{"id":162861,"date":"2025-04-17T10:45:56","date_gmt":"2025-04-17T17:45:56","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=162861"},"modified":"2025-05-15T18:16:05","modified_gmt":"2025-05-16T01:16:05","slug":"how-edge-ai-can-revolutionize-industries-with-on-device-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/le\/purely-educational\/how-edge-ai-can-revolutionize-industries-with-on-device-intelligence\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la AI perif\u00e9rica puede revolucionar las industrias con la inteligencia en el dispositivo"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-7387b849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column has-medium-font-size is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:70%\">\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-pure-orange-100-border-color has-primary-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:2px;border-top-left-radius:16px;border-top-right-radius:16px;border-bottom-left-radius:16px;border-bottom-right-radius:16px;padding-top:30px;padding-right:30px;padding-bottom:30px;padding-left:30px\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-summary\">Resumen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Edge AI can bring together AI and edge computing. In the future, deploying AI workflows closer to sources of data generation or to the endpoints where decisions are acted on can help produce faster results at a lower cost.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group pdf-print-hide is-content-justification-right is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-f726d978 wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"pdfprnt-buttons\"><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/le\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/162861?print=pdf\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-pdf\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/pdf.png?1953174090\" alt=\"image_pdf\" title=\"View PDF\" \/><\/a><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/le\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/162861?print=print\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-print\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/print.png?245231721\" alt=\"image_print\" title=\"Print Content\" \/><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div id=\"CONTENT\" class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que contin\u00faa el aumento a la AI, persisten las preguntas pr\u00e1cticas sobre la adopci\u00f3n eficiente y rentable de la AI. La AI perimetral es una de las adaptaciones m\u00e1s impactantes de la inteligencia artificial porque requiere la implementaci\u00f3n de flujos de trabajo de AI completos m\u00e1s cerca de fuentes de generaci\u00f3n de datos o de los puntos finales en los que se toman decisiones. Es la <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/knowledge\/what-is-edge-computing.html\">computaci\u00f3n perimetral<\/a> lo que aumenta con la potencia de la AI.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-what-is-edge-ai-nbsp\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es la AI perif\u00e9rica?\u00a0<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La AI Edge se ha propuesto para todo, desde dispositivos quir\u00fargicos rob\u00f3ticos que necesitan an\u00e1lisis para completar cirug\u00edas complejas hasta asistentes de voz de tel\u00e9fonos inteligentes que responden en una fracci\u00f3n de segundo a sus preguntas. En cada caso, la AI perif\u00e9rica permite que la recopilaci\u00f3n de datos, el an\u00e1lisis y la toma de decisiones se realicen localmente (en el borde) sin la necesidad de transmitir datos de ida y vuelta a la nube y sin la ayuda de los recursos inform\u00e1ticos en la nube. Hace que las aplicaciones conectadas existentes sean <a href=\"https:\/\/www.cio.com\/article\/3563765\/ai-makes-edge-computing-more-relevant-to-cios.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">m\u00e1s r\u00e1pidas y receptivas<\/a>, lo que permite la colocaci\u00f3n de aplicaciones de AI en m\u00e1s entornos como ubicaciones remotas donde las redes inal\u00e1mbricas son d\u00e9biles.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La AI perimetral puede ser el catalizador necesario para obtener resultados tangibles de las inversiones realizadas en el desarrollo y la infraestructura de la AI. AI en el borde puede aportar inteligencia rica, funcional y de baja latencia en m\u00e1s casos de uso y de maneras que hagan que la AI sea m\u00e1s eficaz para producir resultados de valor.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-does-it-work\"><strong>\u00bfC\u00f3mo funciona?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La AI perif\u00e9rica es posible gracias a la evoluci\u00f3n de varias tecnolog\u00edas habilitantes:\u00a0<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Las capacidades del <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/knowledge\/what-is-deep-learning.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> han avanzado hasta el punto de que las organizaciones pueden desarrollar e implementar m\u00e1s f\u00e1cilmente aplicaciones de AI de borde personalizado que resuelven problemas del mundo real.<\/li>\n\n\n\n<li>Los avances en las GPU y el procesamiento paralelo han hecho posible implementar el potente hardware de computaci\u00f3n independiente necesario para ejecutar la AI en el borde.<\/li>\n\n\n\n<li>IoT, aunque no es una tecnolog\u00eda nueva, proporciona la otra materia prima esencial para la AI en el borde: los datos. Con la potencia de computaci\u00f3n incorporada, los <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/knowledge\/big-data\/internet-of-things-and-big-data.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">dispositivos IoT <\/a> ya no tendr\u00edan que estar conectados a Internet para realizar funciones esenciales y actuar sobre los datos que recopilan.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-edge-ai-and-cloud-ai-the-perfect-partners\"><strong>AI e AI en la nube: Los socios perfectos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La AI perimetral y la AI en la nube no son parte de una pregunta, son dos herramientas complementarias que ayudan a las organizaciones a implementar sus propias aplicaciones de AI de la manera m\u00e1s eficiente posible. La nube sigue desempe\u00f1ando un papel clave al proporcionar un canal para entrenar, implementar y administrar la AI perif\u00e9rica, al menos para aquellas instancias que est\u00e1n dentro del rango de las redes inal\u00e1mbricas y al proporcionar computaci\u00f3n adicional para cargas pesadas o para computaciones que la implementaci\u00f3n perif\u00e9rica no puede manejar. La nube tambi\u00e9n recopila datos para la optimizaci\u00f3n continua de la aplicaci\u00f3n y para su uso en otras partes de una organizaci\u00f3n.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La AI distribuida (DAI) es un enfoque h\u00edbrido que tiene como objetivo aprovechar todos los recursos disponibles para lograr los objetivos. La AI perif\u00e9rica puede ser una forma menos costosa de realizar tareas en comparaci\u00f3n con el uso de la nube, pero esto solo puede ser cierto para ciertos casos de uso y en determinadas condiciones, por ejemplo, si un proveedor de servicios cobra por uso. DAI utiliza dispositivos perimetrales, la nube y las redes para compartir cargas de trabajo de AI basadas en par\u00e1metros como la potencia de procesamiento necesaria, la latencia, el costo, el tr\u00e1fico de red y la seguridad.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-benefits-of-edge-ai-finding-the-roi\"><strong>Los beneficios de la AI perif\u00e9rica: Encontrar el retorno de la inversi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los principales beneficios de la AI perif\u00e9rica son una latencia m\u00e1s baja y un rendimiento m\u00e1s r\u00e1pido en comparaci\u00f3n con la AI conectada a la nube, adem\u00e1s de la capacidad de implementar la AI en entornos donde no hay red. Libre de variables de red, la AI perif\u00e9rica mejora la disponibilidad y la confiabilidad de las aplicaciones de misi\u00f3n cr\u00edtica. Tambi\u00e9n puede ofrecer m\u00e1s privacidad para los datos sensibles y presentar una superficie de ataque m\u00e1s limitada para los ciberdelincuentes. Para las organizaciones que buscan controlar el uso de la red y los costos asociados, la AI perif\u00e9rica es una soluci\u00f3n eficiente, especialmente cuando se usa como parte de un sistema DAI.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, no toda la AI debe realizarse en el borde. El costo del hardware adicional debe sopesarse con el valor que puede proporcionar. La AI perif\u00e9rica tambi\u00e9n puede aumentar los desaf\u00edos, especialmente cuando se intenta administrarla a escala. Cuando la opci\u00f3n est\u00e1 disponible, el control y la administraci\u00f3n centralizados de los nodos de AI en el borde conectados a la nube pueden ser m\u00e1s ventajosos que las mejoras de rendimiento para los dispositivos aut\u00f3nomos.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-challenges-in-edge-ai\">Desaf\u00edos en la AI perif\u00e9rica<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La AI perimetral, si bien es prometedora, enfrenta desaf\u00edos significativos en la infraestructura y administraci\u00f3n del almacenamiento de datos, que afectan directamente los resultados comerciales, el retorno de la inversi\u00f3n y las decisiones de inversi\u00f3n. Estos son cinco desaf\u00edos clave:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Capacidad de almacenamiento y escalabilidad limitadas<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los dispositivos perif\u00e9ricos suelen tener una capacidad de almacenamiento limitada, lo que dificulta almacenar y procesar grandes vol\u00famenes de datos de forma local. Esta limitaci\u00f3n obstaculiza la capacidad de escalar las aplicaciones de AI de manera eficaz, lo que provoca cuellos de botella en el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones. El manejo de datos ineficiente puede demorar los resultados, afectar la toma de decisiones oportuna y reducir la ventaja competitiva que promete la AI.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"2\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Complejidad de la administraci\u00f3n de datos y administraci\u00f3n remota<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La AI perif\u00e9rica implica administrar datos en tiempo real, a menudo incompletos o ruidosos, lo que complica la calidad y confiabilidad de los datos. Garantizar la integridad de los datos es fundamental para obtener resultados precisos del modelo de AI. La mala calidad de los datos puede llevar a resultados defectuosos, afectar las decisiones comerciales y, en \u00faltima instancia, afectar el retorno de la inversi\u00f3n. La administraci\u00f3n de datos de alta calidad es esencial para maximizar el valor de la AI. Las ubicaciones perif\u00e9ricas tambi\u00e9n tienden a carecer de soporte de TI en el sitio, lo que requiere soluciones con capacidades de administraci\u00f3n remota f\u00e1ciles.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"3\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Sobrecarga y redundancia de datos<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El gran volumen de datos generados en el borde puede provocar ineficiencias en la agregaci\u00f3n y redundancia de datos. Esto genera un aumento en los costos de transmisi\u00f3n y almacenamiento de datos. Los costos excesivos de manejo de datos pueden erosionar los posibles beneficios de ROI de la AI en el borde, a menos que el almacenamiento sea escalable y tenga el rendimiento suficiente para compensarlos.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"4\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Limitaciones de energ\u00eda y recursos<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los dispositivos perimetrales a menudo funcionan bajo restricciones de energ\u00eda y recursos, lo que requiere que los modelos de AI se optimicen para un consumo de baja energ\u00eda sin comprometer el rendimiento. La utilizaci\u00f3n ineficiente de los recursos puede limitar la implementaci\u00f3n de soluciones de AI en el borde, lo que afecta su capacidad de ofrecer informaci\u00f3n en tiempo real e impacta en la eficiencia comercial general.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"5\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Desaf\u00edos de integraci\u00f3n e interoperabilidad<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los ecosistemas de proveedores fragmentados y la complejidad de integrar la AI perimetral con los sistemas existentes pueden obstaculizar la administraci\u00f3n y el procesamiento de datos sin problemas. Los desaf\u00edos de integraci\u00f3n pueden retrasar la obtenci\u00f3n del retorno de la inversi\u00f3n de las inversiones en AI en el borde, ya que complican la implementaci\u00f3n y el escalamiento de las soluciones de AI en diversos entornos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Abordar estos desaf\u00edos es fundamental para maximizar los beneficios de la AI perif\u00e9rica y garantizar que las inversiones produzcan resultados comerciales tangibles. Al desarrollar estrategias s\u00f3lidas de administraci\u00f3n de datos y optimizar la infraestructura de almacenamiento, las organizaciones pueden liberar todo el potencial de la AI perif\u00e9rica para mejorar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento empresarial.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-use-cases\"><strong>Casos de uso<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Algunos de los casos de uso m\u00e1s emocionantes de AI perif\u00e9rica son los que llevan la toma de decisiones aut\u00f3noma a ubicaciones remotas fuera de la cobertura de la red, como minas, granjas, \u00e1reas no desarrolladas o espacio exterior, por ejemplo. Tambi\u00e9n puede admitir el rango geogr\u00e1fico y el rendimiento del sistema en veh\u00edculos aut\u00f3nomos y hardware militar.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, la AI perif\u00e9rica ayuda a que los casos de uso de AI existentes funcionen mejor. Por ejemplo, los dispositivos rob\u00f3ticos en entornos m\u00e9dicos o de f\u00e1brica que sol\u00edan transmitir datos a la nube para el procesamiento pueden responder m\u00e1s r\u00e1pidamente y operar con mayor precisi\u00f3n.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-the-right-data-storage-supports-edge-ai-success\"><strong>C\u00f3mo el almacenamiento de datos adecuado respalda el \u00e9xito de la AI perif\u00e9rica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seleccionar la soluci\u00f3n de almacenamiento de datos adecuada es fundamental para abordar los desaf\u00edos de las aplicaciones de AI en el borde, especialmente debido a la naturaleza remota y, a menudo, con espacio limitado de las ubicaciones en el borde. Pure Storage aborda los desaf\u00edos en la infraestructura y administraci\u00f3n del almacenamiento de datos de AI perif\u00e9rica al:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Administraci\u00f3n de la sobrecarga y redundancia de datos:<\/strong> La <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/perspectives\/bounce-back-faster-with-tiered-backups-and-bunkers\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">arquitectura por niveles<\/a> de Pure Storage ayuda a administrar la sobrecarga de datos al almacenar los datos de acceso frecuente en almacenamiento de alta velocidad y archivar los datos de acceso menos frecuente en almacenamiento rentable. Este enfoque reduce los costos asociados con la transmisi\u00f3n y el almacenamiento de datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Evitar las limitaciones de poder y recursos:<\/strong> La <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/pure-advantage\/platform.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">plataforma de Pure Storage <\/a> utiliza hasta un 85 % menos de potencia que los proveedores de almacenamiento basado \u00edntegramente en tecnolog\u00eda flash alternativos, lo que aborda las limitaciones de potencia en grandes cl\u00fasteres de AI y centros de datos con l\u00edmite de potencia. Esta eficiencia admite la <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/le\/products\/pure-storage-platform-building-ai-driven-cyber-resilience-and-flexibility\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">utilizaci\u00f3n optimizada de recursos<\/a>. <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/products\/capacity-optimized-all-flash-storage\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashArray\/\/RC20<\/a> se dise\u00f1\u00f3 espec\u00edficamente para satisfacer las necesidades de entornos de baja capacidad e implementaciones en el borde.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>C\u00f3mo superar los desaf\u00edos de integraci\u00f3n e interoperabilidad:<\/strong> Las soluciones de Pure Storage est\u00e1n dise\u00f1adas para integrarse sin problemas con los sistemas existentes, incluidos los cl\u00fasteres de GPU. Proporcionan una plataforma unificada para diversas cargas de trabajo de AI, lo que simplifica la administraci\u00f3n de datos y garantiza la compatibilidad en diferentes entornos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><em>Obtenga <a href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">m\u00e1s informaci\u00f3n sobre FlashBlade\/\/EXA<\/a> y c\u00f3mo ofrece rendimiento y escalabilidad inigualables para cargas de trabajo de AI exigentes.<\/em><\/p>\n\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:30%\">\n<div class=\"wp-block-group sticky-content has-mint-green-500-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-radius:20px;padding-top:20px;padding-right:20px;padding-bottom:20px;padding-left:20px\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-e03b5ed8732ebcc2a11722d5fcc4b3e7\" id=\"h-title\" style=\"font-size:px\">Accelerate AI Innovation<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-9223d3748670e48fb7ad2356cd860fe8 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);\">Learn more about the most powerful data storage platform ever, built for AI.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-f8bdad00 wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:1em;margin-bottom:1em\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline button-sticky is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-cloud-white-500-color has-basil-green-500-background-color has-text-color has-background has-link-color has-inter-font-family has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" style=\"border-style:none;border-width:0px;border-radius:4px;padding-top:14px;padding-right:16px;padding-bottom:14px;padding-left:16px;font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.208), 16px);\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Explore FlashBlade\/\/EXA<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desde dispositivos rob\u00f3ticos hasta autom\u00f3viles aut\u00f3nomos, la AI perif\u00e9rica tiene un potencial emocionante. 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