As empresas de hoje enfrentam desafios gigantescos. O uso da tecnologia cresceu exponencialmente durante a pandemia, gerando um volume inédito de dados críticos de negócios. Esses dados serão fundamentais para a transformação digital de várias empresas, mas muitas ainda enfrentam desafios bem reais na hora de processá-los.
É aqui que a computação de borda pode ter um papel crítico, aumentando a eficiência e sustentando o crescimento futuro de empresas de porte internacional.
O ritmo das mudanças ficou ainda mais intenso por conta da pandemia global, a crise climática e o aumento nas tensões sociopolíticas. Além disso, nossa resiliência de dados está cada vez mais alta, com trilhões de minutos sendo processados em plataformas de vídeo a cada mês. É importante que estes dados estejam prontamente disponíveis para que as empresas possam inovar em tempo real.
A explosão de dados deixou em alerta as empresas que buscam maximizar o uso de tecnologias como inteligência artificial (IA) e comunicações 5G. Diretores de Informática (CIOs) estão “acordando” para as demandas de infraestrutura destas tecnologias e para o papel que a computação de borda pode desempenhar na promoção de vantagens competitivas por meio da transformação digital acelerada.
O levantamento oferece uma visão sobre o que a computação de borda tem a oferecer hoje e amanhã nos principais setores. Resumindo, a borda é o lugar onde as empresas podem transformar seus planos mais ambiciosos em realidade. Os CIOs entendem que a borda é fundamental para acessar as inovações futuras. Entre os entrevistados, 76% afirmam que identificar a “localização ideal” para o processamento de dados constitui um dos principais desafios ao progresso de suas companhias.
A borda está prestes a transformar todos os aspectos de nossas vidas e negócios e os CIOs devem investir na colaboração e alavancar ecossistemas que lhes permitam capitalizar todas as suas oportunidades. A computação de borda já está levando os serviços digitais para a próxima fronteira, trabalhando em sinergia com tecnologias críticas como IA e 5G. No momento, apenas entre os clientes da Intel, existem mais de 24.000 implementações na borda que estão gerando valor real de negócios, ajudando as empresas a crescer e inovar nesta nova era de inteligência distribuída.
Principais conclusões:
Varejo: Os dados analisados na borda eliminam a distorção de estoque, deixando as cadeias de suprimentos e o desenvolvimento de produtos incrivelmente eficientes. A borda também oferece análises em tempo real do comportamento dos consumidores, permitindo aos varejistas oferecer experiências sob medida. A taxa de conversão de vitrines do cliente Intel Wonderstore aumentou em quase 17% desde a implantação de tecnologias de borda.
Indústria: Os sistemas de automação de processos robóticos (RPA) baseados em IA geram resultados transformadores para a Indústria 4.0 e estão sendo usados para realizar tarefas repetitivas e potencialmente perigosas com maior velocidade e precisão do que os humanos. A visão mecânica também tem sido usada para validar recursos e verificar a existência de defeitos, ajudando a entregar produtos de excelente qualidade. Essas implantações na borda ajudaram o cliente Intel Audi a aumentar a velocidade de inspeção de solda em 100x com apenas 18 milissegundos de latência. Assim, a empresa conseguiu reduzir os custos de mão de obra em até 50% em uma de suas principais fábricas de montagem, localizada em Neckarsulm, na Alemanha.
Cuidados médicos: A computação de borda também vem transformando o cuidado com os pacientes, aumentando a qualidade de atendimento e eficiência clínica, permitindo o monitoramento frequente de pacientes e a coleta de dados, integração com registros eletrônicos de saúde e análises com base em IA. Além disso, a inferência de deep learning é usada em diagnósticos de imagem, acelerando a identificação de problemas de saúde e salvando vidas. Graças à tecnologia na borda, a Philips, cliente Intel, conseguiu acelerar a geração de imagens de tomografia computadorizada em 188 vezes, sem a necessidade de mexer em seu hardware.
Telecomunicações: Por meio do uso de eficiência operacional e de rede, o machine learning pode ajudar as operadoras de telecomunicações na redução de custos e no aumento da eficiência operacional e da rede em resposta às crescentes expectativas de nível de serviço. Com o auxílio de IA e analytics, as operadoras podem gerenciar suas redes 5G de forma inteligente, atingindo metas de desempenho e automação de rede, economia de energia e flexibilidade operacional, atendendo uma ampla variedade de usos da tecnologia 5G e de borda.
