AI of Things(I): Multiplicando el valor de las cosas conectadas

Escrito por Álvaro Capell y David Bonomo

La explosión mediática que ha protagonizado el concepto del metaverso en los últimos tiempos ha eclipsado otra tendencia tecnológica como es la realidad aumentada o mixta, que está transformando la forma en que nos relacionamos con el mundo físico, y que con la evolución que se prevé en los próximos años va a suponer una revolución en gran cantidad de ámbitos tanto a nivel individual como social.

Esta realidad mixta, además de las tecnologías que están actualmente en un rápido desarrollo para integrar la interfaz visual en superposición con el mundo físico, se cimenta sobre dos pilares fundamentales para la digitalización de lo físico:

1) Por un lado, es necesario sensorizar el entorno y los objetos para habilitar la interacción con ellos

2) Y, por otro, es necesario desplegar una capa de inteligencia que asegure que esta interacción sea relevante y aporte valor.

Es aquí donde la combinación de Internet of Things (IoT) e Inteligencia Artificial (IA) es crítica para que esta visión se haga realidad.

En este mundo digitalizado, las soluciones verticales no se encuentran aisladas, sino que aprovechan los datos que generan otras soluciones para mejorar la precisión de sus algoritmos y aportar resultados de mayor valor para los negocios. Es esta combinación de fuentes la que hace que el tándem de IoT e IA, AI of Things, sea tan potente y de una aplicación potencial a multitud de verticales y sectores:

Uno de ellos es el de los edificios inteligentes o smart building, donde la adecuada explotación de los datos provenientes de multitud de soluciones utilizadas en la gestión de los edificios (reserva de salas, control de accesos y aforos, gestión de la eficiencia energética, marketing digital dinámico, higienización de espacios…) brinda la posibilidad de integrar y unificar esta información en cuadros de mando que permitan a un responsable de un edificio entender rápidamente qué está sucediendo y actuar consecuentemente. Asimismo, la apuesta por algoritmos de Machine Learning o Deep Learning en estos escenarios puede contribuir a una gestión más eficiente y sostenible, a través de casos de uso como la predicción del consumo energético del edificio a partir de los patrones de visita y de otros factores externos como las previsiones climatológicas, o el ajuste de los parámetros ambientales en función de los niveles de afluencia en un momento dado.

Otro ejemplo, dentro del mundo del retail analytics y los espacios inteligentes, es la combinación de los datos que arrojan herramientas de outdoor location analytics junto con los que se generan en el interior de la tienda a través de soluciones de analítica de vídeo o wifi y de digital signage, que arroja un amplio abanico de nuevas funcionalidades de IA a explotar por los retailers. Entre ellas, se podría destacar la posibilidad de garantizar una trazabilidad end-to-end del funnel de ventas dentro del establecimiento o la recomendación de cuál es el contenido de marketing más adecuado a mostrar en las pantallas a tenor del tipo de audiencia que les está visitando en un momento dado.

También cabe remarcar el encaje natural del concepto de AI of Things en ámbitos tan relevantes como son el de smart metering y la industria 4.0. En el primero, la información capturada a través de los contadores inteligentes en tiempo real pone en disposición de las utilities (de agua, gas o electricidad) diversas opciones para potenciar el uso del Big Data para reducir pérdidas, como puede ser la detección de anomalías que lleven a la temprana detección de potenciales comportamientos fraudulentos. En el segundo, nuevas tecnologías como el 5G o el Edge Computing han habilitado la ingente y rápida captura de grandes volúmenes de datos que permiten, entre otras cosas, el desarrollo de algoritmos de mantenimiento predictivo de maquinaria industrial (a través de la información de los sensores) o de identificación de desperfectos en ciertos espacios (a través de los datos aportados por un dron, por ejemplo) para facilitar las labores de mantenimiento de las redes eléctricas o de las placas solares de un edificio.

Por último, sería importante no obviar el amplio espectro de aplicaciones que AI of Things aporta al ámbito de la movilidad conectada, donde datos como el kilometraje, la velocidad, el consumo o los hábitos de conducción, generados a través de un dispositivo conectado al puerto OBD de un vehículo, pueden alimentar distintos modelos analíticos que posibilitan una gestión de flotas más eficiente a las empresas de transporte. Asimismo, dentro de este campo, también resulta determinante el papel que juegan los datos proporcionados por distintas tecnologías de asset tracking (BLE, RFiD, WiFi…) para, por una parte, asegurar una visibilidad end-to-end de la cadena de valor logística, y por otra, viabilizar ciertas aplicaciones predictivas y prescriptivas orientadas a la optimización del inventario o el mantenimiento de la cadena de frio, entre otras opciones. En Telefónica Tech IoT & Big Data seguimos profundizando en el concepto de AI of Things desarrollando soluciones innovadoras como las descritas brevemente en este artículo. En los siguientes artículos de esta serie se realizará una descripción detallada de cada una de estas soluciones tanto a nivel de negocio como técnico.

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