La inteligencia artificial (IA) y el IoT. Hay tanto escrito que deduzco que no te habrá resultado difícil averiguar de dónde procede el término AIoT. Conocido como la inteligencia artificial aplicada al Internet of Things, hace referencia a la combinación de ambas tecnologías (AI + IoT).
Lo cierto es que con la resaca de la Copa del Mundo y el famoso VAR. Cuando los árbitros del VAR tiraron la línea, nos recordaron que existe el efecto parallax.

Así que podríamos decir que vivimos en la era del EFECTO PARALLAX (el desplazamiento o diferencia aparente en la posición de un objeto visto desde dos puntos de vista diferentes y que se mide por el ángulo o semi-ángulo de inclinación entre esos dos puntos de vista) o de la irremediable reflexión existencial del Metaverso. Pero entre uno y otro, en el espacio- temporal aparecen nuevos conceptos.

Actualmente la atención se centra en la sostenibilidad y la seguridad de los datos por lo que para adaptarse a estos nuevos retos de transformación necesitamos nuevas soluciones. Combinar la conectividad (IoT) junto con Inteligencia Artificial (IA) da como resultado el cóctel perfecto para desarrollar innovaciones y generar nuevas oportunidades bajo el paraguas del AIoT.
Los datos adquiridos mediante el uso de productos inteligentes y conectados, y la interacción entre personas y máquinas, son el factor clave para crear un ecosistema digital avanzado.
El mercado del IoT y la IA
Sabiendo que se estima que el mercado de Inteligencia Artificial (IA) seguirá en crecimiento hasta 2024 y en 2021 aumentará un 16,4%, alcanzando un valor de unos 300 mil millones de euros aproximadamente, según expertos de la consultora IDC (https://www.idc.com/) y que el crecimiento más sólido dentro de este mercado se ha dado en el área de las plataformas de software de IA, que crecerá a una CAGR (Compound Annual Growth Rate) del 32,7% en los próximos cinco años, no tenemos ninguna duda de que el avance de la Inteligencia Artificial es imparable.
Si a esto le añadimos que los ingresos del mercado global del IoT alcanzará aproximadamente el billón de euros en 2024 junto un incremento exponencial del mercado global de soluciones y servicios de seguridad IoT en los próximos cinco años según MarketsandMarkets (https://www.researchandmarkets.com/) , lo que supone un crecimiento a una tasa anual superior al 22%, la combinación de ambas tecnologías es un éxito asegurado para dar soluciones a cualquier tipo de necesidad industrial.
Según la Raconteur, el 82% de los ejecutivos aumentaron sus inversiones en IoT en los últimos años, mientras que el 47% de los mismos encuestados continuaron invirtiendo incluso durante el período de la pandemia.
Bajo el mismo informe se muestra que la inversión seguirá aumentando gracias a la difusión y avance de otras innovaciones, como 5G, realidad aumentada, Blockchain o Datos como Servicios (DaaS), siendo esta última la que ofrece información más precisa para que los gestores tomen decisiones más estratégicas evitando que los supuestos.
Objetivo del AIoT
Diseñar sistemas capaces de recoger el potencial del IoT y la IA es el objetivo de esta nueva combinación para:
- crear soluciones inteligentes y sostenibles
- desarrollar procesos industriales mucho más útiles y fáciles
- obtener operaciones más eficientes
- mejorar la interacción hombre- máquina, M2M (machine to machine)
- y ganar más robustez en el análisis de datos para una toma de decisiones más rápida y asertiva
“El objetivo es conseguir maximizar los beneficios “
El vincular el IoT con la IA nos ayudará, por ejemplo, a sacar las conclusiones más acertadas y correctas de grandes cantidades de datos y reaccionar a ellos durante el proceso de ingeniería. Podremos desarrollar nuevos productos más rápidamente además de optimizarlos o además de poder actualizarlos con nuevas funciones gracias a las conexiones inalámbricas.
“Si aprendemos de los datos, mejoramos continuamente las soluciones y los servicios.”
Debemos de recordar aquí que cuando se utilizan datos como base para optimizar productos o servicios, la privacidad y la seguridad es fundamental para generar confianza en las soluciones basadas en AIoT. De ahí, que al comienzo de este artículo resaltásemos también el auge del mercado de la ciberseguridad.
Y en este punto es donde también podemos nombrar al Edge Computing (o computación en el borde) ya los datos no están tan expuestos como si estuvieran en la nube. Recordemos que esta programación es capaz de procesar datos, analizar situaciones, evaluar posibles escenarios y tomar decisiones desde el propio dispositivo reduciendo la latencia y las demoras porque no lo hace desde un servidor común a mucha distancia.
¿Cuál es la relevancia de AIoT?
La seguridad y fiabilidad son dos de las ventajas más importantes que ofrece el AIoT. Existe la posibilidad de personalizar las aplicaciones de esta tecnología según la demanda y el uso de la industria. Además, los sistemas que incorporen esta tecnología híbrida serán capaces de autocorregirse, repararse o incluso adaptarse y mejorar continuamente.
¿Dónde y cuándo se usa la AIoT?
Dentro del mundo industrial las oportunidades son muy amplias. Van desde incrementar la eficiencia, aumentar la productividad, ahorrar en recursos o minimizar las emisiones de CO2.
Algunos de sus usos ya están en marcha, pero hay tendencias que podrían darse en un futuro próximo, ¿o no?
Por ejemplo, se habla del reemplazo de robots AGVs. Como sabemos son vehículos que se utilizan en entornos de producción, centros de distribución y ubicaciones relacionadas sin control manual o sistema de transporte.
Con la AIoT, se busca mejorar la eficiencia de estas actividades sin requerir grandes inversiones para que los robots no realicen rutas y acciones predefinidas sin poder tener autonomía para decidir en el caso de que haya obstáculos en las rutas.
Actualmente, cuando ocurre esto se paran hasta que se les de unas nuevas directrices.
Con el uso de AIoT, estos robots se vuelven autónomos y por tanto eficientes. Cuando se encuentran con obstáculos, podrán analizar la situación y tomar sus propias decisiones, evitando el obstáculo y volviendo a su ruta original. Además, después de pasar varias veces por la misma situación, el robot mejorará sus decisiones ya que ha ido guardando la información previamente.
Como podemos observar, la idea principal siempre es la misma, digitalizarse y transformase gracias a la integración de diferentes tecnologías. Bien es cierto que esto es más un nuevo nombre a dos tecnologías híbridas y lo llamativo del nombre que no una nueva innovación tecnológica. Pero bien es cierto que ambas dan unas mejoras exponenciales a la industria.
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