Le previsioni di ONE Tech per il 2021 su Data Science e AI

ONE Tech è un’azienda tecnologica guidata dall’AI che progetta, sviluppa e distribuisce soluzioni IoT di nuova generazione per OEM, operatori di rete e imprese.

Siamo stati fortunati ad avere Yasser Khan, amministratore delegato di ONE Tech, che ha condiviso con noi le sue previsioni per il 2021:

Amministratore delegato di ONE Tech, Yasser Khan

Previsione #1: I dati (finalmente) diventano sovrani.

Dettagli: il 2021 sarà l’anno in cui l’industria si renderà conto che l’IoT è solo un veicolo per i dati. È come le organizzazioni utilizzano i dati per generare nuove fonti di reddito o aumentare la soddisfazione dei clienti che è la vera forza trainante dietro la connessione di miliardi di asset. Inoltre, l’AI non sarà più legata ai data center. Le risorse di calcolo ad alto costo e potenti non sono più necessarie per generare le informazioni necessarie per le organizzazioni per realizzare il valore dei dati dei loro asset.

Previsione #2: L’automazione cambierà i modelli di business.

Dettagli: con la capacità di raccogliere e elaborare più dati di AI a livello locale, le aziende tradizionali come i concessionari auto diventeranno ancora più focalizzate sul servizio perché saranno in grado di prevedere le riparazioni del servizio prima che si verifichino. Ad esempio, se i sensori rilevano che una gomma è più bassa del range accettabile in un veicolo della flotta, possono allertare i manager per inviare un camion di servizio – con le parti corrette – alla posizione del camion prima che si verifichi un problema più grande. E con i beni durevoli per i consumatori, un sensore su una lavastoviglie può allertare l’uomo di servizio riparatore che c’è un problema prima che la lavastoviglie esca dal servizio. In questi scenari, gli OEM e le aziende possono crescere notevolmente la parte dei servizi dei loro affari, cambiando il loro modello di business in uno che dipende meno dal hardware.

Previsione #3: I dispositivi endpoint diventeranno sempre più intelligenti.

Dettagli: attraverso l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale (#AI), l’intelligenza della rete si sta spostando verso il bordo, dando ai dispositivi endpoint nuovi ruoli e compiti che li rendono più intelligenti. Con la potenza di calcolo fornita da hardware a basso costo, una potente intelligenza può essere ottenuta attraverso algoritmi di apprendimento automatico che possono vivere (formarsi e elaborare) direttamente alla fonte originaria dei dati. Inoltre, le capacità hardware sono in continua evoluzione insieme al software che vive sul hardware. Il settore industriale sta già beneficiando dei guadagni di efficienza dell’elaborazione dei dati a livello locale per capire cosa sta succedendo a queste macchine e dispositivi. Altri mercati devono spostarsi e adattarsi all’elaborazione dei dati a livello locale o, in particolare, all’apprendimento automatico sul dispositivo endpoint, poiché sarà essenziale per aiutare le organizzazioni a scalare.

Previsione #4: I costi di trasmissione dei dati cloud aumenteranno drasticamente.

Dettagli: il costo di trasmettere, archiviare ed elaborare i dati in ambienti cloud è un punto dolente crescente per le organizzazioni di tutte le dimensioni. Nel 2021, l’AI Edge maturerà da progetti di innovazione a uno standard industriale. Portare l’AI Edge e l’AI incorporata al dispositivo endpoint per l’elaborazione dei dati a livello locale elimina il punto dolente dei costi. Il fatto è: se le aziende non stanno facendo cose innovative per trarre più valore generato dai loro dati per stare al passo con le spese, stanno solo andando indietro.

Previsione #5: La manutenzione predittiva sarà il principale punto dolente della produzione nel 2021.

Dettagli: i semiconduttori e i chip utilizzano alberi decisionali semplici che possono crescere e diventare complessi. Passare da un processo basato su alberi decisionali a un algoritmo predittivo è il prossimo passo per l’intelligenza sul bordo. I produttori sono nel business di produrre articoli. Non sono nel business della tecnologia e della gestione dei dati. Man mano che i dati crescono in volume, c’è un bisogno sempre maggiore di dare un senso ai dati e agire in base alle informazioni per rimanere il più possibile efficienti e produttivi. Per farlo, i produttori devono fare affidamento sulla tecnologia per aiutarli a realizzare il valore dei dati che stanno generando. Ciò deriverà dal dispiegamento di soluzioni di AI locali/Edge per l’elaborazione dei dati a livello locale, per la produzione di output ricchi di informazioni. Gli output dalle soluzioni di AI Edge alla fine automatizzeranno la risposta e l’azione per consentire una minore dipendenza dall’interazione umana e una maggiore azione correttiva automatizzata.

Intervista: puoi anche leggere un’intervista con Yasser Khan.