APLICACIONES DE IA EN RECONOCIMIENTO FACIAL Y OPTIMIZACIÓN DE RETRATOS

Resumen

Este estudio analiza las aplicaciones de la inteligencia artificial en el reconocimiento facial y la optimización de retratos, destacando los avances tecnológicos, las implicaciones éticas, legales y sociales, así como las posibilidades interdisciplinarias. El objetivo fue comprender cómo los algoritmos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales, han transformado la biometría y los sistemas de autenticación digital, a la vez que suscitan debates sobre la privacidad, la discriminación algorítmica y la regulación. La justificación radica en la necesidad de investigar críticamente una tecnología que, si bien ofrece mayor eficiencia y practicidad, puede generar riesgos de vigilancia excesiva y violaciones de derechos fundamentales. La metodología empleada siguió un enfoque cualitativo, exploratorio y bibliográfico, basado en Lakatos y Gil, mediante el análisis documental de artículos científicos en formato PDF producidos por autores brasileños. Los resultados revelaron que, si bien los modelos actuales presentan altos índices de precisión en condiciones controladas, aún presentan limitaciones en escenarios reales y generan desconfianza social. También se verificó la relevancia de la optimización de retratos en diversos campos, como la medicina, la psicología, la publicidad y la seguridad digital, lo que destaca la naturaleza interdisciplinaria del tema. La conclusión es que la evolución del reconocimiento facial debe estar vinculada a mecanismos regulatorios, transparencia y responsabilidad social, alineando la innovación tecnológica con la preservación de los derechos y valores humanos.