Tendiendo puentes hacia el verdadero avance de la IAoT: De la exageración tecnológica a la creación de valor industrial

En la convergencia de la inteligencia artificial (IA) y la Internet de los objetos (IoT) -lo que en términos generales llamamos AIoT-estamos asistiendo a uno de los puntos de inflexión más significativos de la era industrial. Sin embargo, el verdadero avance no vendrá simplemente de modelos más avanzados o sensores más conectados, sino más bien de modelos de negocio profundamente integrados en la industria, y la arquitectura de un sistema de información. sistema de inteligencia autónomo y distribuido en el mundo físico.

Basándose en tres informes fundamentales publicados en 2025-.

• McKinsey & Company Tendencias tecnológicas en 2025
• Bessemer Venture Partners’ El Estado de AI 2025
• Iniciativa NANDA del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) La brecha GenAI: Estado de la IA en las empresas 2025

Este artículo expone una perspectiva práctica sobre la estado actual de la IAoT, puntos débiles del sector, y el hoja de ruta para el futuro.

Estado actual de AIoT

La IA como sistema operativo del mundo físico

Las tendencias tecnológicas de McKinsey para 2025 ponen de relieve que la IA ya no es simplemente una herramienta para el análisis de datos, sino que se está convirtiendo en el “sistema operativo” subyacente de industrias, infraestructuras y activos. En sectores como la fabricación, la energía, el transporte y las infraestructuras inteligentes, la IA está cada vez más integrada en dispositivos conectados, nodos informáticos periféricos, robótica y automatización. La frontera entre lo físico y lo digital se está difuminando.

En el ámbito de la IO, esto significa que el modelo tradicional de “sensor → nube → cuadro de mandos” está dando paso a “sensor + computación + capacidad de decisión en el borde → acción autónoma”. Por ejemplo, los activos físicos conectados con IA incorporada pueden tomar decisiones, coordinarse con otros activos y adaptarse en tiempo real, dando lugar a lo que podríamos llamar “cosas inteligentes” en lugar de “meros dispositivos inteligentes”.

Escenario - Enfoque y ROI como imperativo de comercialización

Tanto el informe de Bessemer como el del MIT subrayan un punto central: el camino de la tecnología al valor empresarial exige casos de uso específicos y profundos en lugar del bombo publicitario genérico de la IA. Bessemer caracteriza a las empresas de IA de éxito como aquellas que se anclan en flujos de trabajo verticales de alto dolor y alto ROI. Por otro lado, la investigación del MIT llama la atención sobre la alarmante realidad de que 95% de los proyectos piloto de Inteligencia Artificial generativa de las empresas no generan un rendimiento empresarial medible..

Traducido a términos de IAoT: el factor de éxito pasa de “conectemos todo y apliquemos un gran modelo” a “identifiquemos un flujo de trabajo de activos físicos crítico, integremos la IAoT firmemente, midamos el ROI, escalemos”. El cambio va del despliegue tecnológico a los resultados empresariales.

La plataforma y el ecosistema superan a la innovación en solitario

A medida que los sistemas de IAoT se vuelven más complejos -con múltiples tipos de dispositivos, conectividad (edge, 5G, satélite), flujos de datos, modelos de IA, operaciones e integraciones-, los informes destacan que las empresas no pueden tener éxito actuando en solitario. Aumentan las estrategias de plataformas orientadas a ecosistemas. McKinsey señala la importancia de la inteligencia distribuida y de las redes inteligentes globales. Bessemer también subraya que las empresas nativas de IA no se centran únicamente en los algoritmos, sino que, a través de protocolos estándar, interfaces abiertas y colaboración entre múltiples partes, se integran los recursos, se comparten las capacidades y se mejora la eficiencia.

La clave para lograr avances decisivos en el campo de la IAoT reside en la adhesión a una mentalidad de plataforma y en la construcción activa de un ecosistema. Así pues, solo mediante una colaboración en profundidad y la integración de recursos entre campos y entidades, formando una estrecha alianza industrial, podremos promover el desarrollo en profundidad de la innovación colaborativa industrial y lograr una aplicación a gran escala.

Puntos débiles del sector y puntos de vista divergentes

Aunque los tres informes muestran una gran coincidencia en las grandes tendencias, también ponen de manifiesto puntos clave de tensión estratégica dentro de las empresas que adoptan la IAoT. Estas tensiones giran en torno a la lógica de la inversión, la asignación de recursos y la estrategia de implantación.

Tensión estratégica	Punto de vista A	Punto de vista B	Conflicto subyacente
Autoconstrucción frente a contratación externa	Construcción propia (control total, propiedad)	Asociarse/colaborar (mayores tasas de éxito, menos reinventar)	Capacidades frente a velocidad y coste. El MIT descubrió que, en muchos casos, los sistemas de IA construidos por uno mismo tienen un éxito (~33 %) mucho menor que los asociados externamente (~67 %).
Crecimiento explosivo frente a resistencia sostenible	Ir a lo grande rápidamente (cuota de mercado, escala relámpago)	Crecimiento constante en verticales (fidelización de clientes, margen)	Oportunidad a corto plazo frente a valor a largo plazo. Bessemer distingue entre las empresas de IA “supernova” y las “estrellas fugaces” que escalan más gradualmente.
Enfoque front-end (experiencia del cliente) frente a back-end (operaciones)	Invertir mucho en UX, marketing, interfaz	Invertir en operaciones, cadena de suministro, cadena de valor oculta	Visibilidad superficial frente a valor empresarial real. El MIT y Bessemer advierten de que muchos proyectos se centran en el front-end, pero obtienen el ROI de la mejora del back-end.

No se trata sólo de debates académicos, sino que también reflejan decisiones operativas en los programas de IAoT: ¿Construimos nuestra propia plataforma inteligente o nos asociamos? ¿Captamos ahora la expectación del mercado o construimos para que dure? ¿Aprovechamos la IA en las brillantes aplicaciones orientadas al cliente o en los flujos de trabajo de mantenimiento y operaciones de activos, francamente menos glamurosos?

El sector se ha decantado a menudo por el front-end llamativo y la autoconstrucción pesada, pero los informes sugieren que se producirán muchos fracasos si se descuidan los fundamentos del back-end y el ecosistema.

La senda del futuro: De lo conectado a lo autónomo, de los dispositivos a los sistemas agenéticos

Una vez comprendida la situación actual de la IAoT y los puntos de fricción, la hoja de ruta se vuelve más clara. El avance definitivo no solo consiste en pasar de la conectividad y la inteligencia integrada a la inteligencia artificial. autonomía, pero también colaboracióny redes de inteligencia distribuida.

Habilitadores clave de ese futuro:

• Toma de decisiones autónoma: Cada nodo físico de una red AIoT debe tener la capacidad de detectar, decidir y actuar, a menudo sin intervención central. Es un paso más allá de la automatización programada. McKinsey denomina a esta nueva ola “IA agéntica”.
• Colaboración entre dispositivos y flujos de trabajo: Los dispositivos inteligentes no deben actuar de forma aislada, sino coordinarse con otros dispositivos, seres humanos y sistemas para crear nuevos bucles de servicio.
• Memoria, contexto y adaptación: Los dispositivos y modelos deben aprender con el tiempo, retener el contexto, adaptarse a la evolución de las condiciones e integrarse con los procesos empresariales (no ser meras cosas “tontas” conectadas). Bessemer destaca este aspecto como el próximo foso.
• Arquitectura de inteligencia distribuida: En lugar de centralizar toda la inteligencia en la nube, esta se desplaza cada vez más a los bordes, a clústeres de dispositivos, a arquitecturas federadas o de malla. Para alcanzar una escala y resiliencia globales, AIoT debe soportar redes descentralizadas y autónomas.
• Ecosistema e infraestructura de confianza: Las plataformas, los estándares abiertos, la gobernanza de los datos, la seguridad y el cumplimiento de la normativa son fundamentales. Como subraya el informe del MIT, la falta de confianza, de integración de los flujos de trabajo y de adecuación al ámbito hacen fracasar la mayoría de las inversiones en IA.

En resumen, la futura IAoT no consiste en “dispositivos inteligentes”, sino en agentes inteligentes integrados en sistemas físicos que colaboran, aprenden y evolucionan. orming lo que podría llamarse un “economía de inteligencia física distribuida”.

Implicaciones y oportunidades para el sector

De lo anterior se desprenden algunas implicaciones para las empresas y los agentes industriales:

• Los ganadores no serán los que dispongan de la tecnología más brillante, sino los que cuenten con soluciones tangibles. valor empresarial + liderazgo del ecosistema. Se trata de un ROI mensurable y de la fortaleza de la red de socios.
• Los dominios de alto valor y los flujos de trabajo de alto ROI son el centro de atención. Por ejemplo:
  • Fabricación inteligente → eficiencia de las operaciones/mantenimiento
  • Gestión de la energía y los servicios → salud de los activos, inteligencia de borde de red
  • Sistemas inteligentes de transporte/tráfico → ciclo de vida de los dispositivos, optimización logística.
• Las operaciones administrativas y las cadenas de valor ocultas no sólo importan front-end visibilidad. Las iniciativas de AIoT deben profundizar en los flujos de trabajo operativos, no solo en las interfaces de usuario.
• Las decisiones estratégicas de inversión son importantes: Para las empresas que se plantean si construir internamente, asociarse, escalar rápido o escalar de forma sostenible, la elección debe ajustarse a los recursos, el modelo empresarial y la madurez del sector.
• Ecosistema hay que pensar: Especialmente en el caso del IoT, rara vez es una sola empresa la que lo hace todo: desde el hardware del dispositivo, la conectividad, la computación periférica, el software de IA, el análisis y los servicios de mantenimiento.
• La próxima década será la de la autonomía y la coordinación: El énfasis pasa de “conectar dispositivos” a “conectar inteligencia, conectar acción”.

Reflexiones finales

En resumen, la fusión de la IA y el IoT no es una novedad futurista, sino que ya está ocurriendo y se está convirtiendo rápidamente en una realidad. la columna vertebral operativa de las industrias. Pero el verdadero avance no es puramente tecnológico, sino comercial y arquitectónico.

Los tres informes nos lo muestran:

• El dirección está claro (convergencia IA + IoT)
• El retos son reales (lagunas en la rentabilidad, dificultad de ejecución, complejidad del ecosistema)
• El vía (casos de uso en la industria, autonomía, colaboración, ecosistemas de plataformas)

Si su empresa, su equipo o su estrategia están en el negocio de la IAoT, entonces el imperativo no es solo experimentar, sino incrustar, medir, escalar. Crear valor empresarial. Asociarse para escalar. Arquitecto para la autonomía.

Porque, en última instancia, la próxima oleada de ganadores en AIoT serán las empresas que transformen los dispositivos conectados en colaboradores inteligentes, La inteligencia artificial se integra en los procesos físicos básicos e impulsa nuevos sistemas económicos-no sólo conectar sensores y ejecutar modelos.

Ahora es el momento de actuar.