Modelos de negocio Edge-AI que generan valor tangible

La introducción de cualquier nueva pila tecnológica requiere tiempo para liberar todo su potencial y mostrar eficazmente su valor a las partes interesadas y a los responsables de la toma de decisiones. Esto se aplica no solo a Edge-AI, sino a cualquier tecnología emergente.

El término "valor empresarial" tiene diferentes interpretaciones entre las partes interesadas en un proyecto de Edge-AI. Sin embargo, en general puede clasificarse en dos categorías generales.

1) Reducción de costes y aumento de los márgenes de beneficio mediante la optimización de las infraestructuras, las comunicaciones y los recursos humanos.

2) Minimización de los riesgos para la continuidad del negocio, como ciberataques, cumplimiento de la normativa sobre datos y problemas de sostenibilidad.

Aunque muchos casos de uso de Edge-AI se encuentran todavía en las fases de prueba de concepto o despliegue inicial, es importante señalar que estos proyectos están impulsados por líderes empresariales que tienen estrategias bien definidas para crear valor.

Edge-AI para reducir costes y aumentar el margen de beneficios

Las organizaciones que invierten en computación en nube están explorando ahora oportunidades de ahorro de costes trasladando parcialmente las aplicaciones a la computación de borde. Este cambio puede ayudar a reducir los gastos recurrentes relacionados con el ancho de banda de datos y el almacenamiento en la nube, compensando la inversión inicial en tecnología de borde.

En casos extremos como la alta definición 1080 o la visión por ordenador 4K, donde intervienen grandes flujos de datos, trasladar el procesamiento al Edge puede acabar ahorrando más del 90% de los costes de infraestructura asociados.

No sólo consideramos las migraciones de la nube al Edge. Incluso en casos de uso específicos de Edge, se pueden conseguir ahorros significativos en comparación con el statu quo. Tomemos como ejemplo la inspección de líneas de fabricación. Esta tarea en las fábricas lleva mucho tiempo y requiere trabajadores cualificados.

La implantación de Edge AI en los procesos de inspección puede reducir considerablemente los costes. Según Nvidia, un cliente concreto experimentó una reducción total de los costes operativos equivalente al 30% de los gastos totales de fabricación. Esto puede tener un impacto sustancial en las cuentas anuales de las empresas

En Barbara, tenemos el privilegio de colaborar con empresas orientadas a los negocios como Acciona. Mediante la implementación de IA en los procesos de monitorización y operación de la red de agua, han conseguido análisis más rápidos y precisos. El aprovechamiento de los datos históricos ha permitido mejorar los resultados y las previsiones, especialmente en la predicción en tiempo real de los niveles de productos químicos.

Para hacer frente a los crecientes volúmenes de datos y cumplir las restricciones normativas sobre la conexión de sistemas OT a Internet, los gestores de infraestructuras han optado por una plataforma de computación de borde, como la que ofrece Barbara. Esta plataforma les permite gestionar los datos con eficacia y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de la normativa.

El proyecto logrará un notable 900% de retorno de la inversión en sólo 4 años de funcionamiento, teniendo en cuenta la cantidad de productos químicos ahorrados anualmente por planta.

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La convergencia del aprendizaje automático y la IA en el borde presenta a los ingenieros retos únicos que requieren un conjunto de habilidades especializadas más allá de la ingeniería de aprendizaje automático tradicional. Revive este webinar en el que conocerás las tendencias y las mejores prácticas en la implementación de Machine Learning en el Edge, desde la optimización al despliegue y monitorización. Aprende de OWKIN, APHERIS, MODZY, PICSELLIA, SELDON, HPE, NVIDIA y BARBARA cómo:

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Edge-AI para la sostenibilidad

No todo el éxito se mide en dinero. Tomemos el ejemplo de General Electric, que redujo las emisiones hasta un 14% en sus turbinas de gas añadiendo un software Edge-AI.

El software rastrea automáticamente las condiciones ideales de funcionamiento de la turbina en respuesta a factores ambientales, mientras que tradicionalmente estos ajustes se realizaban manualmente y podían tardar días en completarse y tener un impacto mucho menor en la reducción de emisiones.

De este modo, General Electric prepara sus productos para seguir operando en regiones donde se están regulando las emisiones, como Europa, EE.UU. y Canadá, así como en un entorno climático cada día menos previsible.

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La importancia de abordar pronto las tecnologías disruptivas

Las empresas que no innovan o no se adaptan a tecnologías y modelos de negocio disruptivos a menudo se enfrentan a la ruina. En Barbara, creemos que Edge-AI es una de esas innovaciones disruptivas que ofrecen soluciones alternativas a los productos existentes, especialmente en el ámbito de la nube, y encierran un inmenso potencial de mejora rápida.

Cuando se trata de adoptar la inteligencia artificial de vanguardia, las organizaciones industriales y los departamentos de TI se enfrentan a una pregunta crucial: ¿cómo empezar?

La clave reside en el desarrollo de modelos de negocio eficaces que justifiquen la implantación. Una estrategia recomendada consiste en reunir a desarrolladores, equipos operativos y expertos en infraestructuras para identificar los procesos empresariales que dependen de datos críticos en tiempo real. La cuantificación de las reducciones de costes y riesgos resultantes para cada proceso sentará las bases de un sólido modelo de negocio basado en el valor.

Barbara colabora con organizaciones industriales para explorar el potencial transformador de Edge-AI en la optimización de los procesos empresariales para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad.

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