Este estudio desarrolló un sistema de visión artificial para identificar personas en espacios de mediana afluencia, como oficinas e instituciones educativas, contribuyendo al ODS 9, enfocado en innovación y tecnologías resilientes. El objetivo fue analizar la influencia de esta tecnología en la identificación facial, midiendo su eficacia, evaluando escenarios favorables y determinando el impacto de factores como iluminación, ángulo de cámara y distancia. Se empleó un enfoque cuantitativo, con diseño experimental y modelos preentrenados como DeepFace. Se probaron 27 combinaciones de condiciones ambientales. El rendimiento se evaluó con el F1-Score, obteniendo un promedio de 0.65, indicando una eficacia aceptable, aunque sin significancia estadística. El ángulo frontal de la cámara resultó ser el factor más influyente; en cambio, la iluminación y la distancia no mostraron...