El Internet de las cosas (IoT), concepto que utilizamos para explicar la conexión de diferentes tipos de dispositivos entre sí, ha alcanzado un lugar destacado en el escenario mundial, incluso en países de América Latina. Al tener la capacidad de habilitar la comunicación entre cosas, intercambiar y transmitir datos y derivar acciones, los objetos que alguna vez fueron simples se vuelven inteligentes y generan insights para las empresas debido a la diversidad de posibilidades, además de facilitar los procesos de trabajo y brindar formas de entretenimiento.

Cada vez es más común encontrar dispositivos IoT en diferentes situaciones, desde utensilios domésticos hasta máquinas agrícolas, después de todo, cualquier objeto puede incorporar esta tecnología. Esto es posible a través del procesamiento de datos en la nube, que devuelve información relevante que se traduce en órdenes para que las cosas realicen funciones inteligentes.

En el contexto de América Latina, la adopción de IoT está creciendo, pero uno de los mayores desafíos son los problemas de conectividad que aún enfrentamos. Para que esta tecnología funcione con eficiencia, el proceso de transferencia de datos debe ser rápido, o sea, la latencia debe ser baja.

En este sentido, el edge computing puede ayudar a afrontar estos retos, siendo una de las soluciones clave para impulsar el uso de IoT definitivamente.

Edge computing y su uso en dispositivos de IoT

Para 2024, IDC prevé que las inversiones en computación de borde alcancen los 250 mil millones de dólares. Así, analizando cómo funciona, diría que esta solución está muy bien relacionada con otras tecnologías, como la nube híbrida y el 5G. Pero, debido a la aceleración de IoT, creo que el edge computing será necesario en los procesos que dependen de Internet para promover cambios, incluso en el entorno organizacional.

Esta tecnología tiene la capacidad de realizar el procesamiento de datos en la ubicación física del dispositivo o cerca de la fuente, geográficamente más cerca de donde se recopilaron. Como resultado, la latencia disminuye, reduciéndose a casi cero, permitiendo un uso optimizado, además de ahorrar en ancho de banda. Esto solo es posible porque se usan chipsets aceleradores especializados, que son capaces de ejecutar algoritmos de aprendizaje automático más sofisticados, diferenciándose de los servidores centralizados en la nube tradicional. Este tipo de solución, que es más avanzada, ayuda a aumentar la utilización y la eficiencia de los dispositivos de IoT.

Otro punto que debe examinarse detenidamente es que permite un control localizado de los datos. Pero, ¿cómo funciona esto? A través de la tecnología, los algoritmos pueden ser entrenados en múltiples servidores y dispositivos que almacenan muestras de datos locales, lo que significa que no necesitamos compartirlos o intercambiarlos con otras fuentes y así podemos procesarlos en el propio dispositivo y mantenerlos seguros.

De esta forma, en casos de necesidad de confidencialidad, como por ejemplo, datos personales del sector financiero o información médica de pacientes, las organizaciones podrán garantizar más seguridad a sus clientes y mejorar la dinámica de trabajo.

Otro uso en una situación de emergencia es cuando necesitamos frenar un automóvil de inmediato. Con el procesamiento de datos en el borde, la acción solicitada se realizará en el momento adecuado. Sin embargo, si solo dependemos del envío de información a la nube, considerando el tiempo de procesamiento de los datos en Internet, tendremos una latencia que puede retrasar el accionar y provocar accidentes.

El impacto en América Latina

El edge computing reduce la latencia y, por lo tanto, la dependencia de la conectividad avanzada para realizar las funciones de los dispositivos de IoT. Así, implementar la solución en América Latina, que aún carece de estos avances tecnológicos, puede ayudar a transformar negocios y desarrollar regiones.

Hay informes, por ejemplo, sobre su implementación en aplicaciones de teléfonos inteligentes en el sector agrícola. A través de algoritmos de aprendizaje automático, los dispositivos pueden bajar el tráfico de datos y realizar el procesamiento en el borde, en el propio teléfono celular. Esto permite a los agricultores identificar plagas y enfermedades en los cultivos a través de aplicaciones, además de tener acceso a información en tiempo real del campo. Así, se reduce la latencia, sin necesidad de analizar todos los datos y, por tanto, sin demandar conectividad de alta velocidad.

En este sentido, con la capacidad que otorga esta tecnología para procesar datos de manera inteligente, los dispositivos IoT evolucionan y pueden beneficiar a los países latinoamericanos en la transformación de varios sectores, como la medicina, el transporte, la agricultura y la industria en general.

(*) José Renato de Mello Gonçalves: VP de América Latina para Orange Business Services