Aunque no lo notemos, estamos cotidianamente rodeados de dispositivos de Internet de las cosas (IoT). El IoT es una red de objetos que están conectados a internet y pueden comunicarse en tiempo real entre ellos e inclusive con las personas. Estos objetos pueden ser desde electrodomésticos, cámaras de vigilancia, sensores climatológicos para el agro, hasta sensores industriales o dispositivos médicos. Como la variedad de objetos es cada vez mayor, hoy se la está denominando “Internet de todas las cosas o “IoE” por sus siglas en inglés.
Según la consultora tecnológica Gartner, se estima que el número total de dispositivos IoT/E alcanzará los 20 mil millones hacia fines de 2025, mientras que la consultora IDC calcula que existirán aproximadamente 40 mil millones de dispositivos para ese mismo año.
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Internet de todas las cosas y el procesamiento del volumen de datos
Como se ve, no hay cifras exactas, pero sin duda esa cantidad de objetos estaría generando datos que ocuparían alrededor de 150 millones de Gigabytes por minuto. Entonces, ¿cómo procesar ese volumen de datos para la mejor toma de decisiones?
Allí es donde toma relevancia la Inteligencia Artificial. La IA, quizás la más relevante de todas las nuevas tecnologías exponenciales, es, en palabras muy simples, un conjunto de máquinas y software que pueden “pensar” y resolver problemas por sí solos, a una velocidad inimaginable, y como si tuviera cierto nivel de inteligencia humana.
Ambas, la IoE y la IA son, sin lugar a dudas, dos tecnologías que están revolucionando a la industria y a la sociedad toda. Es por ello por lo que actualmente se está generando una sinergia positiva entre ambas tecnologías exponenciales, lo que se denomina AIoE (Artificial Intelligence of Everything). Esto está creando un ecosistema donde los objetos inteligentes, no solo están conectados, sino que también pueden tomar decisiones y aprender por sí mismos.
La AIoE al servicio del ser humano
La aplicación de la AIoE al servicio del ser humano y el medioambiente es lo que hace real la conocida desde hace algunos años Sociedad 5.0 o Industria 5.0, según su campo de aplicación. Entonces, esto ya no es una cuarta revolución industrial tecnológica, sino que pone énfasis en la centralidad del ser humano, la resiliencia y la sustentabilidad, lo cual hace también que estén alineados con los objetivos de desarrollo sostenible de la agenda 2030.
Por ejemplo, la AIoE puede utilizar sensores para la colecta de datos ambientales en regiones riesgosas y realizar análisis predictivos, o en el caso de catástrofes coordinar inmediatamente la acción de robots para proporcionar respuestas inmediatas sin la intervención humana.
Yendo a la industria, los datos generados a partir de diversos procesos de fabricación se analizan para tomar decisiones inteligentes. Es posible colectar datos, no sólo del proceso de manufactura, sino del producto terminado en uso. Por ejemplo, piense en un lavarropas; se puede tener una trazabilidad total desde su diseño, fabricación y habitualidad de uso en el cliente; esto permitiría un monitoreo y toma de decisiones continua e inclusive información para la mejora de dicho producto. Justamente uno de los principales beneficios de la AI en el análisis de marketing es la generación de información automatizada, elementos visuales y gráficos complejos, tendencias, indicadores clave de desempeño y detección de anomalías.
Otro ejemplo práctico de AIoE, esta vez en medicina, es el uso de los “bolígrafos” de insulina inteligentes para el control de la diabetes. El dispositivo está conectado a un sensor de glucosa que monitorea los niveles de azúcar en sangre del paciente en tiempo real subiendo los datos a “la nube”. Allí la AI analiza los patrones de glucosa del paciente, los niveles de actividad y los registros de comidas para predecir futuras fluctuaciones del azúcar en sangre proporcionando recomendaciones personalizadas, como cuándo administrar insulina, o ajustar las dosis, como así también alertas en caso de escenarios de alto riesgo.
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En resumen, la AIoE transforma los dispositivos conectados en sistemas inteligentes y autónomos, revolucionando sectores como el agro, la industria y la salud, entre otros. Su integración mejora la eficiencia, la toma de decisiones y la calidad de vida al unir la conectividad del IoE con las capacidades predictivas de la AI.
(*) Sergio Salimbeni es doctor en Ingeniería Industrial, doctor en Gestión., MBA, ingeniero en Electrónica y director del Instituto de Investigación en Arte, Arquitectura y Tecnología de la USAL
