Edge Computing e Inteligencia Artificial, ¿cómo convergen estas tecnologías?

Antes que la pandemia llegara y acelerara los procesos tecnológicos, la Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado su capacidad para abarcar y servir a múltiples sectores y funciones empresariales. La nueva normalidad ha abierto posibilidades ilimitadas para la IA y el aprendizaje automático o “Machine Learning” (ML), dando a las empresas conocimientos clave que les permiten reconocer patrones de usuarios, estudiar sus capacidades operativas, mejorar la previsión de ventas, agilizar la comunicación, crear experiencias personalizadas y la lista continúa.

“El Edge Computing ofrece una velocidad muy necesaria para las organizaciones que pueden verse sobrecargadas con un gran volumen de datos sin procesar procedentes de la IA. El procesamiento se realiza in situ, mientras que la velocidad del sistema permite la salida oportuna del análisis. La latencia se reduce considerablemente, lo que permite tomar decisiones en tiempo real”, afirma Noelia Miranda, IT Channel Manager South America en Schneider Electric.

Para 2020, según el estudio “Edge Spending Guide” de IDC, En 2020, el gasto empresarial de Edge fue de USD $4.739 millones, presentando un crecimiento del 8% respecto a 2019. Además, se espera que la tasa de crecimiento compuesta anual (CAGR) para la región de América Latina en 2024 sea de 16%, alcanzando los USD $8.573 millones. Con ello, se espera que el impacto de estas cifras esté enfocado en innovaciones como vehículos autónomos, robótica, realidad aumentada, Internet de las Cosas (IoT) e Inteligencia Artificial (IA).

Si observamos el panorama general de la tecnología, la IA puede cambiar la funcionalidad de los computadores, convirtiéndolos en dispositivos infinitamente más inteligentes y capaces de adaptarse a los cambios en nuestra forma de vida.

Edge Computing empuja a la IA a hacer más

En un entorno industrial o a gran escala, la disponibilidad de la toma de decisiones en tiempo real ahorra dinero, esfuerzo y reduce la aparición del elemento más temido: el tiempo de inactividad no planificado. La precisión de los datos también proporciona a los actores industriales la capacidad de predecir los fallos de las máquinas y aplicar un mantenimiento predictivo sin interrumpir las capacidades de producción.

Por otro lado, el volumen y la naturaleza de los datos que maneja cada empresa están sujetos a vulnerabilidades de seguridad, tanto físicas como digitales. Por eso, la accesibilidad y la compatibilidad de los dispositivos es uno de los mayores riesgos de seguridad en los centros de datos, donde los complementos de terceros y los dispositivos IoT pueden suponer algo más que una simple comodidad. La informática de Edge protege los datos sensibles en el punto más alejado posible de la red de una empresa. En resumen, el Edge computing puede aislar y proteger los datos también.

Además, con la velocidad, la seguridad y la comodidad que ofrece Edge, las empresas podrán llegar a sus clientes de forma más rápida y precisa y mantenerlos comprometidos de forma relevante. Con el poder del procesamiento de la IA, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva al relacionarse con sus clientes de forma más precisa y predecir sus necesidades. Y cuando se combina con Edge, la IA de Edge puede desbloquear nuevas posibilidades para la forma en que las empresas interactúan con sus clientes.

El futuro de la IA

En pocas palabras, la amalgama de la IA y la computación Edge conduce a una computación e información más rápidas, a la mejora de la seguridad de los datos, así como a un control más eficiente de las operaciones. Hay algo aún más emocionante en el horizonte. La IA, que ya está optimizada por las funcionalidades Edge, recibirá un nuevo impulso para las operaciones sin fisuras a través del despliegue de la 5G, que se encuentra entre las tecnologías más esperadas en 2022.

La fusión de la velocidad ultra alta, el gran ancho de banda y la conectividad mejorada del 5G con la accesibilidad, la escalabilidad y la inteligencia de la computación de borde, así como la precisión y la previsibilidad que ofrece la IA: las organizaciones tendrán una mayor capacidad para responder a las demandas de los clientes con información procesable y centrarse en la creación de valor inmediato.

Sin embargo, para que la IA esté en su nivel óptimo y sus resultados sigan siendo relevantes, la transmisión y el cálculo de los datos son cruciales. Por lo tanto, los CIOs necesitan asegurarse de que la complejidad de los datos y los silos de datos pueden ser mitigados y que las herramientas o plataformas adecuadas están en su lugar antes de desplegar la IA.

Si bien la transmisión y el almacenamiento de los datos forman parte del camino recorrido, una parte igualmente importante es el procesamiento de los datos y el espacio en el que se produce. Aquí es donde entra en escena el Edge computing. La IA requiere un centro de datos Edge robusto que se centre en mantener los datos en su ubicación para un procesamiento más rápido, una mayor seguridad y un rendimiento más eficiente.

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