El Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA) están encabezando las listas como uno de los temas tecnológicos de mayor tendencia de la década, posiblemente. Los dos conceptos tienen una base de trabajo diferente, pero muchas veces cuando se utilizan juntos se consideran como un epítome de la innovación en la industria de la tecnología.
¿Qué es el Internet de las Cosas (IoT)?
Como su nombre indica, son dispositivos/aparatos conectados a Internet. Podemos ver una disponibilidad más amplia y consistente de Internet a nuestro alrededor en 2020. Especialmente tras el golpe de Covid-19, Internet ha entrado oficialmente en la categoría de lo esencial para sobrevivir para la mayoría de la población. Aprovecha precisamente este poder de Internet para hacer que las cosas sean inteligentes. Estas unidades están continuamente conectadas a un servidor en la nube que puede realizar tareas como: Controlar remotamente los dispositivos (enviando instrucciones de tareas), recoger datos de los sensores, datos de rendimiento y actualizar remotamente el software.
Por ejemplo, si alguien está utilizando una cerradura inteligente en la puerta principal, y vuelve a casa. La cerradura inteligente puede avisar a las luces y al aire acondicionado del pasillo/habitación y se encenderán automáticamente. Aunque este es un ejemplo muy básico, puede ampliarse para desarrollar relaciones aún más complejas entre dispositivos.
¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
Es la inteligencia demostrada por las máquinas. La noción más común asociada a la IA es la de que una máquina actúa o toma decisiones de forma similar a la humana. El crecimiento de la IA fue muy nominal al principio. Los recientes avances en el campo de la informática han dado un gran impulso a la IA. Tiene básicamente dos componentes. Uno de ellos es el componente basado en reglas, que puede lograrse simplemente escribiendo lógicas y programas. La parte de la verdadera inteligencia entra en escena con la introducción de las técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Esta es la parte que resuena con las máquinas que tienen inteligencia inherente.
La IA tiene su aplicación en varios sectores como el financiero, el de recursos humanos, el sanitario, el BFSI y el de comercio electrónico. Los sectores con gran cantidad de datos tienen definitivamente una ventaja a la hora de aprovechar el poder de la IA en comparación con otros.
IoT vs. IA: comparaciones
Costes
Los proyectos de IoT suelen ser menos costosos que los de IA. Los proyectos de IoT suelen incurrir en costes relacionados con el hardware, la conectividad inalámbrica, el servidor anfitrión (si procede) y el desarrollo del software correspondiente. Mientras que los costes relacionados con los proyectos de IA suelen estar relacionados con la recopilación de datos, el despliegue de modelos y el desarrollo de software.
Escalabilidad
Los proyectos de IoT son más fáciles de escalar debido a la estructura existente basada en la nube. Aunque hay muchos factores como el diseño de la arquitectura, la velocidad, etc. que pueden afectar a la escalabilidad de cualquier proyecto. Pero si cualquier proyecto de IoT se implementa teniendo en cuenta la escalabilidad, es más fácil de escalar.
Mientras que hay muchas variables que dificultan un poco la escalabilidad de los proyectos de IA. Pero, de nuevo, si el diseño es más flexible y modular, eso ayuda a una escalabilidad más fácil.
Computación en la nube
Las plataformas de computación en la nube realmente ayudan a facilitar los proyectos de IA de una manera más fácil ya que la IA utiliza fuertemente las capacidades de computación en la nube. Como complemento, los datos generados por los dispositivos IoT se comunican fácilmente a través de la nube y se les pueden aplicar diversos procesos de análisis de IA. La computación en la nube aumenta la eficiencia de la IA y el IoT y también proporciona un arnés para la interoperabilidad.
Tasas de éxito
Los proyectos de IA suelen tener menos éxito que los de IoT. Hay varias razones por las que los proyectos de IA fracasan, una de las más importantes es la falta de datos (calidad y cantidad). Los proyectos de IO pueden tener fallos en sus componentes, pero en general la mayoría tienen éxito.
En conclusión, tanto la IO como la IA tienen un gran y brillante futuro. Tanto individual como colectivamente. A medida que aumente la potencia de cálculo, Internet y la disponibilidad de datos, se correlacionará directamente con el crecimiento de las respectivas tecnologías y sus implementaciones en la industria.
