Modelos de negocio Edge-AI que impulsan un 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 sólo 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, generalmente puede clasificarse en dos casos generales.

1) Reducción de costes y aumento de los márgenes de beneficio mediante la optimización de la infraestructura, la comunicación y los recursos humanos.

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

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

Edge-AI para la reducción de costes y el aumento del margen de beneficio

Las organizaciones que han invertido en la computación en la nube ahora están explorando oportunidades de ahorro de costes trasladando parcialmente las aplicaciones al edge computing. 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 edge.

En casos extremos como la visión artificial de alta definición 1080 o 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 solo consideramos las migraciones de la nube al Edge. Incluso en casos de uso específicos de Edge, se pueden lograr ahorros significativos en comparación con el statu quo. Tomemos como ejemplo la inspección de líneas de fabricación. Esta tarea en las fábricas requiere mucho tiempo y mano de obra cualificada.

La implementación de Edge AI para los procesos de inspección puede reducir significativamente los costes. Según Nvidia, un cliente específico experimentó una reducción de los costes operativos totales 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 la IA en los procesos de monitorización y operación de la red de agua, han logrado un análisis más rápido y preciso. El aprovechamiento de los datos históricos ha conducido a mejores resultados y previsiones, particularmente en la predicción en tiempo real de los niveles químicos.

Para abordar los crecientes volúmenes de datos y cumplir con las restricciones regulatorias sobre la conexión de sistemas OT a Internet, los administradores de infraestructura han elegido una plataforma de edge computing, como la proporcionada por Barbara. Esta plataforma les permite manejar los datos de manera efectiva al tiempo que garantiza el cumplimiento de las regulaciones.

El proyecto logrará un notable retorno de la inversión del 900% en tan solo 4 años de funcionamiento, considerando la cantidad de productos químicos ahorrados por planta anualmente.

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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 en un 14% en sus turbinas de gas añadiendo un software Edge-AI.

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

De esta forma, General Electric está preparando 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 vez menos predecible.

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La importancia de abordar las tecnologías disruptivas de forma temprana

Las empresas que no innovan o no se adaptan a las tecnologías disruptivas y a los modelos de negocio a menudo se enfrentan al fracaso. En Barbara, creemos que Edge-AI es una de esas innovaciones disruptivas que ofrece soluciones alternativas a los productos existentes, particularmente en el dominio de la nube, y tiene un inmenso potencial de mejora rápida.

A la hora de adoptar la IA en el Edge, las organizaciones industriales y los departamentos de IT se enfrentan a la pregunta crucial: ¿cómo empezar?

La clave reside en el desarrollo de modelos de negocio eficaces que justifiquen la implementación. Una estrategia recomendada consiste en reunir a desarrolladores, equipos operativos y expertos en infraestructura para identificar los procesos de negocio 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 caso de negocio sólido basado en el valor.

Barbara se asocia con organizaciones industriales para explorar el potencial transformador de la Edge-AI en la optimización de los procesos de negocio para una mayor eficiencia y sostenibilidad.

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Acerca de Barbara

Barbara es la Plataforma de Orquestación de IA Edge para organizaciones que buscan superar los retos de desplegar IA en entornos altamente distribuidos.

Barbara dota a los gestores de OT de capacidades informáticas para digitalizar los procesos, permitiendo la captura y el procesamiento de datos sin fisuras y la toma de decisiones en tiempo real.

Con Barbara, las empresas pueden desplegar y supervisar modelos de IA en cuestión de minutos, simplemente exportándolos y subiéndolos a la plataforma.

Los equipos de digitalización necesitan una orquestación eficiente de la IA, mientras que los equipos de infraestructura requieren una modernización segura sin interrumpir los sistemas existentes. Barbara permite ambas cosas, orquestando aplicaciones de IA en ubicaciones distribuidas, modernizando la infraestructura y garantizando la seguridad, todo ello sin sustituir los componentes existentes.

Nuestras capacidades incluyen:

Conectores industriales para equipos antiguos o de nueva generación.

Orquestación Edge para desplegar y controlar aplicaciones basadas en Docker en miles de ubicaciones distribuidas.

MLOps Edge, para optimizar, desplegar y supervisar modelos entrenados utilizando hardware estándar o habilitado para GPU.

. - Gestión remota de flotas para el aprovisionamiento, la configuración y las actualizaciones de los dispositivos de borde.

Mercado de aplicaciones Edge certificadas y listas para ser desplegadas.

Ponte en contacto con nosotros para hablar de cómo podemos ayudarte a acelerar tus proyectos de IA Edge.

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