A medida que la IA física ingrese a nuestros hogares, lugares de trabajo e infraestructura pública, tendrá un impacto transformador. Los vehículos autónomos se convertirán en la norma en nuestras carreteras, las fábricas y almacenes pasarán a la automatización total, los dispositivos habilitados para IA ayudarán en cirugías y procedimientos médicos, y se incorporará una mayor inteligencia a los dispositivos domésticos.
Tal es la importancia emergente de la IA física que Gartner la ha identificado como una de las principales tendencias estratégicas que dará forma a las prioridades empresariales durante los próximos cinco años. Sin duda las oportunidades son grandes. Pero, ¿están las empresas preparadas para construir robots y drones autónomos, vehículos autónomos y automatización industrial a escala?
Vicepresidente de IoT e ingeniería para EMEA y APAC en Cognizant.
Los líderes de proyectos están descubriendo que implementar IA en espacios físicos, donde coexistirán con los humanos, es muy diferente a implementar IA en un entorno abstracto de computación en la nube. La IA física requiere máquinas y sistemas para comprender lo que sucede a su alrededor, interpretar el contexto y operar de forma autónoma en el mundo real.
Por razones obvias, este despliegue debe resultar seguro y fiable. Para lograr esto con éxito, los líderes deben superar muchas complejidades prácticas, como las limitaciones de los dispositivos de borde, el cumplimiento normativo y las consideraciones ambientales.
Además de esto, los líderes de proyectos deben convencer a sus equipos de liderazgo senior de que la IA física se puede escalar en todas las operaciones.
Esto les exige demostrar que los costos operativos continuos son manejables y un claro retorno de la inversión, evidente a través de un mejor tiempo de actividad, optimización energética o eficiencia de la fuerza laboral. Si no lo demuestran, los proyectos nunca pasarán de la fase piloto.
Adopte la IA desde el principio
Para abordar estos desafíos, el primer paso para los líderes es garantizar que las soluciones físicas de IA y sus beneficios se tengan en cuenta desde el inicio de cualquier proyecto. Cuando las empresas no logran incorporar la IA en una etapa temprana (durante el diseño y desarrollo de cualquier producto o entorno operativo), se crean desafíos.
Esto normalmente resulta en fragmentación entre hardware, firmware, aplicaciones y computación en la nube, y resulta en un aumento de la deuda técnica y una reducción de los ingresos. Los activos operativos sellados dan como resultado flujos de trabajo fragmentados, cuellos de botella operativos y un rendimiento subóptimo.
Cuando este es el caso, a menudo vemos que las empresas luchan por innovar y pivotar cada vez que surgen nuevas oportunidades de negocio, como a través de nuevos dispositivos de consumo inteligentes, robótica de fábrica o información y entretenimiento en los vehículos.
Gartner estima que si las organizaciones adoptan un enfoque proactivo para reducirlo, lo que ello implica, la “deuda de IA” madurará un 500% más rápido en los próximos tres años.
Habilitar estimación de borde
A diferencia de las implementaciones de IA en la nube, la IA física requiere que las organizaciones integren la inferencia de borde en tiempo real con diferentes capas informáticas. Es necesario diseñar soluciones específicas para compensar las numerosas limitaciones estrictas que se encuentran en los dispositivos de borde, incluida la capacidad informática, la memoria, el consumo de energía, los límites térmicos y el factor de forma.
Estas limitaciones normalmente obligan a hacer concesiones deliberadas en el tamaño del modelo, la frecuencia de actualización, la selección de hardware y la técnica de estimación. Estas limitaciones pueden abordarse gradualmente a medida que avanzan las capacidades de borde. Las GPU de bajo consumo y los aceleradores de IA especializados están ampliando la gama de cargas de trabajo que se pueden ejecutar localmente.
Técnicas como la compresión y cuantificación de modelos también ayudan a reducir las demandas computacionales manteniendo un rendimiento aceptable.
Especialmente en entornos restringidos, las arquitecturas de borde distribuidas se pueden utilizar para descargar ciertas tareas a dispositivos cercanos. Con estos avances, es menos importante hacia dónde va la inteligencia y más cómo se crean intencionalmente las limitaciones de los bordes desde el principio.
Esto aumentará la confiabilidad, reducirá la dependencia de la computación en la nube y reducirá los costos operativos continuos.
Ejecute la simulación
Estas soluciones de ingeniería de vanguardia proporcionarán una prueba de concepto a las organizaciones. Pero, para permitirles escalar, los líderes de proyectos también deben examinar la situación y comprender los impactos de segundo orden en todas las operaciones. Querrán hacer esto sin interrumpir la producción, comprometer la seguridad o gastar capital prematuramente.
Sin embargo, los líderes de proyectos pueden burlarse de las inversiones y validar sus decisiones con plataformas de simulación avanzadas como Omniverse de NVIDIA. Esto les permite crear gemelos digitales de fábricas, activos y flujos de trabajo y permite a los equipos explorar escenarios hipotéticos.
Las simulaciones permiten a los equipos evaluar el desempeño e identificar limitaciones de manera temprana. En entornos que consumen mucha energía, por ejemplo, los equipos pueden evaluar las compensaciones entre el uso de energía y la sostenibilidad. Permite a los líderes evaluar costos, ajustar el tamaño de las inversiones de capital, acelerar los ciclos de planificación y alinear a las partes interesadas en torno a una visión compartida del futuro.
Generar confianza
El uso de la simulación también ayuda a identificar logros rápidos que ayudarán a los líderes a demostrar un éxito temprano. Esto proporcionará pruebas importantes de que la tecnología es segura y fiable, pero también puede proporcionar un claro retorno de la inversión.
Esto debería servir como la primera fase de un programa de implementación por etapas. Con la IA física, se recomienda a las organizaciones adoptar un enfoque incremental, ya que esto ayudará a generar confianza en el proyecto dentro del equipo de liderazgo senior y eliminará las dudas que pueden paralizar los proyectos e impedir su escalamiento.
Para inspirar más confianza, los líderes del proyecto también deberían lanzar al mismo tiempo un proyecto estructurado de gestión del cambio organizacional. Esto preparará a las partes interesadas y a la fuerza laboral para el impacto de la IA física en sus operaciones.
Liderar el cambio organizacional
Los conjuntos de habilidades necesarios en un proyecto de IA física difieren de los necesarios en una implementación de IA en la nube. Las organizaciones necesitan una profunda experiencia en sistemas integrados, software en tiempo real y lenguajes de programación de bajo nivel. Como resultado, puede ser necesario el crecimiento de la fuerza laboral y el desarrollo de la estructura organizacional.
Para fomentar la adopción de tecnología, también será necesaria una estrategia de comunicación clara, una que explique cómo la IA física aportará valor y cómo su implementación afectará los roles y procesos individuales. También es posible que se requiera capacitación adicional y soporte continuo durante todo el proceso de implementación.
La IA física ya no puede considerarse un concepto futurista: ya está cambiando el mundo que nos rodea. Permite a las empresas innovar, llegar al mercado más rápido y aprovechar oportunidades comerciales. También ayuda a optimizar el flujo de trabajo operativo, aumentar la productividad y reducir costos.
Sin embargo, si las organizaciones quieren aprovechar y acelerar la adopción, deben desarrollar soluciones que funcionen para sus necesidades específicas y simular sus estrategias de implementación. Cuando hacen esto, las empresas normalmente descubren que pueden escalar rápidamente la IA física y obtener los beneficios antes.
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