En una entrevista con CRN, el analista de IDC Carlos González describe cómo el desarrollo de la IA está impulsando la demanda de tecnologías de IoT y cómo los proveedores de IoT están aprovechando las capacidades de IA generativa y mediada para agregar nuevas características a sus productos.
Si bien gran parte de la conversación sobre IA se ha centrado en centros de datos masivos habilitados para habilitar capacidades de vanguardia, la demanda de este tipo de ofertas también está impulsando la demanda de IA. Tecnologías de la IO.
Esto se debe al simple hecho de que las aplicaciones de IA necesitan datos para desbloquear nuevos niveles de automatización y análisis, dijo Carlos González, director de investigación de IoT industrial y estrategias de inteligencia de la firma de investigación IDC.
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“No puede hacer nada de esto sin los datos recopilados por las iniciativas de Industria 4.0”, dijo en una entrevista con CRN el viernes pasado. “Así que IoT es la forma en que recopilamos información. Es la columna vertebral de todo lo que queremos hacer hoy”.
Esto se basa en el término “IA física” popularizado por Nvidia en los últimos años para describir lo que González llama la infusión de IA en entornos de tecnología operativa tradicional, ya sea una planta de fabricación o una red eléctrica. Dijo que el objetivo es “recopilar datos de estas áreas para ayudar a agilizar y automatizar procesos que de otro modo se realizarían físicamente”.
Si bien Nvidia se ha centrado principalmente en la robótica para aplicaciones físicas de IA, González considera que el campo abarca una gama más amplia de casos de uso.
Por ejemplo, señaló que una startup de la que habló recientemente está trabajando con una empresa de servicios públicos para acelerar el proceso de inspección de líneas eléctricas. Este tipo de trabajo generalmente requiere que un inspector viaje cientos de millas y observe las líneas eléctricas a lo largo del camino para asegurarse de que no haya podredumbre en postes de madera o cables caídos.
“Con la IA física, puedes configurar hardware para recopilar datos de estas áreas mediante sensores y conectividad. [monitoring] “Estamos comprobando la humedad del suelo para asegurarnos de que no alcance el nivel de humedad del que debemos preocuparnos”, dijo.
La solución también podría incluir sistemas que puedan realizar inspecciones visuales utilizando inteligencia artificial para determinar si se requiere mantenimiento, agregó el analista.
“Es una combinación de tecnologías que existen desde hace tiempo, pero ahora que tenemos una nueva capa de computación con inteligencia artificial, podemos empezar a hacer más de lo que ya tenemos”, dijo González.
¿Cómo utilizan los proveedores de IoT GenAI y Agentic AI?
A medida que el desarrollo de la IA ayuda a aumentar la demanda de soluciones de IoT, los proveedores también están incorporando capacidades de IA generativa y mediada en estas ofertas para mejorar la forma en que se accede a la información y automatizar diversos procesos.
Para la IA generativa, esto se manifiesta en IoT como “integración del lenguaje natural entre el operador y los datos”, lo que permite a los usuarios obtener información más rápidamente, consultar paneles de control y recuperar información como procedimientos de mantenimiento, según González.
“En lugar de que un operador busque y encuentre un manual de mantenimiento específico, puede usar la consulta GenAI dentro de una plataforma y encontrar lo que necesita”, dijo.
La IA agente, por otro lado, “representa el poder que muchas plataformas de IoT ahora están movilizando y realmente entregando a sus clientes”, según González.
Por ejemplo, señaló que los proveedores de IoT industrial como Honeywell, Siemens y Aveva están utilizando agentes de IA para conectar puntos de datos y ejecutar otros tipos de procesos de forma autónoma.
“Se trata de facilitar operaciones autónomas, proporcionar acciones recomendadas y analizar datos por sí solo”, dijo.
Si bien González dijo que los proveedores están “viendo éxito” con tales características, la adopción ha sido muy limitada hasta ahora, ya que los clientes necesitan tener una “buena estrategia de datos” para aprovechar la IA de la agencia para “ese tipo de nivel de operación autónoma”.
“Quieren impulsar esta propuesta. La cuestión es si los usuarios finales están preparados para ello”, afirmó.
Pero incluso cuando las funciones de IA de las agencias ganan más fuerza en el mercado de IoT, González no espera que tales cosas permitan alguna vez un 100 por ciento de autonomía.
“Ningún agente de IA funciona completamente por sí solo y, desde mi visión optimista de la raza humana, no creo que podamos llegar a ese nivel porque, al final del día, todavía quieres confiar en el operador humano para tomar la decisión final”, dijo.
