Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) es la red de objetos físicos (o “cosas”) conectados a Internet y a la nube, permitiendo que estos recolecten e intercambien datos. Hasta ahora, Internet ha permitido que las personas compartan información, pero ahora también los objetos pueden estar conectados y comunicarse. El impacto es monumental, porque se abre la posibilidad de digitalizar el mundo compuesto de objetos físicos. Según IoT Analytics Research, hoy existen 7,5 mil millones de dispositivos conectados a Internet, sin incluir teléfonos móviles, PCs, ni notebooks, con una tasa de crecimiento del 159%, lo que significa que para 2025, 21,5 mil millones de dispositivos estarían conectados a la Red. En la práctica, a estas alturas, todas las nuevas “cosas” (artefactos domésticos, dispositivos, herramientas, instrumentos, equipos, maquinarias, vehículos, etc.) que se fabriquen estarán conectadas a Internet. Asimismo, se instalarán a costos ínfimos sensores conectados a Internet que midan todo lo imaginable (temperatura, humedad, presión, acidez, velocidad del viento, composición química, vibración, sonido, luz, etc.), y, por supuesto, las cámaras de video omnipresentes reconociendo condiciones ambientales y estatus de los objetos.

Este futuro de “cosas” conectadas a la nube, generando masivamente datos estructurados y no estructurados, nos lleva al concepto de Big Data, bajo el cual se agrupa un conjunto de tecnologías que nos brindan capacidades para explotar esta ingente cantidad de datos. En este contexto, se produce la convergencia entre Big Data e Inteligencia Artificial, la que ofrece insospechadas oportunidades para procesar datos masivos para generar información que permita tanto mejorar productos y servicios conocidos, como crear nuevos modelos de negocio. Estas tendencias cruzan todas las industrias, desde salud y educación, pasando por transporte, comunicaciones, manufactura, agricultura, minería, energía, construcción, hasta servicios de utilidad pública.

Cloud Computing se refiere al concepto de entregar servicios alojados en Internet, usualmente referidos como servicios en la nube. Estos servicios se dividen en tres categorías: Infrastructureas-a-Service (IaaS o “Intraestructura como Servicio”), Platform-as-a-Service (PaaS o “Plataforma como Servicio”) y Software-as-a-Service (SaaS o “Software como Servicio”).

En general, se aprecian tres características comunes a todos los proveedores de Cloud Computing:

1. El hardware requerido es completamente manejado por un proveedor de servicios Cloud.

2. El usuario paga solamente por los servicios usados (memoria, tiempo de procesamiento, ancho de banda, etc.) y a precios muy reducidos, debido a la economía de escala y nivel de automatización de los servicios.

3. Los servicios son escalables. En este sentido, el Cloud Computing permite proporcionar servicios a todas las empresas, sin importar su tamaño, representando una solución al alcance de todos.

El Cloud Computing es un gran cambio respecto a la forma tradicional en que las empresas ven los recursos de TI. Algunas motivaciones entre las empresas que están adoptando Cloud Computing:

• Optimización de TI: bajo una hoja de ruta que aproveche las opciones de cloud pública, privada e híbrida. Este último enfoque permite administrar la coexistencia de procesamiento en las instalaciones de la empresa (Onpremise) con procesamiento en la Nube con una estrategia multi-cloud que permite gestionar la utilización de múltiples proveedores de servicios en la Nube.

• Big Data: escalar Big Data desde On-premise a Cloud para aprovechar tecnologías de alto valor como IA, IoT y Blockchain.

• Ecosistema: la Nube es donde hoy ocurre la innovación tecnológica para todas las industrias. Un argumento clave es la disponibilidad creciente de oferta de servicios de Cloud Computing a bajo costo, lo que explica que las estrategias de transformación digital de las empresas estén basadas en ellos.

Edge Computing se refiere a la capacidad de los dispositivos que generan datos de realizar una parte del procesamiento de IoT sin requerir conectividad a Internet, es decir, de manera local. Algunos ejemplos donde este enfoque hace la diferencia:

1. Baja latencia: donde el enlace a la Nube agrega una latencia inaceptable para los requerimientos del proyecto, como, por ejemplo, en sistemas que requieren reacción en tiempo real. La penetración de 5G vendrá a aliviar parcialmente este problema.

2. Conexión estable: donde no se cumple la condición de conectividad estable a la Nube.

3. Regulación de datos: existen casos en que, por restricciones de privacidad de información, es mandatorio procesar en el mismo lugar donde se capturan los datos.

4. Alto consumo de ancho de banda: un alto consumo de ancho de banda puede hacer inviable el procesamiento en la Nube, como sucede en muchos casos de procesamiento de video con Machine Learning.


En todos estos casos, la respuesta es Edge Computing, actuando coordinadamente con Cloud Computing. Como ejemplo ilustrativo, consideremos los vehículos sin conductor: estos automóviles vendrán equipados con un poderoso hardware para procesar localmente, en forma masiva y en tiempo real, con Machine Learning, la información de sus sensores y cámaras. El entrenamiento y actualización de modelos y algoritmos de Machine Learning ocurre en la nube, desde donde será descargado por los millones de vehículos que tendrán capacidad de conducción sin conductor.

Según la consultora Grand View Research, el Edge Computing tendrá una tasa anual de crecimiento de 41% durante los próximos cinco años, estimulada por el crecimiento de datos de IoT.

Básicamente, IIoT es la aplicación de IoT en los diferentes sectores industriales, los que presentan contextos operacionales de alta exigencia:

• Activos operacionales de alto valor con consecuencia críticas ante fallas.
• Altos estándares de seguridad de comunicaciones y operación.
• Operación continua, sin interrupciones.
• Protocolos especiales de comunicación (Modbus, DNP3, Profinet, Profibus, etc.).
• Operación genera alto volumen de datos.
• Capacidad de operación off-line.
• Equipamiento de características industriales (soportando condiciones de ambientes industriales).
• Operación con sistema de control SCADA.


IIoT se hace cargo de estas condiciones de operación del mundo industrial por medio de soluciones basadas en infraestructura Edge de características industriales (servidores, gateways, routers, etc.), conectada a la Nube con estrictos requerimientos de seguridad y alta disponibilidad, operando sobre sofisticadas plataformas IIoT que brindan un alto grado de automatización y avanzados mecanismos de monitoreo y resolución de problemas.

Entre los casos de uso de IIoT, se encuentran:

• Gestión proactiva de activos.
• Gestión de consumo de energía.
• Gestión de consumo de agua.
• Tracking de activos.
• Detección de patrones.
• Detección de degradación de performance.
• Detección de fallas.
• Predicción de fallas e incidentes.
• Control estricto de calidad.
• Optimización performance de activos operacionales.
• Mejor servicio en terreno.


Estas aplicaciones permiten que un sistema basado en IIoT, en conjunto con Inteligencia Artificial, pueda generar enormes beneficios en términos de mayor eficiencia, menor costo y aumento de productividad en procesos industriales.