Plazo de 5 Años: Acelerando la Adopción Empresarial de Sistemas Inteligentes

Un plazo de cinco años para cambiar a sistemas inteligentes puede ser más ajustado de lo que parece inicialmente.

Características de sistemas inteligentes

El reloj corre para organizaciones buscando una transición exitosa a sistemas inteligentes a nivel empresarial. Tienen cinco años para lograrlo, empezando ahora.

Cinco años pueden parecer mucho tiempo, pero el éxito requiere que las empresas superen obstáculos comunes. Esos incluyen la presencia de sistemas legacy, silos de datos, falta de potencia de cómputo en el edge, e integración de sistemas diversos en un entorno que aprovecha machine learning y colaboración en tiempo real.

Esos sistemas inteligentes proporcionan la infraestructura que subyace a iniciativas más amplias centradas en datos como los conceptos emergentes de inteligencia continua y observabilidad.

La empresa de transformación digital Wind River destacó desafíos y oportunidades para empresas en industrias mayores vía un informe emitido recientemente. En una encuesta a más de 500 líderes tecnológicos globalmente, Wind River encontró que el 62% de líderes dicen que sus empresas "han emprendido un viaje para convertirse en empresas de sistemas inteligentes".

Además, 8 de cada 10 encuestados quieren demostrar éxito dentro de cinco años, con el 16% de esos líderes diciendo que esperan lograr un ROI cuatro veces superior al de sus pares.

Los encuestados representaban industrias nucleares: manufactura, energía y utilities, aeroespacial y defensa, tecnología médica, automotriz y telecomunicaciones.

Manufactura

Con 2,7 millones de robots ya trabajando y más en el horizonte en manufactura, el edge importa hoy. "Entregar cómputo en el far edge, predecir tensiones, resolver fallos, y personalizar dispositivos en la nube —estas son todas capacidades fundacionales para el éxito que deben entregarse en un único flujo de trabajo colaborativo en tiempo real," dijo el informe.

Sin embargo, la investigación mostró que solo el 11% de empresas manufactureras "ya se ven como empresas de negocio digital de sistemas inteligentes". Otro 55% del resto se esfuerza por llegar.

Energía y utilities

Wind River dijo que la visión a cinco años para energía se enfoca en aprendizaje automatizado y machine learning. "Los líderes de manufactura buscan una combinación de personalización de dispositivos basada en cloud, gestión predictiva de sistemas, y secuenciación de procesos de flujo de trabajo necesarios para crear un camino claro hacia éxito práctico," dijo el informe.

Los encuestados del sector energético dijeron que "la capacidad fundacional de cómputo en el far edge es más de 10 veces más importante que poder ejecutar experimentos como sistema de aprendizaje".

El informe dijo que el 41% de encuestados de energía y utilities cree que sistemas inteligentes pueden transformar positivamente qué tan cuidadosa y eficientemente usamos recursos ambientales.

Aeroespacial y defensa

La inteligencia artificial es crucial en este sector. Wind River citó a la firma de investigación CB Insights comentando datos del informe: "En la industria aeroespacial y de defensa, el software de soporte tiene que tomar decisiones rápidas en escenarios de alto riesgo. La inteligencia artificial se está volviendo integral para el espacio de $8,7T mientras empresas y agencias gubernamentales exploran usar tecnologías de robótica y sistemas autónomos a ciberseguridad y telecomunicaciones para seguridad nacional."

Los encuestados destacaron la necesidad de cómputo real en el far edge y la capacidad de emular y simular en tiempo real como las características más importantes de inteligencia en aeroespacial y defensa.

La investigación también destacó la necesidad de "sintetizar flujos de trabajo con un proceso para todas las partes involucradas y el uso de herramientas como bucles de retroalimentación digital en desarrollo de nuevos productos y servicios".

Tecnología médica

"La idea de Alan Turing del juego de imitación fue precursora del pensamiento actual sobre sistemas inteligentes dentro de la industria médica. La aplicación de sistemas inteligentes para mantenimiento preventivo e innovación es extremadamente emocionante," notó el informe de Wind River. Luego dijo que el campo medtech requiere más inversión hoy que cualquier otro vertical.

El informe citó datos de Accenture mostrando que en cinco años "la IA sola podría ahorrar a la salud de EE. UU. $150 mil millones anualmente".

Las claves para medtech incluyen una plataforma de flujo de trabajo colaborativo en tiempo real combinada con la capacidad de ciclar datos en bucles de retroalimentación de vuelta al desarrollo de producto, detectar eventos, resolverlos, y entregar automatización total.

El lado negativo, según el informe: "Mientras el 78% de líderes en empresas de tecnología médica están en camino a construir sistemas inteligentes, un tercio de ellos no están teniendo éxito". Así que aún queda mucho trabajo e innovación necesaria en medtech.

Automoción

La industria automotriz está un poco más avanzada en sistemas de inteligencia. Por supuesto, automoción ha pasado por una serie de revoluciones en las últimas décadas. Esa tendencia continuará.

El informe señala: "Las características de infraestructura que los fabricantes implementen en los primeros tres años representarán el 70% del impacto total de sistemas inteligentes en la industria."

Continúa: "Obtener la secuencia correcta y enfocarse en construir los conjuntos correctos de características de sistemas inteligentes son ambas clave para el éxito."

Citando el "mundo cada vez más diverso de oportunidades de ingresos" en automoción, el informe dijo que una plataforma de flujo de trabajo colaborativo es necesaria, incluso si no tiene impacto mayor a corto plazo.

Ese "mundo diverso" en sector automotriz es donde el negocio ya no es solo construir coches sino también desarrollos como cómo los coches son ahora fuentes valiosas de información sobre consumidores y la evolución del modelo de negocio de propiedad de vehículos.

El informe dijo que automoción debería construir tres elementos clave de sistemas inteligentes en los próximos tres a cinco años: La capacidad de tener cómputo real en el far edge, la capacidad de predecir tensiones y fallos y resolverlos, y la capacidad de personalizar experiencia de dispositivo en la nube.

Uno de los factores que hacen a automoción especial entre las industrias mayores fue notado por el informe. Dijo: "La industria automotriz tiene drivers únicos para el éxito. La característica más importante de sistemas inteligentes para éxito de organizaciones es que pueden ser construidos, desarrollados y operados usando simulaciones o emulaciones para aumentar productividad y reducir time-to-market."

Telecomunicaciones

Mientras los anuncios de TV para empresas telecom se centran en el movimiento a 5G, la clave para el sector, según el informe, es convertirse en "empresas de sistemas inteligentes completas". Eso empieza con "un proceso de flujo de trabajo colaborativo en tiempo real junto con la capacidad de personalizar dispositivos en el edge".

En la encuesta, un tercio de líderes de carriers en EE. UU. dijeron que creen que sus organizaciones están comprometidas con la idea de sistemas inteligentes como core de sus futuros. "Sin embargo, las probabilidades de éxito, incluso dentro de ese grupo, corren solo al 54%. Estar comprometido con la idea no es garantía," dijo el informe.

Los encuestados dijeron que dentro de tres años, el sector telecom tendrá un enfoque claro en crear un futuro de sistemas inteligentes, tendrá prácticas de negocio core en lugar que contribuyan a un futuro de sistemas inteligentes, y tendrá sus productos/servicios embebidos completamente desarrollados para sistemas inteligentes. "Esta es una vista agresiva a corto plazo comparada con la de otros sectores," dijo el informe.

"Solo el sector automotriz tiene igual enfoque en las características inteligentes clave necesarias ahora: cómputo real en el edge, capacidad de simular y emular en tiempo real cercano, y bucles de retroalimentación digital que conectan datos a productos y servicios," dijo Wind River.

Añadió que el 90% de líderes telecom creen que más del 50% de sus productos y servicios embebidos necesitarán funcionar en la nube far-edge, dentro de menos de tres años. El 63% cree que sus productos y servicios serán infusionados con IA y ML en los próximos tres años.

"En cinco años, dos características clave pueden convertirse en realidades: automatización total y la capacidad de actuar basado en datos sensoriales y algoritmos," concluyó el informe.