Debido al enfoque basado en datos que la organización ha penetrado en los mercados en el pasado reciente, dependen más de la informática de punta para procesar datos e implementar decisiones, lo que da forma a las decisiones de alto nivel. Las predicciones y pronósticos de los analistas se han vuelto relevantes y se han aplicado a la vida real. Como consecuencia, habrá una gran cantidad de crecimiento en de datos en todo el mundo, lo que se mostrará en una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 80% hasta 2027, lo que hace que el futuro de los negocios sea global ahora.
La rápida adopción de implementaciones perimetrales
Paralelamente, se está llevando a cabo un proceso de adopción. Esto se evidencia en que aproximadamente dos tercios de las empresas pasan a pilotos de implementación perimetral o implementaciones en vivo. Por el contrario, un tercio todavía está pensando en trabajar y asociarse con tecnologías de punta. El sector industrial emerge como el socio obvio de CSP al proporcionar instalaciones de aplicaciones de aprendizaje automático ágiles y confiables que utilizan la minería de datos perimetrales para ajustar los requisitos comunes de la red y ayudar en gran medida a minimizar la cantidad de ciclos.
Ya no se trata de la cooperación entre empresas, pero ¿hasta qué punto se organizarán las actividades en torno a la RSE? A diferencia de la película, hay un tema central sobre cuánto tiempo lo entenderán las empresas. El futuro del procesamiento de datos desde el borde es bastante visible al estimarse un 62% de camino hacia el camino de mayores avances. El uso de datos, acompañado por la IA con un código capaz de agilizar una operación para obtener un producto con conocimientos de alta calidad y una clara diferenciación en las tecnologías, es un proceso de vanguardia.
Para que la empresa aproveche plenamente los datos de borde y, en última instancia, se transforme en una organización basada en datos, es necesaria la convergencia de estas tecnologías: computación de borde, gestión de datos y computación inteligente, incluida la IA. La confluencia de los factores antes mencionados podría ser fenomenal, lo que traerá una nueva forma de pensar y crear nuevos hábitos, simplificando el proceso de creación y, finalmente, exponiendo a la humanidad a diferentes estilos de vida, al menos en términos de efectos e innovación.
Los datos producidos a través de puntos de observación y sistemas de Internet de las cosas se fusionan en el dominio de la información, lo que muestra la apertura de los datos durante las decisiones analíticas. Proporcionar información sobre la calidad de los datos, los datos más valiosos, a través de sistemas avanzados de gestión de datos es el instrumento para lograr eficiencia y claridad en las transmisiones de datos. Luego, dichos datos están listos para un análisis más detallado y se utilizan para la investigación. de IA permite que la computación de punta adquiera y procese información crítica en el tiempo y luego se relacione con ella, lo que la convierte en una fuente de valor original en la propia fuente.
La sinergia de tecnologías de punta, manejo de datos e inteligencia artificial que respalda tales eventos los convierte en los componentes principales de los proyectos donde interviene big data. Combinados, iniciando simultáneamente a una distancia del centro del sistema y colocando el punto final para cualquier entrada de factores externos en los límites, todo el sistema funcionará, de esta manera, como un mecanismo que conduce a la aceleración de la velocidad de funcionamiento del sistema. .
Optimización de estrategias de inferencia de IA en el borde
Las empresas industriales inteligentes utilizarán la inferencia de borde de IA para su próxima tendencia, que defi en gran medida su éxito: un aumento significativo en la eficiencia y/o reducción de los costos de producción. Las inversiones a largo plazo en herramientas digitales avanzadas pueden aportar beneficios a la empresa, como menores costos e insumos provenientes de lugares de gran alcance.
Un algoritmo de IA clasifica varios fragmentos de datos utilizando datos acumulados de diferentes fuentes para diferentes casos, lo que conduce matic a un mejor rendimiento. La mayoría de los líderes empresariales saben que serán una ventaja a medida que el ecosistema de IA de su sector se mejorará a medida que se complete la reescritura del nuevo código de Dell.
Este artículo apareció originalmente en Forbes.
