Aunque la inteligencia artificial (IA) ha sido un área de investigación formalizada desde mediados del siglo XX, los recientes avances aparentemente rápidos en inteligencia artificial generativa (IA gen) han creado un nuevo nivel de interés e inversión. Aunque es difícil decir cuándo exactamente la incorporación de las capacidades de la IA gen dentro de las organizaciones de operadores creará un retorno claro y cuantificable de la inversión, está claro que las empresas de todo tipo, incluidos los operadores, van a explorar y gastar en IA gen en busca de cualquier eficiencia que se pueda obtener. El aumento del interés por la IA de última generación se produce en un momento en el que muchos operadores están aplicando estrategias de reducción de costos, dado que la 5G todavía tiene que generar nuevos ingresos por servicios más allá de lo que en realidad son aumentos de precios en las suscripciones de los consumidores. La próxima fase de la 5G se centra en el paso a la 5G autónoma, marcada por un núcleo nativo en la nube y la distribución de la computación en la nube al borde de la red. En conjunto, se espera que esto permita a los operadores prestar servicios más significativos a nuevas cuentas empresariales de una manera menos manualmente intensiva. Si se observa la intersección de 5G, IA, computación en el borde e Internet de las cosas, surge una imagen de toma de decisiones automatizada y en tiempo real para un número creciente de casos de uso en industrias verticales. Se prevén una tasa de crecimiento anual constante de más del 20% para el mercado de la inteligencia artificial en los bordes de aquí a 2030, y ambos sitúan el tamaño futuro del mercado en torno a los 60.000 millones de dólares.

Este informe examina por qué y cómo los operadores están poniendo a trabajar la IA de última generación, e incluye comentarios de expertos sobre los principales beneficios y riesgos de distribuir las cargas de trabajo de la IA de última generación en el extremo de la red -incluso en el dispositivo- con el fin de ofrecer nuevos servicios de alto valor al cliente, al tiempo que se obtienen eficiencias operativas. También se habla de cómo los grandes modelos de lenguaje propios y específicos de cada negocio serán cada vez más importantes a medida que las empresas contextualicen sus inversiones en IA en términos de seguridad y casos de uso especializados, por ejemplo, un banco que utilice la IA para calcular el riesgo de crédito o la detección de fraudes en lugar de un banco que, por alguna razón, utilice la IA para generar poemas o imágenes. «Habrá una proliferación significativa de grandes modelos lingüísticos de código abierto y cerrado para usos generales y especializados… La verdadera oportunidad es volver a imaginar su organización y lo que puede llegar a ser dados los superpoderes que la IA está desatando», dijo Dell. Describiéndose a sí mismo como optimista en cuanto a las posibles repercusiones negativas de la adopción generalizada de la IA, afirmó: «A lo largo de la historia de la humanidad se ha gestionado con éxito el riesgo de tecnologías potencialmente existenciales… Las medidas de los avances están ligadas a nuestras innovaciones».

El informe explora cómo la IA en el borde está transformando diversas industrias y su impacto en la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

El informe comienza presentando el concepto de IA en el borde y su importancia en la era de la Internet de las cosas (IoT) y la conectividad. Se destaca cómo esta estrategia permite un procesamiento más rápido de datos y una respuesta más eficiente en tiempo real. A continuación, el informe explora casos de uso de IA en el borde en diferentes sectores, como la salud, la manufactura, la logística y la automoción. Se analiza cómo la IA en el borde puede mejorar la detección de anomalías, el monitoreo en tiempo real y la automatización de procesos. El informe también aborda los desafíos y oportunidades asociados con la implementación de la IA en el borde, incluyendo cuestiones de privacidad y seguridad de datos, así como la necesidad de infraestructura y capacitación adecuadas. Además, se presentan ejemplos de empresas y organizaciones que están adoptando con éxito la IA en el borde y cómo esto está impulsando la innovación en sus respectivas áreas. En conclusión, el informe ofrece una visión profunda sobre cómo la IA en el borde está transformando diversas industrias y cómo esta estrategia puede generar ventajas en términos de velocidad de procesamiento y toma de decisiones en tiempo real. El informe destaca la importancia de considerar los desafíos y oportunidades al implementar esta tecnología y cómo puede ser un impulsor clave para la eficiencia y la innovación en un mundo cada vez más conectado.

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