AIoT: Más allá del bombo publicitario, ¿cuál es la realidad?

La AIoT está en auge y se considera la próxima revolución de los dispositivos conectados. Pero, ¿es siempre necesaria? En 1NCE, nos centramos en el impacto en el mundo real de los negocios más que en el bombo publicitario. Aunque la IAoT puede desbloquear potentes eficiencias, muchas empresas alcanzan sus objetivos solo con IoT. La clave es saber cuándo la IA (Inteligencia Artificial) añade valor y cuándo es solo un complemento caro.

Según Transforma Insights, el número de conexiones AIoT crecerá de 1.400 millones a 9.100 millones en 2033. ¿El motivo? Las empresas quieren sistemas más inteligentes y autónomos. Sin embargo, la IAoT solo es valiosa cuando impulsa el ahorro de costes o aumenta los ingresos, no cuando se implanta por amor a la tecnología. Al igual que IoT, AI es un concepto tecnológico, y solo debe aplicarse donde tenga sentido y donde se puedan resolver problemas empresariales reales. Profundicemos en este tema.

El poder de IoT sin IA

No todas las soluciones IoT requieren IA. En muchos casos, los sensores, la supervisión en tiempo real y las alertas proporcionan toda la información que necesitan las empresas, sin la complejidad añadida de la IA. Esta configuración es eficaz cuando el objetivo es rastrear y supervisar métricas fundamentales en tiempo real y cuando no se necesitan algoritmos complejos para la toma de decisiones. He aquí algunos ejemplos:

Seguimiento de activos: Los sensores IoT se utilizan en logística y gestión de inventarios para rastrear la posición y el estado de activos como vehículos, envíos y equipos. Los datos de estos sensores se envían a un sistema centralizado/nube, que muestra el estado actual del activo. Estos datos son adecuados para la observación y, en caso necesario, la intervención humana. Sin el uso de IA, pueden activarse alertas si alguna condición se desvía de los umbrales configurados.
Monitorización medioambiental: IoT es eficaz en escenarios de monitorización de condiciones ambientales, como en agricultura, ciencias ambientales o sistemas de gestión de edificios. Los sensores recogen datos sobre temperatura, humedad, calidad del aire y otros factores. Si un sensor detecta un problema, se envía una alerta. Este proceso no requiere IA y ayuda a tomar decisiones informadas basadas en condiciones y umbrales predefinidos.
Mantenimiento predictivo básico: IoT puede recopilar las señales y enviar alertas cuando los valores superan umbrales predeterminados en casos de uso industrial, donde los fallos de los dispositivos son predecibles basándose en puntos de datos básicos, como la temperatura o los niveles de vibración. En estas situaciones, la simplicidad de IoT -centrada en la recopilación de datos y las alertas fundamentales- proporciona la funcionalidad necesaria sin IA, siendo una opción rentable y eficaz.

En estos casos, la IA no sólo añade complejidad, sino que es innecesaria. La sencillez y rentabilidad de IoT la convierten a menudo en la mejor opción para el seguimiento, la supervisión y la automatización sin necesidad de complicar demasiado la solución. Las empresas deben resistirse a la tentación de añadir IA sólo porque está de moda y centrarse en los aspectos fundamentales, que es donde 1NCE garantiza un software y una conectividad IoT globales y fiables.

«La IA es tan buena como los datos de los que aprende. Sin una conectividad fiable e ininterrumpida, la IA no es más que un costoso experimento. En 1NCE, hacemos que AIoT funcione garantizando una transmisión de datos global y sin interrupciones, para que las empresas puedan confiar en que su IA ofrezca inteligencia real, no conjeturas.»

- Fabian Kochem, director de estrategia global de productos de 1NCE.

Cuando la IA hace que IoT sea realmente inteligente

Pero, ¿qué ocurre cuando el IoT por sí solo no es suficiente? La IA entra en juego cuando las empresas necesitan algo más que la mera recopilación de datos: cuando necesitan información predictiva, automatización y toma de decisiones inteligente. Esto es especialmente cierto en aplicaciones con gran cantidad de datos, como el análisis de vídeo en tiempo real o la supervisión de flotas a gran escala, donde la IA puede revelar patrones ocultos e impulsar la automatización.

Desde un punto de vista técnico, hay dos enfoques principales en la IAoT: Edge AI, donde el procesamiento ocurre directamente en el dispositivo, e IA basada en la nube, donde el análisis de datos ocurre de forma remota en la nube. En los dispositivos Edge AI, como los que incorporan los nuevos sistemas en chip (SoC) optimizados para IA, las decisiones en tiempo real pueden tomarse localmente, lo que reduce la latencia y la dependencia de la infraestructura en la nube. Por otro lado, la IA basada en la nube utiliza recursos escalables de terceros para realizar análisis complejos de grandes conjuntos de datos. En la IA basada en la nube, los sensores IoT pueden seguir siendo relativamente sencillos, ya que sólo necesitan recoger y transmitir datos, dejando que el análisis complejo se realice en la nube. Algunas aplicaciones de IoT combinan ambos enfoques, utilizando la IA en el borde para el procesamiento inmediato y el filtrado de datos, y la IA en la nube para conocimientos más profundos y tareas más sofisticadas.

Hay industrias y aplicaciones en las que la IA añade un valor considerable al tomar los datos de los dispositivos IoT y hacer predicciones detalladas, optimizar las operaciones o proporcionar apoyo a la toma de decisiones en tiempo real.

Aplicaciones de sistemas autónomos: Estos son los principales ejemplos de cómo las tecnologías de visión por computador y Deep Learning AI se pueden aplicar en AIoT Los drones y los coches de auto-conducción, por ejemplo, en su mayoría dependen de la IA para procesar datos de una serie de sensores IoT, como GPS, LIDAR y cámaras. Estos sistemas deben analizar constantemente su entorno y tomar decisiones sobre la optimización de la trayectoria, la evitación de obstáculos y la navegación. Mientras que los sensores proporcionan los datos, la IA permite al sistema responder de forma autónoma a esos datos en tiempo real. En aplicaciones críticas como los coches autoconducidos, el procesamiento local de datos garantiza que los mecanismos de seguridad -como los procesos de parada de emergencia- se activen al instante, sin los retrasos inherentes a la transmisión de datos a ubicaciones remotas.
Mantenimiento predictivo con información basada en IA: En entornos industriales con maquinaria sofisticada, la IA analiza los datos de los sensores IoT y detecta patrones que las personas podrían pasar por alto. En lugar de limitarse a enviar alertas cuando se superan los umbrales, se aplican algoritmos de aprendizaje automático (ML) para analizar datos históricos y predecir posibles fallos o ineficiencias antes de que se produzcan. Esto reduce la necesidad de transmisión remota de datos y garantiza que los diagnósticos necesarios se realicen localmente.
Optimización de fábricas inteligentes: En la fabricación, los dispositivos IoT recopilan información como el estado de los dispositivos, las velocidades de producción y los niveles de inventario. La IA procesa estos datos para detectar ineficiencias, optimizar la cadena de suministro y ajustar los programas de producción. Mediante el análisis ML de los datos a una resolución más alta y más cerca de la fuente, la IA puede permitir conocimientos procesables más profundos. Esto evita retrasos en la transmisión de datos a ubicaciones remotas y se extiende al mantenimiento predictivo y la acción preventiva en la maquinaria.
Monitorización y diagnóstico sanitarios: La IA en la sanidad se basa en dispositivos IoT como wearables o sensores médicos que monitorizan las constantes vitales y otros datos del paciente. La IA analiza estos datos y reconoce patrones que pueden ayudar a predecir problemas de salud, diagnosticar afecciones y alertar a los proveedores de atención sanitaria en caso de emergencia. Las capacidades de aprendizaje automático de la IA para analizar y correlacionar grandes cantidades de datos en tiempo real ayudan a mejorar los resultados de los pacientes, mientras que la IoT por sí sola ofrecería datos brutos y sin procesar.
Vigilancia y diagnóstico sanitarios: La IA en la sanidad se basa en dispositivos IoT como wearables o sensores médicos que monitorizan las constantes vitales y otros datos del paciente. La IA analiza estos datos y reconoce patrones que pueden ayudar a predecir problemas de salud, diagnosticar afecciones y alertar a los proveedores de atención sanitaria en caso de emergencia. Las capacidades de aprendizaje automático de la IA para analizar y correlacionar grandes cantidades de datos en tiempo real ayudan a mejorar los resultados de los pacientes, mientras que la IoT por sí sola ofrecería datos brutos y sin procesar.
CCTV para la seguridad: Los algoritmos de IA basados en Deep Learning pueden admitir análisis de reconocimiento de actividad de feeds de vídeo de alta resolución localmente, eliminando la necesidad de enviar grandes cantidades de datos a ubicaciones remotas para su procesamiento. El análisis de las secuencias de vídeo es más rápido y detallado. Por ejemplo, las cámaras de CCTV habilitadas para AIoT pueden vigilar áreas de poco tráfico, transmitiendo solo pequeñas cantidades de datos cuando se detectan actividades específicas. Esto minimiza los costes de ancho de banda y reduce la necesidad de vigilancia humana constante.
Sistemas HVAC: Los sistemas HVAC potenciados con Machine Learning e IoT pueden operar de manera más eficiente mediante el monitoreo de las condiciones ambientales en tiempo real. Los ajustes se realizan sin retrasos. En caso de fallo de la conexión de área amplia, estos sistemas siguen funcionando de forma autónoma, lo que minimiza el riesgo de interrupciones del servicio. En cambio, los sistemas IoT tradicionales dependen de la conectividad en la nube, que puede introducir retrasos e interrupciones del servicio.

Los casos de uso muestran claramente que hay mucho valor en la IAoT, y que se descubrirán más, pero la IAoT es tan buena como sus cimientos: una transmisión de datos global y fiable. Ahí es donde entra 1NCE. Garantizamos que los datos de IoT lleguen a las plataformas en la nube impulsadas por IA de forma eficiente y segura, para que las empresas puedan centrarse en la inteligencia procesable en lugar de en los problemas de conectividad.

Retorno de la inversión e impacto: ¿Añade valor la IA o el IoT?

Las empresas deben considerar si la integración de la IA merece el gasto y la complejidad adicionales cuando evalúan las soluciones de IoT. Para que la IA aporte un valor real, debe resolver problemas que el IoT por sí solo no puede abordar. Sin patrones de datos complejos o la necesidad de un análisis predictivo, una solución AIoT puede ser innecesaria y puede ser sólo una distracción en lugar de una solución.

La clave para una implementación exitosa de AIoT radica en centrarse en resultados medibles. Las empresas deben tener en cuenta las siguientes métricas:

Ahorro de costes. Reducción del tiempo de inactividad (por ejemplo, el mantenimiento predictivo evita costosas averías de los equipos), optimización de la utilización de los recursos (por ejemplo, la agricultura de precisión reduce el uso de agua y fertilizantes) y mejora de la eficiencia operativa.
Mayores ingresos. Nuevas ofertas de productos y servicios (por ejemplo, recomendaciones personalizadas sobre la calidad del aire), mejora de la satisfacción del cliente (por ejemplo, aparcamiento inteligente que reduce la frustración del conductor) y aumento de la cuota de mercado.
Mejora de la seguridad. Reducción de los accidentes laborales (p. ej., sistemas AIoT que detectan condiciones inseguras), mejora de la supervisión medioambiental (p. ej., detección temprana de la contaminación) y mejora de la seguridad (p. ej., sistemas de vigilancia impulsados por AIoT).

Resumen

La decisión de integrar AIoT debe basarse en las necesidades y retos específicos de la industria o aplicación. En algunos casos, el IoT por sí solo puede ser suficiente para cumplir los objetivos empresariales al proporcionar supervisión en tiempo real y alertas básicas. Sin embargo, en sectores que requieren conocimientos más profundos, predicciones y toma de decisiones automatizada, la IA añade un valor significativo.

En lugar de implantar la IA en aras de la novedad, las empresas deben centrarse en si la IA realmente resuelve problemas complejos o simplemente añade capas innecesarias de complejidad. Al centrarse en aplicaciones en las que la IA ofrece beneficios claros y cuantificables, las empresas pueden asegurarse de que sus soluciones de AIoT no solo estén de moda, sino que sean realmente impactantes. En 1NCE, garantizamos la entrega precisa de datos de dispositivos IoT a la nube, donde pueden ser procesados y analizados por soluciones en la nube impulsadas por IA, como las que ofrecen los fabricantes o las plataformas en la nube de IA.