Crece la demanda de inteligencia artificial y aprendizaje automático para los datos IoT

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El despliegue de tecnologías IoT está ayudando a muchas empresas a digitalizar y automatizar muchas operaciones, aprovechando la información que generan estos dispositivos para ser más eficientes, productivos y competitivos. Para administrar el volumen de datos en constante crecimiento y extraer conclusiones útiles de ellos la mejor estrategia es utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, capacidades que en muchos casos están más allá de sus posibilidades.

Por ello, cada vez más empresas recurren a proveedores de servicios de IA y ML para IoT, que les permiten acceder a estas modernas capacidades para sacar el máximo partido a sus datos, lo que ha generado un mercado floreciente. Según las últimas investigaciones de ABI Research, el mercado de este tipo de servicios para IoT va a crecer a una tasa interanual compuesta del 40% hasta el año 2026, para cuando estiman que alcanzará un valor de 3.600 millones de dólares a nivel mundial.

En esta investigación explican que la pandemia ha tenido un impacto negativo en muchas industrias, pero el mercado de análisis de datos de IoT se ha visto menos perjudicado por la situación, y ahora se encuentra en un momento muy bueno, ya que a raíz de la pandemia segmentos como el análisis habilitado para datos nativos de la nube ha logrado crecer en medio de la crisis empresarial vivida el año pasado.

Kateryna Dubrova, analista de investigación de ABI Research, explica que “dado que las industrias están haciendo la transición a un concepto de ‘todo en remoto’, las soluciones listas para usar para monitoreo remoto, administración de activos, visibilidad de activos y mantenimiento predictivo tienen una gran demanda y ejemplifican la aceleración del mercado”.

Destaca el papel de firmas como DataRobot, que facilitan a muchas empresas el acceso a herramientas de aprendizaje automático a través de inteligencia artificial mediante diferentes opciones de implementación en el borde, en las instalaciones y en la nube. Todo ello a través de ofertas de Plataforma como Servicio (PaaS) y Software como Servicio (SaaS), especialmente de SaaS independiente del hardware, que ha tenido mucha demanda durante la pandemia.

Otras ofertas que están teniendo bastante demanda son las ofrecidas por proveedores como AWS o Google, gracias a la creación de repositorios centralizados de datos sobre la enfermedad, aunque cabe destacar que estos son lagos de datos públicos que no se monetizan. Pero se espera que a partir de este año muchas empresas quieran utilizar esta información con fines comerciales, para crear productos relacionados con la salud, impulsando el uso de estas tecnologías, que podrían ser el primer paso para crear y probar el concepto de visibilidad de los datos y los servicios de análisis de transmisión.

Dubrova termina su informe afirmando que durante la pandemia el uso de IAy ML se ha acelerado, pero los proyectos de IA que exploran nuevos terrenos han sufrido una desaceleración significativa. Opina que las herramientas y servicios específicos de Inteligencia artificial y aprendizaje automático para el ecosistema IoT se encuentran en una etapa de adopción temprana y, aunque la falta de una infraestructura habilitada para datos impidió su progreso durante la pandemia, el futuro ofrece muchas oportunidades para este incipiente mercado.