Puestos tecnológicos

El uso de la IA en Edge Computing abre interesantes oportunidades en todos los sectores, ofreciendo ventajas como la toma de decisiones en tiempo real, la inferencia de baja latencia y la mejora de la seguridad de los datos. Sin embargo, cuantificar estos beneficios y demostrar un retorno de la inversión tangible sigue siendo un reto para muchas empresas.

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando todas las industrias, proporcionando nuevas oportunidades y desafíos para el crecimiento y la innovación. Sin embargo, un gran poder conlleva una mayor responsabilidad. La Unión Europea (UE) ha reconocido la necesidad urgente de prácticas éticas y transparentes de IA para proteger los derechos de las personas y garantizar un uso justo y responsable de las tecnologías de IA. Este artículo pretende orientar a las empresas sobre lo que deben hacer para cumplir la normativa de la UE sobre IA.

‍‍En el acelerado panorama empresarial actual, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) se han convertido en elementos fundamentales en muchos procesos empresariales. MLOps es un campo de rápido crecimiento que está revolucionando la forma en que se despliegan y gestionan los modelos de aprendizaje automático. Mediante el uso de MLOps en el Edge, las organizaciones pueden aprovechar las ventajas del procesamiento local, el aumento de la seguridad y la privacidad, y la reducción del uso de ancho de banda. Este artículo profundiza en las ventajas y desafíos de desplegar ML en el Edge.

El radar de impacto de tecnologías y tendencias emergentes de Gartner muestra a los responsables de TI dónde aprovechar las oportunidades del mercado. Su último estudio de 2023 señala a la IA en el Edge como la próxima tecnología revolucionaria. Con la creciente demanda de soluciones de IA en tiempo real y la necesidad de un procesamiento de datos descentralizado, la IA en el Edge se ha posicionado como una de las tecnologías críticas este año.

La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático son las tecnologías más populares utilizadas para crear sistemas inteligentes y, aunque están relacionadas, no son lo mismo. Debido a esta relación, cuando se analiza la Inteligencia Artificial frente al Aprendizaje Automático, en realidad se está analizando su interconexión.

A medida que el mercado pasa de las pruebas de concepto a los grandes despliegues multiaplicación que requieren escalabilidad, surgen diferentes alternativas tecnológicas en el Edge. En este artículo, exploramos las bases para el éxito de un proyecto de Edge Computing.