La Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado su capacidad para abarcar y servir a múltiples sectores y funciones empresariales pero esto se acentuó aún más con el boom de digitalización que hemos vivido en el último tiempo. 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 mucho más.

En este sentido, observamos que, como afirma Noelia MIranda, IT Channel Manager South America de Schneider Electric, “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”.

Un nuevo informe asegura que el mercado latinoamericano de Edge Computing alcanzará los 440 millones de dólares en 2023. Con ello, se espera que el enfoque esté puesto 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 dispositivos, convirtiéndolos en infinitamente más inteligentes y capaces de adaptarse a los cambios en nuestra forma de vida.

Edge Computing un gran aliado de la Inteligencia Artificial 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 obtienen una ventaja competitiva al relacionarse con sus clientes de forma más precisa y predecir sus necesidades.

El futuro de la Inteligencia Artificial

En pocas palabras, la sinergia entre la IA y la tecnología Edge conduce a procesos de información más rápidos, a la mejora de la seguridad de los datos y a un control más eficiente de las operaciones.

No sólo eso, la Inteligencia Artificial que ya está optimizada por las funcionalidades Edge, tendrán un nuevo impulso para las operaciones sin interferencias a raíz del despliegue de la red 5G, que se encuentra entre las tecnologías más esperadas del 2022. Por ello, a partir de la fusión de la velocidad ultra alta, el gran ancho de banda, la conectividad mejorada del 5G con la accesibilidad, la escalabilidad e inteligencia de la computación, la precisión y la previsibilidad de la IA, le permitirán a las organizaciones tener 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. Aquí es donde entra en escena el Edge computing, la Inteligencia Artificial requiere un centro de datos robusto que se centre en mantener la información en su ubicación para un procesamiento más rápido, una mayor seguridad y un rendimiento más eficiente.

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