Calidad de los datos
Los riesgos de la baja calidad de los datos se amplifican en entornos AIoT.
La calidad de los datos es un pilar de la gobernanza y se refiere a su precisión, consistencia, integridad y puntualidad. Una mala calidad de estos datos puede dar lugar a conclusiones erróneas, modelos sesgados y decisiones equivocadas.
Por lo tanto, es necesario implementar la validación de reglas, la detección de errores y los paneles de control, garantizando el mantenimiento de metadatos detallados, como el origen, el contexto, el sello de tiempo, la puntuación de confianza, la versión y el linaje de procesamiento.
La gobernanza de los datos, con técnicas de ingeniería y contextualización de atributos, es una práctica fundamental que garantiza que los datos de los sistemas AIoT sean tanto utilizables como fiables.
Seguridad
El aumento exponencial de los dispositivos conectados hace que la superficie de ataque aumente en la misma proporción. Por lo tanto, la ciberseguridad debe ser un elemento que se trabaje desde la concepción del proyecto.
En la capa física, la protección de sensores y actuadores implica root-of-trust en hardware, zero-trust, mecanismos de inicialización segura, detección de violaciones, actualizaciones OTA (Over-the-Air) seguras y validación de firmware para impedir la ejecución de código no autorizado.
La inclusión de Secure Element, una caja fuerte de contraseñas dentro del dispositivo también aporta seguridad adicional al garantizar la privacidad y la irrefutabilidad del origen de los datos.
En la capa de red, es imprescindible el uso de protocolos de autenticación y cifrado (por ejemplo, TLS y DTLS), VPN y sistemas de detección de intrusiones para proteger los datos en tránsito.
En las capas de procesamiento y aplicación, son esenciales una gestión sólida de la identidad de acceso (IAM), API seguras y entornos de nube reforzados.
El Edge Computing aporta una protección adicional, ya que disminuye el volumen de datos en tránsito, reduciendo la exposición. Además, es necesario proteger los modelos de IA con verificaciones de integridad, supervisión continua y canales seguros de actualización de modelos.
Ética
Con la autonomía de los sistemas de AIoT, es necesario crear un diseño ético para garantizar que estas tecnologías beneficien a la sociedad sin causar daños.
Principios como la equidad, que exige que los modelos de IA eviten sesgos que puedan dar lugar a resultados discriminatorios, y la transparencia, que garantiza que los sistemas de AIoT proporcionen explicaciones para que los usuarios y los reguladores comprendan cómo y por qué se producen determinados resultados.
Además, el diseño ético de la AIoT debe tener en cuenta los impactos sociales y ambientales, promoviendo la sostenibilidad, la soberanía de los datos y el respeto a la autonomía del usuario.
Aplicaciones prácticas
Algunas posibilidades pueden aportar beneficios relevantes a los más diversos sectores. A modo de ejemplo, mencionaré solo algunas de las demandas de sistemas AIoT con las que me he encontrado más a menudo:
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es la evolución natural de la gestión de activos. En lugar de seguir calendarios fijos o reaccionar solo cuando se produce un fallo, pasamos a escuchar a la propia máquina. Los sensores IoT captan datos en tiempo real: temperatura, vibración, ruido, presión, tensión. La conectividad lleva esta información a modelos de IA, que analizan patrones, detectan anomalías y aprenden continuamente.
Como resultado, podemos anticipar las fallas antes de que ocurran. En una fábrica inteligente, por ejemplo, el sistema puede identificar los primeros signos de desgaste en un motor o la falta de lubricación en un equipo de la línea de montaje. Esto permite al equipo actuar en el momento adecuado, ni demasiado pronto ni demasiado tarde, lo que se traduce en menos paradas no planificadas y una mayor eficiencia en el uso de los recursos.
Las oportunidades se amplían a presas, con sensores de fibra óptica, plataformas petrolíferas con dispositivos IIoT (Industrial Internet of Things), edificios inteligentes, vehículos y mucho más.
Con el tiempo, cada ciclo de operación alimenta el sistema con nuevos datos. El aprendizaje se acumula, los modelos se vuelven más precisos y la operación se vuelve más confiable.
Visión computacional
La visión computacional lleva la percepción humana al interior de las máquinas, permitiendo que las cámaras y los sensores visuales se conviertan en los ojos digitales de la operación. Mucho más que el mero registro de imágenes, la visión computacional es capaz de comprender escenarios en tiempo real: identificar objetos, reconocer patrones, medir distancias, monitorear flujos e incluso detectar comportamientos inesperados.
Las imágenes captadas en fábricas, almacenes, tiendas, ciudades u hospitales se procesan localmente en el edge o se envían a la nube, donde los modelos de IA aplican la clasificación, la detección de anomalías y el análisis predictivo. Como resultado, tenemos máquinas que no solo ven, sino que entienden lo que ven.
En la fabricación, la visión artificial puede detectar fallos milimétricos en las piezas que aún se encuentran en la línea de producción. En logística, supervisa automáticamente las existencias, reduciendo los errores humanos. En seguridad urbana, identifica situaciones de riesgo y activas alertas inmediatas. En salud, realiza un seguimiento de los pacientes en tiempo real, reconociendo movimientos o signos vitales críticos. En el comercio minorista, comprende el comportamiento del consumidor y aporta información para aumentar la conversión y la experiencia.
Con el tiempo, cada nueva imagen analizada enriquece los modelos, haciéndolos aún más precisos.
Seguimiento de activos
El seguimiento de activos o Asset Tracking aporta visibilidad en tiempo real a los activos físicos de una organización, desde vehículos e inventarios hasta herramientas y equipos de alto valor. Con etiquetas habilitadas por IoT, como RFID, GPS o BLE, es posible realizar un seguimiento de la ubicación, el movimiento y el estado de estos activos en fábricas, centros de distribución o en toda la cadena logística.
El mayor valor se obtiene cuando entra en escena la IA, que no solo muestra dónde se encuentra el activo, sino que revela cómo se utiliza, documentando todo su recorrido, anticipando cuellos de botella, reduciendo los riesgos de pérdida o robo y prolongando su ciclo de vida.
En el sector de la logística, por ejemplo, los sistemas de AIoT pueden supervisar el estado de las cargas perecederas en tránsito, prever los tiempos de entrega, optimizar las rutas y alertar automáticamente sobre retrasos o variaciones de temperatura que puedan comprometer la calidad.
Robótica y automatización
La robótica y la automatización están experimentando una transformación decisiva con la fusión entre la IA y el IoT. Si antes los robots se limitaban a comportamientos rígidos y entornos estructurados, hoy en día son capaces de percibir, decidir e interactuar con personas y máquinas en escenarios dinámicos.
En la automatización tradicional, los robots se limitaban a las líneas de montaje, repitiendo tareas de forma mecánica y requiriendo frecuentes reprogramaciones manuales. Ahora, con sensores IoT integrados y algoritmos avanzados, los robots pueden operar en entornos complejos y no estructurados.
Un brazo robótico en una fábrica, por ejemplo, puede reconocer diferentes componentes mediante visión artificial, ajustar su fuerza de agarre en tiempo real basándose en la retroalimentación táctil y trabajar codo con codo con los humanos de forma segura, utilizando sensores de proximidad y movimiento.
AMI
La AMI (Advanced Metering Infrastructure) es la columna vertebral de la digitalización en el sector de los servicios públicos. Se trata de un ecosistema que conecta medidores inteligentes, redes de comunicación seguras y plataformas de gestión, lo que permite medir, supervisar y controlar el consumo de agua, energía o gas en tiempo real.
Más que lecturas automáticas, la AMI crea un flujo continuo de datos entre el campo y el centro de operaciones. Los medidores inteligentes registran el consumo y los parámetros técnicos, la conectividad garantiza la transmisión fiable de esta información y los sistemas de gestión analizan los datos para identificar fraudes, prever demandas y orientar decisiones estratégicas.
Con el tiempo, AMI evoluciona de una infraestructura de medición a una plataforma de gestión inteligente, integrándose en modelos de IA que permiten predecir fallos, equilibrar dinámicamente las cargas e incluso estrategias de eficiencia energética a escala urbana. Es la base para transformar los servicios públicos tradicionales en operadores digitales de recursos esenciales.
Gemelos digitales
Los gemelos digitales son representaciones virtuales de activos, sistemas o procesos físicos que se actualizan continuamente a partir de los datos recopilados por sensores IoT. Estos modelos digitales evolucionan en sincronía con el mundo real, aprendiendo de los datos históricos y los análisis de IA para simular escenarios, predecir fallos y optimizar el rendimiento a lo largo de todo el ciclo de vida.
En una fábrica, por ejemplo, el gemelo digital de una línea de producción puede mostrar en tiempo real el consumo de energía, el flujo de productos y las condiciones de las máquinas, lo que permite realizar ajustes inmediatos sin interrumpir las operaciones. La inteligencia artificial amplía esta capacidad al detectar anomalías, predecir cuellos de botella e incluso recomendar o ejecutar acciones automáticas para mantener la eficiencia.
En la práctica, los gemelos digitales representan el mundo físico en un entorno digital, ofreciendo una visibilidad total y capacidad de coordinación en sistemas complejos, como la energía, el saneamiento, el transporte o las infraestructuras. De este modo, dejan de ser meros modelos descriptivos y se convierten en sistemas vivos, capaces de orientar decisiones estratégicas y permitir mejoras continuas a gran escala.
El futuro de la AIoT
Creo que el siguiente paso en el desarrollo de los sistemas AIoT ya no será solo una cuestión de volumen de dispositivos, sino un aprovechamiento cada vez más inteligente de las tecnologías que habilitan estas posibilidades y de las que están por venir.
El 6G, la computación cuántica y el aprendizaje en el dispositivo, por ejemplo, son conceptos que sin duda traerán revoluciones que aún no podemos imaginar.
Todas estas posibilidades deben tratarse con responsabilidad y determinación, para crear valor para toda la sociedad, sin excepción.
La Inteligencia Artificial de las Cosas ya ha dejado de ser una tendencia, el futuro está en lo que seremos capaces de crear con ella.
