Levantamento indica como a computação de borda tem sido usada por empresas de diversos setores
A computação de borda (ou edge computing) é de importância crítica no processo de transformação digital, aumentando a eficiência e sustentando o crescimento futuro de empresas. É o que revela uma pesquisa da Intel divulgada nesta terça (1º) e que mostra que para 76% dos CIOs identificar a “localização ideal” para o processamento de dados é um dos principais desafios para a evolução de suas empresas.
O levantamento traz um panorama para os líderes de TI, indicando como aumentar eficiência operacional, criar novos produtos e abrir novos fluxos de receita. E isso inclui a computação de borda, que deve trabalhar em sinergia com tecnologias críticas como IA e 5G.
Diante disso, a Intel aponta que entre seus clientes há mais de 24 mil implementações na borda que estão gerando valor real de negócios, incentivando o crescimento das receitas e a e inovação nesta nova era de inteligência distribuída.
No varejo, a computação de borda elimina a distorção de estoque, deixando as cadeias de suprimentos e o desenvolvimento de produtos mais eficientes, além de permitir análises assertivas sobre o comportamento do consumidor. Como exemplo, a taxa de conversão da varejista e cliente Intel Wonderstore saltou 17% desde a implantação de tecnologias de borda.
Já no segmento de indústria, essas tecnologias atuam na automação de processos robóticos baseados em IA e geram resultados transformadores. É o caso da montadora Audi, onde essas implantações na borda ajudaram a elevar a velocidade de inspeção de solda em 100 vezes com apenas 18 milissegundos de latência. Isso também refletiu na redução dos custos de mão de obra em até 50% em uma de suas fábricas de montagem na Alemanha.
A computação de borda também vem transformando o cuidado com os pacientes na área médica, aprimorando a qualidade de atendimento e eficiência clínica. Tal inovação viabiliza o monitoramento de pacientes, coleta de dados, integração com registros eletrônicos de saúde, análises com base em IA e uso de deep learning em diagnósticos de imagem. Por meio da tecnologia na borda, a Philips impulsionou a geração de imagens de tomografia computadorizada em 188 vezes, sem a necessidade de realizar implementações de hardware.
Por fim, o setor de telecomunicações vem se beneficiando com os recursos de borda do uso, que permitem eficiência operacional e de rede. O machine learning, por sua vez, auxilia na redução de custos e no aumento da eficiência operacional, enquanto IA e analytics possibilitam uma gestão eficiente de redes 5G.
