La inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) son dos acrónimos muy populares que han logrado convertirse en fuerzas disruptivas dentro del ámbito tecnológico, transformando la forma en que interactúan personas, empresas y administraciones públicas. En la actualidad, estas tecnologías siguen avanzando gracias a una combinación innovadora de ambas, denominada Inteligencia Artificial […]
Dirigentes Digital
| 09 dic 2021
La inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) son dos acrónimos muy populares que han logrado convertirse en fuerzas disruptivas dentro del ámbito tecnológico, transformando la forma en que interactúan personas, empresas y administraciones públicas. En la actualidad, estas tecnologías siguen avanzando gracias a una combinación innovadora de ambas, denominada Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT).
Hasta el momento y a grandes rasgos, la IA consiste en máquinas que impulsadas por inteligencia consiguen llevar a cabo tareas similares a las humanas: asistencia virtual, autoconciencia o actividades de automatización. Por su parte, IoT se basa en la interconexión de ordenadores y dispositivos que pueden recopilar, transferir y comunicar datos en tiempo real a través de redes y sin ninguna intervención humana. Al combinarse, estas dos tecnologías son capaces multiplicar sus beneficios, mejorando las operaciones, la interacción, la gestión de datos y las analíticas de las organizaciones.
Los sistemas de IoT, que aglutinan equipos y dispositivos conectados, han sido diseñados para controlar y activar señales. Por ejemplo, al introducir datos en una aplicación de salud, esta será capaz de devolver otra información significativa a raíz de la monitorización de la frecuencia cardiaca, la presión arterial o la temperatura que llevan a cabo esos dispositivos, desencadenando respuestas que vuelven a retroalimentar a las cosas. En el caso de la IA, las máquinas aprenden de algoritmos de datos, de un conjunto de reglas o mediante el procesamiento de la información. Como consecuencia, son capaces de tomar decisiones y de completar tareas.
Uniendo IA e IoT para obtener AIoT, los dispositivos IoT serán capaces de analizar datos en cada dispositivos o equipo para tomar decisiones proactivas, inteligentes y precisas sin ninguna participación humana. Poco a poco, estos dispositivos irán ganando inteligencia y serán capaces de procesar la información y de actuar con mayor rapidez y exactitud.
Es comprensible y natural que nos resistamos a confiar más en la inteligencia de una máquina que en la de un humano, pero la llegada de AIoT quizá pueda ayudar a cerrar esa brecha. No en vano, ya existen casos reales en los que se aplica AIoT de una forma natural.
Así, por ejemplo, AIoT ya se utiliza para tareas de vigilancia en establecimientos del sector Retail, analizando datos e imágenes en tiempo real con el objetivo de detectar situaciones inusuales y personas con actitudes sospechosas dentro de una ubicación determinada.
Igualmente, AI e IoT también interactúan en edificios de oficinas inteligentes, ayudando a gestionar la energía a través de sensores que controlan la iluminación, o en tareas de seguridad, captando el movimiento físico de las personas o controlando los accesos al edificio. Estas tecnologías son capaces de crear patrones para cada empleado, identificando el recorrido que suele hacer cada uno desde que entra al edificio hasta que llega a su puesto de trabajo. Al analizar los movimientos de las personas también se puede mejorar el diseño del edificio y facilitar los flujos de entrada y salida.
También es posible encontrar aplicaciones de AIoT en los nuevos vehículos autónomos. Tesla es un buen ejemplo. Utiliza radares, GPS y cámaras para que el vehículo tome decisiones en tiempo real en función de las condiciones de conducción en cada momento. Los datos se recopilan a través de sistemas de IoT interconectados y se analizan con el objetivo de generar una acción.
Ejemplos como los anteriores demuestran que IoT ya se está volviendo más inteligente con la integración de IA, y que es cuestión de muy poco tiempo el que las organizaciones integren estas dos tecnologías de forma natural para lograr que las máquinas y los sistemas sean capaces de identificar y obtener información inteligente a través de los datos para poder tomar decisiones precisas sin necesidad de la intervención humana.