El director de Tecnología e Innovación de Productos de Insight Enterprises, Amol Ajgaonkar, añade que muchos sectores, además de la fabricación, harán uso de la IA de vanguardia, pero no será fácil. Si la vanguardia se define como todo lo que no está en la nube —un ordenador portátil, una máquina en la planta de fabricación, un dispositivo de punto de venta en una tienda minorista—, entonces sectores como la sanidad, el comercio minorista y las finanzas son los principales objetivos de la IA en el edge, afirma.
“Con la IA en el borde, un gran desafío es decidir qué datos son buenos o malos para la tarea en cuestión, y configurar el proceso para que un agente de IA o un grupo de agentes pueda gestionarlo sin necesidad de que un humano esté constantemente al tanto”, dice Ajgaonkar. “Cuando se trabaja para crear un modelo predictivo, como para gestionar el mantenimiento continuo de una máquina en la fábrica, ciertos sesgos o datos mal formados sin ningún proceso de filtrado pueden afectar al modelo y sesgar las acciones resultantes de los agentes. La limpieza de los datos siempre será fundamental para obtener un resultado limpio, pero es un equilibrio delicado”.
Tom Richer, director ejecutivo de la consultora de IA Intelagen y antiguo CIO, dice que aconseja a los CIO que sigan de cerca los avances de Nvidia debido a su dominio en la infraestructura de IA, la transformación de los centros de datos y las capacidades de IA de vanguardia, todo lo cual repercute directamente en la capacidad de innovación y competitividad de una organización.
