2025-05-10T19:33:40","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=66064"},"modified":"2025-05-10T19:33:40","modified_gmt":"2025-05-10T19:33:40","slug":"encontrar-lo-que-han-perdido","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=66064","title":{"rendered":"encontrar lo que han perdido"},"content":{"rendered":"
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Perder una algo en el transporte p\u00fablico es una situaci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan de lo que parece. En muchas ocasiones, volver al lugar donde se cree haberla olvidado no es suficiente. Y en un pa\u00eds con tanto movimiento como Jap\u00f3n, el reto es a\u00fan mayor.<\/p>\n

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Una plataforma que quiere poner orden en el caos<\/strong>. Para afrontar ese problema cotidiano, Jap\u00f3n ha comenzado a desplegar una plataforma tecnol\u00f3gica llamada Find, basada en inteligencia artificial (IA). Como cuenta la propia firma<\/a>, ya se encuentra operativo en estaciones de tren, aeropuertos y otros espacios p\u00fablicos del pa\u00eds.<\/p>\n

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Su funcionamiento es directo. Cuando alguien entrega un objeto perdido en uno de los puntos habilitados, el personal toma una fotograf\u00eda y la introduce en el sistema. Find analiza la imagen, identifica par\u00e1metros como el color, la forma o detalles distintivos, y almacena toda esa informaci\u00f3n en una base de datos accesible.<\/p>\n

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Reconocimiento visual, mensajer\u00eda y b\u00fasqueda autom\u00e1tica<\/strong>. El siguiente paso lo da el usuario que ha extraviado su pertenencia. A trav\u00e9s de aplicaciones como Line, tremendamente popular en Jap\u00f3n, puede iniciar la b\u00fasqueda indicando d\u00f3nde cree que lo perdi\u00f3, una descripci\u00f3n del objeto y, si la tiene, una imagen. En caso de no contar con una foto, el sistema permite seleccionar una referencia visual similar.<\/p>\n

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Con esos datos, la IA impulsada por<\/a> GPT-4o<\/a> de OpenAI realiza una b\u00fasqueda automatizada y devuelve una lista de posibles coincidencias ordenadas por grado de similitud. Incluso si la descripci\u00f3n es imprecisa, el sistema logra generar resultados relevantes. Si finalmente se confirma que el objeto pertenece al usuario, se le indica d\u00f3nde puede ir a recogerlo.<\/p>\n

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\n \"Find
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El servicio est\u00e1 disponible en japon\u00e9s, ingl\u00e9s, chino y coreano, lo que lo convierte en una herramienta accesible tanto para residentes como para visitantes extranjeros.<\/p>\n

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De hojas de c\u00e1lculo al an\u00e1lisis automatizado<\/strong>. Seg\u00fan SCMP<\/a>, el salto tecnol\u00f3gico ha sido notable en algunas operadoras. Yurikamome, que gestiona un monorra\u00edl entre Shimbashi y Toyosu, en la zona costera de Tokio, utilizaba hasta hace poco hojas de c\u00e1lculo para registrar los objetos extraviados. Un sistema completamente manual, sin ning\u00fan tipo de automatizaci\u00f3n.<\/p>\n

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Desde julio de 2024, con la incorporaci\u00f3n de Find, el proceso se ha transformado por completo.<\/p>\n

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Una mejora medible desde el primer momento<\/strong>. La operadora Keio, con sede en Tokio, ha sido una de las primeras en cuantificar el impacto. Antes de incorporar el nuevo sistema, apenas un 10% de los objetos perdidos regresaban a manos de sus propietarios. Ahora, la cifra ronda el 30%. Una mejora notable que sugiere que la soluci\u00f3n funciona, incluso en esta primera etapa de despliegue.<\/p>\n

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Tecnolog\u00eda para resolver problemas reales<\/strong>. Aunque existen iniciativas similares en aeropuertos o aerol\u00edneas, el enfoque japon\u00e9s destaca por su integraci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Combinando an\u00e1lisis de imagen, mensajer\u00eda instant\u00e1nea y aprendizaje autom\u00e1tico, Find propone una forma nueva y eficaz de gestionar una situaci\u00f3n cotidiana.<\/p>\n

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Im\u00e1genes | Find<\/p>\n

En Xataka | Si Apple no quiere quedarse atr\u00e1s en la carrera por la IA, tiene una opci\u00f3n muy obvia a su alcance: comprar Anthropic<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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