Cómo puede aprovechar el crecimiento de la IA en el edge la industria de proveedores de servicios

La nube genera costes de retorno considerables y no puede sustentar aplicaciones de IA críticas en tiempo real. Numerosas aplicaciones de IA, como los vehículos autónomos y la videovigilancia, necesitan datos casi en tiempo real para funcionar adecuadamente. También preocupa exponer datos propietarios a la nube. No podemos permitir la fuga de información personal ni de propiedad intelectual; por eso, la seguridad debe ser prioritaria al diseñar una arquitectura de Edge AI.

Las redes de los proveedores de servicios son el primer punto de conexión para los dispositivos con inteligencia artificial. Esto sitúa a los proveedores de servicios en una posición clave para ser el punto principal de aprovechamiento de recursos de Edge AI, siempre que ofrezcan la infraestructura necesaria para apoyar a sus clientes. Los proveedores que ofrezcan un servicio de aplicaciones basado en tecnologías Edge AI podrán rentabilizar la entrega de servicios esenciales para clientes con dispositivos impulsados por IA.  

Las inversiones en inteligencia artificial en el edge están creciendo rápidamente; se prevé que el gasto anual en Edge AI alcance más de 4.000 millones de dólares para 2030. Para apoyar eficazmente las aplicaciones de IA de tus clientes y generar ingresos sólidos asociados a la IA, los proveedores de servicios deben empezar a invertir hoy en sus infraestructuras de Edge AI. 

Los proveedores de servicios pueden generar más de 2.5 mil millones de dólares anuales gracias a las aplicaciones de IA. Las arquitecturas actuales de IA no aprovechan la infraestructura de Edge AI, pero las empresas están dispuestas —y en muchos casos deben— usar soluciones Edge AI para optimizar sus aplicaciones de IA. Los proveedores de servicios deben construir y ofrecer infraestructura Edge AI a sus clientes para proporcionar las capacidades de Edge AI que las empresas necesitan. Esto supondrá un aumento significativo en el uso de recursos Edge AI.

La IA en el edge está revolucionando el sector del transporte. La asistencia al conductor en coches conectados es uno de los casos de uso más destacados para las cargas de trabajo de IA en el edge: la baja latencia y la inferencia local resultan esenciales para que la aplicación de IA tenga éxito, evitando accidentes y optimizando los patrones de conducción. Se prevé que el sector del transporte aporte más del 60 % de los ingresos procedentes del edge de la red durante el periodo previsto.

Las ciudades inteligentes usan monitorización de tráfico en tiempo real, videovigilancia y gestión de recursos para optimizar su infraestructura y seguridad. Para 2030, el 54% de las cargas de trabajo de IA en ciudades inteligentes funcionará en el edge computing, pasando del procesamiento en dispositivo y local al borde de la red. La reducción de la latencia y el acceso a información local potenciarán su capacidad para operar de forma eficiente y segura.