Tamaño y participación del mercado de computación de enjambre, aplicación (vigilancia y reconocimiento, comunicación, gestión de desastres, gestión del tráfico, automatización de procesos industriales), plataforma, uso final y componente: análisis FODA, perspectivas estratégicas competitivas y tendencias regionales 2025-2037.

Mercado de computación de enjambre: factores de crecimiento y desafíos

Impulsores del Crecimiento

• Estándares y marcos de ciberseguridad: La seguridad debe ser una preocupación principal en la computación de enjambre, ya que los agentes pueden distribuirse e interconectarse. Algunos estándares de ciberseguridad a considerar son los documentos del Marco de Ciberseguridad del NIST y las directrices de ENISA, que son esencialmente los estándares para proteger estos sistemas complejos. El marco del NIST "Arquitectura de Confianza Cero (ZTA)" ha comenzado a adoptarse para proteger las redes de enjambre, ya que permite la autenticación fiable y continua de los agentes. Las empresas que cumplan con algún tipo de cumplimiento reducirán las vulnerabilidades y conducirán a la creación de enjambres seguros en los ámbitos público y privado.
   
• Robótica autónoma y UAV: ​​La computación de enjambre está transformando los sectores de la robótica y los UAV al facilitar la coordinación colectiva de múltiples agentes autónomos. El concepto es especialmente beneficioso en aplicaciones de logística, agricultura, respuesta a desastres y defensa. Por ejemplo, Amazon Robotics utiliza algoritmos de enjambre en sus centros logísticos para mejorar la coordinación y la eficiencia de las flotas de robots. Al descentralizar la computación, estos sistemas también proporcionan resiliencia y velocidad. Los drones coordinados pueden inspeccionar o entregar paquetes más pequeños en áreas más grandes, y tienen el potencial de completar las mismas tareas que los robots terrestres colaborativos asignados al monitoreo de cultivos o al transporte de materiales. A medida que disminuyen los costos del hardware y mejora la autonomía, la robótica de enjambre se convertirá en un facilitador en la próxima generación de estrategias de automatización.

Tendencias tecnológicas que transforman el mercado de la computación de enjambre

La computación de enjambre se está desarrollando rápidamente, impulsada por la combinación de nuevas tecnologías como la IA, la computación de borde y el 5G. Estas tecnologías están permitiendo una toma de decisiones mejorada digitalmente, descentralizada y autónoma en todos los sectores, incluidos la manufactura, la defensa, las telecomunicaciones y la logística. Los sistemas de enjambre basados ​​en IA permiten el aprendizaje adaptativo y la capacidad de respuesta en tiempo real, especialmente en flotas robóticas o de drones. La computación de borde, combinada con sistemas de enjambre de IA, puede resolver problemas de latencia en aplicaciones de misión crítica. El 5G ahora permite transportes de alto ancho de banda y baja latencia en el sector de las telecomunicaciones, lo que facilita las interacciones gestionadas por la computación de enjambre. También se observa el auge de la cadena de bloques en contextos de enjambre en aplicaciones comunes, en particular en finanzas y logística. Además, cada vez hay más gemelos digitales que simulan el comportamiento de enjambre y optimizan el rendimiento en fábricas más inteligentes.

IA y aprendizaje automático: catalizadores de la innovación en computación de enjambre

El mercado de la computación de enjambre está aprovechando la disrupción de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para facilitar formas más económicas y rápidas de desarrollar nuevos productos, eficiencias operativas y soluciones mucho más personalizables. La IA y el aprendizaje automático permiten a los agentes autónomos aprender y optimizar en tiempo real, lo que facilita la innovación y la eficiencia rápidas en robótica, logística/transporte y muchas otras industrias. Las simulaciones de diseño asistidas por IA se pueden acelerar para minimizar y eliminar errores al permitir que las organizaciones creen prototipos virtuales de una solución. La introducción de modelos de aprendizaje automático en los sistemas de enjambre permite el mantenimiento predictivo y el control de calidad, y una mejor comprensión de cómo optimizar la asignación de recursos a la vez que se equilibran el tiempo de inactividad y los costos, por ejemplo. La siguiente tabla muestra cómo algunas de las empresas más grandes del mundo están implementando la IA y el aprendizaje automático para producir resultados comerciales tangibles. Esto ilustra aún más el potencial transformador de estas tecnologías para guiar el futuro de la computación de enjambre.

Imperativos de ciberseguridad en un ecosistema descentralizado

La computación en enjambre está proliferando en sectores críticos como la defensa, la logística y los sistemas autónomos. Los sistemas de computación en enjambre se componen de agentes interconectados y desacoplados, y cada uno de ellos puede convertirse en una vía potencial de ataque. Proteger los sistemas de computación en enjambre es complejo debido a su naturaleza descentralizada. La mayoría de las organizaciones experimentan problemas con la formación en ciberseguridad basada en activos, la descentralización de la segmentación de la red y el filtrado de entrada, y el cifrado mínimo en la capa de dispositivo.

Desafíos

• Escasez de protocolos estandarizados: Según el NIST, la ausencia de estándares de interoperabilidad de computación en enjambre aceptados globalmente aumenta los costes de desarrollo en más de un 10 % y retrasa la entrada a nuevos mercados. Los proveedores tienen dificultades para integrarse en los sistemas TIC actuales, y los gobiernos no pueden regular la tecnología no estandarizada. En áreas críticas de defensa, los gobiernos no pueden exigir a los participantes el uso de tecnologías no estandarizadas. En 2024, Bosch se asoció con el NIST para crear estándares de computación en enjambre para fábricas inteligentes. Esto permitió a Bosch reducir los costos de integración en aproximadamente un 14 %.
  
  Fragmentación regulatoria y barreras de acceso al mercado: La Organización Mundial del Comercio declaró que el impuesto de igualación de alrededor del 5 % que aplica India a los servicios digitales y las restricciones a las importaciones de hardware informático aumentan los costos de entrada al mercado de la computación en enjambre entre un 4 % y un 7 %. La fragmentación regulatoria crea complejidad en el cumplimiento normativo, lo que también retrasa el tiempo desde la disponibilidad del producto hasta su credibilidad al retrasar su lanzamiento. Además, algunos gobiernos imponen políticas proteccionistas para restringir a los proveedores extranjeros. En 2022, Cisco sufrió un retraso de seis meses en el lanzamiento de soluciones de computación en enjambre al mercado indio debido a los requisitos de cumplimiento de la Ley DPDP. Cisco perdió más de 8 millones de dólares en ingresos debido a este retraso.