AIoT: Além do Hype, Qual é a Realidade?
A AIoT está em rápido crescimento, sendo promovida como a próxima revolução em dispositivos conectados. Mas será sempre necessária? Nosso foco está no impacto real para os negócios, não no hype. Embora a AIoT tenha o potencial de desbloquear eficiências significativas, muitas empresas já alcançam seus objetivos com a IoT simples. O segredo está em saber quando a Inteligência Artificial agrega valor real e quando ela é apenas um complemento caro.
De acordo com a Transforma Insights, o número de conexões de AIoT crescerá de 1,4 bilhão para 9,1 bilhões até 2033. E por que isso acontece? As empresas estão em busca de sistemas mais inteligentes e autônomos. No entanto, a AIoT só se torna valiosa quando gera economia de custos ou aumenta a receita, e não quando é implementada apenas por causa da tecnologia em si. Assim como a IoT, a IA é um conceito tecnológico que deve ser aplicada de forma estratégica, onde faça sentido e possa resolver problemas reais de negócios. Vamos explorar mais a fundo este assunto.
O poder da IoT sem a IA
Nem toda solução IoT necessita de IA. Em muitos casos, sensores, monitoramento em tempo real e alertas oferecem todos os insights necessários para as empresas, sem a complexidade adicional da inteligência artificial. Essa abordagem é eficaz quando o objetivo é rastrear e monitorar métricas-chave em tempo real, sem a necessidade de algoritmos complexos para a tomada de decisões. Aqui estão alguns exemplos:
Rastreamento de ativos: os sensores com IoT são usados em logística e gestão de estoque para rastrear a posição e a condição de ativos como veículos, remessas e equipamentos. Os dados coletados são enviados para um sistema centralizado ou na nuvem, que exibe a condição atual do ativo. Esses dados são adequados para observação e, se necessário, para intervenção humana. Sem a necessidade de IA, alertas são acionados se alguma condição ultrapassar os limites predefinidos.
Monitoramento ambiental: a IoT é eficaz em cenários de monitoramento de condições ambientais, como na agricultura, ciências ambientais ou em sistemas de gestão de edifícios. Sensores coletam dados sobre temperatura, umidade, qualidade do ar, entre outros fatores. Se um sensor detectar um problema, um alerta é enviado. Esse processo não requer IA e ajuda na tomada de decisões informadas, baseadas em condições e limites predefinidos.
Manutenção preditiva básica: a IoT pode coletar dados e enviar alertas quando os valores ultrapassam limites predefinidos, especialmente em cenários industriais onde as falhas de dispositivos podem ser previstas com base em dados simples, como temperatura ou níveis de vibração.Nesses casos, a simplicidade da IoT, centrada na coleta de dados e alertas essenciais, fornece a funcionalidade necessária sem precisar de IA, tornando-se uma solução econômica e eficaz para a manutenção preditiva.
Nesses casos, a IA não só acrescenta complexidade, como também se torna desnecessária. A simplicidade e a relação custo-benefício da IoT costumam torná-la a melhor opção para rastreamento, monitoramento e automação, sem a necessidade de engenharia excessiva da solução. As empresas devem resistir à tentação de adicionar IA só porque é tendência e, em vez disso, concentrar-se em obter os fundamentos corretos - é aí que a 1NCE garante software e conectividade IoT confiáveis e globais.
"A IA é tão boa quanto os dados com os quais ela aprende. Sem conectividade confiável e ininterrupta, a IA é apenas um experimento caro. Em 1NCE, fazemos a AIoT funcionar garantindo uma transmissão de dados global e contínua, para que as empresas possam confiar em sua IA para fornecer inteligência real, e não suposições." — Fabian Kochem, Diretor de Estratégia Global de Produtos da 1NCE.
Quando a IA torna a IoT verdadeiramente inteligente
Mas e quando a IoT sozinha não é suficiente? A IA entra em ação quando as empresas precisam ir além da simples coleta de dados, e quando demandam insights preditivos, automação e tomada de decisões inteligentes. Isso é especialmente relevante em aplicações que geram grandes volumes de dados, como análise de vídeo em tempo real ou monitoramento de frotas em larga escala, onde a IA pode identificar padrões ocultos e impulsionar a automação..
Do ponto de vista técnico, há duas abordagens principais na AIoT: a IA de borda, em que o processamento ocorre diretamente no dispositivo, e IA baseada em nuvem, em que a análise de dados ocorre remotamente na nuvem. Nos dispositivos de IA de borda, como aqueles com sistemas em chips (SoCs) emergentes otimizados para IA, as decisões em tempo real podem ser tomadas localmente, reduzindo a latência e a dependência da infraestrutura de nuvem.
Por outro lado, a IA baseada em nuvem usa recursos dimensionáveis de terceiros para realizar análises complexas em grandes conjuntos de dados. Nessa abordagem, os sensores de IoT podem permanecer relativamente simples, pois só precisam coletar e transmitir dados, deixando a análise complexa para ser realizada na nuvem. Alguns aplicativos de IoT combinam as duas abordagens, usando a IA de borda para processamento imediato e filtragem de dados e a IA baseada em nuvem para insights mais profundos e tarefas mais sofisticadas.
Há setores e aplicativos em que a IA agrega um valor significativo ao processar dados de dispositivos IoT, permitindo previsões detalhadas, otimização de operações e suporte à tomada de decisões em tempo real.
Aplicações de sistemas autônomos: esses são alguns dos principais exemplos de como a visão computacional e as tecnologias de IA com aprendizado profundo podem ser aplicadas na AIoT. Os drones e veículos autônomos, por exemplo, dependem fortemente da IA para processar dados de diversos sensores IoT, como GPS, LIDAR e câmeras. Esses sistemas analisam constantemente o ambiente ao redor e tomam decisões em tempo real sobre otimização de rotas, prevenção de obstáculos e navegação. Enquanto os sensores coletam os dados, a IA permite que o sistema responda autonomamente a essas informações. Em aplicações críticas, como veículos autônomos, o processamento local de dados garante que mecanismos de segurança, como paradas de emergência, sejam acionados instantaneamente, evitando os atrasos inerentes à transmissão de dados para servidores remotos.
Manutenção preditiva com insights orientados por IA: em ambientes industriais com um maquinário sofisticado, a IA analisa os dados dos sensores IoT para identificar padrões que poderiam passar despercebidos pelos operadores. Em vez de simplesmente emitir alertas quando os limites são ultrapassados, os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) analisam dados históricos e preveem falhas ou ineficiências antes que ocorram. Isso reduz a necessidade de transmissão remota de dados e permite que diagnósticos essenciais sejam realizados localmente.
Otimização de fábricas inteligentes: na manufatura, os dispositivos IoT coletam informações essenciais, como integridade dos equipamentos, velocidades de produção e níveis de estoque. A IA processa esses dados para identificar ineficiências, otimizar a cadeia de suprimentos e ajustar cronogramas de produção. Com a análise de aprendizado de máquina (ML) realizada com maior precisão e mais próxima da fonte, a IA gera dados acionáveis mais profundos. Isso reduz atrasos na transmissão de dados para servidores remotos e contribui para a manutenção preditiva e ações preventivas em máquinas.
Monitoramento e diagnóstico na área da saúde: no setor de saúde, a IA se apoia em dispositivos de IoT, como wearables e sensores médicos, para monitorar sinais vitais e outros dados dos pacientes. Ao analisar essas informações, a IA pode identificar padrões que ajudam a prever problemas de saúde, diagnosticar condições e alertar profissionais médicos sobre emergências. Com suas capacidades de aprendizado de máquina, a IA processa e correlaciona grandes volumes de dados em tempo real, melhorando os resultados dos pacientes. Sem a IA, a IoT forneceria apenas dados brutos, sem interpretação avançada.
CCTV para segurança: algoritmos de IA baseados em Deep Learning podem processar feeds de vídeo de alta resolução localmente, eliminando a necessidade de transmitir grandes volumes de dados para análise remota. Isso torna a detecção de eventos mais rápida e eficiente. Por exemplo, câmeras de segurança habilitadas para AIoT podem monitorar áreas de baixo tráfego e transmitir apenas pequenas quantidades de dados quando atividades suspeitas são detectadas, reduzindo custos com largura de banda e a necessidade de vigilância humana constante.
Sistemas HVAC: equipados com aprendizado de máquina e IoT, os sistemas HVAC podem operar de forma mais eficiente ao monitorar continuamente as condições ambientais em tempo real e ajustar seu funcionamento sem atrasos. Mesmo em caso de falha na conexão de área ampla, esses sistemas continuam operando de forma autônoma, minimizando o risco de interrupções no serviço. Já os sistemas tradicionais de IoT dependem fortemente da conectividade com a nuvem, o que pode resultar em atrasos e falhas operacionais.
Os casos de uso deixam claro o imenso valor da AIoT, e ainda há muito mais a ser explorado. No entanto, a AIoT só é tão eficaz quanto sua base: uma transmissão de dados global e confiável. É aqui que a 1NCE faz a diferença. Garantimos que os dados da IoT sejam entregues com eficiência e segurança às plataformas de nuvem alimentadas por IA, permitindo que as empresas se concentrem na inteligência acionável, e não em problemas de conectividade.
ROI e impacto: A IA ou a IoT está realmente agregando valor?
As empresas devem avaliar se a integração da IA justifica os custos e a complexidade adicionais ao considerar soluções AIoT. Para que a IA gere valor real, ela precisa resolver problemas que a IoT sozinha não consegue solucionar. Se não houver padrões de dados complexos ou necessidade de análise preditiva, uma solução de AIoT pode ser desnecessária, tornando-se mais uma distração do que uma solução em si.
O segredo para uma implementação bem-sucedida da AIoT está no foco em resultados mensuráveis. As empresas devem considerar as seguintes métricas:
Economia de custos: redução do tempo de inatividade (por exemplo, manutenção preditiva que evita falhas dispendiosas de equipamentos), otimização do uso de recursos (como na agricultura de precisão, que reduz o consumo de água e fertilizantes) e aumento da eficiência operacional.
Aumento da receita: expansão do portfólio de produtos e serviços (por exemplo, recomendações personalizadas sobre a qualidade do ar), maior satisfação do cliente (como no estacionamento inteligente, que reduz a frustração dos motoristas) e ampliação da participação no mercado.
Melhoria da segurança: redução de acidentes no local de trabalho (por meio de sistemas de AIoT que identificam condições inseguras), monitoramento ambiental mais preciso (como a detecção precoce de poluição) e segurança aprimorada (com sistemas de vigilância baseados em AIoT).
Em resumo
A decisão de integrar a AIoT deve ser baseada nas necessidades e desafios específicos de cada setor ou aplicação. Em muitos casos, a IoT sozinha é suficiente para alcançar os objetivos comerciais, fornecendo monitoramento em tempo real e alertas básicos. No entanto, em setores que demandam insights mais profundos, previsões precisas e automação na tomada de decisões, a IA agrega um valor significativo.
Mais do que seguir tendências, as empresas devem avaliar se a IA realmente resolve problemas complexos ou apenas adiciona camadas desnecessárias de complexidade. Ao focar em aplicações onde a IA traz benefícios claros e mensuráveis, é possível garantir que as soluções de AIoT não sejam apenas inovadoras, mas também impactantes.
Em 1NCE, garantimos a transmissão precisa de dados de dispositivos IoT para a nuvem, onde podem ser processados e analisados por soluções avançadas de IA, oferecidas por fabricantes ou plataformas especializadas.