• La inteligencia artificial y el Internet de las cosas son dos de las tecnologías más transformadoras de la era moderna.
  • Aunque a menudo se cruzan y se complementan, tienen propósitos distintos y funcionan según principios diferentes.

Aunque la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) son tecnologías distintas, a menudo trabajan en conjunto para crear soluciones innovadoras. La IA proporciona la inteligencia y las capacidades de toma de decisiones, mientras que el IoT ofrece la conectividad y la recopilación de datos. Comprender las diferencias entre la IA y el IoT es crucial para aprovechar todo su potencial y desarrollar estrategias efectivas para utilizar estas poderosas herramientas.

1. Objetivos distintos

Aunque la IA puede complementar al IoT, sus objetivos siguen siendo distintos. El IoT funciona como una red que permite la conectividad global y la interacción autónoma con objetos físicos, utilizando sensores, actuadores y electrónica para transmitir datos a través de internet. En cambio, la IA intenta replicar la inteligencia humana, fomentando un comportamiento empático y facilitando la colaboración entre humanos y máquinas.

Las recomendaciones personalizadas impulsadas por IA ejemplifican su utilización, mientras que la funcionalidad del IoT se extiende a sensores de temperatura y movimiento para la recopilación e interacción de datos. La convergencia de la IA y el IoT, o IoT habilitado por IA, aumenta sus capacidades, abriendo nuevas posibilidades para sistemas inteligentes e interconectados.

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2. Fiabilidad

El IoT facilita el intercambio fluido de datos entre dispositivos conectados físicamente, mientras que la IA mejora la comprensión de los datos. La naturaleza interconectada del IoT genera grandes volúmenes de datos, lo que requiere un análisis inteligente para extraer información. En consecuencia, el IoT muestra una mayor fiabilidad en comparación con los sistemas de IA.

Por el contrario, los sistemas de IA dependen de la intervención humana, especialmente durante el desarrollo y el entrenamiento. También pueden requerir supervisión humana para abordar desafíos como los ataques adversarios y la deriva del modelo, que pueden afectar el rendimiento. Esta dependencia de la intervención humana distingue a la IA del IoT, lo que destaca la necesidad de enfoques colaborativos en los sistemas de IoT habilitados por IA.

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3. Consideraciones de costo

Para proyectos de IoT, los gastos suelen incluir servidores host, hardware, conectividad inalámbrica y desarrollo de software. A pesar de estos costos, el IoT tiende a ser más asequible que la IA. Además, la capacidad de controlar dispositivos IoT mediante dispositivos electrónicos portátiles como teléfonos inteligentes reduce la necesidad de controladores especializados, lo que reduce aún más los gastos.

Por otro lado, los proyectos de IA implican gastos relacionados con la recopilación de datos, el desarrollo de software, la implementación de modelos, los lagos/almacenes de datos y las arquitecturas de sistemas. Los sistemas de IA requieren arquitecturas altamente configurables para manejar cálculos extensos, lo que a menudo requiere servidores remotos a un costo ligeramente mayor. Esta distinción en el precio refleja los diferentes requisitos y funcionalidades de la IA y el IoT, lo que resalta la importancia de una asignación presupuestaria estratégica en las iniciativas de IoT habilitado por IA.

4. Requisitos de datos

En el IoT, la recopilación de datos se basa en sistemas de hardware y sensores, que recopilan, almacenan y recuperan datos según sea necesario. El volumen y la calidad de los datos recopilados dependen del número y tipo de sensores utilizados, por lo que el despliegue de sensores es crucial para una recopilación de datos eficaz.

Por otro lado, la base de la IA radica en comprender patrones y comportamientos, lo que requiere cantidades masivas de datos que abarquen patrones, tendencias y conocimientos sobre el comportamiento humano. El preprocesamiento y la relevancia son vitales para los datos de IA, especialmente para tareas como el modelado de datos. A diferencia del IoT, donde el despliegue de sensores conduce a la recopilación de datos, la IA enfatiza la calidad y el preprocesamiento de los datos para producir información significativa y facilitar la toma de decisiones inteligente.

5. Tasas de éxito

El IoT juega un papel clave en la comprensión del comportamiento del consumidor, ofreciendo a las empresas una ventaja práctica en las tasas de éxito. Recopila y analiza datos de diversas fuentes, proporcionando información procesable. A pesar del potencial de la IA, solo el 30% de las organizaciones reportan un alto éxito con proyectos de IA, a menudo debido a problemas de calidad y cantidad de datos. Esto resalta la importancia de la planificación estratégica en la integración de IA e IoT.