La integración del AI en el borde, o AI en el borde, representa un cambio de paradigma. A diferencia de los modelos tradicionales de AI, que se encuentran centralizados en la nube, el AI en el borde procesa los datos localmente en dispositivos o servidores en el borde. Este enfoque descentralizado acerca la inteligencia a la fuente de datos, reduciendo la latencia asociada con las soluciones basadas en la nube para permitir la toma de decisiones en tiempo real.
El AI en el borde no es solo una actualización tecnológica rutinaria, es un imperativo estratégico. Al procesar los datos en el borde y complementarlos con inferencia de AI, las organizaciones pueden lograr una velocidad, eficiencia y agilidad sin precedentes. Esto impacta directamente en los resultados del negocio al mejorar la eficiencia operativa, reducir la latencia y descubrir nuevas oportunidades de innovación.
Casos de uso clave impulsados por el AI en el borde: Redefiniendo las posibilidades
El AI en el borde está redefiniendo las posibilidades en cada industria a través de una variedad de casos de uso, como:
Optimización de la manufactura: El AI en el borde permite el mantenimiento predictivo, el control de calidad automatizado y la optimización de procesos para minimizar el tiempo de inactividad, mejorar el rendimiento de producción y maximizar la productividad.
Personalización en el comercio minorista: El AI en el borde impulsa los insights en tiempo real de los clientes, permitiendo experiencias de compra personalizadas, precios dinámicos y una gestión de inventario más inteligente.
Monitoreo en el sector de la salud: El AI en el borde facilita el monitoreo remoto de pacientes, el análisis predictivo y diagnósticos más rápidos, revolucionando la entrega de atención médica y el cuidado del paciente.
Infraestructura de ciudades inteligentes: Desde la gestión del tráfico hasta la seguridad pública, el AI en el borde mejora la eficiencia al procesar los datos localmente para permitir decisiones rápidas e informadas.
Vehículos autónomos: El AI en el borde es fundamental para el desarrollo de vehículos autónomos, procesando datos de sensores en tiempo real para garantizar una navegación segura y eficiente.
Consideraciones clave para los líderes tecnológicos que navegan en el panorama del AI en el borde
A medida que los líderes tecnológicos evalúan el AI en el borde para sus organizaciones, surgen varias consideraciones clave:
Arquitectura abierta: Varias tecnologías de cómputo en el borde de diferentes proveedores se combinan en configuraciones óptimas para permitir cargas de trabajo de AI en el borde. Esto incluye dispositivos de cómputo de factor de forma pequeño, pasarelas, sensores, dispositivos de IoT, pilas de software en el borde, soluciones de redes diversas y conectividad multinube. Para admitir estas tecnologías diversas para AI en el borde sin estar atado a ecosistemas rígidos de proveedores, se requiere que la arquitectura tecnológica subyacente sea abierta y agnóstica al proveedor.
Escalabilidad y flexibilidad: La plataforma elegida de AI en el borde debe escalar sin problemas para satisfacer las demandas en constante evolución de la empresa. La flexibilidad en la implementación en diversos casos de uso es crucial para el éxito a largo plazo.
Seguridad y privacidad: El procesamiento local de datos sensibles a menudo es fundamental para las aplicaciones de AI en el borde. Se requieren medidas de seguridad sólidas, como cifrado, controles de acceso y validación persistente de recursos, para proteger contra posibles amenazas. Por lo tanto, adoptar un marco de seguridad de confianza cero es cada vez más importante para el AI en el borde.
Interoperabilidad: La integración con los sistemas existentes y la compatibilidad con dispositivos diversos es vital. Asegurar la interoperabilidad permite una transición más fluida y maximiza los beneficios del AI en el borde en toda la empresa. Esto es importante a medida que las empresas buscan consolidar sus silos tecnológicos y maximizar su inversión actual en AI y cómputo en el borde.
Capacidades de los dispositivos en el borde: Evaluar las capacidades de los dispositivos en el borde, incluyendo el poder de procesamiento, almacenamiento y conectividad, es esencial. Los dispositivos elegidos deben cumplir con los requisitos de rendimiento de la aplicación de AI, teniendo en cuenta que el aumento de las cargas de trabajo nativas en el borde está impulsando rápidamente la necesidad de cómputo intensivo de datos en el borde. También es importante considerar la facilidad de implementación y la gestión del ciclo de vida de estos dispositivos a gran escala.
Gobernanza de datos y cumplimiento normativo: Establecer políticas robustas de gobernanza de datos y cumplir con las regulaciones relevantes es fundamental. Esto incluye abordar la propiedad de los datos, el consentimiento y el cumplimiento de los estándares específicos de la industria. Esto es especialmente crítico en entornos multinube.
Prosperar en la era digital con AI en el borde
Para prosperar en la era digital, el AI en el borde es una necesidad para las empresas. El impacto en los resultados del negocio es profundo, con ganancias de eficiencia, insights en tiempo real y nuevos niveles de innovación. A medida que las organizaciones exploran las vastas posibilidades del AI en el borde, los líderes tecnológicos desempeñan un papel fundamental en la navegación del panorama para implementar tecnologías que se alineen con sus necesidades y objetivos comerciales únicos.
El viaje hacia el aprovechamiento del pleno potencial del AI en el borde es transformador, prometiendo un futuro donde la inteligencia no conozca límites. Y la simplicidad, escalabilidad y seguridad en la implementación y gestión de soluciones de AI en el borde son fundamentales para el éxito en este viaje. Esto requiere que las empresas reimaginen sus operaciones en el borde para escalar su AI en el borde. Imagina estas posibilidades:
¿Y si pudieras consolidar todas las soluciones de AI en el borde y hacer que sea más fácil administrarlas y escalarlas mediante procesos consistentes y repetibles?
¿Y si pudieras configurar los controles de seguridad en el borde una vez, y luego hacer cumplir automáticamente sin intervención de TI cuando implementes más aplicaciones y dispositivos de AI en el borde?
¿Y si pudieras orquestar todas tus aplicaciones, ya sean de terceros o desarrolladas internamente, desde un catálogo único, en cualquier número de dispositivos o ubicaciones, utilizando plantillas de diseño?
¿Y si pudieras implementar y aprovisionar nuevos dispositivos automáticamente con todas las cargas de trabajo habilitadas para AI requeridas a medida que tu infraestructura de AI en el borde se expande?
¿Y si también pudieras implementar parches y actualizaciones de manera consistente y a gran escala?
Ganando con Dell NativeEdge
Dell NativeEdge, una plataforma de software de operaciones en el borde, hace todo esto posible. Utilizando la automatización y capacidad de escala de Dell NativeEdge, las empresas pueden implementar y gestionar fácilmente aplicaciones innovadoras de AI en el borde en diferentes ubicaciones desde una sola interfaz.
A medida que los líderes de TI emprenden proyectos de AI en el borde para sus partes interesadas de OT, Dell NativeEdge los ayuda a:
Alinear la estrategia tecnológica con los objetivos comerciales.
Optimizar las operaciones en el borde.
Permitir la integración y optimización fluida de silos de soluciones.
Acelerar el tiempo de valor y maximizar el retorno de la inversión (ROI).
Mantener una sólida ciberseguridad y protección de datos.
Ganar la confianza de las partes interesadas.
NativeEdge es la simplicidad combinada con la escalabilidad, adaptada a las necesidades únicas de la empresa mientras se abraza el futuro con AI en el borde.
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Lee más sobre las soluciones de cómputo en el borde de Intel y cómo respaldan la AI a gran escala en cualquier lugar.
Preguntas frecuentes sobre la integración de AI en el borde:
1. ¿Qué es AI en el borde?
La integración del AI en el borde se refiere al procesamiento de datos localmente en dispositivos o servidores en el borde, en lugar de centralizarlo en la nube.
2. ¿Cuáles son algunos casos de uso clave impulsados por el AI en el borde?
Algunos casos de uso clave impulsados por el AI en el borde incluyen la optimización de la manufactura, la personalización en el comercio minorista, el monitoreo en el sector de la salud, la infraestructura de ciudades inteligentes y los vehículos autónomos.
3. ¿Cuáles son algunas consideraciones clave para los líderes tecnológicos que implementan AI en el borde?
Algunas consideraciones clave para los líderes tecnológicos son la arquitectura abierta, la escalabilidad y flexibilidad, la seguridad y privacidad, la interoperabilidad, las capacidades de los dispositivos en el borde, la gobernanza de datos y el cumplimiento normativo.
4. ¿Por qué es importante implementar AI en el borde?
Implementar AI en el borde puede tener un impacto significativo en los resultados del negocio, mejorando la eficiencia operativa, reduciendo la latencia y permitiendo la toma de decisiones en tiempo real.
5. ¿Qué es Dell NativeEdge?
Dell NativeEdge es una plataforma de software de operaciones en el borde que ayuda a las empresas a implementar y gestionar aplicaciones de AI en el borde de manera fácil y desde una sola interfaz.
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