Las 5 Mejores Tendencias de IA en el Edge para Ver en 2023

por Amanda Saunders

Con el mundo en constante cambio durante el 2022, algunas tendencias tecnológicas se detuvieron, mientras que otras se aceleraron. Los desafíos de la cadena de suministro, la escasez de mano de obra y la incertidumbre económica hicieron que las empresas reevalúen sus presupuestos para obtener nuevas tecnologías.

Para muchas organizaciones, la IA se considera la solución a gran parte de la incertidumbre que brinda una mayor eficiencia, diferenciación, automatización y menor costo.

Hasta ahora, la IA ha operado casi exclusivamente en el cloud. Pero, cada vez, se generan más flujos de datos diversos durante el día a partir de sensores en el edge. Requieren inferencia en tiempo real, lo que está hace que más implementaciones de IA pasen a la computación de edge.

Para los aeropuertos, las tiendas, los hospitales y más, la IA ofrece eficiencia avanzada, automatización e incluso reducción de costos, motivos por los cuales la adopción de la IA en el edge se aceleró el año pasado.

En 2023, se espera ver un entorno igual de desafiante, que impulsará las siguientes tendencias de IA en el edge.

  1. Concéntrate en los Casos de Uso de IA con ROI Alto

El retorno de la inversión siempre es un factor importante para las compras de tecnología. Sin embargo, con las empresas que buscan nuevas formas de reducir costos y obtener una ventaja competitiva, se espera que los proyectos de IA se vuelvan más comunes.

Hace unos años, la IA a menudo se consideraba algo experimental, pero, según la investigación de IBM, el 35% de las empresas hoy informan que usan la IA en su negocio y un 42% más informan que están explorando la IA. En particular, los casos de uso de IA en el edge pueden ayudar a aumentar la eficiencia y reducir los costos, lo que los convierte en un lugar atractivo para enfocar nuevas inversiones.

Por ejemplo, los supermercados y las tiendas grandes están invirtiendo fuertemente en la IA de las máquinas de autopago para reducir las pérdidas por robos y errores humanos. Con soluciones que pueden detectar errores con un 98% de precisión, las empresas pueden ver rápidamente el retorno de la inversión en cuestión de meses.

La inspección industrial de IA también tiene un retorno inmediato, lo que ayuda a aumentar los inspectores humanos en las líneas de las fábricas. Comenzando con datos sintéticos, la IA puede detectar defectos a una tasa mucho más alta y abordar una variedad de defectos que simplemente no se pueden capturar manualmente, lo que da como resultado más productos con menos detecciones falsas negativas o positivas.

  1. Crecimiento en la Colaboración entre Humanos y Máquinas

El uso de máquinas inteligentes y robots autónomos, que a menudo se ve como un caso de uso lejano de la IA en el edge, está en aumento. Estas máquinas inteligentes son cada vez más comunes, desde las instalaciones de distribución automatizadas para satisfacer las demandas de las entregas en el mismo día hasta los robots que monitorean las tiendas de comestibles en busca de derrames y desabastamientos y los brazos robóticos que trabajan junto a los humanos en una línea de producción.

Según Gartner, se espera que el uso de la robótica y las máquinas inteligentes crezca significativamente hacia finales de la década. «Para 2030, el 80% de los humanos interactuarán con robots inteligentes a diario, debido a los avances de robots inteligentes en conocimiento, interacciones sociales y capacidades de aumento humano, en comparación con menos del 10% actual». (Gartner, «Tecnologías Emergentes: Hoja de Ruta de IA para Robots Inteligentes: Camino a un Robot Humanoide Super Inteligente», G00761328, junio de 2022)

Para que este futuro suceda, un aspecto importante que necesita atención en 2023 es fomentar la colaboración entre humanos y máquinas. Los procesos automatizados se benefician de la fuerza y las acciones repetibles que realizan los robots, lo que permite que los humanos realicen tareas especializadas y complejas que se adapten más a nuestras habilidades. Se espera que las organizaciones inviertan más en esta colaboración hombre-máquina en 2023 como una forma de aliviar la escasez de mano de obra y los problemas de cadena de suministro.

  1. Nuevos Casos de Uso de IA para la Seguridad

La colaboración entre humanos y máquinas está relacionada con la seguridad funcional de la IA. Esta característica se implementó por primera vez en los vehículos autónomos, y cada vez más empresas buscan usar la IA para agregar medidas de seguridad proactivas y flexibles a los entornos industriales.

Históricamente, la seguridad funcional se ha aplicado en entornos industriales de manera binaria: el rol principal de la función de seguridad era impedir inmediatamente que el equipo cause cualquier daño cuando se desencadena un evento. La IA, por otro lado, funciona en combinación con el conocimiento del contexto para predecir un evento que ocurre. Esto permite a la IA enviar alertas de forma proactiva con respecto a futuros eventos de seguridad potenciales, a fin de evitar los eventos antes de que ocurran, lo que puede reducir drásticamente los incidentes de seguridad y el tiempo de inactividad relacionado en entornos industriales.

Se espera que las nuevas normas de seguridad funcional que definan el uso de la IA en la seguridad se lancen en 2023 y permitan su adopción anticipada en fábricas, almacenes, casos de uso agrícola y más. Una de las primeras áreas para la adopción de la seguridad con IA se centrará en la seguridad de los trabajadores, incluida la detección de la postura de los trabajadores, la prevención de caída de objetos y la detección de equipos de protección personal.

  1. Enfoque de TI en la Ciberseguridad en el Edge

Los ataques cibernéticos aumentaron un 50% en 2021 y no se han ralentizado desde entonces, lo que lo convierte en un tema importante para las organizaciones de TI. La computación de edge, particularmente cuando se combina con casos de uso de IA, puede aumentar el riesgo de ciberseguridad para muchas organizaciones al crear una superficie de ataque más amplia fuera del data center tradicional y sus firewalls.

La IA en el edge en industrias como la fabricación, la energía y el transporte requiere que los equipos de TI amplíen su huella de seguridad en entornos tradicionalmente administrados por los equipos de tecnología operativa. Los equipos de tecnología operativa generalmente se centran en la eficiencia operativa como su métrica principal, ya que dependen de sistemas aislados y sin conectividad de red con el mundo exterior. Los casos de uso de IA en el edge comenzarán a analizar estas restricciones, lo que requerirá que el equipo de TI permita la conectividad de cloud al tiempo que mantiene estrictos estándares de seguridad.

Con miles de millones de dispositivos y sensores en todo el mundo que estarán conectados a Internet, las organizaciones de TI deben proteger los dispositivos del edge de un ataque directo y considerar la seguridad de redes y de cloud. En 2023, se espera que la IA se aplique a la ciberseguridad. Los datos de registro generados a partir de redes de IoT ahora se pueden enviar a través de modelos de seguridad inteligentes que pueden detectar el comportamiento sospechoso y notificar a los equipos de seguridad para que tomen medidas.

  1. Conectar Digital Twins al Edge

El término digital twin se refiere a representaciones virtuales perfectamente sincronizadas y físicamente precisas de recursos, procesos o entornos del mundo real. El año pasado, NVIDIA se asoció con Siemens para habilitar casos de uso de metaversos industriales, lo que ayudó a los clientes a acelerar su adopción de tecnologías de automatización industrial. Las principales empresas de fabricación, venta minorista, bienes empaquetados para consumidores y telecomunicaciones, como BMW, Lowe’s, PepsiCo y Heavy.AI, también han comenzado a desarrollar digital twins operativos que les permiten simular y optimizar sus entornos de producción.

Lo que conecta los digital twins con el mundo físico y la computación de edge es la explosión de sensores y datos de IoT que impulsan ambas tendencias. En 2023, veremos que las organizaciones conectarán cada vez más datos en vivo de su entorno físico a sus simulaciones virtuales. Se alejarán de las simulaciones históricas basadas en datos para adoptar un entorno digital en vivo, un verdadero digital twin.

Al conectar datos en vivo del mundo físico con sus digital twins, las organizaciones pueden obtener información en tiempo real sobre su entorno, lo que les permite tomar decisiones más rápidas e informadas. Si bien todavía es temprano, se espera ver un enorme crecimiento en este sector el próximo año para los proveedores del ecosistema y en la adopción de los clientes.

El Año de la IA en el Edge

Si bien el entorno económico de 2023 sigue siendo incierto, la IA en el edge será sin duda un área de inversión para las organizaciones que buscan impulsar la automatización y la eficiencia. Muchas de las tendencias que vimos despegar el año pasado continúan acelerándose con el nuevo enfoque en iniciativas que ayudan a impulsar las ventas, reducir costos, aumentar la satisfacción del cliente y mejorar la eficiencia operativa.

Visita la página de soluciones de computación en el edge de NVIDIA para obtener más información sobre la IA en el edge y cómo estamos ayudando a las organizaciones a implementarla en sus entornos hoy mismo.