Pocas tecnologías han generado tanta expectación en el ámbito empresarial como la inteligencia artificial, pero su verdadera utilidad no se mide necesariamente por la potencia bruta de los modelos, ya que en muchos casos lo realmente importante es la velocidad a la que se pueden usar los datos, así que el día de hoy vamos a hablar del edge computing con la inteligencia artificial.
De hecho, para empezar hay que mencionar que en el desarrollo de proyectos IA, el trabajar con sensores, cámaras y dispositivos conectados nos ha mostrado una realidad a muchas empresas, la cual durante algún tiempo, no se ha podido ver, y es que enviar toda esa información a la nube para procesarla supone un retraso que, en determinados sectores, sencillamente no se puede aceptar.
Y es que este paradigma de arquitectura de TI distribuida llamado edge computing, nos muestra precisamente que cuando se ejecuta en el mismo lugar donde se genera el dato, la latencia desaparece casi por completo, de tal forma que se pueden aprovechar implementaciones bastante complejas como el control de calidad en tiempo real mediante visión artificial, o el mantenimiento predictivo de maquinaria sin depender de conexiones a Internet.
Así que en este artículo vamos a responder a las preguntas frecuentes sobre edge computing, para que quede claro cómo puede ayudar a tu negocio, además de explicar por qué se combina con la inteligencia artificial generativa.
¿Qué es el edge computing?
La mejor forma de entenderlo es intentar visualizar el recorrido que sigue un dato desde que se crea hasta que se convierte en información valiosa para un determinado negocio, puesto que en el modelo tradicional en la nube, ese dato viaja desde un sensor, o un dispositivo hasta un centro de procesamiento que puede estar a cientos o miles de kilómetros.
Así que lo primero que hay que saber es que el edge computing rompe esa cadena de ida y vuelta porque traslada la capacidad de cómputo al extremo de la red, justo al punto donde se origina la información.
De esta forma, el procesamiento se realiza en el propio dispositivo, en un servidor local, o en una pequeña estación ubicada en la misma fábrica, tienda u oficina, sin necesidad de depender de una conexión permanente con infraestructuras externas.
Pero esta definición, aunque describe el mecanismo, no capta del todo el cambio que supone a nivel práctico en las empresas, porque durante años, la nube ha sido considerado el destino natural de todos los datos empresariales, casi como un lugar casi ilimitado donde almacenarlos y procesarlos.
Sin embargo, la multiplicación incontable de dispositivos inteligentes ha generado tal cantidad de información que el simple traspaso hacia la nube empieza a resultar ineficiente, y en ciertos escenarios, directamente inviable.
De hecho, este planteamiento no es exclusivo de las grandes corporaciones industriales, puesto que cualquier negocio que maneje información sensible de clientes, puede encontrar en el edge computing una manera de aplicar inteligencia artificial sobre esos datos sin que salgan de sus propias instalaciones, mediante el desarrollo de una IA local.
¿Por qué se utiliza la inteligencia artificial en dispositivos edge?
La primera razón lógica es la velocidad, porque el ahorro de unos pocos milisegundos, aunque pueda parecer inapreciable, resulta determinante en los sectores donde una respuesta con latencia puede provocar un accidente, o una parada de la producción.
Pero detrás de esa necesidad de tratar los datos en tiempo real hay otros motivos menos evidentes que, vistos en conjunto, explican por qué cada vez más empresas están desplazando los modelos de inteligencia artificial desde los grandes centros de datos hasta pequeños dispositivos instalados en sus propias instalaciones.
Uno de esos motivos tiene que ver con la autonomía operativa, porque la capacidad de funcionar sin conexión a la red es de gran utilidad en una gran cantidad de sectores, además de que es una de las principales ventajas que motivan a los negocios a interesarse por la inteligencia artificial en local para empresas.
De hecho, el ahorro en el ancho de banda y en los costes de transmisión son un buen argumento para utilizar edge computing con IA, pero quizá el factor que más está acelerando la unión entre inteligencia artificial y edge computing es la protección de los datos.
Mantener los datos sensibles dentro del perímetro de la empresa reduce la superficie de exposición ante ciberataques y hace más fácil la adaptación a las regulaciones que, como el RGPD europeo, imponen restricciones muy estrictas a la transferencia internacional de información.
¿Qué ventajas tiene combinar edge computing con IA en una empresa?
Cuando se suman ambas tecnologías, el resultado es una forma de trabajar que modifica la relación de la empresa con sus propios datos, donde la ventaja más inmediata, como ya hemos mencionado, es la reducción drástica de la latencia, pero el siguiente punto es entender bien lo que eso significa en la práctica diaria de un negocio.
Porque no hablamos únicamente de procesos industriales, ya que la combinación de edge computing e inteligencia artificial elimina el tiempo de espera y evita interrupciones, mejorando la experiencia de los trabajadores y también del consumidor.
Pero hay otra ventaja menos técnica y más estratégica que merece la pena destacar, que es que al procesar los datos en edge, la empresa gana una capacidad de reacción que no depende de factores externos, como la disponibilidad de la red, o la saturación de los servidores centrales.
A esto se le llama resiliencia operativa y es algo que, hasta hace poco, exigía inversiones muy cuantiosas en infraestructuras, mientras que ahora, es mucho más económico y de hecho, uno de los beneficios que más sorprende cuando se empieza a trabajar con esta arquitectura es la reducción del consumo energético y de los costes asociados a la transmisión de datos.
Así que lo que hace tan potente la unión del edge computing con la inteligencia artificial es que ya no es necesario trasladar el problema a un centro lejano para utilizar los datos, puesto que la solución se obtiene en el mismo lugar y en el mismo momento, por lo que si quieres implementar esta tecnología en tu empresa, contacta con nosotros.