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Edge Computing, una forma de afrontar el manejo de los datos
Las carreras de Fórmula 1 son la mejor asociación hombre-máquina. Cada conductor es como un ingeniero, tomando decisiones en fracciones de segundo basadas en la información de más de 200 sensores que generan más de 13,000 datos. Aunque son los pilotos los que manejan los vehículos alrededor de la pista de carreras, en un deporte donde el rendimiento es el rompecabezas y los datos son la clave, los ingenieros son en el fondo los que están uniendo todo.
La Fórmula 1 ejemplifica claramente la necesidad del “Edge Computing”. En un fin de semana de carrera, el equipo McLaren recopila en promedio alrededor de 100 gigabytes de datos sobre cada automóvil. Acceden a los datos generados en el coche, la pista y el centro de control, en tiempo real. Un espectador puede sentir que está en el corazón de la acción, sin embargo, son sólo los ingenieros los que pueden ver cosas como un cambio de marcha gracias a los datos antes de que se refleje en la pista. El aprendizaje automático y el análisis están constantemente profundizando en esos datos y optimizando el rendimiento de cada componente del automóvil para obtener los mejores resultados posibles.
La misma tecnología digital utilizada para impulsar al equipo de Fórmula 1 de McLaren puede tener implicaciones más amplias. Actualmente el “Edge Computing” ayuda a una compañía farmacéutica británica a monitorear la recuperación de las víctimas de accidentes cerebrovasculares y personas con artritis grave. Al igual que los automóviles, la clave es encontrar información predictiva y procesable (en este caso, del cuerpo humano) de manera eficiente a través de sensores inteligentes y el análisis de datos.
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¿Qué significa esto para los negocios?
Markets and Markets informó que el crecimiento del Edge será un 34% para 2025. Pero una encuesta de Dell a 4,300 líderes empresariales encontró que, aunque el 82% está invirtiendo en gestión de datos y análisis hoy en día, la inversión caerá bruscamente para tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial (IA). El mismo estudio reveló que “la sobrecarga de datos y la incapacidad de extraer información de los datos” es la tercera barrera más alta para la Transformación Digital. Entonces, ¿qué deben hacer las empresas y negocios?
El primer paso es saber qué aspectos del negocio se debe instrumentalizar para agregar mayor valor y después adoptar la tecnología Edge, la cual puede guiar hacia una solución adecuada y resolver problemas comerciales existentes.
Un punto débil frecuente para las empresas radica en la naturaleza fragmentada del ecosistema del Edge. Comprensiblemente, la deuda técnica de las empresas se acumula a lo largo de los años, lo que lleva a una diversidad de tipo, ubicación y propiedad. La aplicación retrospectiva conduce a la computación perimetral particionada en silos específicos de la aplicación, específicos de la pila de software y específicos de la fuente de datos. En resumen, es un laberinto que no alcanza la visión ideal del Edge Computing al estar en una red “nublada”. Sin una forma estandarizada de interconectar, asegurar, administrar y recopilar cohesivamente los datos dentro de estos ecosistemas, la adopción de esta tecnología puede ser caótica.
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Todavía es temprano
Muchos todavía consideran el aprendizaje automático, la IA y el 5G como tecnologías emergentes, por lo que no es de extrañar que las empresas todavía se estén familiarizando con ellas. La escala de la innovación que ocurre en el Edge Computing es extraordinaria. Pero con esa velocidad viene una falta de claridad sobre cómo canalizarla de manera efectiva.
Las empresas que buscan capitalizar esto deben tener una visión a largo plazo y una estrategia cohesiva para evitar problemas significativos. Una vez más, es aquí donde deben pedir ayuda a sus proveedores para consultar soluciones comerciales para sus puntos débiles. Son sus proveedores quienes deben aportar consistencia y ayudar a identificar la necesidad empresarial de computación perimetral, independientemente de la plataforma que se compre. Además de brindar un enfoque estandarizado que permita escalar la solución sin esfuerzo a futuro.
Conclusión
No hay una solución rápida o una respuesta fácil cuando se trata de implementar soluciones de Edge. Pero hay expertos empáticos que aconsejan sobre cómo cosechar las recompensas potenciales que ofrecen. Lo que es seguro es que las empresas con visión a futuro automatizarán todos los procesos comerciales imaginables utilizando algoritmos de aprendizaje automático y profundo implementados en el Edge mismo de la red. Los líderes empresariales y de gestión de TI que no reconozcan las posibilidades del “Edge Computing”” pronto se encontrarán rezagados con respecto a sus rivales.
Juan Francisco Aguilar es director general de Dell Technologies*
Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.
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