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La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se expanden en el campo de IoT

  • Inteligencia Artificial

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El concepto de Internet of Things ha ido evolucionando gracias al desarrollo de nuevos casos de uso empresariales y a su integración con otras tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el machine learning. El valor de los datos generados por IoT está aumentando y estas dos tecnologías están ayudando a las empresas a capitalizarlo, impulsando el mercado de análisis avanzado de IoT.

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La idea de Internet de las Cosas solo cobra verdadero sentido cuando su capacidad para generar datos y transmitirlos viene acompañada de una forma de extraer el valor de esta información. Aquí es donde entran en juego las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que permiten contextualizar y comprender los datos de forma automática. En el último año esta relación ha ido estrechándose cada vez más, gracias a la inversión de las organizaciones en estas tecnologías combinadas.

Según las últimas estimaciones de ABI Research, el mercado de servicios de IA/ML para IoT se prepara para crecer con rapidez en los próximos años, pasando de los 1.090 millones de dólares estimados para este año a unos 10.600 millones para 2026. Esto se logrará gracias a que los proveedores de tecnologías IoT están facilitando a sus clientes el acceso a tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para extraer más valor de los datos. Y esto incluye tanto las instalaciones locales como el las infraestructuras perimetrales, la nube, las ofertas de Plataforma como Servicio (PaaS) y las ofertas de Software como Servicio (SaaS).

Como explican en su informe, las tecnologías de IA/ML en el borde serán las más importantes para los segmentos industriales y de fabricación, ya que en estos entornos es fundamental evaluar, transformar y aumentar los datos a medida que se generan. Para ello se utilizan funciones de reconocimiento rápido de patrones, etiquetado y optimización de protocolos.

En opinión de Kateryna Dubrova, analista de investigación de ABI Research, “el mercado de análisis avanzado de IoT Edge es esencialmente productos y servicios de ML e IA operacionalizados, enfocados para que los equipos de tecnología operativa (OT) puedan comprender y extraer información. Los marcos de ML e IA también permiten análisis avanzados en la nube, donde los modelos algorítmicos (predictivos, prescriptivos, correlaciones, etc.) se implementan en conjuntos de datos organizados y preprocesados”.

Actualmente, los proveedores como AWS, Azure, Google, SAS y C3.ai son los que dominan el mercado de IoT de extremo a extremo, gracias a la implementación de kits de herramientas de ML/IA nativos y de terceros, principalmente vinculados a sus ofertas de servicios en la nube. Pero los expertos destacan que otras firmas emergentes como Seeq, DataRobot, Noodle.ai y Dataiku pronto abrirán las puertas a una mayor democratización de estas tecnologías IoT ML, gracias a motores de IA más potentes y a soluciones low-code. Al mismo tiempo, se está produciendo un rápido desarrollo de soluciones SaaS y PaaS de otros proveedores centrados especialmente en el borde, lo que generará nuevos cambios en el mercado.

Aunque no todos los proveedores podrán adaptarse a estos cambios al mismo ritmo, Dubrova concluye que “afortunadamente, IoT es un mercado en crecimiento, por lo que los compromisos de análisis personalizados seguirán teniendo demanda. La verdadera ventaja es que más personas pueden aplicar análisis avanzados a sus datos de IoT, ampliando su utilidad a una sección transversal más amplia de la empresa”.