Inteligencia Arfiticial de las Cosas: carrera que ya empezó, por Felipe Espejo, CEO de Zamper.io
Por Felipe Espejo, CEO de Zamper.io. | Créditos: Zamper.io.

Inteligencia Arfiticial de las Cosas: carrera que ya empezó, por Felipe Espejo, CEO de Zamper.io

Según el último reporte del Global Insight Services (GIS), “Artificial Intelligence of things”, durante la última década nos acostumbramos a hablar de IoT como sinónimo de sensores conectados que reportan datos a un dashboard. Ese ciclo está llegando a su fin.

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La capacidad de mantener los datos a salvo y las operaciones en marcha es lo que define a las empresas que trascienden. Proteger la información corporativa frente a contingencias extremas o catástrofes naturales requiere pasar de una postura reactiva y de resiliencia continua.

Lo que viene y ya está aquí, es el AIoT, la Inteligencia Artificial de las Cosas, la convergencia entre inteligencia artificial y ecosistemas IoT que transforma dispositivos que solo miden en sistemas que interpretan, deciden y actúan.

Dicho informe proyecta un crecimiento sustancial para la industria global de AIoT entre 2025 y 2035, impulsado por tres fuerzas que ya son visibles en cualquier industria: la adopción masiva de dispositivos conectados, la demanda creciente de automatización inteligente y la necesidad de las organizaciones de tomar decisiones en tiempo real.

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No se trata de desconectarnos del mundo, sino de conectarnos de manera segura. Porque proteger la infraestructura digital es también proteger el funcionamiento del país.

No es un cambio menor. Hasta ahora, el valor del IoT estaba en capturar datos. El valor del AIoT está en lo que ocurre después de capturarlos: analítica en tiempo real, mantenimiento predictivo, toma de decisiones autónoma y eficiencia operativa que se traduce directamente en el resultado financiero de una empresa. Manufactura inteligente, salud, transporte, retail y ciudades inteligentes son hoy los sectores que más están acelerando esta adopción, apalancados en edge computing e infraestructura conectada.

Detrás de esa aceleración hay una ola de innovación tecnológica concreta: IA en el borde (edge AI), conectividad 5G, gemelos digitales y plataformas de IA nativas en la nube. No son conceptos abstractos de laboratorio, son la razón por la que hoy es técnicamente posible que una empresa transforme volúmenes masivos de datos IoT en decisiones accionables y sin que para ello sea necesario depender de alguien esté mirando un panel de control las 24 horas.

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El crecimiento de la IA no se sustentará únicamente en software o semiconductores. Dependerá directamente de la capacidad de construir una infraestructura robusta y eficiente, preparada para operar a gran escala.

Norteamérica sigue liderando esta corriente por su adopción temprana de IA y su infraestructura de nube, pero hay un dato mucho más llamativo: Asia-Pacífico es actualmente la región de mayor crecimiento, empujada por industrialización acelerada, despliegue masivo de 5G e inversión pública decidida en infraestructura de IA e IoT. Es la prueba de que esta ola no depende de tener el mercado más grande del mundo, depende de tener la decisión política y empresarial de subirse a tiempo a este carro.

Y es, en este contexto, dónde es clave preguntarse si desde Chile y la región vamos a seguir siendo consumidores tardíos de esta tecnología o construiremos capacidades propias de AIoT para nuestras industrias, en especial intensivas en activos, minería, agua, energía, agricultura, logística, es decir donde cada punto porcentual de eficiencia se traduce en millones de dólares de ahorro.

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Las piezas están sobre la mesa. Europa ha demostrado que sabe regular. Ahora debe demostrar que sabe competir.

Estamos ante una industria que dejó de girar en torno al dispositivo y empezó a girar en torno a la inteligencia: edge intelligence, analítica en tiempo real, ecosistemas conectados y transformación digital sostenible. Las empresas y los países que entiendan esto primero no van a competir por tener más sensores instalados. Van a competir por tomar mejores decisiones, más rápido y con menos margen de error. Esa es la carrera que ya empezó.

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