Hoy en día, las industrias de la seguridad y negocios, así como nuestra vida diaria, están impulsados por la última tecnología.
La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los avances más utilizados. Sin embargo, existen otras herramientas que, usando ramas de la IA como el machine learning o deep learning, tienen la capacidad de potencian aún más las acciones para las que hayan sido programadas.
Uno de ellos es el Internet de las Cosas (IoT), una poderosa red de dispositivos que constantemente captura grandes cantidades de información para diversos fines, ya sean estadísticos, comerciales, de protección, etc. Cuando es instruido por algoritmos de Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas es capaz de procesar toda la información que recibe de forma organizada, aprender de decisiones pasadas, predecir consecuencias futuras y tomar mejores decisiones, convirtiéndose así en una Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT). Aquí te lo contamos todo.
Tabla de contenidos
- ¿Qué es IoT?
- ¿Qué es la IA?
- ¿Cómo se apoyan el IoT y la IA mutuamente?
- Beneficios de IA e IoT
- Ejemplos de IA e IoT
- El futuro de la IA y la IoT
¿Qué es IoT?
El Internet de las cosas es un sistema completo de dispositivos físicos que reciben y transfieren datos a través de redes inalámbricas con una mínima intervención humana.
Son elementos como asistentes virtuales, altavoces, iluminación, sensores y otros gadgets con aplicaciones que se conectan a Internet para recibir información específica del mundo real y responden a ella mediante determinadas acciones.
Un ejemplo común es un sensor que enciende las luces cuando se activa. También encontramos aplicaciones para hacer transacciones financieras o controles que permiten la entrada a determinadas personas, vehículos o envíos.
La parte del IoT que activa las respuestas a los datos o condiciones entrantes se conoce como circuitos de control. Algunos circuitos de control realizan tareas de procesamiento y respuesta de forma sencilla. Pero otros requieren reglas más complicadas para unir ideas y respuestas, ya que recopilar una gran cantidad de datos a veces dificulta su procesamiento y análisis. Aquí es donde entra la IA.
Si quieres saber más sobre IoT y todas sus aplicaciones, lee nuestro artículo aquí.
¿Qué es la IA?
La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos en una máquina para que interprete ciertas condiciones y, en base a esto, tome decisiones. Este proceso es similar al funcionamiento de la mente humana y el Internet de las Cosas, con una mínima intervención humana.
Existen tres formas en las que utilizamos Inteligencia Artificial para múltiples aspectos de nuestra vida y que también la encontramos en la industria pública y privada implementada en sus operaciones más importantes:
IA basada en reglas o simple: Es un software con reglas programadas para vincular la información con la toma de decisiones.
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Redes neuronales o inferencias: En estos casos, la IA construye una especie de motor que imita la actividad mental de las personas, responde a desencadenantes a partir de inferencias o datos contenidos en enormes bases de datos. Hoy en día, esta tecnología se utiliza en el análisis de imágenes, reconocimiento facial y videovigilancia.
Aprendizaje automático (ML): Es una rama de la Inteligencia Artificial en la que una máquina aprende un determinado comportamiento con el tiempo en lugar de estar programada para ello desde el principio. Este tipo de aprendizaje puede consistir en el monitoreo de sistemas y relacionar situaciones con respuestas o acciones que la memoria de un dispositivo recolecta eventualmente. El aprendizaje profundo, a su vez, es un tipo de aprendizaje automático que entrena a una computadora para que aprenda por sí misma a partir del reconocimiento de patrones.
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Si quieres conocer más de los distintos tipos de IA, lee nuestro artículo aquí.
¿Cómo se apoyan el IoT y la IA mutuamente?
Estrictamente hablando, cada aplicación de IoT utiliza IA desde el momento en que integra el software para responder a un evento desencadenante. Más bien, el vínculo real entre las dos tecnologías ocurre cuando la IA entrena el IoT en su etapa de análisis para detectar con mayor precisión los datos y las solicitudes que recibe del mundo real. Por lo tanto, cuando el IoT recibe datos, la IA le permite descifrar el contexto de una solicitud y tomar decisiones más informadas.
La fusión entre IoT e IA, o Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT), brinda soluciones como:
● Recopilación, administración y análisis de datos para extraer conocimientos valiosos.
● Habilita un análisis rápido y efectivo.
● Garantizar la seguridad frente a los ciberataques.
● Refuerza la privacidad de los datos y la confidencialidad de los usuarios.
● Maneja los requisitos de inteligencia centralizados y localizados.
En el caso de la fusión de IA simple o basada en reglas, un programador utiliza tablas que contienen un número limitado de estados o eventos, los describe y muestra a los dispositivos IoT las consecuencias o formas específicas de reaccionar ante ellos.
Por ejemplo, imagina un trabajador que ingresa a un almacén con productos enviados. Usando AIoT, esta persona podría encender la luz presionando un interruptor determinado, una respuesta precisa pero que solo puede ocurrir a través de una acción muy oportuna.
La incorporación de Machine Learning, por su parte, ampliaría aún más las posibilidades, ya que podría enseñar a las unidades IoT a recopilar e identificar, con el tiempo, la mayor cantidad de información posible sobre situaciones en las que es necesario encender la luz, sin necesidad de que el trabajador active el interruptor. De esta forma, bastaría con mencionar frases como “necesito más luz” o “está oscuro” para que el AIoT cumpla con estos requisitos.
Beneficios de la IA y el IoT
El Instituto IBM entrevistó a un grupo de ejecutivos de C-suite. De estos, el 19% comentó que priorizan la fusión entre IoT e IA debido a los beneficios comerciales que les brinda a cambio, como automatización inteligente, experiencias personalizadas y compromisos proactivos. Algunos de los beneficios más populares de esta alianza, tanto para empresas como para consumidores, incluyen los siguientes:
Eficiencia operacional:
IoT y IA monitorean constantemente los flujos de datos y pueden detectar patrones que escaparían al estudio de analistas experimentados. A su vez, el aprendizaje automático detecta parámetros que se pueden modificar y, así, se muestra a los usuarios qué procesos o actividades operativas son improductivas y consumen demasiado tiempo. Empresas como Google a menudo hacen esto para reducir costos en sus centros de datos.
Innovación de productos y servicios:
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha permitido que las personas se comuniquen a través de dispositivos. AIoT puede mejorar productos y servicios nuevos o existentes al lograr un mejor procesamiento y análisis de datos. Por ejemplo, Rolls Royce ya está utilizando esta tecnología para implementar servicios de mantenimiento de motores de aviones habilitados para IoT.
Gestión de riesgos mejorada:
IA e IoT emplean datos para predecir riesgos que pueden afectar el movimiento de los mercados. De esta forma, pueden prevenir estos problemas con una respuesta adecuada. Esto protege la integridad de los empleados, reduce las pérdidas financieras y previene los ataques cibernéticos.
Ejemplos de IA e IoT
Ahora, veremos más algunas aplicaciones que existen gracias a la combinación de la IA e IoT:
Robots en la fabricación:
La fabricación ha confiado durante mucho tiempo en AIoT para acelerar sus procesos. Los robots utilizados en las plantas de fabricación contienen sensores que permiten la transmisión de datos. Además, estas herramientas también cuentan con algoritmos de IA que muestran constantemente nueva información importante para ellos. De esta forma, es posible ahorrar costes y tiempo para mejorar el proceso de fabricación a lo largo de los años.
Retail inteligente:
La mayoría de las tiendas minoristas están equipadas con sistemas de cámaras con alta visión por computadora y utilizan el reconocimiento facial para identificar a los clientes que ingresan a las tiendas. Gracias a las capacidades de la IA, es posible detectar y categorizar rasgos específicos de cada persona que informarán futuras decisiones operativas y de marketing. Algunos de estos aspectos relacionados con el comportamiento del cliente son las preferencias de productos, el género, la edad y mucho más. Por lo tanto, los responsables de la toma de decisiones podrían implementar anuncios dirigidos a un determinado grupo demográfico o agilizar el proceso de entrada para los compradores.
Sector automotriz mejorado:
La industria automotriz recurre a varias aplicaciones de AIoT para garantizar la reputación y la seguridad de sus vehículos, como el mantenimiento y el ensamblaje. Las herramientas de inteligencia artificial pueden predecir si alguna parte de un vehículo fallará al combinar diferentes datos de talleres, agencias de seguridad y otros para ver qué componentes deben reemplazarse o reacondicionarse. Uno de los ejemplos más destacados en este sector son los vehículos autónomos, que pueden predecir el comportamiento de los conductores y peatones, así como determinar las condiciones de la carretera, el clima y la velocidad ideal.
El futuro de la IA y el IoT
El futuro parece bastante prometedor para IoT e IA, especialmente cuando trabajan juntos. Una encuesta reciente sobre tendencias tecnológicas realizada por SADA System reveló que AIoT es la herramienta tecnológica más popular en la actualidad y que las empresas están invirtiendo en ella más que nunca. Se cree que esto solo aumentará.
Como todos los avances de nuestro tiempo, AIoT también enfrenta desafíos importantes. Uno de ellos es el caso de la IA basada en inferencia, que requiere un software mucho más complejo para recopilar datos y definir reglas. Será interesante ver a las empresas apostar por la inversión de software más desarrollado para fortalecer procesos como el movimiento de productos y la eficiencia operativa del personal de fábrica.
Otros resultados que podemos esperar en un futuro cercano será la reducción de la intervención humana en las operaciones, pero no su desaparición. Se espera que los colaboradores de las compañías tomen decisiones de manera más informada gracias a AIoT.
Por lo tanto, nos espera una era emocionante de avances que transformará completamente a las empresas e industrias en todo el mundo. Son herramientas complementarias ya que el IoT le proporciona a la IA los datos que necesita para seguir funcionando, y por su parte, la IA entrena al IoT y le enseña a discernir entre múltiples posibilidades. Es una combinación perfecta entre el análisis humano y la investigación.
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