Predicciones de ONE Tech para 2021 sobre Ciencia de Datos y IA

ONE Tech es una empresa de tecnología impulsada por IA que diseña, desarrolla y despliega soluciones de IoT de próxima generación para OEM, operadores de redes y empresas.

Tuvo la suerte de tener a Yasser Khan, el CEO de ONE Tech, quien compartió sus predicciones para 2021:

CEO de ONE Tech, Yasser Khan

Predicción #1: Los datos (finalmente) se convierten en reyes.

Detalles: 2021 será el año en que la industria se dé cuenta de que IoT es solo un vehículo para los datos. Es cómo las organizaciones utilizan los datos para generar nuevas corrientes de ingresos o aumentar la satisfacción del cliente lo que es la verdadera fuerza impulsora detrás de la conexión de miles de millones de activos. Además, la IA ya no estará vinculada a centros de datos. Los recursos de cómputo de alto costo y potentes simplemente no son necesarios para generar la perspicacia necesaria para que las organizaciones valoren los datos de sus activos.

Predicción #2: La automatización cambiará los modelos de negocio.

Detalles: Con la capacidad de recopilar y procesar más datos de IA de manera local, las empresas tradicionales, como los concesionarios de automóviles, se centrarán aún más en el servicio porque podrán predecir las reparaciones de servicio antes de que ocurran. Por ejemplo, si los sensores detectan que un neumático está por debajo del rango aceptable en un vehículo de flota, pueden alertar a los administradores para que envíen un camión de servicio con las piezas correctas al lugar del camión antes de que ocurra un problema mayor. Y con los bienes de consumo duraderos, un sensor en una lavadora puede alertar al reparador de servicio de que hay un problema antes de que la lavadora deje de funcionar. En estos escenarios, los OEM y las empresas pueden crecer significativamente la parte de servicios de sus negocios, cambiando su modelo de negocio a uno que depende menos del hardware.

Predicción #3: Los dispositivos de punto final se volverán cada vez más inteligentes.

Detalles: Gracias al aprendizaje automático y la inteligencia artificial (#AI), la inteligencia de la red se está acercando al borde, dando a los dispositivos de punto final nuevos roles y tareas que los hacen más inteligentes. Con la potencia de cómputo entregada por hardware de bajo costo, se puede lograr una inteligencia poderosa a través de algoritmos de aprendizaje automático que pueden vivir (entrenar y procesar) directamente en el origen de los datos. Además, las capacidades del hardware están evolucionando constantemente junto con el software que vive en el hardware. El sector industrial ya está beneficiándose de las ganancias de eficiencia al procesar datos de manera local para comprender qué está sucediendo con estas máquinas y dispositivos. Otros mercados necesitan cambiar y adaptarse al procesamiento de datos local o específicamente al aprendizaje automático en el punto final, ya que será esencial para ayudar a las organizaciones a escalar.

Predicción #4: Los costos de transmisión de datos en la nube aumentarán dramáticamente.

Detalles: El costo de transmitir, almacenar y procesar datos en entornos de nube es un punto doloroso en crecimiento para las organizaciones de todos los tamaños. En 2021, la IA de borde madurará de proyectos de innovación a un estándar de la industria. Al llevar la IA de borde y la IA integrada al punto final para el procesamiento de datos de manera local, se elimina el punto doloroso del costo. El fondo: Si las empresas no están haciendo cosas innovadoras para derivar más valor de sus datos para mantener el ritmo con el gasto, simplemente están retrocediendo.

Predicción #5: El mantenimiento predictivo encabezará los puntos dolorosos de la fabricación en 2021.

Detalles: Los semiconductores y los chips utilizan árboles de decisión simples que pueden crecer y volverse complejos. Pasar de un proceso basado en árboles de decisión a un algoritmo predictivo es el siguiente paso para la inteligencia en el borde. Los fabricantes están en el negocio de producir artículos. No están en el negocio de la tecnología y la gestión de datos. A medida que los datos crecen en volumen, hay una necesidad cada vez mayor de darles sentido y actuar según las perspicacias para seguir siendo lo más eficientes y productivos posible. Para hacerlo, los fabricantes necesitan confiar en la tecnología para ayudarles a valorar los datos que están generando. Esto provendrá del despliegue de la IA local/Edge para el procesamiento de datos de manera local, para producir una salida rica en perspicacias. Las salidas de la solución de IA de borde finalmente automatizarán la respuesta y la acción para permitir menos dependencia de la interacción humana y más en la acción correctiva automatizada.

Entrevista: También puede leer una entrevista con Yasser Khan.