El Internet de las Cosas (IoT) se está abriendo paso en todas partes, desde tu cocina hasta tu oficina, pasando por tu supermercado de confianza, o las granjas que cultivan los alimentos que tienes en la nevera. Esta tecnología promete llegar a todos los aspectos de nuestras vidas; la cuestión es saber hasta dónde lo hará en un futuro a corto y medio plazo.
En su mayor parte, las implantaciones masivas de IoT siguen en fase inicial. Los avances que llevamos años anticipando, como el mantenimiento predictivo o la telecirugía, se están convirtiendo poco a poco en realidad.
Dentro de cinco o diez años, muchos casos de uso de IoT serán habituales. Por ejemplo, los vehículos conectados que te dan información en tiempo real sobre el tráfico ya no parecerán novedosos. Cuando vayas a un cajero automático, no necesitarás tarjeta porque la máquina te reconocerá por biometría.
“Las implantaciones masivas de IoT siguen en su fase incial, pero dentro de cinco o diez años muchos casos de uso de esta tecnología serán habituales”
Los cambios basados en IoT no se producirán de la noche a la mañana. Más bien serán graduales, a medida que las empresas inviertan en tecnologías avanzadas y los algoritmos de inteligencia artificial (IA) se vuelvan más sofisticados. Es difícil saber exactamente qué impacto tendrá el IoT en un lustro, pero considero que hay tres áreas que desempeñarán un papel fundamental: el 5G, la IA y robótica, y el fog computing y edge computing.
5G e IoT: una poderosa combinación
Las redes 5G están en fase de despliegue. Su combinación con el IoT puede ser el catalizador de los vehículos autónomos, ya que proporciona datos en tiempo real para garantizar un funcionamiento seguro. Y eso sin contar que esta tecnología también desempeñará un gran papel en la fabricación de los automóviles.
Se están desarrollando otros muchos casos de uso que aprovechan esta unión. Entre ellos están los sistemas de tráfico que dirigen a los conductores a las plazas de aparcamiento disponibles, las farolas que detectan a los peatones para encenderse y apagarse, o la detección de incendios forestales.
Para esto último, algunas empresas han introducido cámaras y sensores que captan datos visuales y climáticos que responden de forma inmediata a los indicios de incendio. Una tecnología similar se está probando en la agricultura para analizar las condiciones del suelo y así determinar qué cultivos plantar.
La IA y la robótica están transformando el mundo
En los últimos años, la IA ha ido ganando terreno. En el futuro, tanto esta como la robótica tendrán un impacto aún mayor. Siguiendo con el ejemplo del cajero automático que he mencionado antes, aquí los algoritmos validarán a los usuarios mediante el reconocimiento facial y de voz.
En cuanto a la robótica, es probable que veamos avances en sistemas de nueva generación como los que están explorando los fabricantes de automóviles, así como la aparición de robots en lugares donde no los hemos visto antes. Por ejemplo, entregándote la comida en un restaurante de comida rápida, un paquete de chicles en una tienda o un bote de aspirinas en la farmacia.
En última instancia, gracias a los avances en estos dos campos, los robots industriales serán aún más modulares y flexibles, y podrán aprender a realizar tareas no repetitivas o rutinarias.
Más poder de los datos en el edge computing y fog computing
Con las enormes cantidades de datos recogidos por los dispositivos IoT, el almacenamiento eficiente y el análisis en tiempo real se convierten en un reto. Eso es lo que pretenden resolver el edge computing y el fog computing: cuanto más cerca de la fuente de datos, más rápido, eficiente y escalable será extraer los insights.
Eledge computing, o computación en el borde, es un nuevo paradigma de computación en el que los datos del IoT son procesados en la periferia de la red, en la misma fuente que los genera o tan cerca de ella como sea posible. Este ya es un componente crítico de muchas implementaciones de transformación digital.
El fog computing, también conocido como computación en la niebla o nebulización, es un modelo de la informática distribuida o descentralizada en el que el procesamiento y almacenamiento de los datos no se realiza en la nube, sino fuera de esta, lo que garantiza un procesamiento de los datos en tiempo real más fluido. La baja latencia, la eficiencia del ancho de banda de la red, la seguridad y la fiabilidad que ofrecen ambas innovaciones favorecerán el desarrollo de dispositivos conectados más avanzados.
“El edge y el fog computing resolverán los problemas de almacenaimeinto eficiente y análisis en tiempo real de las enormes cantidades de datos recogidos por dispositivos IoT”
En el futuro, ambas tecnologías seguirán creciendo. Funcionarán conjuntamente para permitir el procesamiento de datos y la toma de decisiones cerca de la fuente de datos (dispositivo IoT), en lugar de enviarlos todos a la nube.
Preparándonos para el futuro del IoT
¿Cómo debe prepararse tu empresa para el futuro del IoT? Un buen comienzo sería evaluar qué áreas podrían beneficiarse de las implantaciones de IoT e IA. Para ello, necesitas una estrategia de datos que organice e interprete los datos que la empresa capta de forma continua desde distintas fuentes.
“Para que una empresa se prepare para el futuro de IoT necesita una estrategia de datos”
En este sentido, una plataforma que funcione con entornos locales, en la nube e híbridos, es la mejor opción, pues ayuda a gestionar los datos y a obtener información para tomar decisiones inteligentes. Controlar los datos ayuda a abrir el camino a nuevas inversiones en tecnologías basadas en ellos para que la empresa pueda aprovechar el IoT y la IA en aras de mejorar las operaciones y la experiencia del cliente.
Las inversiones en IoT requieren visión y realismo. Trabajar con datos de pruebas de alta calidad es un proceso en constante evolución, y la tecnología siempre está en desarrollo. Lo más importante que hay que recordar sobre el IoT, y sobre cualquier inversión en tecnología, es que los cambios seguirán produciéndose. Por eso, invertir en una plataforma de ciclo de vida completo de los datos y adoptar un enfoque gradual es lo que ofrece los mejores resultados.
