Piloto Edge AI
Los equipos con restricciones de latencia, privacidad u offline necesitan soluciones de IA en dispositivo. Construimos prototipos de modelos edge, evaluamos rendimiento y damos recomendaciones go/no-go para decisiones de baja latencia.
Por qué importa Edge AI
Edge AI permite decisiones de baja latencia en el dispositivo, crítico para aplicaciones con requisitos en tiempo real, restricciones de privacidad o necesidad de funcionamiento offline. Un piloto valida viabilidad y rendimiento antes del despliegue en producción.
Este servicio es ideal para equipos con restricciones de latencia, privacidad u offline. Construimos un prototipo de modelo edge optimizado para vuestro dispositivo, evaluamos rendimiento y aportamos recomendaciones go/no-go con guía de despliegue.
Datos clave y ejemplos
Mercado Edge AI
Se prevé que el mercado Edge AI alcance 73.500 M$ en 2030, con fabricación, salud y vehículos autónomos impulsando la adopción. Edge AI reduce la latencia un 80–95 % frente a inferencia en la nube, permitiendo decisiones en tiempo real.
Casos de uso habituales de Edge AI
- Inferencia en tiempo real: Edge AI permite inferencia por debajo de 100 ms para vehículos autónomos, automatización industrial y aplicaciones de monitorización en tiempo real
- IA que preserva la privacidad: El procesamiento en dispositivo mantiene los datos sensibles locales, cumpliendo GDPR, HIPAA y requisitos de privacidad sectoriales
- Capacidad offline: Edge AI permite funcionalidad de IA en ubicaciones remotas o durante cortes de red, crítico para IoT y operaciones de campo
- Optimización de costes: La inferencia en el borde reduce los costes de cómputo en la nube un 60–80 % en cargas de inferencia de alto volumen
Ejemplo real
Una empresa manufacturera necesitaba inspección de calidad en tiempo real con latencia <50 ms, pero la visión por ordenador en la nube tenía 200–300 ms. Un piloto Edge AI validó que modelos optimizados podían ejecutarse en dispositivos edge con 35 ms y un 94 % de precisión. Esto permitió control de calidad en tiempo real y evitó 180 K$ en envíos fallidos mensuales.
Cómo funciona
Un proceso estructurado adaptado a este proyecto
Caso de uso y restricciones
Definir requisitos del caso de uso y restricciones del dispositivo
Optimización del modelo
Construir prototipo de modelo edge optimizado para las capacidades del dispositivo
Evaluación de rendimiento
Evaluar latencia, precisión y uso de recursos
Recomendaciones
Aportar recomendación go/no-go con plan de despliegue
Qué recibirá
Entregables claros y accionables
Análisis del caso de uso Edge AI
Estrategia de optimización del modelo
Prototipo de modelo edge
Benchmarks y análisis de rendimiento
Evaluación de despliegue en producción
Recomendaciones go/no-go y hoja de ruta
Ideal si
- Un solo caso de uso
- Acceso a especificaciones del dispositivo
- Puntos de control semanales
Fuera de alcance
- Diseño de hardware
¿Listo para empezar?
Hablemos de cómo Piloto Edge AI puede ayudar a su equipo a alcanzar sus objetivos.