La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la forma en que las empresas interactúan con el Internet de las Cosas (IoT), potenciando procesos industriales, optimizando recursos y mejorando la toma de decisiones. Sin embargo, es esencial distinguir entre verdaderos sistemas de IA y otras tecnologías que se presentan como tales, como los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) como por ejemplo ChatGPT, que aunque son herramientas potentes, no son IA en su sentido más completo.
El IoT genera una cantidad masiva de datos en tiempo real a través de sensores, dispositivos conectados y sistemas de monitoreo. Aquí es donde la IA tiene sentido, proporcionando capacidades avanzadas para analizar, predecir y automatizar procesos basados en estos datos. Por ejemplo, la IA puede optimizar el consumo energético en plantas industriales al ajustar automáticamente el uso de equipos según patrones históricos y datos en vivo, aprendiendo en función de nuestros datos.
Aplicaciones prácticas de la IA en el IoT
La integración de la IA con el IoT ha permitido desarrollar aplicaciones que transforman sectores como la manufactura, el transporte y la energía. Algunos casos de uso en este 2025 incluyen:
- Mantenimiento predictivo: Al analizar datos de sensores en máquinas industriales, la IA puede predecir fallos antes de que ocurran, reduciendo tiempos de inactividad y costos de reparación.
- Gestión de inventarios: Los sistemas IoT equipados con IA pueden rastrear automáticamente niveles de inventario y realizar pedidos basados en la demanda proyectada.
- Ciudades inteligentes: La IA y el IoT se utilizan para gestionar tráfico, optimizar el consumo de energía y mejorar la seguridad en entornos urbanos.
La verdad sobre las IAs en IoT
En los últimos años, muchas soluciones etiquetadas como “IA” han comenzado a proliferar en el mercado de las plataformas IoT. Sin embargo, no todas cumplen con los criterios que caracterizan a una inteligencia artificial avanzada. Una tendencia creciente es la oferta de herramientas que en realidad son chatbots basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLM), y no sistemas de IA reales, aunque lo presenten como tal.
Estas herramientas se presentan como asistentes inteligentes capaces de transformar procesos, pero su funcionalidad está limitada a tareas como responder preguntas frecuentes o generar texto basado en patrones preexistentes, por ejemplo en los datos de temperatura que ya llegaron a tu plataforma o la wiki o documentación sobre cómo se usa la plataforma.
La confusión entre estas tecnologías y la verdadera inteligencia artificial no solo puede generar expectativas poco realistas, sino que también puede llevar a inversiones equivocadas en sistemas que no cumplen con los requisitos avanzados que demanda la industria del IoT, ofertas basadas en tendencias que no aportan valor añadido real. Para aprovechar al máximo el potencial de esta tecnología, es clave buscar soluciones que ofrezcan capacidades como el aprendizaje continuo, la integración autónoma con dispositivos IoT y la adaptabilidad a escenarios cambiantes.
Cómo identificar soluciones de IA genuinas
Para evitar caer en la trampa de los “falsos asistentes de IA”, es crucial que las empresas evalúen cuidadosamente las soluciones ofrecidas. Algunos indicadores de una solución de IA genuina incluyen:
- Capacidades predictivas: La solución debe ser capaz de analizar datos históricos y en tiempo real para predecir comportamientos futuros y tomar decisiones automatizadas.
- Aprendizaje continuo: Una verdadera IA aprende y mejora con el tiempo, ajustándose a nuevos datos y contextos sin necesidad de una reprogramación constante.
- Integración con dispositivos IoT: Una solución auténtica debe conectarse con sensores y dispositivos en el entorno IoT para operar de forma autónoma y eficiente.
La IA real en IoT es maravillosa
La IA aplicada al IoT tiene un potencial inmenso para transformar sectores como la manufactura, la logística y la energía. Sin embargo, este potencial solo se alcanzará plenamente cuando las empresas adopten soluciones genuinas que integren algoritmos avanzados de aprendizaje automático, análisis de datos en tiempo real y capacidades de automatización inteligente, no chatbots precocinados.
En conclusión, aunque los chatbots basados en LLM son herramientas útiles, no deben confundirse con verdaderas aplicaciones de inteligencia artificial.
